소매 시장의 AI 크기 및 공유 2023 to 2032
구성 요소(솔루션 [챗봇, 고객 행동 추적, CRM, 재고 관리, 가격 최적화, 추천 엔진, 공급망 관리, 시각 검색], 서비스)별 시장 규모, 기술·용도별 시장 규모 및 예측.
보고서 ID: GMI2568
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발행일: January 2023
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보고서 형식: PDF
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저자:
Preeti Wadhwani,
소매 시장 크기에 있는 AI
소매 시장에서 AI 2022년 USD 6 억에 달하며 2023년에서 2032년까지 30 %의 CAGR 이상을 목격할 것으로 예상됩니다. 소매 창고에 있는 제품 ID와 컴퓨터 시각 기술의 광대한 사용에 의해 몬.
AI 리테일 시장 주요 인사이트
시장 규모 및 성장
주요 시장 성장 동력
과제
인공 지능 (AI)는 넓은 범위의 응용 프로그램을 가지고 발전을위한 미래 도구가되었습니다. 의료, 자동차, 제조 및 기타 여러 붐링 산업은 일상적인 작업에 대한 AI 기술을 점점 통합하고 있습니다. 새로운 시대의 온라인 쇼핑 트렌드로 Gen Z의 증가 된 통합은 소매 시장에서 AI의 사용을 가속화하고 있습니다. Gen Z 인구를 확장하는 것은 대부분의 기술-savvy 및 모바일 친화적 인 소비자 기반을 만들었습니다. 온라인 상점의 강력한 선호도는 AI 솔루션 및 서비스를 채택하기 위해 전통적인 소매업체를 격려하고 있습니다.
또한, cashier-less checkouts는 업계의 성장에 연료를 공급하는 소매 분야에서 AI를 통합하는 또 다른 중요한 이점입니다. 사용 방법 컴퓨터 비전 큰 데이터 분석, 소매업체는 일상적인 쇼핑을 지능형 쇼핑으로 변환하고 있습니다. 예를 들어, 2 월 2022에서 Amazon은 Ventura County, California의 새로운 Amazon Fresh grocery 매장에서 Just Walk Out cashier-less 기술을 출시하여 고객에게 완벽한 자율 검사 옵션을 제공합니다.
복잡한 조직 구조는 기업 진도를 구할지도 모릅니다
소매업체의 조직 프레임 워크는 소매 시장 성장에서 AI를 억제하는 주요 요소입니다. 관리 문화는 기업의 AI의 채택을 방해 할 수 있습니다, 특히 개발 된 분석 의사 결정 및 알고리즘 결정에 대한 의심을 만드는 디지털 변환 프로세스, 연구 및 권고가 불명한 인식에 의해 연료. 2020 AI World 2020 보고서에서 KPMG의 생활에 따라 소매 참가자의 62 %는 작업 보안의 손실로 인해 AI 채택의지지가되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고, 인공 지능은 AI 서비스를 채택하기 위해 신속한 소매 업체에 speculated 인 tedious, time-consuming 작업을 통해 개인을 돕는 잠재력을 제공합니다.
소매 시장 분석의 AI
보고서에 따르면 컴퓨터 비전 기술 부문은 2022 년 소매 시장에서 AI의 15 % 이상 점유율을 차지했습니다. 온라인 라이벌과 경쟁하기 위해 여러 매장 애플리케이션에 대한 상인에 의한 컴퓨터 비전 기술의 이전 활용은 시장 수요를 운전하고 있습니다. 예를 들어, 9 월 2022에서 Kroger Co., American Retailer는 시각적 AI 기반을 구사했습니다. 셀프 체크 아웃 솔루션 Nvidia의 컴퓨터 비전과 AI 기능을 Evergreen의 Visual AI로 사용합니다.
구성 요소에 대한 존중으로, 솔루션 세그먼트는 2032을 통해 30 % CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 광범위한 채택 온라인 Retailers의 분석 솔루션 고객 기반을 확장하고 더 나은 고객 경험을 제공하는 것은 업계의 확장을 촉진하는 것입니다. 예를 들어, 10월 2022일, Wayfair, store-commerce 회사에서 데이터 센터 애플리케이션 및 서비스를 Google Cloud Foundation으로 마이그레이션하여 전체 디지털 전환을 완료했습니다.
응용 분야의 관점에서, programmatic 광고 세그먼트는 2032에 의해 USD 25 억을 교차하는 것으로 예상됩니다. 오늘날의 omnichannel 소비자는 프로펠 세그먼트 개발에 대 한 foreseen 인 대규모에 지속적으로 맞춤 메시징을 제공 하는 프로그램 광고를 통해 더 효과적으로 도달 할 수 있습니다. 서비스 관리 저널에 따르면, programmatic 광고에 대한 소비자 선호도는 소매업체와 인식 된 광고 relevance에 대한 그들의 태도와 직접 관련되어 있으며, 이는 그들의 관심과 일치하는 실시간 광고를 생성합니다.
솔루션의 밑에, 가격 최적화 세그먼트에서 소매 시장 크기에 AI는 2032에 의해 실질적인 이익을, 확고하게 증가되고 그들의 고객 도달이 e-commerce 플랫폼의 상승 사용에서 유래하는 제품 차별화를 감소시키기 때문에 점점 경쟁이 되고 있습니다. 또한, 전자 상거래 붐과 함께, 회사는 AI를 활용하여 최적의 가격을 결정하기 위해 최선을 다하고 있습니다 판매, 이는 foreseen 가격 최적화 솔루션을 구동하는 것입니다.
지역적으로, 소매 시장에서 유럽 인공 지능은 2032에 의해 15 % 이상의 매출 점유율을 보유 할 것으로 예상되며 신속한 디지털화, 고객 선호도를 변화시키고, 업계 참가자가 지역에서 운영되는 제품 혁신 노력을 기울입니다. 예를 들어, 프랑스 소매 behemoth Carrefour는 파리에서 최초의 AI 전원 매장을 공개했습니다. 플래시 10/10 (10 초 상점 및 10 초 지불).
소매 시장 점유율 AI
소매 시장에서 AI와 관련된 주요 기업 중 일부는 다음과 같습니다.
이 회사는 주로 제품 혁신에 참여하고 소매업체와 협력하여 경쟁력 있는 풍경에 앞서 남아 있습니다.
예를 들어 5 월 2022, Symbotic, 로봇 창고 자동화 회사는 Walmart의 42 지역 유통 센터에서 자동화 기술을 배포하여 소매 거대 재고의 정확성을 개선하고 창고의 용량을 확장했습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19 전염병은 소매 부문의 인공 지능의 성장에 유리한 영향을 미쳤습니다. IBM에 따르면, 기술 기업, COVID-19 전염병의 출현은 전자 상거래 솔루션을 채택하기 위해 많은 매장 소매업체를 밀어, Salesforce commerce 클라우드 솔루션과 같은, 통합 된 고객 경험, omnichannel 전략 및 자동화 된 시장 분석 달성 보조 상인. 온라인 상점, 식사 배달 및 자율 온라인 비즈니스의 개발, 온라인 상점에서 연락 픽업 서비스, 예약 시스템을 활성화하여 시장의 수익을 긍정적으로 영향을 미쳤습니다.
연구 방법론, 데이터 소스 및 검증 프로세스
이 보고서는 직접적인 산업 대화, 독자적인 모델링, 엄격한 교차 검증을 기반으로 한 구조화된 연구 프로세스에 기반하며, 단순한 데스크 리서치가 아닙니다.
6단계 연구 프로세스
1. 연구 설계 및 애널리스트 감독
GMI에서 우리의 연구 방법론은 인간 전문 지식, 엄격한 검증, 그리고 완전한 투명성의 기반 위에 구축되었습니다. 우리 보고서의 모든 통찰, 트렌드 분석 및 예측은 고객의 시장 뉴앙스를 이해하는 경험 있는 애널리스트에 의해 개발됩니다.
우리의 접근 방식은 업계 참여자 및 전문가와의 직접적인 교류를 통한 광범위한 1차 연구를 통합하고, 검증된 글로볌 출처의 포괄적인 2차 연구로 보완합니다. 원본 데이터 소스에서 최종 인사이트까지 완전한 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 예측을 제공하기 위해 정량화된 영향 분석을 적용합니다.
2. 1차 연구
1차 연구는 우리 방법론의 추출이며, 전체 인사이트의 약 80%를 기여합니다. 분석의 정확성과 깊이를 보장하기 위해 업계 참여자와의 직접적인 교류가 포함됩니다. 우리의 구조화된 인터뷰 프로그램은 C-suite 임원, 이사 및 주제 전문가들의 입력을 받아 지역 및 글로볌 시장을 다룹니다. 이러한 상호 작용은 전략적, 운영적, 기술적 관점을 제공하여 종합적인 인사이트와 신뢰할 수 있는 시장 예측을 가능하게 합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 우리 연구 프로세스의 핵심 부분으로, 전체 방법론의 약 20%를 기여합니다. 주요 플레이어의 수익 점유율 분석을 통해 시장 구조 분석, 업계 트렌드 식별, 거시경제 요인 평가가 포함됩니다. 관련 데이터는 유료 및 무료 출처에서 수집되어 신뢰할 수 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 유통업체, 제조업체, 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 받아 1차 연구와 시장 규모 산정을 지원하기 위해 통합됩니다.
4. 시장 규모 산정
우리의 시장 규모 산정은 상향식 접근 방식에 기반하며, 1차 인터뷰를 통해 직접 수집된 기업 수익 데이터와 함께 제조업체의 생산량 수치 및 설치 또는 배포 통계를 활용합니다. 이러한 입력값들을 지역 시장 전반에 걸쳐 종합하여 실제 산업 활동에 기반한 글로벌 추정치를 도출합니다.
5. 예측 모델 및 주요 가정
모든 예측에는 다음 사항에 대한 명시적인 문서화가 포함됩니다:
✓ 핵심 성장 원동력 및 가정된 영향
✓ 저해 요인 및 완화 시나리오
✓ 규제 가정 및 정책 변화 리스크
✓ 기술 수용 곡선 매개변수
✓ 거시경제 가정 (GDP 성장률, 인플레이션, 통화)
✓ 경쟁 역학 및 시장 진입/이탈 예상
6. 검증 및 품질 보증
마지막 단계에서는 도메인 전문가들이 필터링된 데이터를 수동으로 검토하여 자동화 시스템이 놀칠 수 있는 뉘앙스와 맥락적 오류를 식별하는 인간 검증이 포함됩니다. 이 전문가 검토는 품질 보증의 중요한 층을 추가하여 데이터가 연구 목표 및 도메인별 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3단계 검증 프로세스는 데이터 신뢰성을 최대화합니다:
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 시장 현실 검토
신뢰와 신용
검증된 데이터 소스
무역 간행물
보안 및 방위 산업 저널 및 무역 출판물
산업 데이터베이스
자체 및 제3자 시장 데이터베이스
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정부 조달 기록 및 정책 문서
학술 연구
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연구 및 평가된 매개변수
이 보고서의 모든 데이터 포인트는 1차 인터뷰와 실제 상향식 모델링 및 철저한 교차 검증을 통해 검증됩니다. 당사 연구 프로세스에 대해 읽어보세요 →