소매 시장 성장 보고서의 인공 지능 | 2031년 점유율 분석 및 예측

  • Report Code : TIPTE100000703
  • Category : Technology, Media and Telecommunications
  • Status : Upcoming
  • No. of Pages : 170
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[연구보고서] 리테일 분야 인공지능 시장 규모는 2022년 65억 9천만 달러에서 2030년 524억 5천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 2022년부터 2030년까지 CAGR 29.6%로 성장할 것으로 예상됩니다.

분석가 관점:

인공지능(AI)으로 인해 유통업계가 변화하고 있습니다. 소매업체는 컴퓨터 비전을 활용하여 프로모션을 실시간으로 수정하는 것부터 재고 관리를 위해 기계 학습을 활용하는 것까지 인공 지능(AI)을 사용하여 고객과 소통하고 비즈니스를 보다 효과적으로 운영할 수 있습니다. 소매 기업이 현재 글로벌 시장에서 경쟁하려면 이익과 생산성을 최우선으로 생각해야 합니다. 성공을 보장하고 경쟁사보다 우위를 유지하려면 신속하고 효과적인 조치가 필요합니다. 인공 지능(AI)은 수익을 늘리고 관리 절차를 간소화하여 소매 운영을 향상시킬 수 있습니다. AI는 기업이 인건비와 공급 비용을 절약하고 품절 상황을 방지하며 매출을 높이는 "스마트" 인력 배치 및 보충 선택을 채택할 수 있는 길을 열어줍니다. AI로 인해 소매업의 위치가 바뀌어 기업 효율성이 향상될 것입니다. 소매업체는 기술이 발전함에 따라 인공지능이 해당 부문을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보는 데 더 관심이 있습니다.

예를 들어 National Retail Federation의 2023년 보고서에 따르면 최근 Levi Strauss & ; Co.는 맞춤형 AI가 만든 모델을 사용하겠다고 선언했습니다. Puma와 American Eagle은 각각 재고 추적과 맞춤형 소비자 스타일링에 AI를 사용한다고 주장했습니다. 더 다양한 체형을 제공하기 위해 Levi's는 AI를 사용하여 모델을 지원할 계획입니다. 이 기업은 NRF에 올해 말 AI 생성 모델을 사용하여 Levi.com에서 "제한적이고 규제된" 프로젝트를 탐색하여 "전체 소비자 경험을 개선할 수 있는지 알아보고 알아볼 것"이라고 알렸습니다. 또한 연맹은 소매업체의 약 60-70%가 공급망에서 물건이 어디에 있는지 알지 못하고 매장 사이를 이동할 때 품목을 따라갈 수 없다고 말합니다. 기술적으로 가장 능숙한 조직이라도 여전히 엄청나게 많은 양의 엄청난 양의 제품을 보유하고 있습니다. 이는 소매 시장에서 인공 지능을 적용할 수 있는 잠재력을 의미합니다.

소매 시장의 인공 지능 개요:

소매 부문은 소비자 수요와 기술 발전에 따라 끊임없이 변화하고 있습니다. 소매 업계가 오프라인에서 오프라인으로 전환함에 따라 인공지능은 소매업체가 수요 예측, 추천 등 다양한 방식으로 운영을 개선하도록 지원합니다. -그리고 전자상거래를 옴니채널로 전환합니다. AI가 광범위하게 사용되는 소매 업계의 주요 사례로는 수요 예측, 추천, 계산원 없는 기술, 재고 관리, 고객 감정 분석 등이 있습니다. 소매업체는 비용 관리를 통해 우위를 확보하고 고객이 제품과 상호 작용하는 방식을 이해하기 위해 점점 더 AI에 주목하고 있습니다. 수요 예측은 소매 업계에서 가장 자주 사용되는 AI 활용 중 하나입니다. 공급망을 관리하고, 재고 수준을 최적화하고, 가격 인하를 방지하기 위해 소매업체는 먼저 어떤 고객이 특정 제품을 원하는지, 어디에서 원하는지 이해해야 합니다. 예를 들어, Nike는 소비자 수요를 실시간으로 더 잘 분석하고 필요한 공급품을 배치하는 데 도움을 주기 위해 2019년 Celect라는 AI 스타트업에 1억 1천만 달러를 지출했습니다.

현재 브랜드는 맞춤화를 통해 모든 구매 거래를 적절하고 즐겁게 만드는 능력. 실제로 오늘날의 소매 환경에서는 개별화된 쇼핑 경험이 고객 참여, 유지 및 충성도에 매우 중요합니다. AI는 고객이 올바른 구매를 했다는 만족감을 느낄 수 있는 원활한 경험을 제공하므로 개인화는 더 높은 전환율 및 제품 판매와도 연결됩니다. 예를 들어 Salesforce 2016 보고서에 따르면 기업이 커뮤니케이션을 개인화하지 않는 경우 고객의 52%가 브랜드를 이전할 가능성이 높습니다. 현재 연결된 고객은 더 빠른 소매업 업데이트를 기대합니다. 실제로 소비자의 69%는 오프라인 쇼핑이든 온라인 쇼핑이든 새로운 제품을 찾을 수 있을 것으로 기대한다고 말합니다. 고객이 온라인 비즈니스를 방문할 때마다 인공 지능은 검색 기록을 분석하여 자동으로 새로운 제품 옵션을 제공할 수 있습니다. 이는 소비자가 동일한 제품을 보는 것에 싫증을 느끼는 것을 방지하고 특히 모바일 기기에서 충동 구매를 촉발하는 데 도움이 됩니다.

전략적 통찰력

소매 시장 동인의 인공 지능:

개인화된 쇼핑에 대한 선호도 증가로 성장 촉진 소매 시장의 인공 지능

소비자는 AI를 통해 이익을 얻습니다. 챗봇은 쇼핑객이 신속하게 매장을 탐색하고 맞춤형 제품 추천을 받도록 도울 수 있습니다. 소매업체는 이제 해당 부문에서 AI 기술의 보급이 증가함에 따라 고객과 상호 작용하고, 운영을 간소화하며, 매출을 증대할 수 있는 새롭고 창의적인 방법을 갖게 되었습니다. 수요를 추정하고 재고 수준을 관리하기 위해 알고리즘은 과거 판매 데이터, 날씨 패턴, 소셜 미디어 동향을 포함한 요소를 조사할 수 있습니다. 전체적으로 이 연구는 상인들이 낭비를 줄이고 재고 문제를 피하며 수익을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 소매업체는 AI를 사용하여 구매 내역, 검색 습관 등 고객 데이터를 평가함으로써 타겟팅되고 맞춤화된 마케팅 메시지를 보낼 수 있습니다. 이는 마케팅 커뮤니케이션을 보다 적절하게 만들 뿐만 아니라 전체 고객 경험을 향상시킬 수도 있습니다. 소비자를 위한 소매 시장에서 인공 지능의 가장 중요한 용도 중 하나는 맞춤형 마케팅 능력입니다. 소매 부문에서는 개인화가 중요한 성공 요인으로 떠올랐습니다. 예를 들어, 소매업체는 AI 기반 디지털 머천다이징 및 스타일링 솔루션의 최고 제공업체인 Stylitics의 지원을 받아 이러한 어려움을 극복하고 최첨단을 유지하고 있습니다. Stylitics 플랫폼은 소비자 데이터와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객에게 고도로 맞춤화된 제안을 제공합니다. 매년 500억 개가 넘는 쇼핑 세션에서 시스템은 의상과 번들을 추천하며, 2022년까지 소비자 소득을 40억 달러 이상 늘리고 추가로 2억 개의 제품을 판매할 것입니다.

소매 시장의 인공 지능 분석:

응용 프로그램을 기반으로 소매 시장의 인공 지능은 예측 분석, 매장 내 시각적 모니터링 및 amp; 감시, 고객 관계 관리, 시장 예측, 재고 관리 등. 재고관리 부문은 시장에서 가장 큰 시장점유율을 차지하고 있으며 가장 높은 성장률로 성장하고 있습니다. 인공 지능은 재고 추적 및 관리 프로세스를 자동화하여 소매업체가 최적의 재고를 유지하도록 지원합니다. 이는 주로 해당 부문의 성장을 주도하고 있습니다. AI 도구는 또한 재고의 성공적인 계획, 재고 확보 및 배송에 영향을 미치는 모든 내부 및 외부 요인을 분석할 수 있습니다. 최종 결과는 재고 관리 오류가 감소하여 기업의 비용 절감과 고객 만족도 향상에 도움이 됩니다. 데이터를 평가하고 수요 추세를 예측하는 능력으로 인해 로봇은 운영 측면에서도 더 효과적입니다. 또한 각 작업에 소요되는 시간 측면에서 더 많은 효율성을 제공하고 인적 오류 가능성을 제거합니다. AI가 구동하는 로봇은 재정적 관점에서 인간의 노동보다 낮은 운영 비용을 요구합니다. 월급과 복리후생을 요구하는 인간 직원과 달리 이 기계에는 일회성 구입 비용과 정기적인 유지 관리 비용만 있으면 됩니다. 예를 들어, 2021년 MIT Technological Review 기사에 따르면 Knapp은 스토리지 작업을 위해 약 2,000대의 AI 기반 로봇을 배포했습니다. 또한 2023년에 Walmart는 온라인 식료품 배달을 위해 구매한 품목을 가져오기 위해 자율 카트를 사용하는 Alphabot을 활용한 맞춤형 보관 및 검색 시스템에서 운영되는 두 번째 MFC(Market Fulfillment Center)를 출시했습니다.

소매 시장의 인공 지능 지역 분석:

북미 지역에서 미국은 인공 지능 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 다양한 분야의 비즈니스 애플리케이션을 위한 소매 기술 인텔리전스입니다. 이 지역은 월마트, 아마존 등 세계 주요 소매업체의 본거지입니다. 이러한 최고의 소매업체들은 비즈니스를 원활하게 하기 위해 소매 기술에 혁신적인 인공지능을 채택하는 데 앞장서고 있습니다. 예를 들어, 2022년 11월에는 Amazon의 최신 지능형 로봇 장치인 Sparrow가 공개되었습니다. Amazon에 따르면 Sparrow는 개별 제품을 포장하기 전에 이동하여 주문 처리 속도를 높입니다. Amazon에 따르면 Sparrow는 재고에서 특정 품목을 인식하고 선택하고 처리할 수 있는 창고의 최초 로봇입니다. 제조업체에 따르면 Sparrow는 컴퓨터 비전과 인공 지능(AI)을 활용하여 수백만 개의 제품을 인식하고 관리하는 산업용 로봇 공학의 최첨단 기술이 크게 향상되었습니다.

소매 시장의 인공 지능 주요 플레이어 분석:

소매 시장 분석의 인공 지능은 DataRobot, Inc.와 같은 플레이어로 구성됩니다. IBM; 오픈AI; 마이크로소프트; 아마존; Google; 데이터이쿠; 영업; 바이두; SAP는 보고서에 소개된 소매 시장의 주요 인공 지능 플레이어 중 하나입니다.

소매 시장의 인공 지능 최근 개발:

 

인수합병과 같은 무기 및 유기 전략은 소매 시장의 인공 지능 기업에서 많이 채택하고 있습니다. 최근 몇 가지 주요 시장 발전 상황은 다음과 같습니다.

  • 2023년 9월 Amazon은 공급업체가 제품 설명을 작성할 수 있도록 지원하기 위해 소매 시장에 생성 인공 지능을 도입했습니다. Amazon 판매자는 새로운 생성 AI 기능 덕분에 더 자세하고 흥미로운 제품 설명, 이름, 목록 기능을 더 쉽게 작성할 수 있습니다. 이러한 새로운 기능이 추가됨에 따라 공급업체는 신제품을 더 빠르고 쉽게 나열하고 현재 목록을 개선하여 구매자가 구매할 때 더 많은 확신을 가질 수 있게 됩니다.
  • 2023년 6월, Carrefour는 ChatGPT 기술을 기반으로 세 가지 최첨단 기술 솔루션 구현: carrefour.fr의 쇼핑 보조 로봇, 웹 사이트의 Carrefour 브랜드 제품에 대한 제품 설명 시트, 구매 프로세스 지원. OpenAI의 기반 기술, 특히 GPT-4는 이러한 솔루션의 기반을 구성합니다.
  • 2023년 6월 Microsoft는 인공 지능(AI)을 기반으로 하는 새로운 Bing 및 Edge 쇼핑 기능을 공개했습니다. 고객이 "자신있게" 쇼핑하고 비용을 절약할 수 있도록 지원합니다. AI의 강력한 기능을 활용하는 새로운 기능은 사용자가 한 곳에서 편리한 위치에서 정보를 찾고, 연구를 수행하고, 구매를 완료할 수 있도록 지원합니다.
  • 2023년 1월, 고객에게 더욱 원활한 온라인 쇼핑 환경을 제공하고 판매자가 매장 내 재고를 관리할 수 있도록 돕기 위해 Google Cloud에서는 업그레이드된 새 AI 기능 4가지를 출시합니다.
Report Coverage
Report Coverage

Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends

Segment Covered
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Regional Scope
Regional Scope

North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America

Country Scope
Country Scope

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to country scope.

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.

  1. 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.

  1. 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:

Research Methodology

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.

  1. 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.

  1. 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.

Your data will never be shared with third parties, however, we may send you information from time to time about our products that may be of interest to you. By submitting your details, you agree to be contacted by us. You may contact us at any time to opt-out.

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