Autoren:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
Kostenloses PDF herunterladen
KI im Einzelhandel Größe und Anteil 2023 to 2032
Berichts-ID: GMI2568
|
Veröffentlichungsdatum: January 2023
|
Berichtsformat: PDF/Excel/Armaturenbrett/Plattform
Entdecken Sie unsere Lizenzoptionen:
KI im Einzelhandel
Holen Sie sich ein kostenloses Muster dieses Berichts
Holen Sie sich ein kostenloses Muster dieses Berichts
KI im Einzelhandel
Is your requirement urgent? Please give us your business email
for a speedy delivery!
KI im Einzelhandel Marktgröße
KI im Einzelhandel Die Größe betrug 2022 bei 6 Mrd. USD und wird von 2023 bis 2032 über 30 % CAGR bezeugt. Angetrieben durch den umfangreichen Einsatz von Produktidentifikations- und Computer Vision-Technologien in Einzelhandelslagern.
Wichtigste Erkenntnisse zum KI-Markt im Einzelhandel
Marktgröße & Wachstum
Wichtigste Markttreiber
Herausforderungen
Künstliche Intelligenz (KI) hat vielfältige Anwendungen und ist zu einem zukünftigen Werkzeug für den Fortschritt geworden. Healthcare, Automotive, Manufacturing und mehrere weitere boomende Branchen integrieren zunehmend KI-Technologien für alltägliche Aufgaben. Die erhöhte Neigung von Gen Z zu Online-Shopping-Trends in der neuen Ära fortgeschrittener Unternehmen beschleunigt die Nutzung von AI im Einzelhandel. Die expandierende Gen Z-Bevölkerung hat die technologie-savvy und mobile-freundliche Verbraucherbasis geschaffen. Ihre starke Vorliebe für Online-Shop ist darauf ausgerichtet, traditionelle Einzelhändler zu ermutigen, KI-Lösungen und -Dienste zu übernehmen.
Darüber hinaus sind kassierlose Check-outs ein weiterer wesentlicher Vorteil der Integration von KI im Einzelhandel, der das Wachstum der Branche vorantreibt. Verwendung Computer Vision und Big Data Analytics, Einzelhändler verwandeln Routineeinkauf in intelligente Einkaufsmöglichkeiten. Zum Beispiel, im Februar 2022, Amazon rollte seine Just Walk Out cashier-less-Technologie in seinem neuen Amazon Fresh Lebensmittelgeschäft in Ventura County, Kalifornien, um Kunden eine völlig autonome Check-out-Option anbieten.
Komplexe organisatorische Strukturen können den industriellen Fortschritt zurückhalten
Der organisatorische Rahmen von Einzelhändlern ist ein wesentlicher Faktor, der die KI im Einzelhandelsmarktwachstum zurückhält. Die administrative Kultur kann die Annahme von KI in Unternehmen behindern, vor allem in Unternehmen mit unterentwickelten analytischen Entscheidungs- und digitalen Transformationsprozessen, die Verdacht auf algorithmische Entscheidungsfindung schaffen, die durch die Wahrnehmung, dass Studien und Empfehlungen unklar sind. Nach Angaben von KPMG’s Living in einem AI World 2020-Bericht waren 62 Prozent der Einzelhandelsteilnehmer aufgrund eines Verlusts an Arbeitsplatzsicherheit von der AI-Adoption nicht unterstützt. Dennoch bietet künstliche Intelligenz das Potenzial, Menschen mit mühsamen, zeitraubenden Aufgaben zu helfen, die spekuliert werden, um Händler zu veranlassen, KI-Dienste zu übernehmen.
KI in der Marktanalyse
Laut dem Bericht hielt das Segment Computer Vision Technology 2022 mehr als 15% des Anteils der KI am Einzelhandelsmarkt. Die vorherrschende Nutzung der Computer-Visionstechnologie von Händlern für mehrere Anwendungen im Geschäft, um mit ihren Online-Rivalen zu konkurrieren, treibt die Marktnachfrage. Zum Beispiel, im September 2022, Kroger Co., ein amerikanischer Einzelhändler, rollte seine visuelle AI-basierte Selbstkontrolle Lösung die Nvidias Computervision und KI-Funktionen mit Evergreens visueller KI nutzt.
Im Hinblick auf Komponenten wird erwartet, dass das Lösungssegment bis 2032 bei 30 % CAGR wächst. Die weit verbreitete Annahme Analyselösungen von Online-Händlern die Kundenbasis zu erweitern und eine bessere Kundenerfahrung zu bieten, ist darauf ausgerichtet, die Expansion der Branche zu erleichtern. So hat Wayfair im Oktober 2022, ein Geschäft-Commerce-Unternehmen, eine vollständige digitale Transformation durch Migration seiner Rechenzentrum Anwendungen und Services an die Google Cloud Foundation abgeschlossen.
In der Anwendung wird das Programm-Werbesegment bis 2032 auf 25 Milliarden USD projiziert. Die heutigen Omnichannel-Verbraucher können effektiver durch programmatische Werbung erreicht werden, die kontinuierlich maßgeschneiderte Messaging auf einem massiven Maßstab liefert, was auf die Segmententwicklung vorausgesehen ist. Laut Journal of Service Management ist die Verbraucherpräferenz für programmatische Werbung direkt mit ihrer Haltung gegenüber dem Einzelhändler und wahrgenommene ad Relevanz, die Echtzeit-Anzeigen erzeugt, die ihren Interessen entsprechen.
Im Rahmen der Lösung wird die KI im Einzelhandelsmarkt von der Preisoptimierung bis 2032 beträchtliche Gewinne erwirtschaftet, da die Unternehmen zunehmend wettbewerbsfähiger werden, um ihre Kundenerreichung aufgrund sinkender Produktdifferenzierung durch die steigende Nutzung von E-Commerce-Plattformen zu erweitern. Darüber hinaus nutzen Unternehmen mit dem E-Commerce-Boom KI, um optimale Preise zu ermitteln, um ihren Umsatz zu stärken, was voraussehbar ist, dass die Preisoptimierungslösungen aufgenommen werden.
Regional wird die europäische Künstliche Intelligenz auf dem Einzelhandelsmarkt voraussichtlich bis 2032 mehr als 15% Umsatzanteil halten, was auf eine rasche Digitalisierung, eine Verschiebung der Kundenpräferenzen und Produktinnovationsbemühungen der Industrieteilnehmer in der Region zurückzuführen ist. So enthüllte der französische Einzelhandel Behemoth Carrefour seinen ersten KI-Laden in Paris – den Flash 10/10 (10 Sekunden zum Einkaufen & 10 Sekunden zu zahlen).
KI im Einzelhandelsmarkt
Einige der führenden Unternehmen, die an der KI im Einzelhandel beteiligt sind, umfassen
Diese Unternehmen engagieren sich maßgeblich an Produktinnovation und arbeiten mit Einzelhandelsfirmen zusammen, um in der Wettbewerbslandschaft weiter voran zu bleiben.
So kündigte Symbotic im Mai 2022, ein Robotik-Lagerautomatisierungsunternehmen, den Einsatz seiner Automatisierungstechnik in den 42 Regional Distributionszentren von Walmart an, um die Genauigkeit des Inventars des Einzelhandelsriesens zu verbessern und die Kapazität seiner Lager zu erweitern.
Auswirkungen der COVID-19 Pandemie
Die COVID-19 Pandemie wirkte sich günstig auf das Wachstum der künstlichen Intelligenz im Einzelhandel aus. Laut IBM drängte ein Technologiekonzern, die Entstehung der COVID-19 Pandemie, viele Einzelhandelsgeschäfte auf, E-Commerce-Lösungen wie die Salesforce-Commerce-Cloud-Lösung zu übernehmen, die Händlern dabei unterstützt, einheitliche Kundenerfahrung, Omnichannel-Strategien und automatisierte Marktanalysen zu erreichen. Dies ermöglicht berührungslose Abholservices, Reservierungssysteme in Online-Shops, Lieferung von Mahlzeiten und die Entwicklung autonomer Online-Geschäfte, die den Marktumsatz positiv beeinflusst hat.
Dieser Forschungsbericht über Künstliche Intelligenz (KI) im Einzelhandelsmarkt umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen im Hinblick auf Umsatz in USD von 2018 bis 2032 für folgende Segmente:
Markt, By Komponente
Markt, nach Technologie
Markt, nach Anwendung
Die oben genannten Informationen wurden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt.:
Häufig gestellte Fragen (FAQs):
Forschungsmethodik, Datenquellen und Validierungsprozess
Dieser Bericht beruht auf einem strukturierten Forschungsprozess, der direkte Gespräche mit Branchenakteuren, eigene Modellierung und eine sorgfältige Gegenprüfung miteinander verbindet. Er stützt sich nicht allein auf Sekundärrecherche.
Unser Forschungsprozess in 6 Schritten
1. Forschungsdesign und fachliche Begleitung durch Analysten
Die Forschungsmethodik von GMI basiert auf menschlicher Fachkompetenz, sorgfältiger Validierung und vollständiger Transparenz. Jede Erkenntnis, Trendanalyse und Prognose in unseren Berichten wird von erfahrenen Analysten erarbeitet, die die Besonderheiten Ihres Marktes verstehen.
Unser Ansatz verbindet umfassende Primärforschung durch direkten Austausch mit Branchenakteuren und Fachleuten mit fundierter Sekundärforschung aus verifizierten weltweiten Quellen. Mithilfe quantifizierter Wirkungsanalysen erstellen wir belastbare Prognosen und gewährleisten zugleich die Rückverfolgbarkeit von den ursprünglichen Datenquellen bis zu den endgültigen Ergebnissen.
2. Primärforschung
Die Primärforschung bildet das Rückgrat unserer Methodik und trägt rund 80 % zu den gewonnenen Erkenntnissen bei. Durch den direkten Austausch mit Branchenakteuren sichern wir Genauigkeit und Analysetiefe. Unser strukturiertes Interviewprogramm umfasst regionale und globale Märkte und bezieht Beiträge von Führungskräften der obersten Ebene, Mitgliedern der Geschäftsleitung und Fachleuten ein. Diese Gespräche liefern strategische, operative und technische Perspektiven und ermöglichen ausgewogene Erkenntnisse und verlässliche Marktprognosen.
3. Data Mining und Marktanalyse
Data Mining ist ein wichtiger Bestandteil unseres Forschungsprozesses und macht rund 20 % unserer gesamten Methodik aus. Anhand der Umsatzanteile führender Unternehmen analysieren wir die Marktstruktur, erkennen Branchentrends und bewerten makroökonomische Faktoren. Relevante Daten aus kostenpflichtigen und frei zugänglichen Quellen werden zu einer verlässlichen Datenbank zusammengeführt. Diese Informationen unterstützen die Primärforschung und die Ermittlung der Marktgröße; wichtige Akteure wie Händler, Hersteller und Verbände überprüfen die Ergebnisse.
4. Ermittlung der Marktgröße
Wir ermitteln die Marktgröße nach einem Bottom-up-Ansatz. Ausgangspunkt sind Unternehmensumsätze, die direkt in Primärinterviews erhoben werden, sowie Produktionsmengen der Hersteller und Angaben zu Installationen oder Implementierungen. Diese Daten werden über die regionalen Märkte hinweg zusammengeführt, um eine globale Schätzung abzuleiten, die auf der tatsächlichen Branchenaktivität beruht.
5. Prognosemodell und zentrale Annahmen
Jede Prognose dokumentiert ausdrücklich:
✓ Zentrale Wachstumstreiber und deren angenommene Auswirkungen
✓ Wachstumshemmende Faktoren und Szenarien zur Abschwächung ihrer Wirkung
✓ Regulatorische Annahmen und das Risiko von Politikwechseln
✓ Parameter der Technologieadoptionskurve
✓ Makroökonomische Annahmen (BIP-Wachstum, Inflation, Wechselkurse)
✓ Wettbewerbsdynamik und Erwartungen zu Markteintritten und -austritten
6. Validierung und Qualitätssicherung
In der Schlussphase prüfen Fachleute die gefilterten Daten manuell, um Nuancen und Kontextfehler zu erkennen, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen. Diese fachliche Prüfung bildet eine entscheidende zusätzliche Ebene der Qualitätssicherung und stellt sicher, dass die Daten den Forschungszielen und fachspezifischen Standards entsprechen.
Unser dreistufiger Validierungsprozess sorgt für eine möglichst hohe Zuverlässigkeit der Daten:
✓ Statistische Validierung
✓ Validierung durch Fachleute
✓ Abgleich mit der Marktrealität
Vertrauen und Glaubwürdigkeit
Verifizierte Datenquellen
Fachpublikationen
Branchenzeitschriften, Fachpublikationen und spezialisierte Medien
Branchendatenbanken
Eigene und externe Marktdatenbanken
RRegulatorische Einreichungen
Staatliche Beschaffungsunterlagen und Dokumente zur Regierungspolitik
Wissenschaftliche Forschung
Universitätsstudien und Berichte spezialisierter Forschungsinstitute
Unternehmensberichte
Geschäftsberichte, Investorenpräsentationen und Einreichungen
Experteninterviews
Führungskräfte der obersten Ebene, Einkaufsverantwortliche und technische Fachleute
GMI-Archiv
Mehr als 13.000 veröffentlichte Studien in über 20 Branchen
Handelsdaten
Import- und Exportmengen, HS-Codes und Zolldaten
Untersuchte und bewertete Parameter
Jeder Datenpunkt in diesem Bericht wird durch Primärinterviews, echte Bottom-up-Modellierung und sorgfältige Gegenprüfungen validiert. Erfahren Sie mehr über unseren Forschungsprozess →