报告概述
这份报告由凯捷（Capgemini）发布，研究对象是零售媒体网络（RMN）——即零售商运营的广告与数据平台。报告聚焦RMN如何从单纯的广告销售工具，转型为驱动零售体验和收入增长的洞察引擎。覆盖范围包括美国RMN市场现状、站内与站外广告的利润结构、AI与自动化在广告运营中的应用，以及广告与购物者旅程的融合方式。报告采用三大战略支柱框架展开，分别是收入与毛利增长、运营可扩展性和体验重塑，并结合凯捷的实际项目和案例进行说明。对于正在规划或升级RMN的零售商、品牌方和行业从业者，这份报告提供了从战略到执行的完整参考。
报告的核心结论
RMN正从广告平台进化为数据洞察与体验平台
报告指出，RMN的真正机会不仅在于销售广告或变现曝光，而是利用RMN洞察重塑整个购物者体验。领先零售商已将RMN视为价值生成器，既能驱动当前购买，也能捕获数据以影响未来的商品发现、用户互动和旅程优化。这种角色转变是突破收入平台期的前提。
多数零售商的RMN收入会触及1-2亿美元平台期
报告观察到，虽然有不少零售商能从RMN获得可观的年收入，但大多数网络会停滞在一个固定的收入区间。沃尔玛和克罗格等领先者能实现跳跃式增长，说明突破平台期需要将RMN从广告销售引擎升级为数据收集与洞察生成平台，而不是简单增加广告投放量。
站内广告利润率远高于站外，需优化广告组合
报告比较了零售商自有渠道与外部渠道的广告盈利差异：站外广告虽然易规模化，但经过交易平台和中间商后，利润空间有限；站内广告直接投放在自有平台，毛利水平明显更高。要提升整体收入质量，零售商应推动广告组合向站内倾斜，并为此加大对技术、运营和人才的投资，同时立足客户偏好重构策略。
生成式和代理式AI能显著降低RMN运营成本
传统RMN运营需要大量人力完成测量、销售和执行，成本会随规模扩大而侵蚀利润。报告认为，借助AI代理实现受众验证、简报生成、创意适配和实时优化的自动化，零售商可以在达成相同收入目标的同时大幅减少人力和运营开销，使规模化增长不再以利润为代价。
广告需融入而非打断购物旅程，实现体验式变现
广告过多且与购物场景无关，会导致顾客分心、放弃购物车；广告过少又会损失增量收入。报告认为，长期方向是设计体验主导的变现，让高价值广告在正确的场景触达正确的消费者，并通过个性化促销、推荐和奖励强化品牌信任与忠诚度，从而让广告成为体验的增值部分。
报告回答的关键问题
零售媒体网络（RMN）为什么这么重要？
RMN不仅是新的广告渠道，更是零售商掌握第一方购物者数据的关键入口。报告指出，RMN能够将每一次广告互动转化为数据资产，帮助零售商洞察消费者意图、优化商品推荐和个性化体验，从而在电商竞争中获得差异化的增长能力。简言之，它的价值跨越收入、数据和客户关系三个层面。
零售媒体网络如何避免收入停滞？
报告指出，突破RMN收入平台期需要从三方面入手：一是将广告组合向高毛利渠道倾斜，提升整体利润率；二是用生成式和代理式AI自动化运营，降低人力成本；三是把广告无缝融入购物体验，并利用RMN数据持续优化消费者旅程。这三者协同作用，才能打破收入天花板。
AI在零售媒体运营中具体做什么？
AI代理可以接管传统人工流程中的多个环节，例如自动验证目标受众规模、生成广告简报、为不同场景定制创意素材、执行质量检查并实时优化投放。报告中的一个案例显示，AI能将创意评估时间从4小时10分钟缩短至97分钟，节省61%的工作量；同时，采用AI的零售商可在相同收入目标下减少约40-60%的运营人力。
零售媒体广告会不会影响顾客购物体验？
如果广告过多且与购物场景不相关，容易让顾客分心、降低购物车转化；但如果完全不投广告，又会损失增量收入。报告强调，理想状态是广告只在能带来价值时出现，比如向正在装修的顾客推荐电动工具。通过情境化和个性化设计，广告可以成为体验的一部分，提升忠诚度而非破坏信任。
报告中的代表性数据
美国零售媒体网络广告支出
2025年，报告显示，仅美国市场，零售媒体网络（RMN）的广告支出在2025年就达到620亿美元，直观体现了该赛道当前的体量与爆发势头。
未来五年RMN净收入年均增长率
未来五年，报告预测，未来五年零售媒体网络净收入将保持超过25%的同比增速，市场总价值有望达到3000亿美元，说明增长动能仍将持续。
站内与站外广告平均利润率
资料未明确，报告显示，自有渠道（站内）广告的平均利润率约为70%，而非自有渠道（站外）仅为30%左右；领先者的站内利润率可进一步提升至80-90%。这解释了零售商优化广告组合的必要性。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 报告包含美国零售媒体广告支出的最新规模与增长预测图表，覆盖当前年份的投放体量、未来五年净收入增速以及市场总值的走向，并以可视化方式呈现，帮助读者快速判断RMN赛道所处的周期阶段和潜在机会空间。
- 报告对RMN收入平台期现象进行了专门分析，引用行业数据说明大量零售商的RMN收入会停留在某一区间无法突破，同时对比领先零售商的增长轨迹，提炼出从广告销售向数据洞察平台转型的破局逻辑。
- 报告构建了收入与毛利增长、运营可扩展性、体验重塑三大战略支柱，针对每根支柱给出可落地的策略，例如优化站内站外广告组合、部署AI自动化工具、设计情境化广告等，形成一套完整的RMN升级方法论。
- 报告深入讲解站内RMN的三个差异化组件：受众情境化、库存整合与测量，并结合实例说明如何利用实时消费信号进行精准投放，在提升广告相关性的同时增强媒体库存对品牌方的吸引力。
- 报告通过对比图展示传统流程与AI驱动流程的差异，从供应商请求、受众验证、简报生成、创意适配到投放优化，清晰呈现代理式AI如何减少人工介入、加快上线速度，并带来可量化的效率提升。
- 报告在末尾归纳了6条提升RMN收入与利润的关键行动，包括将数据作为产品投资、建立生态合作、自动化运营、采用可组合平台、解锁购物者洞察以及构建反馈闭环，帮助零售商按优先级推进转型。
- 报告详细介绍了凯捷的数字编排代理解决方案，说明如何将生成式和代理式AI嵌入广告运营模型，自动完成重复性任务，并重新设计人与AI协同的工作流，使零售商能够以更快速度推出高质量广告活动。
- 报告收录了凯捷为一家全球大型零售商建设RMN的完整案例，涵盖策略制定、平台设计、运营执行等环节，并披露了项目在媒体支出规模、活动数量、成本效率和内容产能等方面的实际成果，验证了方案的可落地性。
- 报告展示了一个AI创意质检的自动化实例，通过AI算法对品牌与广告伙伴提交的创意素材进行合规性检查、模板比对和标准验证，将原本耗时数小时的人工审核缩短到几十分钟级别，同时预留自愈机制进一步减少返工。
- 报告附录提供撰写团队的专业背景与凯捷公司的整体介绍，包括公司在全球的业务布局、行业专长和技术能力，帮助读者理解报告的实践基础与数据来源，增强内容的可信度和参考价值。
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