소매 시장의 인공지능 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2024-2031)
소매 시장의 글로벌 인공지능(Global Artificial Intelligence)가 평가될 것으로 예상됩니다. 50-100 원 Bn 에 2024 견적 요청 50-100 원 으로 2031, 합성 연간 성장률 전시 (CAGR) 2024에서 2031로 32%의.
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인공 지능은 소매업체가 merchandising 및 공급망 계획과 같은 주요 영역에서 작업을 개선하는 데 도움이됩니다. 같은 기술 기계 학습 그리고 딥러닝은 개인화된 제품 권고와 예측 분석이 가능합니다.
Retailers는 컴퓨터 비전과 같은 AI 전원 솔루션을 배포하고 있습니다. 채팅봇고객 경험을 향상시키기 위해, 예측 분석. AI 기술은 소매업체가 쇼핑 패턴을 분석하고 수요를 정확하게 예측할 수 있도록 합니다. 또한 재고 비용을 절감하고 공급망 효율성을 개선하는 데 도움을 줍니다. 개인화 된 경험을 위해 성장하는 고객 요구는 그 운영 전반에 걸쳐 AI를 채택하기 위해 소매점이 더 많습니다.
Inventory 관리 및 공급망 최적화
소매 업계에서 인공 지능 채택의 주요 드라이버 중 하나는 재고 관리 및 공급망 프로세스를 최적화 할 수있는 잠재력입니다. AI, Retailers는 이제 과거 판매 데이터 패턴을 분석하고 소비자 수요 동향 및 구매 행동을 예측하는 예측 분석이 정확하게 분석 할 수 있습니다. 이것은 예상 판매에 따라 재고 수준을 계획하고 주식의 상황을 피하는 데 도움이됩니다. 정확한 수요 예측을 통해, 소매업체는 과잉 재고를 들고 관련 된 엄청난 비용을 절감하고, 비품 품목을 분해하고, 판매 기회를 잃습니다.
컴퓨터 비전 및 기계 학습 알고리즘과 같은 AI 애플리케이션은 소매업체가 sourcing에서 유통까지 공급망 운영 최적화를 가능하게 합니다. 이미지 인식 및 예측 분석을 사용하여 재고 추적과 같은 도구는 선반에 낮은 재고 항목을 자동으로 식별하고 실행하기 전에 삭제합니다. 이 기능은 on-shelf 가용성을 향상시키고 수동 검사 없이 소비자 만족도를 개량합니다. 마찬가지로, 운송 경로의 최적화와 결합 된 수요 예측은 소매업체의 물류 비용을 크게 줄입니다. 시스템은 이제 가장 효율적인 노선을 통합하여 트럭 용량 활용을 극대화할 수 있습니다.
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Fraud 탐지 및 보안
온라인 쇼핑으로 인해 결제 사기 및 정체성 도난의 문제도 폭발적으로 증가했습니다. 사기 탐지의 전통적인 규칙 기반 및 수동 방법은 정교한 사기꾼의 진화 전술에 더 이상 효과적입니다. 이것은 단일 사기 거래가 고객 신뢰와 이익 마진을 식별 할 수있는 소매 산업을위한 주요 도전입니다. 기계 학습, 딥러닝, 신경망과 같은 첨단 AI 솔루션은 결제 사기에 대한 강력한 무기로 부상됩니다. 시스템은 트랜잭션 데이터의 다량을 분석하고 복잡한 패턴을 감지하고 인간의 분석가가가 놓을 수 있다고 강조합니다.
기계 학습 알고리즘은 다양한 고객 속성과 장치 매개 변수를 고려하여 알려진 위험 프로파일에 대한 트랜잭션을 비교할 수 있습니다. 이 도움말은 온라인 구매, 반품, 교환 요청이 실시간 부정적 또는 잠재적으로 사기를 결정합니다. AI 도구는 또한 새로운 합법적 인 및 사기성 데이터에서 지속적인 학습을 할 수 있으며 시간이 지남에 따라 감지 정확도를 향상시킵니다. 적절한 보안 조치와 통합 된 AI는 디지털 시대의 금융 및 정체성 도난에 대한 소매 및 지불 게이트웨이에 대한 프론트 라인 방어를 크게 강화합니다. 기업을 보호하고 고객을위한 안전한 쇼핑 경험을 향상시킵니다.
Analyst의 주요 Takeaways:
Major 드라이버는 디지털 소매 채널의 맞춤 고객 경험 및 성장에 대한 수요 증가를 포함한다. AI는 소매업체가 맞춤형 추천 및 타겟 프로모션을 제공하는 고객 선호도에 대한 통찰력을 얻습니다. 이것은 고객 충성도 및 일생 가치를 강화합니다. 북미는 현재 높은 기술 채택에 대한 소매 시장의 인공 지능을 지배합니다. 아시아 태평양은 인도와 중국과 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
AI는 고객에게 더 나은 자동화 작업을 이해 할 수있는 기회를 제공합니다, 데이터 개인 정보 보호 및 잠재적 인 업무 손실과 관련된 소매 업체의 얼굴 도전. 데이터 보안 및 개인 정보의 고객 우려는 AI-powered 기술의 채택을 억제 할 수 있습니다. Retailers는 고객 데이터의 책임과 투명한 사용을 보장해야 합니다. AI를 통합하면 실질적인 투자와 전문성이 필요합니다. 개발, 배포 및 유지 고급 AI 시스템의 Lack은 장애물을 포즈. 또한, AI를 통한 반복 작업은 창고 및 상점에서 특정 인간 일자리를 줄일 수 있습니다.
그러나 AI는 또한 진보된 기술 및 연약한 기술을 요구하는 일의 새로운 유형을 창조할 것으로 예상됩니다. 데이터 개인 정보 보호, 투자 및 기술 부족 주변의 지속적 제약으로, 소매업체는 AI의 진정한 잠재력을 디지털화하여 고객 서비스를 향상시키고 수익을 높일 수 있습니다.
시장 도전 - 표준화 및 상호 운용성 부족
소매 시장에서 글로벌 인공 지능에 직면 한 주요 과제 중 하나는 표준화 및 상호 운용성의 부족입니다. Microsoft Azure AI, Amazon SageMaker, IBM Watson 등과 같은 여러 AI 플랫폼과 다양한 공급업체가 시장에서 사용할 수 있는 솔루션이 있지만, 그들은 종종 다른 알고리즘, 표준, 통합, 데이터 형식 및 API를 사용하여 소매업체를 원활하게 채택하고 여러 AI 솔루션을 통합하기 위해 어렵게 만듭니다. 소매업체는 일반적인 표준과 통합점 부족으로 인해 다른 AI 공급업체와 솔루션을 탐구하는 중요한 과제를 직면합니다. AI 기반 응용 분야의 채택 규모와 소매 생태계의 다른 IT 시스템과의 통합을 더욱 제한합니다. 전체 잠재력으로 성장할 시장은 데이터 통합 및 플랫폼 상호 운용성을 위한 범용 표준의 개발이 매우 필요합니다. Vendors는 공통 프로토콜, 데이터 형식 및 인터페이스를 구축하기 위해 함께 일해야 하며, 솔루션은 서로 탠덤에서 안전하게 통신하고 작업할 수 있습니다. 표준화 된 API의 채택은 소매업체의 통합 프로세스를 단순화하여 AI의 더 넓은 응용 프로그램을 가능하게합니다.
Opportunity - IoT 및 Big Data의 인터넷 통합
소매 시장에서 글로벌 인공 지능을위한 하나의 주요 기회는 IoT (Internet of Things) 장치 및 빅 데이터 분석 도구와 AI의 깊은 통합에 있습니다. 소매업체는 점점 IoT 센서를 채택하여 실시간 고객 통찰력 및 운영 인텔리전스를 물리적 상점 위치에서 수집합니다. AI는 이러한 IoT 배포 및 고객 거래에서 엄청난 양의 데이터를 분석하는 기능을 가지고 귀중한 패턴을 생성합니다. IoT 데이터 스트림 및 빅 데이터와 AI를 융합함으로써, 소매업체는 소비자 행동에 대한 비례없는 가시성을 얻을 수 있으며, 수요 추세를 예측하고 재고를 최적화하고 개인화 된 제안을 추천하며 전반적인 쇼핑 경험을 향상시킵니다. AI와 결합된 IoT는 또한 상점 장비의 예측 정비, 진보된 컴퓨터 시각 강화한 상점 가동, 및 drone 근거한 창고 관리와 같은 새로운 지역을 가능하게 합니다. 이 기술의 합병은 AI 소매 시장에서 혁신과 성장의 핵심 드라이버가 될 것입니다.
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Insights By Technology - 맞춤 고객 경험의 상승 때문에 기계 학습 세그먼트 지배 지배
기술 측면에서, 기계 학습 세그먼트는 2024 owing에서 시장의 48.7% 점유율을 고객 데이터의 큰 금액을 분석 할 수있는 기능에 따라 예상됩니다. 기계 학습 알고리즘은 패턴, 브라우징 역사, 제품 리뷰 및 깊은 고객 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 통찰력으로, 기계 학습은 개인화한 제품 권고 및 경험을 강화합니다. 고객의 선호도, 우선 순위 및 그 다음 구매 가능성이 무엇인지 이해합니다. 개인적 참여의 이 수준은 소매 경험을 변형했습니다. 고객은 실제로 원하는 항목에 대한 맞춤 제안을받습니다. 일반적인 프로모션보다는. 그들은 브랜드에 의해 알려져있다. 기계 학습은 또한 고객에 대한 이해를 개발, 미래 방문에 더 많은 사용자 정의 경험을 제공. 이 상수한 개선은 소비자가 기계 학습의 권고 능력을 활용한 소매업체에 참여하고 충성합니다.
Insights By Application - Inventory Visibility 및 Management를 강화하여 시장을 선도하는 개인 추천 세그먼트
신청 측면에서 개인 추천 세그먼트는 2024 년 시장에서 31.5% 점유율을 보유 할 것으로 추정됩니다. 그러나 Inventory Management는 그것의 중요성 때문에 급속하게 성장합니다. Natural Language Processing (NLP)는 소매업체가 제품 사양, 특성 및 관계를 이해하도록 허용합니다. 이 정보는 판매 데이터와 결합될 때 중요한 재고 가시성을 제공합니다. NLP는 재고가 낮을 때 인식하고 공급망 시스템과 통합을 통해 더 많은 주문을 자동적으로 주문합니다. 그것은 느린 이동 품목을 식별하고 가격 조정 또는 교체 구매 옵션을 추천합니다. 재고 품목의 밖으로는 고객 경험을 낙관하고 판매를 잃을 수 있습니다. NLP는 소매업체가 항상 고객의 요구를 충족시키기 위해 적절한 장소에 적합한 제품을 제공합니다. 기술 간소화는 폐기물을 줄이고 소비자 행동의 변화에 대응하는 소매업체를 유지합니다.
Insights By End User - 디지털 전환을 위한 E-Commerce Segment의 성장 구동
최종 사용자의 관점에서 전자 상거래 세그먼트는 완전히 디지털 비즈니스 모델에 2024 owing에서 57.8%의 점유율을 보유 것으로 추정됩니다. 그러나, 벽돌과 박격포 상점은 점점 AI를 활용하여이 새로운 시대에 살아남을 것입니다. 물리적 매장에 설치된 컴퓨터 비전은 재고 수준을 감지 할 수 있으며 실시간 가격과 planogram 컴플라이언스 체크를 수행하여 정확한 가격의 항목으로 완전히 재고를 유지합니다. 그것은 또한 유출, 저수준 및 misplaced 제품에 대해 적시 경고를 제공합니다. 컴퓨터 비전은 벽돌 및 박격포 소매 업체가 전자 상거래 거인이 기계 학습과 NLP를 통해 즐길 수 있는 동일한 수준의 가시성을 제공합니다. Robotic Process Automation (RPA)은 반복적인 관리 작업을 수행하여 비용을 절감합니다. AI 솔루션은 물리적 발자국과 소매업체가 운영을 간소화하고 매장 경험을 향상시키고 온라인 경쟁업체에 효과적으로 경쟁할 수 있습니다. 새로운 기술을 채택하면 다중 채널 소매업체가 온라인 및 오프라인으로 고객을 참여할 수 있습니다.
예를 들어, 1 월 2024에서 Google Cloud는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 선도적 인 공급자 인 Google Cloud는 소매 업체가 온라인 쇼핑 경험을 개인화하는 데 도움이되는 몇 가지 새로운 AI 기반 기술을 출시하고 운영을 현대화하고 매장 기술 롤아웃을 변환합니다. 이러한 혁신의 일환으로 Google Cloud는 대형 언어 모델 기능을 갖춘 소매업체의 주력 검색 기술을 강화하고, 더 쉽게 제품을 발견하고 발견 할 수 있습니다. 이 새로운 제안은 점점 경쟁적인 풍경에 있는 실제적이고 강력한 도구로 소매업체를 제공할 것을 목표로 하고 있습니다.
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북미는 소매 시장에서 글로벌 인공 지능의 지배적 인 지역으로 2024 년 기준 38.9%의 점유율을 차지했습니다. 이것은 Microsoft, IBM, Nvidia, C3.ai, 등과 같은 주요 기술 회사에 의해 만들어진 무거운 투자에 특성화 될 수 있습니다. 미국과 캐나다에 본사를 둔 소매업체는 운영 전반에 걸쳐 AI 기반 기술을 통합합니다. 또한, 지역에있는 여러 AI 시작 incubators 및 가속기의 존재는 혁신을 촉진했습니다.
또한 북미의 소매점은 전 세계적으로 AI의 초기 채택자 중 하나입니다. 예측 분석, 수요 예측, 고객 서비스 및 동적 가격의 응용은 널리 사용됩니다. 정부 이니셔티브를 통해 기술 채택의 촉진은 또한 지역의 소매 시장에서 인공 지능을 전파했다. 높은 처분할 수 있는 소득 수준은 AI에 의해 강화된 개인화하고 주문을 받아서 만들어진 쇼핑 경험을 실험하는 풍부한 기회를 가진 소매상인을 제공합니다. 이것은 크게 수요를 밀어.
다른 한편, 아시아 태평양 지역은 소매에서 인공 지능에 가장 빠르게 성장하는 시장으로 출범했다. 소매 분야의 급속한 디지털화 및 인터넷과 스마트폰의 증가한 침투는 지구 성장을 몰고 있습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가는 혁신적인 AI-enabled 기술에 높게 receptive 거대한 소비자 기초입니다.
2020 년 SAP SE의 분석에 따르면 중국은 전자 상거래 및 소매 산업에서 23.4%의 AI 투자를 확보했습니다. SAP SE, 엔터프라이즈 애플리케이션 소프트웨어의 글로벌 리더인 SAP SE는 비즈니스가 운영 및 활용 기술을 효과적으로 변환하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
E-commerce는 제품 권고, 공정 자동화 및 공급망 최적화와 같은 애플리케이션을 위한 AI를 배포하기 위해 신속한 소매업체가 있는 지역에 붐을 두고 있습니다. 국내 선수는 이 디지털 시대의 경쟁력을 확보하기 위해 AI 역량 개발에 적극 집중하고 있습니다.
소매 시장 보고서 Coverage에 인공 지능
| 공지사항 | 이름 * | ||
|---|---|---|---|
| 기본 년: | 2023년 | 2024년에 시장 크기: | US$ 10.48 파운드 |
| 역사 자료: | 2019년 ~ 2023년 | 예측 기간: | 2024에서 2031 |
| 예상 기간 2024년에서 2031년 CAGR: | 32% 할인 | 2031년 가치 투상: | US$ 73.02 파운드 |
| 덮는 Geographies: |
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| 적용된 세그먼트: |
| ||
| 회사 포함: | Adobe, Alibaba Group, Amazon Web Services (AWS), Apple, Appier, Ceconomy, Edeka, Foot Locker, Home Depot, IBM, Kroger, Lemon AI, Lowe's, Microsoft 및 NIKE | ||
| 성장 운전사: |
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| 변형 및 도전 : |
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* 정의: 소매 시장의 글로벌 인공지능(Global Artificial Intelligence)는 전 세계 소매 업계의 인공지능 기술을 활용합니다. 전자 상거래 웹 사이트, 공급망 및 물류 관리, 고객 관계 관리, 재고 관리 및 벽돌 및 박격포 상점과 같은 다양한 소매 운영에서 AI 기반 솔루션 및 서비스를 구현합니다. 이 AI 기술은 소매업체가 운영 효율성을 개선하고 고객 경험을 향상시키고 개인화 된 마케팅 및 제품 권장 사항을 홍보하며 예측 분석, 공급망 네트워크를 최적화하고 재고 관리를 용이하게합니다.
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저자 정보
안쿠르 라이는 다양한 분야에서 컨설팅 및 신디케이트 보고서를 처리한 경험이 5년 이상인 리서치 컨설턴트입니다. 그는 시장 진출 전략, 기회 분석, 경쟁 환경, 시장 규모 추정 및 예측에 중점을 둔 컨설팅 및 시장 조사 프로젝트를 관리합니다. 그는 또한 고객에게 미개척 시장에 침투할 절대적 기회를 식별하고 타겟팅하는 방법에 대해 조언합니다.
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