人工智能 于 零售 市场 规模与份额分析 - 增长趋势与预测 (2024-2031)

人工智能 于 零售 市场 规模与趋势

估计零售市场的全球人工智能价值为: 10.48美元 2024年学士 预计将达到 73.02美元 到2031年时显示复合年增长率 (CAGR)从2024年到2031年占32%.

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人工智能正在帮助零售商改善商品交易和供应链规划等关键领域的业务。 诸如 机器学习 深入学习有助于提出个性化的产品建议和预测分析。

零售商正在部署AI驱动的解决方案,如计算机视觉, 聊天机,并预测分析,以增强客户的经验。 AI技术允许零售商分析购物模式,更准确地预测需求. 它们还在协助降低库存成本和提高供应链效率。 客户对个性化经验的需求日益增加,这进一步促使零售商在其业务中大规模采用AI。

库存管理和供应链优化

零售业采用人工智能的主要驱动力之一是它显示出优化库存管理和供应链流程的潜力。 借助AI,零售商现在可以分析过去的销售数据模式,并使用预测分析来更准确地预测消费者需求趋势和购买行为. 这有助于它们根据预期的销售情况规划库存水平,避免库存过剩和库存过多的情况。 有了精确的需求预测,零售商节省了与持有超量库存、处置未售物品和因库存短缺而失去销售机会有关的巨额费用。

计算机视觉和机器学习算法等AI应用也使零售商能够优化从来源到发行的供应链操作. 利用图像识别和预测性分析跟踪库存等工具用于补充,自动识别货架上的低库存物品,并在用完之前予以补充。 这提高了现货供应,提高了客户的满意度,无需人工检查。 同样,需求预测,加上运输路线的优化,大大降低了零售商的物流成本。 系统现在可以通过合并交货和尽量利用卡车能力来计算最有效的路线。

市场集中度与竞争格局

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欺诈侦查和安全

随着网上购物的激增,支付欺诈和身份盗窃问题也急剧增加。 传统的基于规则和人工的欺诈侦查方法不再能够有效地对付老练的欺诈者不断演变的战术。 这对零售业来说是一个关键的挑战,因为即使是单一的欺诈性交易也能够降低客户的信心和利润率。 高级人工智能解决方案部署技术,如机器学习、深层学习和神经网络,正在成为打击付款欺诈的有力武器。 系统可以分析大量的交易数据,发现复杂的规律,并发现人类分析师可能忽略的甚至微妙的异常.

机器学习算法可以考虑广泛的客户属性以及设备参数,将交易与已知的风险简介进行比较. 这有助于确定网上购买、返还或交换请求是否合法或在实时内是否具有欺诈性。 人工智能工具还能够不断学习新的合法和欺诈性数据,以便随着时间的推移提高检测的准确性。 与适当的安全措施相结合,大赦国际大大加强了对零售商和支付网关的第一线保护,防止数字时代的金融和身份盗窃。 这既能保护企业,又能加强客户的安全购物经验。

分析员的关键外卖:

主要驱动因素包括对客户个人化经验的需求增加和数字零售渠道的增长。 AI帮助零售商深入了解客户偏好,提供个性化的建议和有针对性的促销. 这提高了客户的忠诚度和终身价值. 由于高技术的采用,北美目前主导人工智能 于 零售 市场. 然而,预计随着印度和中国成为有利可图的市场,亚太区域的增长最快。

虽然AI带来了更好地了解客户和自动化任务的机会,但零售商在数据隐私和潜在的失业方面面临挑战. 客户对数据安全和隐私的担忧会限制AI驱动技术的采用. 零售商需要确保以负责和透明的方式使用客户数据。 融合大赦国际还需要大量投资和专门知识。 缺乏开发、部署和维护先进人工智能系统的熟练专业人员是一个障碍。 此外,通过大赦国际实现重复工作自动化,可能会减少在仓库和商店中对某些人力工作的需求。

然而,预计大赦国际还将创造需要高级技术和软技能的新型工作。 通过克服数据隐私,投资和技能短缺等方面的制约因素,零售商可以释放AI实现业务数字化,增强客户服务和增加收入的真正潜力.

市场挑战----缺乏标准化和互操作性

零售市场全球人工智能目前面临的主要挑战之一是缺乏标准化和互操作性。 有多个AI平台,如Microsoft Azure AI,Amazon SageMaker,IBM Watson等,以及各种销售商在市场上可用的解决方案,然而,它们经常使用不同的算法,标准,集成,数据格式,以及API等,这使得零售商很难将多个AI解决方案一起无缝地采用和整合. 零售商由于缺乏共同标准和集成点,在探索不同的AI供应商和解决方案方面面临重大挑战. 这进一步限制了基于AI的应用的采用规模,以及与零售生态系统中其他IT系统的整合. 为了使市场充分发挥潜力,迫切需要制定数据整合和平台互操作性通用标准。 供应商必须共同努力,建立共同的协议、数据格式和接口,使解决方案能够安全地相互沟通和协同工作。 采用标准化的API将简化零售商的一体化程序,从而能够更广泛地应用AI。

机会 - 与互联网(IOT)和大数据融合

零售市场全球人工智能的一个重要机会在于AI与Internet of Things(IOT)设备和大数据分析工具的深度融合. 零售商越来越多地采用IOT传感器,从物理储存地点收集实时客户见解和业务情报。 AI有能力分析这些IOT部署和客户交易中的大量数据,以产生有价值的模式. 通过将AI与IOT数据流和大数据融合,零售商可以在消费者行为中获得前所未有的知名度,预测需求趋势,优化库存,推荐个性化报价,增强整体购物体验. AI与IoT结合,也使得新的领域,如储存设备的预测性维护,先进的计算机视觉动力库业务,以及基于无人机的仓库管理. 这些技术的合并将是未来几年AI零售市场创新和增长的关键驱动力.

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技术观察——由于个性化客户经验的兴起,机器学习部分占据主导地位.

在技术方面,由于能够分析大量的客户数据,估计机器学习部分在2024年占有48.7%的市场份额。 机器学习算法可以扫描购买模式,浏览历史,产品评论,以及更多的来获取深入的客户见解. 借助这些洞察力,机器学习力量将产品建议和经验个性化. 它了解客户的喜好、优先事项以及他们下一步可能购买什么。 这种个性化参与水平改变了零售体验. 客户接受针对他们真正想要的物品的量身定制的建议,而不是一般的晋升。 他们觉得自己被这个品牌所了解和重视. 机器学习也逐渐加深了对客户的理解,为今后的访问提供了更定制的经验。 这种不断的改进使客户保持接触,并忠于利用机器学习推荐能力的零售商。

应用的洞察力 - 个性化建议部分 通过增强库存可见度和管理引导市场

在应用方面,个人化建议部分估计在2024年占市场份额的31.5%。 然而,库存管理因其重要性而迅速发展。 自然语言加工(NLP)使零售商能够理解产品规格,属性和关系. 这些信息在与销售数据相结合时提供了重要的库存能见度。 NLP承认库存在低水平运行,并通过与供应链系统的整合自动订购更多. 它确定了移动缓慢的项目,并建议价格调整或替代采购方案。 库存物品的外流会使客户体验瘫痪并失去销售。 NLP确保零售商总是在合适的地方拥有合适的产品来满足客户需求. 该技术简化了补充,减少了浪费,并使零售商对消费者行为的变化作出反应。

最终用户的洞察力 - 电子商务部分的成长由拥抱数字转型驱动

就 " 终端用户 " 而言,由于电子商务部分具有完全数字化的商业模式,估计2024年将占有57.8%的份额。 然而,砖木混凝土商店正越来越多地利用人工智能在新时代生存。 安装在实物储存库中的计算机视觉可以检测库存水平,进行实时定价和计划图合规性检查,使货架完全储存正确定价的物品. 它还及时对溢出物、低含量物和错误产品发出警报。 计算机视野让砖木混凝土零售商享有与电子商务巨头通过机器学习和NLP所享有的同等知名度. 机器人过程自动化(RPA)执行重复的行政任务以减少成本. AI解决方案允许有实体足迹的零售商精简业务,增强店内经验,并有效对抗其在线竞争对手. 采用新兴技术对于多渠道零售商在线和离线客户的参与至关重要。

例如,2024年1月,云计算服务的主要提供者Google Cloud推出了若干新的AI动力技术,以帮助零售商实现网上购物体验的个性化,实现业务现代化,并改造商店技术的推广。 作为这些创新的一部分,Google Cloud加强了其旗舰搜索技术,以寻找具有较大语言模型能力的零售商,使购物者更容易找到和发现产品. 这些新服务旨在为零售商提供实用和有力的工具,在竞争日益激烈的环境下促进增长和发展客户经验。

区域见解

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北美在零售市场的全球人工智能中已确立为主导区域,2024年估计占38.9%的份额. 这可归因于微软,IBM,Nvidia,C3.ai等主要技术公司进行大量投资. 以及设在美国和加拿大的零售商,将基于AI的技术纳入其业务。 此外,本区域有几个人工智能启动孵化器和加速器促进了创新。

此外,北美的零售商是全球早期采用大赦国际的国家之一。 围绕预测分析、需求预测、客户服务和动态定价的应用正在得到广泛应用。 通过政府举措促进技术的采用也推动了本区域零售市场上的人工智能。 高可支配收入水平为零售商提供了大量机会,以试验AI带动的个性化和定制的购物体验. 这大大增加了需求。

另一方面,亚太区域已成为零售业人工智能增长最快的市场。 零售部门的快速数字化以及互联网和智能手机的日益渗透正在推动各区域的增长。 中国、印度和日本等国家拥有庞大的消费基础,高度接受创新的人工智能技术。

根据SAP SE从2020年开始的分析,中国获得了AI对其商业和零售业投资的23.4%的份额. SAP SE是企业应用软件的全球领先者,它提供了创新的解决方案,帮助企业转变业务,有效利用技术.

电子商务在该区域蓬勃发展,促使零售商将AI用于产品推荐、工艺自动化和供应链优化等应用。 国内行为者积极注重开发内部的人工智能能力,以便在这个数字时代获得竞争优势。

市场报告范围

人工智能 于 零售 市场 行业新闻

• 2024年1月(明治10年1月1日),,号,. 勒诺沃作为全球技术的领导者,推出了由AI驱动、端到端的零售解决方案,旨在为各类零售商和购物商提供更聪明、更安全和更安全的经验。 这些解决方案旨在帮助零售商减少损失,增加商业机会,并通过智能化改造增强客户经验.
• 2024年1月(明治10年1月1日),,号,. 销售力 宣布了新的AI动力工具和数据创新,以改变每一个购物体验. 在爱因斯坦一号平台的推动下,这些用于商业和营销的人工智能工具有助于零售商和营销商通过利用对shopper偏好和行为的实时见解来优化客户互动。 通过将基因AI能力整合到销售力量商业云和营销云中,企业可以创造更个性化的经验,提高客户的忠诚度,推动收入增长,提高员工生产率.
• 2023年5月,以智能电器为主的消费硬件启动公司Upliance.ai将ChatGPT纳入其旗舰产品DelishUp,智能烹饪助理设计通过自动化简化烹饪流程. 这种创新的整合使用户在烹饪时能够获得个性化食谱建议和实时协助. 此外,Upliance.ai计划将其产品线扩大到家用电器类别,在零售业的人工智能部门建立强大的存在。
• 2023年2月,以创新云解决方案闻名的领先技术公司Google与全球专业服务公司Accenture合作,推出新工具,旨在帮助零售商创新业务,利用云技术. 这种协作包括整合Accenture的ai。 RETAIL平台与Google Cloud合作,在其联合成功的基础上,向零售商提供增强的现代化和增长能力.
• 2023年1月,EY(英语:Ernst & Young)作为全球鉴证,咨询,战略,交易和税务服务的领导者,推出了基于微软云的EY零售智能解决方案. 这一创新解决方案旨在为客户提供节省时间和安全的购物经验,利用微软云进行零售及其先进技术,包括人工智能(AI)、分析学和图像识别,在所有客户触点中提供宝贵的见解。

* 定义: 零售市场的全球人工智能是指人工智能技术在世界各地零售业中的应用. 它涉及在电子商务网站、供应链和后勤管理、客户关系管理、库存管理、砖木混凝土商店等各种零售业务中实施基于AI的解决办法和服务。 这些AI技术帮助零售商提高业务效率,增强客户经验,促进个性化营销和产品建议,实现预测分析,优化供应链网络和便利库存管理.

市场细分

• 按技术深入观察(Revenue, USD Bn, 2019-2031)
• • 机器学习
  • 自然语言处理( NLP)
  • 计算机视野
  • 机器人进程自动化(RPA)
• 根据应用深入观察(Revenue, USD Bn, 2019-2031)
• • 个性化建议
  • 库存管理
  • 客户服务聊天室
  • 欺诈侦查
  • 定价优化
• 《最终用户观察》(Revenue, USD Bn, 2019-2031)
• • 电子商务
  • 砖木混凝土仓库
  • 批发商
• 按区域深入观察(Revenue, USD Bn, 2019-2031)
  • 北美
    • 美国.
    • 加拿大
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 联合国
    • 墨西哥
    • 拉丁美洲其他地区
  • 欧洲
    • 德国
    • 吴K.
    • 页:1
    • 法国
    • 意大利
    • 俄罗斯
  • 欧洲其他地区
    • 亚太
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 澳大利亚
    • 韩国
    • 东盟
    • 亚洲及太平洋其他地区
  • 中东
    • 海合会 国家
    • 以色列
    • 中东其他地区
  • 非洲
    • 南非
    • 北非
    • 中部非洲
• 关键玩家透视
• • 阿多贝
  • 阿里巴巴集团
  • 亚马逊网络服务( AWS)
  • 苹果公司
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  • 经济
  • 爱德卡
  • 脚锁
  • 主点
  • IBM 网络
  • 克罗格
  • 柠檬AI
  • 劳的
  • 微软
  • 尼亚克