KüNSTLICHE INTELLIGENZ IM EINZELHANDEL GRÖSSEN- UND ANTEILSANALYSE - WACHSTUMSTRENDS UND PROGNOSEN (2024-2031)

Künstliche Intelligenz im Einzelhandel Größe und Trends

Die globale Künstliche Intelligenz im Einzelhandel wird geschätzt auf USD 10,48 Bn in 2024 und wird voraussichtlich erreichen 73.02 USD Bn von 2031, mit einer jährlichen Zuwachsrate von (CAGR) von 32 % von 2024 bis 2031.

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Künstliche Intelligenz hilft Einzelhändlern, den Betrieb in Schlüsselbereichen wie Merchandising und Supply Chain Planning zu verbessern. Techniken wie maschinelles Lernen und Deep Learning ermöglichen personalisierte Produktempfehlungen und vorausschauende Analysen.

Retailer setzen KI-gestützte Lösungen wie Computer Vision ein, Chatbots, und vorausschauende Analysen, um Kundenerfahrung zu verbessern. KI-Technologien ermöglichen es Einzelhändlern, Einkaufsmuster zu analysieren und die Nachfrage genauer zu prognostizieren. Sie unterstützen auch die Senkung der Lagerkosten und die Verbesserung der Versorgungsketteneffizienzen. Die wachsende Kundennachfrage nach personalisierten Erfahrungen ist weiter treibende Einzelhändler, KI über ihren gesamten Betrieb hinweg zu übernehmen.

Lagerverwaltung und Supply Chain Optimierung

Einer der wichtigsten Treiber der künstlichen Intelligenz-Adoption in der Einzelhandelsindustrie ist das Potenzial, das es zeigt, die Inventarmanagement- und Lieferkettenprozesse zu optimieren. Mit KI können Händler nun Vergangenheitsdatenmuster analysieren und prognostizierte Analysen verwenden, um die Trends und das Kaufverhalten der Verbraucher genauer zu prognostizieren. Dies hilft ihnen bei der Planung von Lagerbeständen nach erwarteten Verkäufen und Vermeidung von Lagerbeständen sowie Überlagerungen. Mit präziser Nachfrageprognose sparen Einzelhändler enorme Kosten im Zusammenhang mit dem Halten von überschüssigem Inventar, der Entsorgung von unverkauften Gegenständen und den Verlust von Verkaufsmöglichkeiten aufgrund von Lagerbeständen.

KI-Anwendungen wie Computer Vision und Machine Learning Algorithmen ermöglichen es auch Einzelhändlern, Supply Chain Operationen von der Beschaffung bis zur Distribution zu optimieren. Werkzeuge wie Inventar-Tracking mit Bilderkennung und prädiktiver Analyse für die Auffüllung identifizieren automatisch Low Stock-Elemente in Regalen und ergänzen sie vor dem Auslaufen. Dies erhöht die Verfügbarkeit von Regalen und verbessert die Kundenzufriedenheit ohne manuelle Überprüfungen. Ebenso reduzieren Nachfrageprognosen in Verbindung mit der Optimierung von Transportwegen die Logistikkosten für Einzelhändler deutlich. Systeme können nun die effizientesten Routen berechnen, indem sie Lieferungen und die maximale Auslastung der Lkw festigen.

Marktkonzentration und Wettbewerbslandschaft

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Betrugsdetektion und Sicherheit

Wie Online-Shopping proliferiert hat, haben auch die Probleme der Zahlungsbetrugs und Identitätsdiebsen exponentiell zugenommen. Traditionelle regelbasierte und manuelle Methoden der Betrugserkennung sind nicht mehr wirksam gegen die sich entwickelnden Taktiken anspruchsvoller Betrüger. Dies ist eine zentrale Herausforderung für die Einzelhandelsindustrie, in der selbst eine einzige betrügerische Transaktion das Vertrauen und die Gewinnmargen des Kunden verwehren kann. Fortgeschrittene KI-Lösungen, die Techniken wie maschinelles Lernen, tiefes Lernen und neuronale Netzwerke einsetzen, entstehen als potente Waffe gegen Zahlungsbetrug. Systeme können eine riesige Menge von Transaktionsdaten analysieren, komplexe Muster erkennen und sogar subtile Anomalien erkennen, die menschliche Analysten vermissen können.

Machine Learning Algorithmen können eine breite Palette von Kundenattributen sowie Geräteparametern betrachten, um eine Transaktion gegen bekannte Risikoprofile zu vergleichen. Dies hilft zu bestimmen, ob ein Online-Kauf, eine Rückkehr oder eine Austauschanfrage legitim oder potenziell betrügerisch in Echtzeit ist. KI-Tools sind auch in der Lage, kontinuierlich von neuen legitimen und betrügerischen Daten zu lernen, um die Erkennungsgenauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern. Mit entsprechenden Sicherheitsmaßnahmen integriert, stärkt KI die Frontabwehr für Einzelhändler und Zahlungsgateways deutlich gegen Finanz- und Identitätsdiebstahl im digitalen Zeitalter. Dies schützt Unternehmen sowie verbessert sichere Einkaufserlebnis für die Kunden.

Key Takeaways von Analyst:

Major-Treiber umfassen zunehmende Nachfrage nach personalisierten Kundenerfahrungen und Wachstum von digitalen Einzelhandelskanälen. AI hilft Einzelhändlern, Einblicke in die Kundenpräferenzen zu gewinnen, um personalisierte Empfehlungen und gezielte Werbeaktionen anzubieten. Dies erhöht die Kundenbindung und den Lebenswert. Nordamerika dominiert derzeit die Künstliche Intelligenz im Einzelhandel aufgrund der hohen Technologieannahme. Asien-Pazifik erwartet jedoch das schnellste Wachstum mit Indien und China als lukrative Märkte.

Während KI Chancen bietet, Kunden besser zu verstehen und Aufgaben zu automatisieren, stehen Händler vor Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und potenziellen Arbeitsplatzverlusten. Kundenbelange rund um Datensicherheit und Datenschutz können die Annahme von KI-gestützten Technologien zurückhalten. Einzelhändler müssen eine verantwortungsvolle und transparente Nutzung der Kundendaten gewährleisten. Die Integration von KI erfordert auch erhebliche Investitionen und Know-how. Mangel an Fachkräften, um fortgeschrittene KI-Systeme zu entwickeln, einzusetzen und zu pflegen, stellt eine Hürde dar. Darüber hinaus kann die Automatisierung repetitiver Arbeitsplätze durch KI die Notwendigkeit bestimmter menschlicher Arbeitsplätze in Lagern und Läden verringern.

KI soll jedoch auch neue Arbeitsplätze schaffen, die fortschrittliche technische und weiche Fähigkeiten erfordern. Durch die Überwindung von Einschränkungen in Bezug auf Datenschutz, Investitionen und Qualifikationsmangel können Händler das wahre Potenzial von KI freischalten, um Operationen zu digitalisieren, Kundendienst zu verbessern und Einnahmen zu steigern.

Markt Challenge - Mangel an Standardisierung und Interoperabilität

Eine der größten Herausforderungen, die derzeit auf dem globalen künstlichen Intelligenz im Einzelhandel zu sehen sind, ist mangelnde Standardisierung und Interoperabilität. Es gibt mehrere KI-Plattformen wie Microsoft Azure AI, Amazon SageMaker, IBM Watson usw. und Lösungen, die von verschiedenen Anbietern auf dem Markt verfügbar sind, aber sie verwenden oft verschiedene Algorithmen, Standards, Integrationen, Datenformate und APIs, die es für Einzelhändler schwierig machen, mehrere KI-Lösungen nahtlos zu übernehmen und zu integrieren. Die Einzelhändler stehen vor großen Herausforderungen bei der Erkundung verschiedener KI-Anbieter und -Lösungen aufgrund fehlender gemeinsamer Standards und Integrationspunkte. Damit wird die Akzeptanz von KI-basierten Anwendungen und die Integration mit anderen IT-Systemen im Einzelhandelsökosystem weiter eingeschränkt. Damit der Markt auf sein volles Potenzial wachsen kann, ist die Entwicklung universeller Standards für die Datenintegration und Plattforminteroperabilität sehr notwendig. Anbieter müssen zusammenarbeiten, um gemeinsame Protokolle, Datenformate und Schnittstellen zu erstellen, die Lösungen ermöglichen, sicher miteinander zu kommunizieren und zu arbeiten. Die Annahme standardisierter APIs ermöglicht eine breitere Anwendung von KI durch Vereinfachung des Integrationsprozesses für Einzelhändler.

Chancen - Integration mit Internet der Dinge (IoT) und Big Data

Eine große Chance für die globale künstliche Intelligenz im Einzelhandel liegt in der tieferen Integration von KI mit Internet of Things (IoT) Geräten und Big Data Analytics Tools. Retailer übernehmen zunehmend IoT-Sensoren, um Echtzeit-Kundeneinsicht und operative Intelligenz von physischen Speicherstandorten zu sammeln. AI hat die Fähigkeit, riesige Datenmengen aus diesen IoT-Einsätzen und Kundentransaktionen zu analysieren, um wertvolle Muster zu generieren. Durch die Verschmelzung von KI mit IoT-Datenströmen und Big Data können Einzelhändler beispiellose Sicht in das Konsumentenverhalten gewinnen, Nachfragetrends vorhersagen, Inventar optimieren, personalisierte Angebote empfehlen und das Gesamteinkaufserlebnis verbessern. KI kombiniert mit IoT ermöglicht auch neue Bereiche wie die vorausschauende Wartung von Speichergeräten, fortschrittliche Computer Vision powered Store-Operationen und drone-basiertes Lagermanagement. Die Fusionen dieser Technologien werden in den kommenden Jahren ein wichtiger Treiber für Innovation und Wachstum im KI-Markt sein.

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Insights By Technology - Das Machine Learning Segment dominiert aufgrund des Aufstiegs personalisierter Kundenerfahrungen

In Bezug auf Technologie wird das Segment Machine Learning aufgrund seiner Fähigkeit, große Mengen von Kundendaten zu analysieren, auf 48,7% Marktanteile im Jahr 2024 geschätzt. Machine Learning Algorithmen können Kaufmuster scannen, Geschichte durchsuchen, Produktbewertungen und mehr, um tiefe Kundeneinsichten zu gewinnen. Mit diesen Erkenntnissen macht maschinelles Lernen personalisierte Produktempfehlungen und Erfahrungen. Es versteht Kundenpräferenzen, Prioritäten und was sie als nächstes kaufen werden. Dieses Maß an personalisiertem Engagement hat die Einzelhandelserfahrung verändert. Kunden erhalten maßgeschneiderte Vorschläge für Gegenstände, die sie wirklich wollen, anstatt generische Werbeaktionen. Sie fühlen sich von der Marke bekannt und geschätzt. Machine Learning entwickelt auch ein Verständnis von Kunden im Laufe der Zeit und bietet eine noch maßgeschneidertere Erfahrung bei zukünftigen Besuchen. Diese stetige Verbesserung hält Kunden engagiert und loyal für Händler, die die Empfehlungsfähigkeiten des maschinellen Lernens nutzen.

Insights By Application - Das Segment Personalisierte Empfehlungen führt den Markt durch Verbesserung der Erfindersichtlichkeit und des Managements

In Bezug auf die Anwendung wird das Segment Personalisierte Empfehlungen auf einen Marktanteil von 31.5% im Jahr 2024 geschätzt. Aufgrund seiner Bedeutung wächst das Inventory Management jedoch rasch. Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Einzelhändlern, Produktspezifikationen, Attribute und Beziehungen zu verstehen. Diese Informationen bieten eine kritische Inventarsicht in Kombination mit Verkaufsdaten. NLP erkennt, wenn die Lagerbestände niedrig sind und automatisch mehr durch Integration mit Supply Chain Systemen bestellt. Es identifiziert langsam bewegende Elemente und empfiehlt Preisanpassungen oder alternative Kaufoptionen. Aus Lager kann die Kundenerfahrung paralysieren und den Verkauf verlieren. NLP stellt sicher, dass Einzelhändler immer die richtigen Produkte an den richtigen Stellen haben, um Kundenanforderungen zu erfüllen. Die Technologie beschleunigt die Auffüllung, reduziert Abfall und hält Einzelhändler auf Veränderungen im Verbraucherverhalten reagieren.

Insights By End User - Das Wachstum des E-Commerce-Segments durch digitale Transformation

In Bezug auf End User wird das E-Commerce-Segment aufgrund seines volldigitalen Geschäftsmodells auf einen Anteil von 57,8% im Jahr 2024 geschätzt. Jedoch, Ziegel-und-Mörtel-Shops nutzen zunehmend AI nur um in dieser neuen Ära zu überleben. Computer Vision installiert in physischen Geschäften können Inventar Levels erkennen, Echtzeit-Preis- und Planogramm-Compliance-Kontrollen durchführen, um Regale vollständig mit korrekten Preisen auf Lager zu halten. Es bietet auch rechtzeitig Warnungen über Verschüttungen, niedrige Niveaus und falsche Produkte. Computer Vision gibt Backstein-und-Mörtel-Einzelhändler die gleiche Sichtbarkeit, die E-Commerce-Giganten durch Machine Learning und NLP genießen. Robotic Process Automation (RPA) führt repetitive administrative Aufgaben durch, um Kosten zu senken. AI-Lösungen ermöglichen es Einzelhändlern mit physischen Fußabdrücken, den Betrieb zu optimieren, die Erfahrung im Geschäft zu verbessern und effektiv gegen ihre Online-Konkurrenten zu konkurrieren. Die Einführung neuer Technologien ist für Multi-Channel-Händler entscheidend, um Kunden sowohl online als auch offline zu engagieren.

Zum Beispiel, Im Januar 2024, Google Cloud, ein führender Anbieter von Cloud Computing-Services, startete mehrere neue AI-powered-Technologien, um Händlern zu helfen, Online-Shopping-Erlebnisse zu personalisieren, Operationen zu modernisieren und in-store-Technologie-Rollouts zu transformieren. Im Rahmen dieser Innovationen hat Google Cloud seine Flaggschiff-Suchtechnologie für Einzelhändler mit großen Sprachmodell-Funktionen erweitert und es den Käufern ermöglicht, Produkte leichter zu finden und zu entdecken. Diese neuen Angebote zielen darauf ab, den Einzelhändlern praktische und leistungsfähige Werkzeuge zu bieten, um Wachstum zu fördern und Kundenerlebnisse in einer zunehmend wettbewerbsfähigen Landschaft zu entwickeln.

Regionale Einblicke

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Nordamerika hat sich als dominante Region der globalen künstlichen Intelligenz im Einzelhandel mit einem geschätzten Anteil von 38,9% im Jahr 2024 etabliert. Dies kann auf schwere Investitionen zurückzuführen sein, die von großen Tech-Unternehmen wie Microsoft, IBM, Nvidia, C3.ai usw. getätigt werden. sowie Einzelhändler, die in den USA und Kanada ansässig sind, um KI-basierte Technologien im gesamten Betrieb zu integrieren. Darüber hinaus hat das Vorhandensein mehrerer KI-Start-Inkubatoren und Beschleuniger in der Region Innovationen gefördert.

Darüber hinaus gehören Händler in Nordamerika zu den frühen Adoptern von KI weltweit. Anwendungen rund um prädiktive Analytik, Nachfrageprognose, Kundenservice und dynamische Preise werden weit verbreitet. Die Förderung der Technologieakzeptanz durch staatliche Initiativen hat auch die künstliche Intelligenz im Einzelhandel in der Region vorangetrieben. Hohe Einwegeinkommen bieten Händlern vielfältige Möglichkeiten, mit personalisierten und maßgeschneiderten Einkaufserlebnissen zu experimentieren, die von AI betrieben werden. Dies hat die Nachfrage deutlich erhöht.

Andererseits hat sich die Region Asien-Pazifik als der am schnellsten wachsende Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel entwickelt. Die schnelle Digitalisierung des Einzelhandelssektors und das zunehmende Eindringen von Internet und Smartphones treiben das Wachstum der Regionen voran. Länder wie China, Indien und Japan besitzen eine massive Verbraucherbasis, die sich stark auf innovative KI-fähige Technologien auswirkt.

Nach der Analyse der SAP SE ab 2020 sicherte China einen Anteil von 23,4% an KI-Investitionen in der Handels- und Einzelhandelsindustrie. SAP SE, ein weltweit führender Anbieter von Software zur Unternehmensanwendung, bietet innovative Lösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Betriebs- und Hebeltechnologie effektiv zu transformieren.

E-Commerce boomt in der Region, die Händler aufgefordert hat, KI für Anwendungen wie Produktempfehlungen, Prozessautomatisierung und Supply Chain Optimierung einzusetzen. Inländische Spieler konzentrieren sich aggressiv auf die Entwicklung von KI-Fähigkeiten im eigenen Haus, um einen Wettbewerbsvorteil in dieser digitalen Ära zu gewinnen.

Umfang des Marktberichts

Künstliche Intelligenz im Einzelhandel Industrie-Nachrichten

• Im Januar 2024, Lenovo, ein globaler Technologieführer, startete seine AI-powered End-to-End-Handelslösungen, die intelligentere, sicherere und sicherere Erfahrungen für Einzelhändler und Käufer in jeder Kategorie unterstützen. Diese Lösungen sollen den Einzelhändlern helfen, Verluste zu reduzieren, Geschäftsmöglichkeiten zu steigern und Kundenerlebnisse durch intelligente Transformation zu verbessern.
• Im Januar 2024, Vertriebsmitarbeiter neue AI-powered-Tools und Dateninnovationen, um jedes Shopping-Erlebnis zu transformieren. Diese AI-infundierten Tools für Handel und Marketing helfen Händlern und Vermarktern, Kundeninteraktionen zu optimieren, indem sie Echtzeit-Einsichten in Shopper-Präferenzen und -Verhalten nutzen. Durch die Integration generativer KI-Fähigkeiten in die Salesforce Commerce Cloud und Marketing Cloud können Unternehmen personalisierte Erfahrungen erstellen, Kundenbindung steigern, Umsatzwachstum steigern und die Produktivität der Mitarbeiter steigern.
• Im Mai 2023 konzentrierte sich Upliance.ai, ein Consumer-Hardware-Startup auf intelligente Geräte, integrierte ChatGPT in sein Flagship-Produkt, DelishUp, ein intelligenter Kochassistent, der den Kochprozess durch Automatisierung vereinfacht. Diese innovative Integration ermöglicht es Benutzern, personalisierte Rezeptvorschläge und Echtzeit-Hilfe beim Kochen zu erhalten. Darüber hinaus plant Upliance.ai, seine Produktlinie in die Kategorie Haushaltsgeräte zu erweitern und eine starke Präsenz im Bereich der künstlichen Intelligenz innerhalb der Einzelhandelsindustrie zu etablieren.
• Im Februar 2023 hat Google, ein führendes Technologieunternehmen, das für seine innovativen Cloud-Lösungen bekannt ist, zusammen mit Accenture, einem globalen professionellen Service-Unternehmen, neue Tools vorgestellt, die den Einzelhändlern helfen sollen, ihre Unternehmen und ihre Cloud-Technologie zu entwickeln. Diese Zusammenarbeit beinhaltete die Integration von Accenture's ai. RETAIL-Plattform mit Google Cloud, die auf ihren gemeinsamen Erfolgen aufbauen, um Händlern verbesserte Möglichkeiten für Modernisierung und Wachstum zu bieten.
• Im Januar 2023 startete EY (Ernst & Young), ein weltweit führender Anbieter von Versicherungen, Beratung, Strategie, Transaktionen und Steuerdienstleistungen, die EY Retail Intelligence-Lösung auf Microsoft Cloud. Diese innovative Lösung soll den Kunden ein zeitsparendes und sicheres Shopping-Erlebnis bieten, indem sie Microsoft Cloud for Retail und seine fortschrittlichen Technologien, einschließlich künstlicher Intelligenz (KI), Analytik und Bilderkennung, nutzt, um wertvolle Erkenntnisse über alle Kunden-Touchpunkte zu liefern.

*Definition: Die globale Künstliche Intelligenz im Retail Market bezieht sich auf den Einsatz künstlicher Intelligenztechnologien in der Einzelhandelsindustrie weltweit. Es umfasst die Implementierung von KI-basierten Lösungen und Dienstleistungen in verschiedenen Einzelhandelsgeschäften wie E-Commerce-Websites, Lieferkette und Logistikmanagement, Kundenbeziehungsmanagement, Inventarmanagement und Ziegel- und Mörtelgeschäfte. Diese KI-Technologien helfen Händlern, die operative Effizienz zu verbessern, Kundenerfahrung zu verbessern, personalisierte Marketing & Produktempfehlungen zu fördern, vorausschauende Analysen zu ermöglichen, Supply Chain-Netzwerke zu optimieren und das Inventarmanagement zu erleichtern.

Marktsegmentierung

• Von Technology Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Maschinen und Anlagen
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Robotische Prozessautomatisierung (RPA)
• Von Application Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Personalisierte Empfehlungen
  • Inventarmanagement
  • Kundendienst Chatbots
  • Betrugsbekämpfung
  • Preisoptimierung
• Von End User Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • E-Commerce
  • Brick-and-Mortar Stores
  • Großhandel
• Von Regional Insights (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
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  • Anwendung
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  • Krogerien
  • Lemon AI
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  • Microsoft
  • NIKE