L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE MARCHé DE LA VENTE AU DéTAIL ANALYSE DE LA TAILLE ET DE LA PART DE MARCHÉ - TENDANCES ET PRÉVISIONS DE CROISSANCE (2024-2031)
L'intelligence artificielle mondiale sur le marché de détail est estimée à USD 10,48 Bn en 2024 et devrait atteindre USD 73,02 Bn par 2031, présentant un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 32 % de 2024 à 2031.
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L'intelligence artificielle aide les détaillants à améliorer leurs opérations dans des domaines clés tels que le merchandising et la planification de la chaîne d'approvisionnement. Des techniques comme apprentissage automatique et l'apprentissage profond permettent des recommandations personnalisées et des analyses prédictives.
Les détaillants déploient des solutions alimentées par l'IA telles que la vision informatique, chatbots, et l'analyse prédictive pour améliorer l'expérience client. Les technologies d'IA permettent aux détaillants d'analyser les habitudes d'achat et de prédire la demande avec plus de précision. Ils aident également à réduire les coûts d'inventaire et à améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. La demande croissante de clients pour des expériences personnalisées pousse davantage les détaillants à adopter l'IA à l'échelle de leurs activités.
Gestion des stocks et optimisation de la chaîne d'approvisionnement
L'un des principaux moteurs de l'adoption de l'intelligence artificielle dans l'industrie de la vente au détail est le potentiel qu'elle démontre pour optimiser la gestion des stocks et les processus de la chaîne d'approvisionnement. Avec l'IA, les détaillants peuvent maintenant analyser les tendances des ventes passées et utiliser des analyses prédictives pour prévoir les tendances de la demande des consommateurs et les comportements d'achat plus précisément. Cela les aide à planifier les niveaux d'inventaire en fonction des ventes prévues et à éviter les situations de stocks ainsi que la surstockage. Avec des prévisions précises de la demande, les détaillants économisent d'énormes coûts associés à la détention de stocks excédentaires, à l'élimination d'articles non vendus et aux occasions de vente perdues en raison des stocks.
Les applications d'IA comme la vision informatique et les algorithmes d'apprentissage automatique permettent également aux détaillants d'optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement, de l'approvisionnement à la distribution. Des outils comme le suivi des stocks à l'aide de la reconnaissance d'images et de l'analyse prédictive pour la reconstitution identifient automatiquement les articles faibles sur les étagères et les réapprovisionnent avant de s'épuiser. Cela améliore la disponibilité sur le marché et améliore la satisfaction des clients sans avoir besoin de contrôles manuels. De même, les prévisions de la demande combinées à l'optimisation des itinéraires de transport réduisent considérablement les coûts logistiques pour les détaillants. Les systèmes peuvent maintenant calculer les itinéraires les plus efficaces en regroupant les livraisons et en maximisant l'utilisation de la capacité des camions.
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Détection et sécurité des fraudes
Comme les achats en ligne ont proliféré, les problèmes de fraudes de paiement et de vols d'identité ont également augmenté de façon exponentielle. Les méthodes traditionnelles de détection de la fraude fondées sur des règles et manuelles ne sont plus efficaces contre l'évolution des tactiques des fraudeurs sophistiqués. Il s'agit là d'un défi majeur pour l'industrie de la vente au détail où même une seule transaction frauduleuse peut nuire à la confiance des clients et aux marges bénéficiaires. Des solutions d'IA avancées qui déploient des techniques comme l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux apparaissent comme une arme puissante contre les fraudes de paiement. Les systèmes peuvent analyser un volume massif de données de transaction, détecter des modèles complexes, et repérer même des anomalies subtiles que les analystes humains peuvent manquer.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent tenir compte d'un large éventail d'attributs clients ainsi que de paramètres d'appareil pour comparer une transaction à des profils de risque connus. Cela permet de déterminer si une demande d'achat, de retour ou d'échange en ligne est légitime ou potentiellement frauduleuse en temps réel. Les outils d'IA sont également capables d'apprendre en continu à partir de nouvelles données légitimes et frauduleuses pour améliorer l'exactitude de la détection au fil du temps. Intégré avec des mesures de sécurité appropriées, AI renforce considérablement la défense de première ligne pour les détaillants et les passerelles de paiement contre les vols financiers et d'identité à l'ère numérique. Cela protège les entreprises et améliore l'expérience d'achat sécuritaire pour les clients.
Tâches clés de l'analyste :
Les principaux moteurs incluent la demande croissante d'expérience client personnalisée et la croissance des canaux de détail numériques. L'IA aide les détaillants à mieux connaître les préférences des clients et à proposer des recommandations personnalisées et des promotions ciblées. Cela améliore la fidélité des clients et leur valeur à vie. L'Amérique du Nord domine actuellement l'intelligence artificielle sur le marché de détail en raison de l'adoption de technologies de pointe. Toutefois, l'Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide, l'Inde et la Chine apparaissant comme des marchés lucratifs.
Bien que l'IA offre des occasions de mieux comprendre les clients et d'automatiser les tâches, les détaillants sont confrontés à des défis liés à la confidentialité des données et aux pertes d'emplois potentielles. Les préoccupations des clients concernant la sécurité des données et la protection de la vie privée peuvent limiter l'adoption de technologies alimentées par l'IA. Les détaillants doivent assurer une utilisation responsable et transparente des données des clients. L'intégration de l'IA nécessite également des investissements et des compétences considérables. Le manque de professionnels qualifiés pour développer, déployer et entretenir des systèmes d'IA avancés constitue un obstacle. De plus, l'automatisation des emplois répétitifs par l'IA peut réduire le besoin de certains emplois humains dans les entrepôts et les magasins.
Toutefois, l'IA devrait également créer de nouveaux types d'emplois nécessitant des compétences techniques et non techniques avancées. En surmontant les contraintes liées à la confidentialité des données, aux investissements et à la pénurie de compétences, les détaillants peuvent libérer le véritable potentiel de l'IA pour digitaliser les opérations, améliorer le service à la clientèle et augmenter les revenus.
Défi du marché - Manque de normalisation et d'interopérabilité
L'un des principaux défis auxquels est actuellement confrontée l'intelligence artificielle mondiale sur le marché de détail est le manque de normalisation et d'interopérabilité. Il existe plusieurs plateformes d'IA telles que Microsoft Azure AI, Amazon SageMaker, IBM Watson, etc. et des solutions disponibles sur le marché par différents fournisseurs, cependant, ils utilisent souvent différents algorithmes, normes, intégrations, formats de données et API, ce qui rend difficile pour les détaillants d'adopter et d'intégrer de multiples solutions d'IA ensemble. Les détaillants sont confrontés à des défis importants pour explorer différents fournisseurs et solutions d'IA en raison de l'absence de normes communes et de points d'intégration. Cela limite davantage l'ampleur de l'adoption d'applications basées sur l'IA et de l'intégration avec d'autres systèmes informatiques dans l'écosystème de détail. Le développement de normes universelles pour l'intégration des données et l'interopérabilité des plates-formes est très nécessaire pour que le marché puisse se développer pleinement. Les fournisseurs doivent travailler ensemble pour établir des protocoles, des formats de données et des interfaces communs qui permettent aux solutions de communiquer et de travailler en tandem en toute sécurité. L'adoption d'API normalisées permettra une application plus large de l'IA en simplifiant le processus d'intégration pour les détaillants.
Opportunité - Intégration avec Internet des objets (IoT) et Big Data
L'une des principales opportunités pour l'intelligence artificielle mondiale sur le marché de détail réside dans l'intégration plus poussée de l'IA avec les appareils Internet des objets (IoT) et les outils d'analyse des mégadonnées. Les détaillants adoptent de plus en plus des capteurs IoT pour recueillir en temps réel des renseignements sur les clients et des renseignements opérationnels provenant des magasins physiques. AI a la capacité d'analyser d'énormes volumes de données de ces déploiements IoT et des transactions client pour générer des modèles précieux. En fusionnant l'IA avec les flux de données IoT et les mégadonnées, les détaillants peuvent acquérir une visibilité sans précédent sur le comportement des consommateurs, prédire les tendances de la demande, optimiser l'inventaire, recommander des offres personnalisées et améliorer l'expérience d'achat globale. L'IA combinée à l'IoT permet également de nouveaux domaines tels que la maintenance prédictive de l'équipement de magasin, les opérations avancées de magasin à vision assistée par ordinateur et la gestion d'entrepôt basée sur des drones. Les fusions de ces technologies seront un moteur clé de l'innovation et de la croissance sur le marché de détail de l'IA dans les années à venir.
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Perspectives par technologie - Le segment de l'apprentissage automatique domine en raison de l'augmentation des expériences client personnalisées
En termes de technologie, on estime que le segment de l'apprentissage automatique détient 48,7 % du marché en 2024 en raison de sa capacité à analyser de grandes quantités de données sur les clients. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les modèles d'achat, l'historique de navigation, les critiques de produits, et plus encore pour obtenir des informations profondes des clients. Avec ces idées, la machine learning permet des recommandations et des expériences personnalisées. Il comprend les préférences, les priorités et ce qu'ils sont susceptibles d'acheter ensuite. Ce niveau d'engagement personnalisé a transformé l'expérience de vente au détail. Les clients reçoivent des suggestions sur mesure pour les articles qu'ils veulent vraiment, plutôt que des promotions génériques. Ils se sentent connus et appréciés par la marque. Machine Learning développe également une compréhension des clients au fil du temps, fournissant une expérience encore plus personnalisée sur les visites futures. Cette amélioration constante maintient les clients engagés et fidèles aux détaillants en tirant parti des capacités de recommandation de la machine learning.
Perspectives par application - Le segment des recommandations personnalisées Diriger le marché en améliorant la visibilité et la gestion des stocks
En ce qui concerne l'application, on estime que le segment des recommandations personnalisées détient 31,5 % du marché en 2024. Toutefois, la gestion des stocks augmente rapidement en raison de son importance. Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux détaillants de comprendre les spécifications, les attributs et les relations du produit. Ces renseignements fournissent une visibilité critique de l'inventaire lorsqu'ils sont combinés aux données sur les ventes. NLP reconnaît lorsque le stock est faible et commande automatiquement davantage grâce à l'intégration avec les systèmes de chaîne d'approvisionnement. Il identifie les articles lents et recommande des ajustements de prix ou d'autres options d'achat. En rupture de stock, les articles peuvent paralyser l'expérience client et perdre des ventes. NLP s'assure que les détaillants ont toujours les bons produits dans les bons endroits pour répondre aux demandes des clients. La technologie rationalise la reconstitution, réduit les déchets et permet aux détaillants de réagir aux changements de comportement des consommateurs.
Points de vue par utilisateur final - La croissance du segment du commerce électronique stimulée par la transformation numérique
En ce qui concerne l'utilisateur final, on estime que le segment du commerce électronique détient 57,8 % en 2024 en raison de son modèle d'affaires entièrement numérique. Cependant, les magasins de briques et de matières mortes tirent de plus en plus parti de l'IA juste pour survivre dans cette nouvelle ère. La vision informatique installée dans les magasins physiques permet de détecter les niveaux d'inventaire, d'effectuer des vérifications en temps réel des prix et de la conformité des planogrammes afin de garder les étagères entièrement en stock avec des articles à prix corrects. Il fournit également des alertes opportunes sur les déversements, les faibles niveaux et les produits égarés. Computer Vision donne aux détaillants de briques et de briques le même niveau de visibilité que les géants du commerce électronique grâce à Machine Learning et NLP. Robotic Process Automation (RPA) exécute des tâches administratives répétitives pour réduire les coûts. Les solutions d'IA permettent aux détaillants ayant une empreinte physique de rationaliser leurs opérations, d'améliorer l'expérience en magasin et de concurrencer efficacement leurs concurrents en ligne. L'adoption de technologies émergentes est devenue essentielle pour que les détaillants multicanaux engagent leurs clients en ligne et hors ligne.
Par exemple, en janvier 2024, Google Cloud, un fournisseur de premier plan de services de cloud computing, a lancé plusieurs nouvelles technologies d'IA pour aider les détaillants à personnaliser leurs expériences d'achat en ligne, moderniser leurs opérations et transformer les déploiements technologiques en magasin. Dans le cadre de ces innovations, Google Cloud a amélioré sa technologie de recherche phare pour les détaillants ayant de grandes capacités de modèles linguistiques, permettant aux acheteurs de trouver et de découvrir plus facilement des produits. Ces nouvelles offres visent à fournir aux détaillants des outils pratiques et puissants pour stimuler la croissance et développer l'expérience client dans un paysage de plus en plus concurrentiel.
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L'Amérique du Nord s'est imposée comme la région dominante de l'intelligence artificielle mondiale sur le marché de détail avec une part estimée à 38,9 % en 2024. Cela peut être attribué à de lourds investissements réalisés par de grandes entreprises technologiques comme Microsoft, IBM, Nvidia, C3.ai, etc. ainsi que des détaillants basés aux États-Unis et au Canada pour intégrer les technologies basées sur l'IA dans leurs activités. De plus, la présence de plusieurs incubateurs et accélérateurs d'IA dans la région a favorisé l'innovation.
De plus, les détaillants en Amérique du Nord sont parmi les premiers à adopter l'IA à l'échelle mondiale. Les applications concernant l'analyse prédictive, la prévision de la demande, le service à la clientèle et les prix dynamiques sont largement utilisées. La promotion de l'adoption de technologies par le biais d'initiatives gouvernementales a également propulsé l'intelligence artificielle sur le marché de détail de la région. Des niveaux de revenu disponible élevés offrent aux détaillants de nombreuses possibilités d'expérimenter des expériences d'achat personnalisées et personnalisées alimentées par l'IA. Cela a fortement stimulé la demande.
D'autre part, la région de l'Asie-Pacifique est devenue le marché de l'intelligence artificielle qui connaît la croissance la plus rapide dans le commerce de détail. La numérisation rapide du secteur de la vente au détail et la pénétration croissante d'Internet et de smartphones stimulent la croissance des régions. Des pays comme la Chine, l'Inde et le Japon abritent une base de consommateurs massive qui est très réceptive aux technologies innovantes utilisant l'IA.
Selon l'analyse de SAP SE de 2020, la Chine a obtenu une part de 23,4 % des investissements d'IA dans son secteur du commerce et du détail. SAP SE, leader mondial des logiciels d'applications d'entreprise, fournit des solutions innovantes qui aident les entreprises à transformer leurs opérations et à exploiter efficacement la technologie.
Le commerce électronique est en plein essor dans la région, ce qui a incité les détaillants à déployer l'IA pour des applications telles que les recommandations de produits, l'automatisation des processus et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Les acteurs nationaux se concentrent résolument sur le développement des capacités d'IA en interne afin d'obtenir un avantage concurrentiel en cette ère numérique.
Couverture du rapport sur l'intelligence artificielle dans les marchés de détail
| Couverture du rapport | Détails | ||
|---|---|---|---|
| Année de base: | 2023 | Taille du marché en 2024: | 10,48 milliards de dollars |
| Données historiques pour : | 2019 à 2023 | Période de prévision: | 2024 à 2031 |
| Période de prévision 2024 à 2031 TCAC: | 32% | 2031 Projection de valeur : | 73,02 milliards de dollars |
| Géographies couvertes: |
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| Segments couverts: |
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| Sociétés concernées: | Adobe, Alibaba Group, Amazon Web Services (AWS), Apple, Appier, Ceconomy, Edeka, Foot Locker, Home Depot, IBM, Kroger, Lemon AI, Lowe's, Microsoft et NIKE | ||
| Facteurs de croissance : |
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| Restrictions et défis : |
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*Définition : L'intelligence artificielle mondiale sur le marché de détail fait référence à l'utilisation des technologies de l'intelligence artificielle dans l'industrie de détail partout dans le monde. Il s'agit de la mise en oeuvre de solutions et de services basés sur l'IA dans diverses activités de vente au détail telles que les sites Web de commerce électronique, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique, la gestion de la relation client, la gestion des stocks et les magasins de briques et de briques. Ces technologies d'IA aident les détaillants à améliorer l'efficacité opérationnelle, améliorer l'expérience client, promouvoir le marketing personnalisé et les recommandations de produits, permettre l'analyse prédictive, optimiser les réseaux de chaîne d'approvisionnement et faciliter la gestion des stocks.
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À propos de l'auteur
Ankur Rai is a Research Consultant with over 5 years of experience in handling consulting and syndicated reports across diverse sectors. He manages consulting and market research projects centered on go-to-market strategy, opportunity analysis, competitive landscape, and market size estimation and forecasting. He also advises clients on identifying and targeting absolute opportunities to penetrate untapped markets.
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