INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL MERCATO AL DETTAGLIO ANALISI DI DIMENSIONI E QUOTE - TENDENZE E PREVISIONI DI CRESCITA (2024-2031)
L'Intelligenza Artificiale Globale nel mercato al dettaglio è stimata in USD 10.48 Bn nel 2024 e si prevede di raggiungere USD 73.02 Bn del 2031, presentando un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 32% dal 2024 al 2031.
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L'intelligenza artificiale sta aiutando i rivenditori a migliorare le operazioni in settori chiave come la merchandising e la pianificazione della supply chain. Tecniche come apprendimento automatico e l'apprendimento approfondito consentono raccomandazioni personalizzate sui prodotti e analisi predittive.
I rivenditori stanno implementando soluzioni AI-powered come la visione del computer, chatbots, e analisi predittiva per migliorare l'esperienza del cliente. Le tecnologie AI consentono ai rivenditori di analizzare i modelli di shopping e prevedere la domanda più accuratamente. Essi stanno inoltre aiutando a ridurre i costi di inventario e migliorare le efficienze della supply chain. La crescente domanda di clienti per esperienze personalizzate è ulteriormente guidare i rivenditori ad adottare AI in scala attraverso le loro operazioni.
Gestione dell'inventario e ottimizzazione della catena di fornitura
Uno dei principali driver dell'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore retail è il potenziale che mostra per ottimizzare la gestione dell'inventario e i processi della supply chain. Con l'AI, i rivenditori possono ora analizzare i modelli di dati delle vendite passate e utilizzare analisi predittive per prevedere le tendenze della domanda dei consumatori e il comportamento di acquisto più accurato. Questo li aiuta nella pianificazione dei livelli di inventario secondo le vendite anticipate ed evitare situazioni di stockouts così come sovraccarico. Con una precisa previsione della domanda, i rivenditori risparmiano enormi costi associati a tenere l'inventario in eccesso, dispondo di oggetti non venduti e perso opportunità di vendita a causa di stockouts.
Applicazioni AI come la visione del computer e gli algoritmi di machine learning permettono anche ai rivenditori di ottimizzare le operazioni di supply chain dal sourcing alla distribuzione. Strumenti come il tracciamento dell'inventario utilizzando il riconoscimento dell'immagine e l'analisi predittiva per il rifornimento identificano automaticamente gli elementi di basso stock sugli scaffali e li riempiono prima di esaurire. Questo migliora la disponibilità on-shelf e migliora la soddisfazione del cliente senza bisogno di controlli manuali. Analogamente, le previsioni della domanda combinate con l'ottimizzazione delle rotte di trasporto stanno riducendo significativamente i costi logistici per i rivenditori. I sistemi possono ora calcolare le rotte più efficienti consolidando le consegne e massimizzando l'utilizzo della capacità dei camion.
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Detezione delle frodi e sicurezza
Poiché lo shopping online è proliferato, i problemi delle frodi di pagamento e dei furti di identità sono anche aumentati esponenzialmente. I metodi tradizionali basati sulle regole e manuali di rilevamento delle frodi non sono più efficaci contro le tattiche in evoluzione dei sofisticati truffatori. Si tratta di una sfida fondamentale per l'industria al dettaglio, dove anche una singola transazione fraudolenta può influire sulla fiducia dei clienti e sui margini di profitto. Soluzioni AI avanzate che dispiegano tecniche come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e le reti neurali stanno emergendo come un'arma potente contro le frodi di pagamento. I sistemi possono analizzare un volume enorme di dati delle transazioni, rilevare modelli complessi, e individuare anche anomalie sottili che gli analisti umani possono perdere.
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono considerare una vasta gamma di attributi del cliente e parametri del dispositivo per confrontare una transazione contro i profili di rischio noti. Questo aiuta a determinare se una richiesta di acquisto, restituzione o scambio online è legittima o potenzialmente fraudolenta in tempo reale. Gli strumenti AI sono anche in grado di imparare continuamente da nuovi dati legittimi e fraudolenti per migliorare l'accuratezza del rilevamento nel tempo. Integrato con adeguate misure di sicurezza, AI rafforza significativamente la difesa frontale per i rivenditori e gateway di pagamento contro i furti finanziari e di identità nell'era digitale. Questo protegge le aziende e migliora l'esperienza di shopping sicuro per i clienti.
Asporto chiave da Analista:
I principali driver includono una crescente domanda di customer experience personalizzata e la crescita dei canali digitali di vendita al dettaglio. AI aiuta i rivenditori a ottenere informazioni sulle preferenze dei clienti per offrire raccomandazioni personalizzate e promozioni mirate. Questo migliora la fedeltà del cliente e il valore della vita. Il Nord America domina attualmente l'intelligenza artificiale nel mercato al dettaglio a causa dell'adozione ad alta tecnologia. Tuttavia, l'Asia Pacifico dovrebbe vedere la crescita più rapida con l'India e la Cina emergenti come mercati lucrativi.
Mentre l'IA offre opportunità per comprendere meglio i clienti e automatizzare le attività, i rivenditori affrontano le sfide legate alla privacy dei dati e potenziali perdite di lavoro. Le preoccupazioni dei clienti circa la sicurezza dei dati e la privacy possono frenare l'adozione di tecnologie AI-powered. I rivenditori devono garantire un uso responsabile e trasparente dei dati del cliente. Integrare l'IA richiede anche investimenti e competenze sostanziali. La mancanza di professionisti qualificati per sviluppare, distribuire e mantenere avanzati sistemi AI pone un ostacolo. Inoltre, automatizzare i lavori ripetitivi attraverso l'AI può ridurre la necessità di determinati lavori umani nei magazzini e nei negozi.
Tuttavia, l'AI dovrebbe anche creare nuovi tipi di posti di lavoro che richiedono competenze tecniche e morbide avanzate. Superando i vincoli intorno alla privacy dei dati, gli investimenti e la carenza di competenze, i rivenditori possono sbloccare il vero potenziale di AI per digitalizzare le operazioni, migliorare il servizio clienti e aumentare i ricavi.
Market Challenge - Mancanza di standardizzazione e interoperabilità
Una delle principali sfide attualmente affrontate nell'intelligenza artificiale globale nel mercato al dettaglio è la mancanza di standardizzazione e interoperabilità. Ci sono diverse piattaforme AI come Microsoft Azure AI, Amazon SageMaker, IBM Watson, ecc. e soluzioni disponibili sul mercato da vari fornitori, tuttavia, spesso utilizzano diversi algoritmi, standard, integrazioni, formati di dati e API, che rende difficile per i rivenditori di adottare e integrare più soluzioni AI insieme. I rivenditori devono affrontare sfide significative nell'esplorazione di diversi fornitori di AI e soluzioni a causa della mancanza di standard comuni e punti di integrazione. Ciò limita ulteriormente la portata dell'adozione di applicazioni basate su AI e l'integrazione con altri sistemi IT nell'ecosistema retail. Per il mercato a crescere al suo pieno potenziale, lo sviluppo di standard universali per l'integrazione dei dati e l'interoperabilità delle piattaforme è altamente necessario. I venditori devono lavorare insieme per stabilire protocolli comuni, formati di dati e interfacce che permettono alle soluzioni di comunicare e lavorare in modo sicuro in tandem tra loro. L'adozione di API standardizzate consentirà una più ampia applicazione di AI semplificando il processo di integrazione per i rivenditori.
Opportunità - Integrazione con Internet of Things (IoT) e Big Data
Una grande opportunità per l'intelligenza artificiale globale nel mercato al dettaglio sta nella più profonda integrazione di AI con i dispositivi Internet of Things (IoT) e grandi strumenti di analisi dei dati. I rivenditori stanno adottando sempre più sensori IoT per raccogliere informazioni sul cliente in tempo reale e informazioni operative dalle posizioni dei negozi fisici. AI ha la capacità di analizzare enormi volumi di dati da queste implementazioni IoT e transazioni dei clienti per generare modelli preziosi. Con la fusione di AI con flussi di dati IoT e grandi dati, i rivenditori possono ottenere una visibilità senza precedenti nel comportamento dei consumatori, prevedere le tendenze della domanda, ottimizzare l'inventario, consigliare offerte personalizzate e migliorare l'esperienza di shopping generale. AI combinato con IoT consente anche nuove aree come la manutenzione predittiva di attrezzature di negozio, avanzate operazioni di computer vision powered store, e gestione di magazzino basata sui droni. Le fusioni di queste tecnologie saranno un fattore chiave per l'innovazione e la crescita nel mercato al dettaglio AI nei prossimi anni.
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Insights By Technology - Il Segmento di Apprendimento Della Macchina Domina a causa del Rise of Personalized Customer Experiences
In termini di tecnologia, il segmento Machine Learning è stimato a tenere quota 48,7% del mercato nel 2024 a causa della sua capacità di analizzare grandi quantità di dati del cliente. Gli algoritmi di machine learning possono scansionare i modelli di acquisto, la cronologia di navigazione, le recensioni dei prodotti e altro ancora per ottenere approfondimenti dei clienti. Con queste intuizioni, competenze di machine learning personalizzate raccomandazioni ed esperienze di prodotto. Esso comprende le preferenze dei clienti, le priorità e che cosa sono suscettibili di acquistare dopo. Questo livello di impegno personalizzato ha trasformato l'esperienza di vendita al dettaglio. I clienti ricevono suggerimenti su misura per gli articoli che vogliono davvero, piuttosto che promozioni generiche. Si sentono conosciuti e apprezzati dal marchio. L'apprendimento automatico sviluppa anche una comprensione dei clienti nel tempo, fornendo un'esperienza ancora più personalizzata nelle visite future. Questo costante miglioramento mantiene i clienti impegnati e fedeli ai rivenditori sfruttando le capacità di raccomandazione del machine learning.
Insights By Application - Il Segmento delle Raccomandazioni Personalizzate che guida il mercato migliorando la visibilità e la gestione dell'inventario
In termini di Applicazione, il segmento delle Raccomandazioni Personalizzate è stimato in possesso della quota del 31,5% del mercato nel 2024. Tuttavia, Inventory Management sta crescendo rapidamente a causa della sua importanza. Natural Language Processing (NLP) permette ai rivenditori di comprendere le specifiche del prodotto, gli attributi e le relazioni. Queste informazioni forniscono una visibilità critica dell'inventario quando combinato con i dati di vendita. NLP riconosce quando lo stock è in esecuzione a basso e ordina automaticamente di più attraverso l'integrazione con i sistemi di supply chain. Identifica gli elementi in movimento lento e raccomanda le regolazioni dei prezzi o le opzioni di acquisto alternative. Gli articoli di stock possono paralizzare l'esperienza del cliente e perdere le vendite. NLP garantisce ai rivenditori di avere sempre i prodotti giusti nei luoghi giusti per soddisfare le esigenze dei clienti. La tecnologia semplifica il rifornimento, riduce gli sprechi e mantiene i rivenditori in grado di reagire ai cambiamenti nel comportamento dei consumatori.
Insights By End User - Crescita del segmento E-Commerce guidata da Embracing Digital Transformation
In termini di End User, il segmento E-commerce si stima che abbia una quota del 57,8% nel 2024 a causa del suo modello di business completamente digitale. Tuttavia, i negozi di mattoni e mortar stanno sempre più sfruttando l'IA solo per sopravvivere in questa nuova era. La visione del computer installata nei negozi fisici può rilevare i livelli di inventario, eseguire in tempo reale i controlli di conformità dei prezzi e dei planogrammi per mantenere gli scaffali completamente riforniti con gli articoli correttamente valutati. Fornisce anche avvisi tempestivi su fuoriuscite, bassi livelli e prodotti sfollati. Computer Vision offre ai rivenditori di mattoni e mortar lo stesso livello di visibilità che i giganti del commercio elettronico godono attraverso Machine Learning e NLP. Robotic Process Automation (RPA) esegue compiti amministrativi ripetitivi per ridurre i costi. Le soluzioni AI consentono ai rivenditori con impronte fisiche di ottimizzare le operazioni, migliorare l'esperienza in-store e competere efficacemente contro i loro concorrenti online. L'adozione di tecnologie emergenti è diventata fondamentale per i rivenditori multicanale per coinvolgere i clienti sia online che offline.
Ad esempio, nel gennaio 2024, Google Cloud, fornitore leader di servizi di cloud computing, ha lanciato diverse nuove tecnologie AI-powered per aiutare i rivenditori a personalizzare le esperienze di shopping online, modernizzare le operazioni e trasformare in-store tecnologia rollout. Come parte di queste innovazioni, Google Cloud ha migliorato la sua tecnologia di ricerca di punta per i rivenditori con grandi capacità di modello di lingua, consentendo agli acquirenti di trovare e scoprire prodotti più facilmente. Queste nuove offerte mirano a fornire ai rivenditori strumenti pratici e potenti per alimentare la crescita ed evolvere le esperienze dei clienti in un paesaggio sempre più competitivo.
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Nord America si è affermata come la regione dominante nell'intelligenza artificiale globale nel mercato al dettaglio con una quota stimata del 38,9% nel 2024. Questo può essere attribuito a investimenti pesanti fatti da grandi aziende tecnologiche come Microsoft, IBM, Nvidia, C3.ai, ecc. così come i rivenditori basati negli Stati Uniti e in Canada per integrare tecnologie basate sull'intelligenza artificiale nelle loro operazioni. Inoltre, la presenza di diversi incubatori di startup AI e acceleratori nella regione ha favorito l'innovazione.
Inoltre, i rivenditori in Nord America sono tra i primi adottivi di AI a livello globale. Le applicazioni riguardanti analisi predittive, la previsione della domanda, il servizio clienti e i prezzi dinamici sono ampiamente utilizzati. La promozione dell'adozione della tecnologia attraverso iniziative governative ha anche spinto l'intelligenza artificiale nel mercato al dettaglio nella regione. Alti livelli di reddito usa e getta forniscono ai rivenditori abbondanti opportunità di sperimentare esperienze di shopping personalizzate e personalizzate alimentate da AI. Questo ha significativamente aumentato la domanda.
D'altra parte, la regione Asia Pacifico è emersa come il mercato in crescita più veloce per l'intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio. La rapida digitalizzazione del settore retail e la crescente penetrazione di internet e smartphone stanno guidando la crescita delle regioni. Paesi come Cina, India e Giappone ospitano una massiccia base di consumatori che è altamente ricettiva alle tecnologie innovative AI-enabled.
Secondo l'analisi di SAP SE dal 2020, la Cina ha assicurato una quota del 23,4% degli investimenti AI nel suo settore commerciale e retail. SAP SE, leader globale nel software per applicazioni aziendali, fornisce soluzioni innovative che aiutano le aziende a trasformare le loro operazioni e a sfruttare efficacemente la tecnologia.
L'e-commerce sta crescendo nella regione che ha spinto i rivenditori a distribuire l'IA per applicazioni come le raccomandazioni di prodotto, l'automazione dei processi e l'ottimizzazione della supply chain. I giocatori nazionali si concentrano aggressivamente sullo sviluppo delle capacità AI in-house per ottenere un vantaggio competitivo in questa era digitale.
Intelligenza artificiale nella copertura del rapporto di mercato al dettaglio
| Copertura del rapporto | Dettagli | ||
|---|---|---|---|
| Anno di base: | 2023 | Dimensione del mercato nel 2024: | US$ 10.48 Bn |
| Dati storici per: | 2019 a 2023 | Periodo di tempo: | 2024 a 2031 |
| Periodo di previsione 2024 a 2031 CAGR: | 32% | 2031 Proiezione del valore: | US$ 73.02 Bn |
| Geografie coperte: |
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| Segmenti coperti: |
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| Aziende coperte: | Adobe, Alibaba Group, Amazon Web Services (AWS), Apple, Appier, Ceconomy, Edeka, Foot Locker, Home Depot, IBM, Kroger, Lemon AI, Lowe's, Microsoft e NIKE | ||
| Driver per la crescita: |
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| Limitazioni & Sfide: |
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*Definizione: L'Intelligenza Artificiale Globale nel mercato al dettaglio si riferisce all'uso di tecnologie di intelligenza artificiale nel settore retail in tutto il mondo. Esso prevede l'implementazione di soluzioni e servizi basati su AI in varie operazioni di vendita al dettaglio come siti web di e-commerce, gestione della supply chain e della logistica, gestione delle relazioni con i clienti, gestione dell'inventario e negozi di mattoni e mortar. Queste tecnologie AI aiutano i rivenditori a migliorare l'efficienza operativa, migliorare l'esperienza del cliente, promuovere raccomandazioni personalizzate di marketing e prodotti, attivare analisi predittive, ottimizzare le reti di supply chain e facilitare la gestione dell'inventario.
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Informazioni sull'autore
Ankur Rai è un consulente di ricerca con oltre 5 anni di esperienza nella gestione di consulenze e report sindacati in diversi settori. Gestisce progetti di consulenza e ricerche di mercato incentrati su strategia di immissione sul mercato, analisi delle opportunità, panorama competitivo e stima e previsione delle dimensioni del mercato. Inoltre, consiglia i clienti sull'identificazione e l'individuazione di opportunità assolute per penetrare mercati inesplorati.
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