L'IA sur le marché de détail Taille et partage 2023 to 2032
ID du rapport: GMI2568
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Date de publication: January 2023
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Format du rapport: PDF
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Auteurs:
Preeti Wadhwani,
AI dans la taille du marché de détail
L'IA sur le marché de détail La taille estimée à 6 milliards de dollars en 2022 devrait être supérieure à 30 % du TCAC de 2023 à 2032. En raison de l'utilisation intensive des technologies d'identification des produits et de vision par ordinateur dans les entrepôts de détail.
L'intelligence artificielle (IA) a de vastes applications et est devenue un futur outil de progrès. La santé, l'automobile, la fabrication et plusieurs autres industries en plein essor intègrent de plus en plus les technologies de l'IA pour les tâches quotidiennes. La tendance accrue de Gen Z à l'évolution des achats en ligne dans la nouvelle ère des entreprises avancées accélère l'utilisation de l'IA sur le marché de détail. La population croissante de Gen Z a créé la base de consommateurs la plus technologique et mobile. Leur forte préférence pour la boutique en ligne est établie pour encourager les détaillants traditionnels à adopter des solutions et des services d'IA.
En outre, l'intégration de l'IA dans le secteur de la vente au détail, qui alimente la croissance de l'industrie, constitue un autre avantage majeur pour les départs sans caisse. Utilisation vision de l'ordinateur et l'analyse des mégadonnées, les détaillants transforment les achats courants en achats intelligents. Par exemple, en février 2022, Amazon a déployé sa technologie Just Walk Out sans caissier dans sa nouvelle épicerie Amazon Fresh à Ventura County, en Californie, pour offrir aux clients une option de paiement entièrement autonome.
Des structures organisationnelles complexes peuvent freiner la progression de l'industrie
Le cadre organisationnel des détaillants est un facteur important qui freine l'IA dans la croissance du marché de détail. La culture administrative peut entraver l'adoption de l'IA dans les entreprises, en particulier dans les entreprises où les processus de prise de décisions analytiques et de transformation numérique sont sous-développés, ce qui crée des soupçons dans la prise de décisions algorithmiques, alimentés par la perception que les études et les recommandations ne sont pas claires. Selon le rapport de KPMGs Living in an AI World 2020, 62 pour cent des participants au commerce de détail n'étaient pas favorables à l'adoption de l'IA en raison d'une perte de sécurité d'emploi. Néanmoins, l'intelligence artificielle offre la possibilité d'aider les personnes qui ont des tâches fastidieuses et longues, ce qui est spéculé pour inciter les détaillants à adopter des services d'IA.
AI dans l'analyse du marché de détail
Selon le rapport, le segment de la technologie de la vision informatique détenait plus de 15 % de l'IA sur le marché de détail en 2022. L'utilisation courante de la technologie de vision informatique par les marchands pour plusieurs applications en magasin pour concurrencer leurs concurrents en ligne est à l'origine de la demande du marché. Par exemple, en septembre 2022, Kroger Co., un détaillant américain, a déployé ses solution d'auto-contrôle qui utilise les capacités de vision et d'intelligence artificielle de Nvidias avec Evergreen.
En ce qui concerne les composants, on s'attend à ce que le segment de la solution augmente à 30 % du TCAC jusqu'en 2032. L'adoption généralisée solutions analytiques par les détaillants en ligne pour élargir leur clientèle et offrir une meilleure expérience client est destiné à faciliter l'expansion de l'industrie. Par exemple, en octobre 2022, Wayfair, une entreprise de magasin-commerce, a terminé une transformation numérique complète en migrant ses applications et services de datacenter vers Google Cloud Foundation.
En termes d'application, le segment de la publicité programmatique devrait dépasser 25 milliards de dollars d'ici 2032. Les consommateurs omnicanaux d'aujourd'hui peuvent être plus efficacement rejoints par la publicité programmatique qui fournit continuellement des messages sur mesure à une échelle massive, ce qui est prévu pour favoriser le développement de segments. Selon le Journal of Service Management, la préférence des consommateurs pour la publicité programmatique est directement liée à leur attitude à l'égard du détaillant et à la pertinence publicitaire perçue, qui génère des annonces en temps réel qui correspondent à leurs intérêts.
En solution, l'IA dans la taille du marché de détail du segment de l'optimisation des prix est sur le point d'accumuler des gains substantiels d'ici 2032, les entreprises devenant de plus en plus compétitives pour étendre leur clientèle en raison de la diminution de la différenciation des produits résultant de l'utilisation croissante des plateformes de commerce électronique. En outre, avec le boom du commerce électronique, les entreprises tirent parti de l'IA pour déterminer les prix optimaux afin de renforcer leurs ventes, ce qui devrait favoriser l'adoption de solutions d'optimisation des prix.
Au niveau régional, on estime que l'Intelligence Artificielle européenne sur le marché de détail détient plus de 15 % des revenus d'ici 2032, en raison de la numérisation rapide, de l'évolution des préférences des clients et des efforts d'innovation de produits déployés par les acteurs de l'industrie opérant dans la région. Par exemple, la boutique française Behemoth Carrefour a dévoilé son premier magasin à moteur AI à Paris – le Flash 10/10 (10 secondes pour magasiner et 10 secondes pour payer).
IA dans la part du marché de détail
Parmi les principales entreprises impliquées dans l'IA sur le marché de détail figurent:
Ces entreprises s'engagent principalement dans l'innovation de produits et collaborent avec les entreprises de détail pour demeurer à l'avant-garde du paysage concurrentiel.
Par exemple, en mai 2022, Symbotic, une société d'automatisation d'entrepôts robotiques, a annoncé le déploiement de sa technologie d'automatisation à Walmart, 42 Centres régionaux de distribution pour améliorer la précision de l'inventaire des géants de détail et augmenter la capacité de ses entrepôts.
Impact de la pandémie de COVID-19
La pandémie de COVID-19 a eu un impact favorable sur la croissance de l'intelligence artificielle dans le secteur du commerce de détail. Selon IBM, une société de technologie, l'émergence de la pandémie de COVID-19 a poussé de nombreux détaillants en magasin à adopter des solutions de commerce électronique, comme la solution Cloud Salesforce, qui aide les commerçants à obtenir une expérience client unifiée, des stratégies omnicanales et des analyses de marché automatisées. Cela permet des services de ramassage sans contact, des systèmes de réservation dans les magasins en ligne, la livraison des repas, et le développement d'entreprises en ligne autonomes, qui a influencé positivement les revenus du marché.
Ce rapport d'étude sur l'intelligence artificielle (IA) dans le commerce de détail comprend une couverture approfondie de l'industrie avec des estimations et des prévisions en termes de revenus en USD de 2018 à 2032 pour les segments suivants:
Marché, par Composante
Marché, par technologie
Marché, par demande
Les informations ci-dessus ont été fournies pour les régions et pays suivants::
Méthodologie de recherche, sources de données et processus de validation
Ce rapport s'appuie sur un processus de recherche structuré basé sur des conversations directes avec l'industrie, une modélisation propriétaire et une validation croisée rigoureuse, et non pas seulement sur une recherche documentaire.
Notre processus de recherche en 6 étapes
1. Conception de la recherche et supervision des analystes
Chez GMI, notre méthodologie de recherche repose sur une base d'expertise humaine, de validation rigoureuse et de transparence totale. Chaque insight, analyse de tendance et prévision dans nos rapports est développé par des analystes expérimentés qui comprennent les nuances de votre marché.
Notre approche intègre une recherche primaire approfondie par un engagement direct avec les participants et experts de l'industrie, complétée par une recherche secondaire complète provenant de sources mondiales vérifiées. Nous appliquons une analyse d'impact quantifiée pour fournir des prévisions fiables, tout en maintenant une traçabilité complète des sources de données originales aux insights finaux.
2. Recherche primaire
La recherche primaire constitue l'épine dorsale de notre méthodologie, contribuant à près de 80% des insights globaux. Elle implique un engagement direct avec les participants de l'industrie pour garantir l'exactitude et la profondeur de l'analyse. Notre programme d'entretiens structurés couvre les marchés régionaux et mondiaux, avec des contributions de cadres dirigeants, directeurs et experts du domaine. Ces interactions fournissent des perspectives stratégiques, opérationnelles et techniques, permettant des insights complets et des prévisions de marché fiables.
3. Exploration de données et analyse de marché
L'exploration de données est un élément clé de notre processus de recherche, contribuant à près de 20% à la méthodologie globale. Elle implique l'analyse de la structure du marché, l'identification des tendances de l'industrie et l'évaluation des facteurs macroéconomiques par l'analyse des parts de revenus des acteurs majeurs. Les données pertinentes sont collectées à partir de sources payantes et gratuites pour constituer une base de données fiable. Ces informations sont ensuite intégrées pour soutenir la recherche primaire et le dimensionnement du marché, avec validation par les principales parties prenantes telles que les distributeurs, fabricants et associations.
4. Dimensionnement du marché
Notre dimensionnement du marché est construit sur une approche ascendante, en commençant par les données de revenus des entreprises collectées directement lors des entretiens primaires, accompagnées des chiffres de volume de production des fabricants et des statistiques d'installation ou de déploiement. Ces données sont ensuite assemblées sur les marchés régionaux pour aboutir à une estimation mondiale ancrée dans l'activité réelle du secteur.
5. Modèle de prévision et hypothèses clés
Chaque prévision comprend une documentation explicite de :
✓ Principaux moteurs de croissance et leur impact supposé
✓ Facteurs limitants et scénarios d'atténuation
✓ Hypothèses réglementaires et risque de changement de politique
✓ Paramètre de la courbe d'adoption technologique
✓ Hypothèses macroéconomiques (croissance du PIB, inflation, monnaie)
✓ Dynamiques concurrentielles et anticipations d'entrée/sortie du marché
6. Validation et assurance qualité
Les dernières étapes impliquent une validation humaine, où des experts du domaine examinent manuellement les données filtrées pour identifier les nuances et les erreurs contextuelles que les systèmes automatisés pourraient manquer. Cette revue par des experts ajoute une couche critique d'assurance qualité, garantissant que les données s'alignent sur les objectifs de recherche et les normes spécifiques au domaine.
Notre processus de validation à triple couche assure une fiabilité maximale des données :
✓ Validation statistique
✓ Validation par les experts
✓ Vérification de la réalité du marché
Confiance & crédibilité
Sources de données vérifiées
Publications commerciales
Revues spécialisées et presse commerciale du secteur sécurité & défense
Bases de données industrielles
Bases de données de marché propriétaires et tierces
Dépôts réglementaires
Dossiers de marchés publics et documents de politique
Recherche académique
Études universitaires et rapports d'institutions spécialisées
Rapports d'entreprises
Rapports annuels, présentations aux investisseurs et dépôts
Entretiens avec des experts
Direction générale, responsables achats et spécialistes techniques
Archives GMI
Plus de 13 000 études publiées dans plus de 30 secteurs d'activité
Données commerciales
Volumes d'importation/exportation, codes SH et registres douaniers
Paramètres étudiés et évalués
Chaque point de donnée de ce rapport est validé par des entretiens primaires, une modélisation ascendante véritable et des vérifications croisées rigoureuses. Découvrez notre processus de recherche →