量：利用因果推断和广告库存建模进行闭环广告活动效果评估，从而计算出iROAS（增量广告投资回报率）、ROAS（广告投资回报率）、新品牌用户、新品类用户以及客户终身价值。对于商家而言，这将使广告预算谈判从基于促销提升效果的假设，转变为基于经验证且可审计的品类表现数据。

快消品投资顾问：通过投资组合级别的智能分析，识别整个品类投资组合中的快消品缺口，挖掘与陈列调整日历相匹配的追加销售机会，并将品类规划数据转化为广告主的增量投资，从而让商家清晰了解哪些供应商合作伙伴对品类的投入不足，以及存在哪些交易支出机会。

店内归因 — 计算机视觉：在门店层面部署的计算机视觉技术可验证店内媒体投放是否按计划执行，从而弥合促销活动预订与实体货架执行之间的营销合规差距，并将经过验证的执行数据反馈至下一个促销周期及联合业务计划（JBP）审查中。

零售媒体代理活动引擎：通过人工智能代理持续监控广告活动，自动优化表现不佳的广告位和受众群体，并自主编制联合业务简报，减少媒体团队和品类团队的手动活动管理工作。

商品陈列与媒体闭环：一种共享数据模型，将联合业务规划和品类管理直接与零售媒体活动规划及绩效相连接。在制定产品组合决策、调整货架布局以及进行渠道支出谈判时，能够在当前周期而非下个周期全面掌握快消品媒体投入对品类周转率和毛利率的影响。


市场背景

零售媒体已发展成为食品杂货商可得利润率最高的收入来源之一，但大多数零售商在管理时并未将其与品类管理相结合。在规划陈列调整和协商营销预算时，商家无法掌握哪些快消品媒体投入正在推动品类周转率、同店销售额或每平方英尺毛利率的提升。快消品广告主越来越要求提供增量效果的证明，而不仅仅是曝光量；而无法将媒体支出与店内品类表现挂钩，正是阻碍零售媒体投资增长的最主要障碍。

SymphonyAI零售业务总裁Manish Choudhary表示：“零售媒体是食品杂货商增长最快的收入来源，但大多数零售商却是在盲操作。商家对品类的了解，与媒体采购人员向快消品合作伙伴推销的内容之间缺乏关联。CINDE RMI填补了这一空白。当快消品广告主能够清晰看到其媒体投入如何与店内品类表现挂钩——这一关联既经过计算机视觉验证，又通过因果增量效应进行量化，对话的焦点便会从支
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