零售市场中的人工智能 大小和分享 2023 to 2032
市场规模按组件（解决方案[聊天机器人、客户行为追踪、客户关系管理、库存管理、价格优化、推荐引擎、供应链管理、视觉搜索]、服务）、技术、应用领域及预测划分
报告 ID: GMI2568
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发布日期: January 2023
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报告格式: PDF
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作者:
Preeti Wadhwani,
零售市场规模中的AI
零售市场中的AI 2022年规模价值为60亿美元,预计2023至2032年将超过30%的CAGR。 在零售仓库广泛使用产品识别和计算机视觉技术的推动下.
零售业AI市场关键要点
市场规模与增长
主要市场驱动力
挑战
人工智能(AI)的应用范围很广,已经成为未来的进步工具. 保健、汽车、制造业和其他几个繁荣的行业日益将AI技术用于日常工作。 Gen Z在先进企业新时代越来越倾向于网上购物,这加速了AI在零售市场上的使用. 不断扩大的Gen Z人口创造了技术最丰富和最方便移动的消费基础. 他们对网上商店的强烈偏好是为了鼓励传统零售商采用AI解决方案和服务.
此外,无出纳的离职是将大赦国际纳入零售部门的另一个主要好处,它正在推动行业增长。 使用 计算机视觉 以及大数据分析,零售商正在将常规购物转化为智能购物. 例如,2022年2月,亚马逊在其位于加利福尼亚州文图拉县的亚马逊新鲜杂货店推出其Just Walk Out无收银技术,为客户提供完全自主的离职选择.
复杂的组织结构可能限制工业进步
零售商的组织框架是限制AI在零售市场增长的主要因素. 行政文化可能阻碍企业采用AI,特别是在分析决策和数字转化过程不完善的公司中,由于认为研究和建议不明确而引发了对算法决策的怀疑. 根据KPMG的"生活在AI World 2020"(AI World 2020)报告,62%的零售参与者因失去工作保障不支持AI收养. 尽管如此,人工智能仍提供了帮助个人完成乏味,耗时的任务的潜力,被推测为促使零售商采用AI服务.
零售市场分析中的AI
根据报告,计算机视觉技术部分在2022年的零售市场上占据了超过15%的AI份额. 商家普遍利用计算机视觉技术进行几种店内应用,与网上竞争对手竞争,这驱动了市场需求. 例如,2022年9月,美国零售商克罗格公司推出其基于AI的视觉图像. 自动核对解决方案 使用 Nvidia 的计算机视觉和AI能力,
关于组件,预计2032年溶液部分将增长30%。 普遍通过 在线零售商的分析解决方案 为扩大其客户基础和提供更好的客户经验,将促进行业扩展。 例如,2022年10月,一家商店-商业公司Wayfair通过将其数据中心的应用程序和服务迁移到Google Cloud基金会,完成了全面的数字转换。
在应用方面,预计到2032年方案广告部分将超过250亿美元。 今天的全渠道消费者可以通过方案广告得到更有效的服务,这种广告可以提供持续、量身定制的大规模信息,预计这可以推动部分发展。 根据《服务管理杂志》,消费者对节目广告的偏好与他们对零售商的态度和所认为的适切性直接相关,这产生了符合其利益的实时广告。
在解决办法下,从价格优化部分到零售市场规模的AI在2032年之前将积累大量收益,因为由于电子商务平台的使用增加,产品差异不断缩小,公司在扩大客户范围方面竞争力日益增强。 此外,随着电子商务的蓬勃发展,公司正在利用AI来确定最佳价格,以促进其销售,预计这将推动价格优化解决方案的采用。
在区域一级,估计到2032年,零售市场上的欧洲人工智能将拥有15%以上的收入份额,其原因是数字化速度快、客户偏好的变化以及在该区域开展业务的行业参与者的产品创新努力。 例如,法国零售商Behemoth Carrefour为它在巴黎的第一家AI动力商店揭幕 — — Flash 10/10 (10秒到购物,10秒到支付).
零售市场份额中的AI
一些参与AI零售市场的主要公司包括:
这些公司主要从事产品创新,并与零售公司合作,以保持竞争力。
例如,2022年5月,一家机器人仓库自动化公司Symbotic宣布在沃尔玛的42个区域销售中心部署自动化技术,以提高零售巨头库存的准确性并扩大其仓库的能力。
COVID-19大流行病的影响
COVID-19流行病对零售部门人工智能的增长产生了有利影响。 据一家技术公司IBM称,COVID-19大流行的出现促使许多商店零售商采用电子商务解决方案,如销售力量商业云解决方案,帮助商人实现统一的客户经验、全纳策略和自动化市场分析。 这使得不接触的接货服务、网上商店的预订系统、送餐以及自主的网上商业的发展成为可能,对市场收入产生了积极影响。
零售市场研究报告中的人工智能(AI)包括对该行业的深入报道,按2018年至2032年的收入估算和预测如下:
市场,由 构成部分
按技术分列的市场
市场,按应用
已就下列区域和国家提供了上述资料:数字 :
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程，围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建，而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI，我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究，并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测，同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础，对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流，以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场，包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角，实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分，对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集，以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来，以支持一手研究和市场规模估算，并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上，从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始，同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总，以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录：
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设（GDP增长、通货膨胀、汇率）
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证，领域专家对筛选后的数据进行手动审查，以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层，确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化：
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →