KüNSTLICHE INTELLIGENZ IM E-COMMERCE-MARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Künstliche Intelligenz im E-Commerce-Markt Size and Trends

Die globale künstliche Intelligenz im E-Commerce-Markt wird geschätzt, um USD 6.12 Milliarden in 2024 und wird voraussichtlich erreichen USD 29.71 Milliarden von 2031, mit einer jährlichen Zuwachsrate von (CAGR) von 25,3% von 2024 bis 2031.

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Die weit verbreitete Annahme von KI-Technologien durch E-Commerce-Händler, um die Verbrauchererfahrung durch personalisierte Produktempfehlungen zu verbessern und zu optimieren Lieferkette Operationen treiben das Wachstum dieser künstlichen Intelligenz im E-Commerce-Markt. Die künstliche Intelligenz im E-Commerce-Markttrend zeigt ein starkes Wachstumspotenzial für den Prognosezeitraum aufgrund steigender Investitionen durch Technologiegiganten in AI-basierten Lösungen. Da mehr Einzelhändler KI-gestützte Anwendungen für Funktionen wie Vorhersageanalysen, Nachfrageprognosen, Inventarmanagement und Marketing & Werbung implementieren, wird erwartet, dass der Markt eine signifikante Umsatzentwicklung erlebt.

Verbesserte Kundenerfahrung

Künstliche Intelligenz Adoption im E-Commerce hilft Unternehmen, ein personalisiertes Einkaufserlebnis für Kunden zu schaffen. KI-Fähigkeiten wie maschinelles Lernen und prognostizierende Analysen helfen E-Commerce-Unternehmen, ihre Kunden auf einem tieferen Niveau zu verstehen, indem sie vergangene Einkaufsverhalten und Muster analysieren. Durch diese Analyse können Unternehmen genaue personalisierte Produktempfehlungen treffen, kundenspezifische Werbeaktionen und Rabatte anbieten und eine nahtlosere Shopping-Reise ermöglichen.

Zum Beispiel, wenn ein Kunde ein bestimmtes Produkt auf einer E-Commerce-Website betrachtet, kann die Website erkennen, wer der Kunde auf ihren früheren Einkäufen oder Suchhistorie basiert. Es kann dann andere ergänzende Produkte zu Cross-Selling oder Produkte in der gleichen Kategorie vorschlagen, dass andere ähnliche Kunden gekauft haben. Durch die vorausschauende Analyse der bisherigen Auftragsdaten kann eine E-Commerce-Website erkennen, ob ein Kunde in der Regel bestimmte Artikel zusammen kauft und sie mit nur einem Klick in den Warenkorb bringt. Dieses Maß an Personalisierung hilft Kunden, genau die Produkte zu finden, die sie schneller und einfach benötigen.

Ebenso ermöglicht AI Unternehmen, besser zu verstehen, wann und wie man Kunden mit relevanten Werbeaktionen anspricht. Analyse früherer Einkäufe kann Lebenszyklusereignisse oder saisonale Muster in den Ausgaben eines Kunden identifizieren.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Verbesserung der betrieblichen Effizienz

Durch die Nutzung von Fähigkeiten wie Computer Vision, vorausschauende Wartung und Automatisierung ermöglicht künstliche Intelligenz E-Commerce-Unternehmen, ihren Betrieb zu optimieren und Prozesse zu optimieren. KI kann die Gerätegesundheit überwachen, um den Wartungsbedarf vorherzusagen, bevor Störungen auftreten. Diese vorausschauende Wartung hilft, Ausfallzeiten drastisch zu reduzieren. Darüber hinaus ermöglicht die Computervision kombiniert mit dem maschinellen Lernen die Automatisierung vieler repetitiver Lager- und Logistikaufgaben. Zum Beispiel können AI-powered-Roboter eingehende Inventars scannen, jeden Gegenstand automatisch identifizieren und für Speicher oder Erfüllung sortieren. Dies eliminiert das Bedürfnis nach manuellem Scannen und Sortieren durch menschliche Arbeiter.

KI verbessert auch die Bestandsverwaltung und Nachfrageprognose. Durch die Analyse historischer Verkaufs- und externen Nachfragefaktoren wie Wetter oder bevorstehende Werbeaktionen kann künstliche Intelligenz E-Commerce-Geschäfte helfen, die Nachfrage nach jedem Inventarartikel genauer zu prognostizieren. Dies ermöglicht optimierte Nachfüllaufträge direkt von Herstellern oder Lieferanten. Bei genauen Prognosen werden die Lagersituationen reduziert und die Überlagerung von langsam laufenden Gegenständen vermieden, wodurch die Lagerhaltungskosten so gering wie möglich gehalten werden.

So hat die Alibaba Group Holding Limited, ein führendes globales E-Commerce-Unternehmen, im Mai 2023 eine aktualisierte KI-Engine gestartet, um personalisierte Einkaufserlebnisse zu verbessern. Dieser fortgeschrittene Motor analysiert das Nutzerverhalten, um maßgeschneiderte Produktvorschläge und Marketingnachrichten bereitzustellen, was das Kundenengagement und die Zufriedenheit deutlich verbessert.

Key Takeaways von Analyst:

Globale künstliche Intelligenz auf dem E-Commerce-Markt ist bereit, in den kommenden Jahren durch die steigende Nachfrage nach personalisierten Shopping-Erlebnissen deutlich zu wachsen. AI ermöglicht es Einzelhändlern, Kundenverhalten und Präferenzen zu verstehen, um maßgeschneiderte Empfehlungen anzubieten. Dies erhöht Kundenzufriedenheit und Loyalität. Die zunehmende Einführung von Chatbots und virtuellen Assistenten, um Kunden zu unterstützen, ist ein weiterer wichtiger Faktor, der den Markt ankurbelt.

Dennoch bleiben mangelnde qualifizierte Arbeitskräfte und hohe anfängliche Investitionsanforderungen nach wie vor zentrale Herausforderungen für die weit verbreitete Einführung von KI-Technologien. Datenschutz und Sicherheitsbedenken dienen auch als Rückhalt für einige Einzelhändler und Kunden. Die Verwaltung großer Mengen von Kundendaten erfordert auch eine spezialisierte Infrastruktur, die Kosten erhöht.

Dennoch wird erwartet, dass die Region Nordamerika, insbesondere die USA, den Markt dominieren und mit der schnellsten Rate wachsen. Dies kann auf steigende Investitionen von Technologie-Giganten und wachsende E-Commerce-Plattformen in der Region zurückzuführen sein. Asia Pacific wird weiterhin eine weitere wichtige Region mit KI für verbesserte Kundenbindung und Analytik sein. Auch neue Möglichkeiten für Spieler in diesem Raum eröffnen sich Anwendungen rund um prädiktive Analytik, visuelle Suche und Preisoptimierung mit KI.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI zwar noch auf dem Vormarsch ist, aber das Potenzial hat, den E-Commerce-Sektor zu stören, indem die Einkaufs- und Einkaufserfahrung für Kunden weltweit verbessert wird.

Markt Challenge - Datenschutz und Datenschutz

Eine der größten Herausforderungen für die globale künstliche Intelligenz im E-Commerce-Markt sind die Datenschutz- und Datenschutzbedenken. Da KI-Systeme riesige Mengen von Kundendaten verwenden, um personalisierte Empfehlungen und gezielte Werbung bereitzustellen, stellt sie wichtige Fragen, wie Kundendaten erhoben, gespeichert, geteilt und genutzt werden. Kunden sind zunehmend besorgt über potenziellen Missbrauch ihrer persönlichen Informationen und Verletzungen ihrer Privatsphäre. Jede Datendiebstahl oder Sicherheitsverletzung mit Kundendaten kann das Vertrauen der Kunden in E-Commerce-Unternehmen und deren Marken ernsthaft beeinträchtigen. E-Commerce-Firmen müssen das höchste Niveau der Datensicherheit gewährleisten und robuste Datenschutzrichtlinien einsetzen, um diese Bedenken zu lösen. Sie müssen auch Transparenz rund um die Datennutzung aufrecht erhalten und den Kunden eine sinnvolle Kontrolle über ihre persönlichen Informationen geben. Die Behandlung von Datenschutzproblemen proaktiv wird für E-Commerce-Unternehmen entscheidend sein, um das volle Potenzial von AI zu realisieren und auf lange Sicht starke Kundenbeziehungen zu pflegen.

Marktchance - Integration mit IoT und Big Data für Enhanced Consumer Experiences

Eine der großen Chancen für die globale künstliche Intelligenz im E-Commerce-Markt ist Integration mit IoT und Big Data für verbesserte Verbrauchererlebnisse. Da KI-Systeme mit Internet of Things-Geräten integriert werden und Kundenverhaltensdaten nutzen, können sie sehr personalisierte Einkaufserlebnisse für Verbraucher schaffen. Durch die Analyse von Einkaufsmustern, Online-Aktivitäten, demografischen Details und anderen digitalen Footprints von Kunden kann KI mit großen Daten tiefe Einblicke in individuelle Kundenpräferenzen und -verhalten gewinnen. Diese einheitliche Analyse von Online- und Offline-Verbraucherinteraktionen durch IoT-Integration ermöglicht es E-Commerce-Plattformen, hyperpersonalisierte Produktempfehlungen, Benachrichtigungen, Suchergebnisse, kundenspezifische Kataloge und prognostizierte Shopping-Tools für jeden Verbraucher zu liefern. Diese verbesserte Personalisierung wird erwartet, um die Kundenzufriedenheit und Loyalität zu verbessern, höhere Verkäufe und erhöhte Marktchancen für E-Commerce-Händler zu steigern.

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Insights By Technology - Steigende Nutzung von Echtzeit-Analysen treibt Machine Learning Adoption

In Bezug auf Technologie wird das Machine Learning-Segment geschätzt, dass es im Jahr 2024 einen Marktanteil von 41,2% aufgrund seiner Fähigkeit zur Bereitstellung von Echtzeit-Daten-basierten Erkenntnissen hält. Machine Learning Algorithmen können riesige Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen wie Benutzerverhalten Muster, Transaktionen, Website-Klicks usw. analysieren, um komplexe Muster zu erkennen und Verbraucherpräferenzen vorherzusagen. Dies hilft E-Commerce-Unternehmen, hoch personalisierte Produktempfehlungen und Werbeaktionen zu liefern. Zum Beispiel können Algorithmen die Vergangenheit der Kaufgeschichte eines Kunden analysieren und mit anderen ähnlichen Kunden zusammenpassen, um Produkte aus ihren neuesten Warenkorb und Wunschlisten anzubieten. Machine Learning Modelle ermöglichen auch prädiktive Analysefähigkeiten. Sie können Nachfragetrends, Prognoseverkäufe vorhersagen, betrügerische Aktivitäten und Flagge anomales Verhalten erkennen. Dies hilft Unternehmen, die Inventarebenen zu optimieren, Werbeausgaben effizienter zu planen und Umsatzverluste von nicht autorisierten Transaktionen zu verhindern. Darüber hinaus macht maschinelles Lernen viele Automatisierungsfunktionen wie Computer-Vision für visuelle Suche, Chatbots für Kundenunterstützung etc., die Verbesserung der Gesamteinkaufserfahrung für Verbraucher. Da der digitale Handel weiterhin eine weit verbreitete Adoption gewinnt, werden Echtzeit-Personalisierung und vorausschauende Fähigkeiten für Unternehmen entscheidend sein, um vor dem Wettbewerb zu bleiben. Dies wird voraussichtlich die Einführung des maschinellen Lernens in der E-Commerce-Industrie weiter beschleunigen.

Insights By Deployment - Cloud-Bereitstellung vereinfacht das AI-Modellmanagement für E-Commerce-Plattformen

Im Hinblick auf die Bereitstellung wird das On-Premises-Segment aufgrund der Datenschutz- und Compliance-Angelegenheiten im Jahr 2024 auf einen Anteil von 38,9 % geschätzt. Das Cloud-basierte Segment zeigt jedoch das schnellste Wachstum. Die Bereitstellung von KI/Maschine-Erlernungsmodellen in der Cloud eliminiert den Bedarf an dedizierter Infrastruktur und reduziert Wartungskosten. Es erleichtert auch die Zusammenarbeit und den einfachen Austausch von Modellen zwischen Teams. Die Cloud-Infrastruktur bietet massive Skalierbarkeit, die kritisch ist, da E-Commerce-Unternehmen mit massiven, häufig weiterentwickelnden Datensätzen zusammenarbeiten. Die Aktualisierung von Automatenlernalgorithmen und Umschulungsmodellen auf der Cloud ist viel bequemer als On-Premises. Cloud-Anbieter bieten auch verwaltete maschinelle Lerndienste an, die automatisch Ressourcen basierend auf den Geschäftsanforderungen berechnen. Dies hilft Unternehmen, sich auf ihr Kernangebot zu konzentrieren, anstatt sich um technische Aspekte der KI-Infrastruktur zu kümmern. Darüber hinaus macht die Cloud-Bereitstellung über APIs auf jedem Gerät zugänglich und verbessert die Flexibilität. Da sich die Datenschutzgesetze weiterentwickeln und die Cloud-Sicherheitsverbesserungen weiter fortbestehen, werden mehr E-Commerce-Unternehmen erwartet, dass sie einen Cloud-First-Ansatz an AI für ihre operativen und wirtschaftlichen Vorteile langfristig annehmen.

Insights By Vertical - Personalisierung treibt B2B Nutzung von AI im E-Commerce

In Bezug auf vertikale, B2B-Segment wird geschätzt, den Marktanteil mit 56,1% im Jahr 2024 aufgrund der wachsenden Bedürfnisse der Beschaffungsfunktionen in großen Organisationen zu dominieren. AI hilft dabei, den traditionell unpersönlichen B2B Kaufprozess zu transformieren. Komplexe Kaufausschüsse mit unterschiedlichen Anforderungen werden zur Norm. Machine Learning powered Chatbots und virtuelle Assistenten spielen eine zentrale Rolle bei der Führung von Business Käufern auf verschiedenen Etappen ihrer Reise - von der ersten Informationssammlung bis zum endgültigen Kauf. KI bringt Personalisierung zum B2B-Ankauf, indem man einzelne Profile, vergangene Interaktionen sowie aktuelle Unternehmens- und Branchentrends versteht. Es hilft, hoch angepasste Produktempfehlungen und Werbeinhalte für jeden Stakeholder zu erstellen. KI erweitert auch Vertriebsteams von B2B E-Commerce-Plattformen. Anwendungen von Computer Vision und NLP ermöglichen eine automatisierte Analyse von Dokumenten, E-Mails und anderen Quellen, um Kaufsignale und Teamaufgaben zu erfassen. Dies hilft Vertriebsmitarbeitern, sich auf hohe Wertengagements zu konzentrieren, während repetitive Aufgaben automatisiert werden. Da B2B Einkauf weiterhin online mit wachsenden digitalen Touchpoints bewegt, bleibt Personalisierung ein wichtiger Treiber für eine breitere AI-Adoption, um die Reise des Käufers über mehrere Abteilungen einer Organisation zu verbessern.

Regional Insights

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Nordamerika hat sich als dominante Region in der globalen KI im E-Commerce-Markt mit einem geschätzten Anteil von 40,3% im Jahr 2024 entwickelt. Dies kann auf starke Präsenz führender Technologieunternehmen und E-Commerce-Spieler in Ländern wie den USA zurückzuführen sein. Die Region ist Heimat von großen AI-Entwicklern wie Microsoft, IBM, Google und Amazon, die stark in die Entwicklung fortschrittlicher AI-powered-Lösungen investieren. Darüber hinaus hat eine hohe Einführung des Online-Shoppings unter den Verbrauchern durch eine verstärkte Internetdurchdringung und technologisches Bewusstsein die E-Commerce-Industrie in Nordamerika vorangetrieben. Im Juni 2022 hat Zoovu, ein auf AI-getriebene Produkt-Entdeckungslösungen für den E-Commerce spezialisiertes Unternehmen in Boston, 169 Mio. USD in einer Förderrunde der Serie C unter der Leitung von FTV Capital aufgestockt. Diese Finanzierung zielt darauf ab, ihre Präsenz im US-Markt zu verbessern und ihre Plattform zu stärken, die von großen Marken wie Microsoft, Amazon und 3M genutzt wird. Da sich das Einkaufen weiterhin von physischen Geschäften auf Online-Plattformen verschiebt, konzentrieren sich Marken und Händler zunehmend auf die Verbesserung der digitalen Erfahrungen für Verbraucher.

Die meisten großen Einzelhändler in den USA und Kanada nutzen zunehmend KI-Technologien, um die Kundenerfahrung auf ihren Plattformen zu verbessern. AI hilft Einzelhändlern bei Aufgaben wie Produktempfehlungen, Preisoptimierung, Lieferantenverhandlungen, Nachfrageprognosen und die Renditeraten zu reduzieren. Die breite Verfügbarkeit von Risikokapitalfinanzierungen und der Fokus auf FuE von privaten und öffentlichen Akteuren haben ein förderliches Umfeld für das Wachstum neuer KI-Startups in der Region geschaffen. Daher hat sich Nordamerika als dominanter Markt etabliert, mit der fortschrittlichsten Implementierung von AI in der gesamten Wertschöpfungskette des E-Commerce.

Die Region Asien-Pazifik wird voraussichtlich während der Prognosezeit der am schnellsten wachsende Markt für KI im E-Commerce sein. Die Einzelhandelsindustrie in Asien-Pazifik geht rasant auf Online-Kanäle, die durch die zunehmende Internet- und Smartphonedurchdringung angetrieben werden. Länder wie China, Japan und Indien rühmen massive Online-Shopper-Basis und wachsende Präferenz für den digitalen Einkauf unter den Verbrauchern. Dies macht Asien Pacific zu einem attraktiven Markt für die Umsetzung von AI-empowered-Lösungen, die darauf abzielen, die E-Shopping-Erfahrung zu personalisieren.

Ein blühendes Startup-Ökosystem in Asien spielt auch eine wichtige Rolle bei der Entwicklung erschwinglicher und lokalisierter KI-basierter Werkzeuge. Die Präsenz globaler Tech-Giganten und lokaler E-Commerce-Duren bietet Endwind für KI-Wachstum.

Market Report Scope

Key Developments

• Im Juli 2023 kündigte Amazon.com, Inc., ein weltweit führender Anbieter von E-Commerce und Cloud Computing, die Bereitstellung von fortschrittlichen AI-Chatbots an, um den Kundenservice zu verbessern. Diese Chatbots nutzen natürliche Sprachverarbeitungstechnologie, um Kundenanfragen effizient zu verstehen und zu beantworten, was die Gesamtkundenerfahrung deutlich verbessert.
• Im Juni 2023 führte die Walmart Inc., ein führendes globales Einzelhandelsunternehmen, ein KI-getriebenes Inventarmanagementsystem ein, das darauf abzielt, die Lagerbestände vorherzusagen und den Betrieb der Lieferketten zu optimieren. Dieses innovative System zielt darauf ab, Abfall zu reduzieren und die Produktverfügbarkeit zu verbessern, um sicherzustellen, dass Kunden die benötigten Produkte finden können, wenn sie einkaufen.
• Im April 2023 enthüllte Zalando SE, eine führende europäische Online-Plattform für Mode und Lifestyle, eine neue visuelle Suchfunktion, die von Computer Vision-Technologie betrieben wird. Mit dieser innovativen Funktion können Kunden Bilder hochladen und ähnliche Produkte finden, das Gesamteinkaufserlebnis verbessern und das Nutzerengagement auf der Plattform steigern.
• Im Juli 2021 erwarb LivePerson, Inc. (Nasdaq: LPSN), ein weltweit führender Anbieter von gesprächigen KI-Lösungen, das deutsche Unternehmen e-bot7, um seine KI-gestützten Messaging-Funktionen zu verbessern. Diese Akquisition zielt darauf ab, die Marktpräsenz von LivePerson in ganz Europa zu stärken, insbesondere in wichtigen Regionen wie den USA, Frankreich, Deutschland und Benelux, sodass Marken schnell Self-Service-Gespräche-KI-Erfahrungen einsetzen können.

*Definition: Die globale künstliche Intelligenz im E-Commerce-Markt besteht aus Unternehmen, die KI-basierte Software und Lösungen entwickeln und verkaufen, um Online-Händler dabei zu unterstützen, ihre Kundenerfahrung zu verbessern. Zu den Hauptfunktionen gehören Produktempfehlungen, Suchresultate Personalisierung, Kunden-Support-Chatbots, prädiktive Analytik zur Nachfrageprognose, Computer-Vision für Produkt-Tagging und Katalogisierung sowie AI-powered Supply Chain Optimierung. Die Technologie ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen, das Einkaufsverhalten besser zu verstehen und Erkenntnisse zu nutzen, um durchschnittliche Bestellwerte zu erhöhen, Kundenbindung zu steigern und Routine zu automatisieren.

Market Segmentation

• Von Technology Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Maschinen und Anlagen
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Chatbots und virtuelle Assistenten
• Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • On-Premises
  • Cloud-basiert
• Von Vertical Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • B2B (Business to Business)
  • B2C (Geschäft zum Verbraucher)
• Regionale Einblicke (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Nordamerika
    • US.
    • Kanada
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Argentinien
    • Mexiko
    • Rest Lateinamerikas
  • Europa
    • Deutschland
    • U.K.
    • Spanien
    • Frankreich
    • Italien
    • Russland
  • Rest Europas
    • Asien-Pazifik
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Australien
    • Südkorea
    • ASEAN
    • Rest von Asia Pacific
  • Naher Osten
    • GCC Länder
    • Israel
    • Rest des Nahen Ostens
  • Afrika
    • Südafrika
    • Nordafrika
    • Zentralafrika
• Schlüsselspieler Insights
  • AntVoice SAS
  • Appier Inc.
  • Celect, Inc.
  • Cortexica Vision Systems Ltd.
  • Crobox B.V.
  • Tiefkühler
  • Dynamic Yield Ltd.
  • Eversight, Inc.
  • Granify Inc.
  • LivePerson, Inc.
  • Manthan Software Services Pvt. Ltd.
  • PayPal, Inc.
  • Reflektion, Inc.
  • Risiko