[Rapport de recherche] La taille du marché de l'intelligence artificielle dans le commerce de détail devrait passer de 6,59 milliards de dollars américains en 2022 à 52,45 milliards de dollars américains d'ici 2030 ; on estime qu'il connaîtra une croissance à un TCAC de 29,6 % entre 2022 et 2030.
Point de vue de l'analyste :
Le secteur de la vente au détail évolue grâce à l'intelligence artificielle (IA). Les détaillants peuvent utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour interagir avec leurs clients et gérer leur entreprise plus efficacement, depuis l'utilisation de la vision par ordinateur pour modifier les promotions en temps réel jusqu'à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour la gestion des stocks. Le profit et la productivité doivent être la priorité absolue des entreprises de vente au détail si elles veulent être compétitives sur le marché mondial actuel. Pour réussir et conserver un avantage sur ses concurrents, une action rapide et efficace est nécessaire. L'intelligence artificielle (IA) peut améliorer les opérations de vente au détail en augmentant les revenus et en rationalisant les procédures administratives. L'IA ouvre la voie aux entreprises pour qu'elles adoptent des choix « intelligents » en matière de recrutement et de réapprovisionnement qui permettent de réduire les coûts de main-d'œuvre et d'approvisionnement, d'éviter les situations de rupture de stock et d'augmenter les ventes. Les positions du commerce de détail vont changer grâce à l’IA, améliorant ainsi l’efficacité des entreprises. Les entreprises de vente au détail sont davantage intéressées à savoir comment l'intelligence artificielle change le secteur à mesure que la technologie se développe.
Par exemple, selon un rapport récent de 2023 de la National Retail Federation, Levi Strauss & ; Co. a déclaré qu’elle utiliserait des modèles créés par une IA personnalisée. Puma et American Eagle ont tous deux affirmé utiliser l'IA pour le suivi des stocks et le style personnalisé des consommateurs, respectivement. Pour proposer des formes de corps plus différentes, Levi's compte utiliser l'IA pour l'assister dans ses modèles. L'entreprise a informé la NRF qu'elle explorerait un projet "limité et réglementé" sur Levi.com plus tard cette année en utilisant des modèles générés par l'IA afin "d'en savoir plus et de voir si nous pouvons améliorer l'ensemble de l'expérience du consommateur". déclare qu'environ 60 à 70 % des détaillants ignorent où se trouvent les articles dans leur chaîne d'approvisionnement et sont incapables de suivre les articles lorsqu'ils se déplacent entre les magasins. Même les organisations les plus compétentes en technologie ont encore une tonne d'énormes, énormes Cela signifie le potentiel d'application de l'intelligence artificielle sur le marché de détail.
Aperçu de l'intelligence artificielle dans le marché de détail :
Le secteur de la vente au détail évolue constamment en réponse à la demande des consommateurs et aux progrès technologiques. L'intelligence artificielle aide les détaillants à améliorer leurs opérations de plusieurs manières, notamment en prévoyant la demande et en faisant des recommandations, alors que le secteur de la vente au détail passe du brique -et-mortier du commerce électronique à l'omnicanal. Les principaux exemples dans le secteur de la vente au détail où l'IA est largement utilisée sont, entre autres, la prévision de la demande, les recommandations, la technologie sans caissier, la gestion des stocks et l'analyse du sentiment des clients. Les détaillants se tournent de plus en plus vers l’IA pour prendre l’avantage en contrôlant les coûts et en comprenant comment les clients interagissent avec leurs produits. La prévision de la demande est l’une des utilisations de l’IA les plus souvent utilisées dans le secteur de la vente au détail. Pour gérer la chaîne d'approvisionnement, optimiser les niveaux de stocks et éviter les démarques, les détaillants doivent d'abord comprendre quels clients veulent des produits particuliers et où ils les veulent. Par exemple, Nike a dépensé 110 millions de dollars pour une startup d'IA nommée Celect en 2019 afin de l'aider à mieux analyser la demande des consommateurs en temps réel et à positionner les fournitures nécessaires.
Les marques ont désormais la capacité de rendre chaque transaction d'achat pertinente et agréable grâce à la personnalisation. En réalité, dans l'environnement de vente au détail d'aujourd'hui, les expériences d'achat individualisées sont cruciales pour l'engagement, la rétention et la fidélité des clients. Dans la mesure où l’IA offre des expériences fluides qui laissent les clients satisfaits d’avoir effectué le bon achat à plusieurs reprises, la personnalisation est également liée à des taux de conversion et à des ventes de produits plus élevés. Par exemple, selon le rapport Salesforce 2016, dans le cas où une entreprise ne personnalise pas ses communications avec elle, 52 % des clients sont susceptibles de transférer des marques. Les clients connectés aujourd’hui s’attendent à des mises à jour commerciales plus rapides. En fait, 69 % des consommateurs déclarent qu’ils s’attendent à découvrir de nouveaux produits, qu’ils achètent en personne ou en ligne. Chaque fois qu'un client visite une entreprise en ligne, l'intelligence artificielle peut analyser son historique de navigation pour lui proposer automatiquement de nouvelles options de produits. Cela évite aux consommateurs de se lasser de regarder les mêmes produits et aide à déclencher des achats impulsifs, en particulier sur les appareils mobiles.
Informations stratégiques
Intelligence artificielle dans le moteur du marché de détail :
Préférence croissante pour les achats personnalisés pour stimuler la croissance de L'intelligence artificielle sur le marché de détail
Les consommateurs profitent de l'IA. Les chatbots peuvent aider les acheteurs à naviguer rapidement dans le magasin et à recevoir des recommandations de produits personnalisées. Les détaillants disposent désormais de méthodes nouvelles et créatives pour interagir avec les clients, rationaliser les opérations et augmenter les ventes grâce à la prévalence croissante de la technologie de l’IA dans le secteur. Pour estimer la demande et gérer les niveaux de stocks, les algorithmes peuvent examiner des éléments tels que les données de ventes passées, les conditions météorologiques et les tendances des médias sociaux. Dans l’ensemble, cette étude peut aider les commerçants à réduire le gaspillage, à éviter les problèmes de stocks et à augmenter leurs bénéfices. Les détaillants peuvent envoyer des messages marketing ciblés et personnalisés en utilisant l'IA pour évaluer les données des clients, telles que l'historique des achats et les habitudes de navigation. Cela rend non seulement les communications marketing plus pertinentes, mais cela peut également améliorer l’ensemble de l’expérience client. L’une des utilisations les plus importantes de l’intelligence artificielle sur le marché de détail pour les consommateurs est sa capacité à réaliser un marketing sur mesure. Dans le secteur de la vente au détail, la personnalisation est devenue un facteur de réussite essentiel. Par exemple, les détaillants sont aidés à surmonter cette difficulté et à rester à la pointe de la technologie par Stylitics, l'un des principaux fournisseurs de solutions de marchandisage et de stylisme numériques basées sur l'IA. La plateforme Stylitics utilise les données des consommateurs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour proposer des suggestions hautement personnalisées aux clients. Au cours de plus de 50 milliards de séances d'achats chaque année, son système formule des recommandations de tenues et d'offres groupées, et d'ici 2022, il aura augmenté les revenus des consommateurs de plus de 4 milliards de dollars américains et vendu 200 millions de produits supplémentaires.
L'intelligence artificielle dans le segment du marché de détail Analyse :
En fonction de l'application, l'intelligence artificielle sur le marché de la vente au détail est segmentée en analyse prédictive, surveillance visuelle en magasin et surveillance visuelle en magasin. surveillance, gestion de la relation client, prévisions de marché, gestion des stocks, etc. La gestion des stocks détient la part de marché majeure du marché et connaît également le taux de croissance le plus élevé. L'intelligence artificielle peut automatiser le processus de suivi et de gestion des stocks, ce qui aide le détaillant à maintenir un stock optimal. Cela stimule principalement la croissance du segment. Les outils d'IA sont également capables d'analyser tous les facteurs internes et externes qui affectent la réussite de la planification, du stockage et de la livraison des stocks. Le résultat final est une diminution des erreurs de gestion des stocks, ce qui aide une entreprise à réduire ses dépenses et à améliorer la satisfaction des clients. Grâce à leur capacité à évaluer les données et à anticiper les tendances de la demande, les robots sont également plus efficaces d’un point de vue opérationnel. Ils offrent également plus d’efficacité en termes de temps consacré à chaque action et éliminent les risques d’erreur humaine. D’un point de vue financier, les robots pilotés par l’IA exigent des coûts opérationnels inférieurs à ceux de la main-d’œuvre humaine. Contrairement aux employés humains qui exigent un salaire et des avantages sociaux mensuels, ces machines n'ont besoin que de frais d'acquisition uniques et de frais de maintenance de routine. Par exemple, selon un article du MIT Technological Review de 2021, Knapp a déployé environ 2 000 robots alimentés par l’IA pour les opérations de stockage. Également en 2023, Walmart a lancé son deuxième centre de distribution (MFC), qui fonctionne sur un système de stockage et de récupération personnalisé utilisant Alphabot, qui utilise des chariots autonomes pour récupérer les articles achetés pour la livraison d'épicerie en ligne.
Analyse régionale de l'intelligence artificielle dans le marché de détail :
Dans la région Amérique du Nord, les États-Unis investissent massivement dans le développement de l'intelligence artificielle. intelligence dans la technologie de vente au détail pour les applications commerciales dans divers secteurs. La région abrite de grandes entreprises de vente au détail dans le monde, notamment Walmart et Amazon. Ces grandes entreprises de vente au détail sont en première ligne dans l'adoption d'une intelligence artificielle innovante dans les technologies de vente au détail afin de rendre leur activité transparente. Par exemple, en novembre 2022, Sparrow, le dernier appareil robotique intelligent d'Amazon, a été dévoilé. Selon Amazon, Sparrow accélère le processus de traitement des commandes en déplaçant les produits individuels avant qu'ils ne soient emballés. Selon Amazon, Sparrow est le premier robot de ses entrepôts capable de reconnaître, de sélectionner et de gérer des articles spécifiques de son inventaire. Sparrow, selon le fabricant, représente une amélioration significative de la technologie de pointe de la robotique industrielle, utilisant la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle (IA) pour reconnaître et gérer des millions de produits.
L'intelligence artificielle dans l'analyse des acteurs clés du marché de détail :
L’analyse du marché de l’intelligence artificielle dans la vente au détail comprend des acteurs tels que DataRobot, Inc. ; IBM ; OpenAI ; Microsoft ; Amazone; Google; Dataiku; Force de vente ; Baidu ; SAP fait partie des principaux acteurs de l'intelligence artificielle sur le marché de détail présentés dans le rapport.
Intelligence artificielle sur le marché de détail Développements récents :
Les stratégies inorganiques et organiques telles que les fusions et acquisitions sont fortement adoptées par les entreprises du marché de l'intelligence artificielle sur le marché de détail. Quelques développements clés récents du marché sont répertoriés ci-dessous :
- En septembre 2023, Amazon a introduit l'intelligence artificielle générative sur le marché de détail pour aider les fournisseurs à créer des descriptions de produits. Les vendeurs Amazon auront plus de facilité à rédiger des descriptions de produits, des noms et des fonctionnalités de référencement plus détaillés et intéressants grâce à un nouvel ensemble de capacités d’IA générative. Grâce à l'ajout de ces nouvelles fonctionnalités, les vendeurs pourront référencer de nouveaux produits plus rapidement et plus facilement et améliorer leurs référencements actuels, donnant ainsi aux acheteurs plus d'assurance lors de leurs achats.
- En juin 2023, Carrefour est la mise en œuvre de trois solutions technologiques de pointe basées sur la technologie ChatGPT : un robot assistant d'achat pour carrefour.fr, des fiches produits à marque Carrefour sur son site internet et une aide aux processus d'achat. La technologie derrière OpenAI, en particulier GPT-4, constitue la base de ces solutions.
- En juin 2023, Microsoft a dévoilé de nouvelles fonctionnalités d'achat Bing et Edge alimentées par l'intelligence artificielle (IA) qui permettront permettre aux clients de faire des achats et d'économiser de l'argent « en toute confiance ». En utilisant la puissance de l'IA, les nouvelles fonctionnalités aident les utilisateurs à trouver des informations, à effectuer des recherches et à finaliser leurs achats, le tout dans un seul endroit pratique.
- En janvier 2023, afin d'offrir aux clients une expérience d'achat en ligne plus fluide et d'aider les commerçants à gérer leurs stocks en magasin, Google Cloud lance quatre nouvelles fonctionnalités d'IA améliorées.
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
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The List of companies
1. Sentient Technologies Holdings Limited
2. Manthan Software Services Pvt. Ltd
3. Focal Systems Inc
4. Microsoft Corporation
5. ViSenze
6. Tata Consultancy Services Limited
7. Salesforce.com, Inc
8. Plexure Ltd.
9. Google,Inc
10. IBM Watson Group
The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.
- Data Collection and Secondary Research:
As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.
Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.
- Primary Research:
The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.
For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.
A typical research interview fulfils the following functions:
- Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
- Validates and strengthens in-house secondary research findings
- Develops the analysis team’s expertise and market understanding
Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:
- Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
- Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.
Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:
Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.
- Data Analysis:
Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.
- Macro-Economic Factor Analysis:
We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.
- Country Level Data:
Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.
- Company Profile:
The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.
- Developing Base Number:
Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.
- Data Triangulation and Final Review:
The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.
We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.
We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.
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