Autori:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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L'intelligenza artificiale nel mercato al dettaglio Dimensioni e quota 2023 to 2032
ID del Rapporto: GMI2568
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Data di Pubblicazione: January 2023
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Formato del Rapporto: PDF/Excel/Dashboard/Piattaforma
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L'intelligenza artificiale nel mercato al dettaglio
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AI nella dimensione del mercato al dettaglio
AI nel mercato al dettaglio dimensione stimata a 6 miliardi di USD nel 2022 ed è prevista per testimoniare oltre il 30% CAGR dal 2023 al 2032. Guidato dall'ampio uso delle tecnologie di identificazione del prodotto e visione del computer nei magazzini di vendita al dettaglio.
Punti chiave del mercato AI nella vendita al dettaglio
Dimensione e crescita del mercato
Principali driver di mercato
Sfide
L'intelligenza artificiale (AI) ha applicazioni di vasta portata ed è diventato uno strumento futuro per l'avanzamento. L'assistenza sanitaria, l'automotive, la produzione e diverse altre industrie in espansione integrano sempre più le tecnologie AI per i compiti quotidiani. L'aumento dell'inclinazione di Gen Z verso le tendenze dello shopping online nella nuova era delle imprese avanzate sta accelerando l'uso di AI nel mercato al dettaglio. L'espansione della popolazione di Gen Z ha creato la base di consumo più esperta e mobile-friendly. La loro forte preferenza per il negozio online è impostato per incoraggiare i rivenditori tradizionali ad adottare soluzioni e servizi AI.
Inoltre, i controlli senza cassa sono un altro importante vantaggio di integrare l'IA nel settore retail che sta alimentando la crescita del settore. Utilizzo visione computer e grandi analisi dei dati, i rivenditori stanno trasformando lo shopping di routine in shopping intelligente. Ad esempio, nel febbraio 2022, Amazon ha lanciato la sua tecnologia senza cassiere Just Walk Out nel suo nuovo negozio di alimentari Amazon Fresh a Ventura County, California, per offrire ai clienti un'opzione di checkout completamente autonoma.
Le strutture organizzative complesse possono limitare la progressione dell'industria
Il quadro organizzativo dei rivenditori è un fattore importante che frena l'IA nella crescita del mercato al dettaglio. La cultura amministrativa può ostacolare l'adozione di AI nelle imprese, soprattutto nelle aziende con processi di decisione analitici sottosviluppati e di trasformazione digitale che creano sospetti nel processo decisionale algoritmico, alimentati dalla percezione che studi e raccomandazioni non siano chiare. Come per KPMG’s Living in a AI World 2020 report, il 62 per cento dei partecipanti al dettaglio non era favorevole all’adozione dell’IA a causa di una perdita di sicurezza del lavoro. Tuttavia, l'intelligenza artificiale offre il potenziale per aiutare le persone con compiti noiosi e di lunga durata, che è speculato per spingere i rivenditori ad adottare i servizi AI.
AI nell'analisi del mercato al dettaglio
Secondo il rapporto, il segmento della tecnologia informatica ha tenuto più di una quota del 15% della AI nel mercato al dettaglio nel 2022. L'utilizzo prevalente della tecnologia di visione del computer da parte dei commercianti per diverse applicazioni in-store per competere con i loro rivali online sta guidando la domanda di mercato. Per esempio, nel settembre 2022, Kroger Co., un rivenditore americano, ha lanciato il suo visual AI-based soluzione self-checkout che utilizza la visione del computer di Nvidia e le funzionalità AI con l'intelligenza artificiale di Evergreen.
Per quanto riguarda i componenti, il segmento di soluzione dovrebbe crescere al 30% CAGR fino al 2032. L'adozione diffusa di soluzioni di analisi dei rivenditori online per ampliare la loro base clienti e offrire una migliore esperienza del cliente è impostato per facilitare l'espansione del settore. Ad esempio, nel mese di ottobre 2022, Wayfair, una società di store-commerce, ha completato una trasformazione digitale completa migrando le sue applicazioni e servizi data center a Google Cloud Foundation.
In termini di applicazione, il segmento di pubblicità programmatica è previsto per attraversare USD 25 miliardi entro il 2032. I consumatori omnicanale di oggi possono essere raggiunti in modo più efficace attraverso la pubblicità programmatica che offre messaggistica continuamente su misura a grande scala, che è previsto per promuovere lo sviluppo del segmento. Secondo il Journal of Service Management, la preferenza dei consumatori per la pubblicità programmatica è direttamente legata al loro atteggiamento verso il retailer e percepita rilevanza pubblicitaria, che genera annunci in tempo reale che corrispondono ai loro interessi.
In base alla soluzione, l'IA nel settore dell'ottimizzazione dei prezzi al dettaglio è in grado di accumulare notevoli guadagni entro il 2032, in quanto le aziende stanno diventando sempre più competitive per estendere la loro portata al cliente a causa della diminuzione della differenziazione dei prodotti derivante dall'uso crescente delle piattaforme di e-commerce. Inoltre, con il boom dell'e-commerce, le aziende stanno sfruttando l'IA per determinare i prezzi ottimali al fine di rafforzare le loro vendite, che è previsto per guidare l'ottimizzazione dei prezzi.
A livello regionale, l'Intelligenza Artificiale d'Europa nel mercato al dettaglio è stimata in possesso di oltre il 15% di ricavi per il 2032, attribuita alla digitalizzazione rapida, alle preferenze dei clienti in evoluzione e agli sforzi di innovazione dei prodotti da parte dei partecipanti all'industria che operano nella regione. Per esempio, il colosso di vendita al dettaglio francese Carrefour ha presentato il suo primo negozio AI-powered a Parigi – il Flash 10/10 (10 secondi per fare acquisti e 10 secondi per pagare).
AI nel mercato al dettaglio
Alcune delle principali aziende coinvolte nell'IA nel mercato al dettaglio includono
Queste aziende si impegnano principalmente nell'innovazione dei prodotti e collaborano con le aziende di vendita al dettaglio per rimanere al passo con il panorama competitivo.
Ad esempio, nel maggio 2022, Symbotic, una società di automazione del magazzino robotico, ha annunciato l’implementazione della sua tecnologia di automazione presso i 42 Centri di distribuzione regionali di Walmart per migliorare l’accuratezza dell’inventario del gigante retail ed espandere la capacità dei suoi magazzini.
Impatto della pandemia COVID-19
La pandemia COVID-19 ha avuto un impatto favorevole sulla crescita dell'intelligenza artificiale nel settore retail. Secondo IBM, una società tecnologica, l'emergere della pandemica COVID-19 ha spinto molti rivenditori in-store ad adottare soluzioni di e-commerce, come la soluzione cloud di commercio di Salesforce, che aiuta i commercianti a raggiungere l'esperienza unificata del cliente, le strategie omnichannel e l'analisi del mercato automatizzata. Ciò consente servizi di pick-up senza contatto, sistemi di prenotazione nei negozi online, consegna dei pasti, e lo sviluppo di imprese online autonome, che ha influenzato positivamente le entrate di mercato.
Questo rapporto di ricerca Artificial Intelligence (AI) in Retail Market include una copertura approfondita del settore con stime e previsioni in termini di ricavi in USD dal 2018 al 2032 per i seguenti segmenti:
Mercato, Da Componenti
Mercato, per tecnologia
Mercato, per applicazione
Le suddette informazioni sono state fornite per le seguenti regioni e paesi:
Domande Frequenti (FAQs):
Metodologia di ricerca, fonti dei dati e processo di validazione
Questo rapporto si basa su un processo di ricerca strutturato, fondato su confronti diretti con gli operatori del settore, modelli proprietari e rigorose verifiche incrociate. Non si limita alla ricerca documentale.
Il nostro processo di ricerca in 6 fasi
1. Progettazione della ricerca e supervisione degli analisti
La metodologia di ricerca di GMI si fonda sulla competenza umana, su una rigorosa validazione e sulla piena trasparenza. Ogni risultato, analisi delle tendenze e previsione contenuti nei nostri rapporti è elaborato da analisti esperti che conoscono le caratteristiche specifiche del vostro mercato.
Il nostro approccio integra un'ampia ricerca primaria, basata sul confronto diretto con operatori ed esperti del settore, con una ricerca secondaria approfondita tratta da fonti globali verificate. Applichiamo analisi quantitative dell'impatto per fornire previsioni attendibili, mantenendo la completa tracciabilità dalle fonti originali dei dati fino ai risultati finali.
2. Ricerca primari
La ricerca primaria è il fulcro della nostra metodologia e contribuisce a circa l'80% dei risultati complessivi. Prevede un confronto diretto con gli operatori del settore per garantire accuratezza e profondità di analisi. Il nostro programma strutturato di interviste copre i mercati regionali e globali e raccoglie contributi da dirigenti di alto livello, direttori ed esperti della materia. Queste interazioni offrono prospettive strategiche, operative e tecniche, consentendo analisi equilibrate e previsioni di mercato affidabili.
3. Data mining e analisi di mercato
Il data mining è una componente fondamentale del nostro processo di ricerca e rappresenta circa il 20% della metodologia complessiva. Attraverso l'analisi delle quote di ricavo dei principali operatori, esaminiamo la struttura del mercato, individuiamo le tendenze del settore e valutiamo i fattori macroeconomici. Raccogliamo dati pertinenti da fonti a pagamento e gratuite per costruire una banca dati affidabile. Queste informazioni vengono integrate a supporto della ricerca primaria e della stima delle dimensioni del mercato e validate da soggetti chiave quali distributori, produttori e associazioni.
4. Stima delle dimensioni del mercato
Stimiamo le dimensioni del mercato con un approccio bottom-up. Partiamo dai dati sui ricavi aziendali raccolti direttamente tramite interviste di ricerca primaria, insieme ai volumi di produzione dei produttori e alle statistiche sulle installazioni o implementazioni. Aggregando questi dati nei diversi mercati regionali, otteniamo una stima globale fondata sull'effettiva attività del settore.
5. Modello previsionale e ipotesi principali
Ogni previsione documenta esplicitamente:
✓ I principali fattori di crescita e il loro impatto ipotizzato
✓ I fattori frenanti e gli scenari di mitigazione
✓ Le ipotesi normative e il rischio di cambiamenti nelle politiche
✓ I parametri della curva di adozione tecnologica
✓ Le ipotesi macroeconomiche (crescita del PIL, inflazione, tassi di cambio)
✓ Le dinamiche concorrenziali e le attese di ingresso e uscita dal mercato
6. Validazione e garanzia della qualità
Nelle fasi finali, esperti del settore esaminano manualmente i dati filtrati per individuare sfumature ed errori di contesto che i sistemi automatizzati potrebbero non rilevare. Questa verifica specialistica aggiunge un livello essenziale di garanzia della qualità e assicura che i dati siano coerenti con gli obiettivi della ricerca e con gli standard specifici del settore.
Il nostro processo di validazione su tre livelli garantisce la massima affidabilità dei dati:
✓ Validazione statistica
✓ Validazione da parte di esperti
✓ Confronto con la realtà del mercato
Fiducia e credibilità
Fonti di dati verificate
Pubblicazioni di settore
Riviste di settore, pubblicazioni professionali e media specializzati
Banche dati di settore
Banche dati di mercato proprietarie e di terzi
Documenti depositati presso le autorità di regolamentazione
Registri degli appalti pubblici e documenti di indirizzo politico
Ricerca accademica
Studi universitari e rapporti di istituti specializzati
Rapporti aziendali
Relazioni annuali, presentazioni per gli investitori e documenti depositati
Interviste a esperti
Dirigenti di alto livello, responsabili degli acquisti e specialisti tecnici
Archivio GMI
Oltre 13.000 studi pubblicati in più di 20 settori industriali
Dati commerciali
Volumi delle importazioni e delle esportazioni, codici SA e registri doganali
Parametri studiati e valutati
Ogni dato di questo rapporto è validato mediante interviste di ricerca primaria, autentica modellazione bottom-up e rigorose verifiche incrociate. Scoprite il nostro processo di ricerca →