리테일 시장에서의 인공 지능 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2025-2032) 분석

리테일 시장에서의 인공 지능 크기와 추세

2025년 글로벌 소매업 인공지능 시장 규모는 138.6억 달러로 추정되며 2032년에는 978.3억 달러에 달할 것으로 예상되며, 2025년부터 2032년까지 32%의 연평균 성장률 (CAGR)을 보일 것으로 전망됩니다.

이 보고서에 대해 자세히 알아보려면: 무료 샘플 다운로드

인공지능은 머천다이징 및 공급망 계획과 같은 주요 영역에서 리테일러의 운영 개선을 돕고 있습니다. 머신러닝과 딥러닝과 같은 기술을 통해 개인화된 상품 추천과 예측 분석이 가능해졌습니다.

리테일러들은 고객 경험을 향상시키기 위해 컴퓨터 비전, 챗봇, 예측 분석과 같은 AI 기반 솔루션을 배포하고 있습니다. AI 기술을 통해 리테일러는 쇼핑 패턴을 분석하고 수요를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 또한 재고 비용을 절감하고 공급망 효율성을 개선하는 데도 도움을 주고 있습니다. 개인화된 경험에 대한 고객의 요구가 증가함에 따라 리테일러들은 운영 전반에 걸쳐 대규모로 AI를 도입하고 있습니다.

재고 관리 및 공급망 최적화

리테일 업계에서 인공지능을 도입하는 주요 동인 중 하나는 재고 관리 및 공급망 프로세스를 최적화할 수 있다는 잠재력입니다. 이제 소매업체는 인공지능을 통해 과거 판매 데이터 패턴을 분석하고 예측 분석을 사용하여 소비자 수요 동향과 구매 행동을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 예상 판매량에 따라 재고 수준을 계획하고 품절 및 과잉 재고 상황을 방지할 수 있습니다. 정확한 수요 예측을 통해 리테일러는 과잉 재고 보유, 미판매 상품 폐기, 품절로 인한 판매 기회 손실과 관련된 막대한 비용을 절감할 수 있습니다.

또한 컴퓨터 비전 및 머신러닝 알고리즘과 같은 AI 애플리케이션을 통해 소매업체는 소싱부터 유통까지 공급망 운영을 최적화할 수 있습니다. 이미지 인식을 이용한 재고 추적 및 보충을 위한 예측 분석과 같은 도구는 진열대의 재고가 부족한 품목을 자동으로 식별하고 품절되기 전에 보충합니다. 이를 통해 수동으로 확인할 필요 없이 진열대 가용성이 향상되고 고객 만족도가 향상됩니다. 마찬가지로, 수요 예측과 운송 경로 최적화가 결합되어 소매업체의 물류 비용이 크게 절감되고 있습니다. 이제 시스템은 배송을 통합하고 트럭 용량 활용도를 극대화하여 가장 효율적인 경로를 계산할 수 있습니다.

이 보고서에 대해 자세히 알아보세요, 무료 샘플 다운로드

기술별 인사이트 - 개인화된 고객 경험의 증가로 머신 러닝 부문이 우위를 점하고 있습니다.

기술 측면에서 머신 러닝 부문은 대량의 고객 데이터를 분석할 수 있는 능력으로 인해 2025년에 49.2%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 구매 패턴, 검색 기록, 제품 리뷰 등을 스캔하여 심층적인 고객 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 머신러닝은 개인화된 상품 추천과 경험을 제공합니다. 머신러닝은 고객의 선호도, 우선순위, 다음에 구매할 가능성이 높은 상품을 이해합니다. 이러한 수준의 개인화된 참여는 리테일 경험을 변화시켰습니다. 고객은 일반적인 프로모션이 아닌 자신이 진정으로 원하는 상품에 대한 맞춤형 제안을 받게 됩니다. 고객은 브랜드에 대한 인지도와 가치를 느끼게 됩니다. 또한 머신러닝은 시간이 지남에 따라 고객에 대한 이해를 발전시켜 향후 재방문 시 더욱 맞춤화된 경험을 제공합니다. 이러한 지속적인 개선을 통해 머신러닝의 추천 기능을 활용하는 리테일러는 고객의 참여와 충성도를 유지할 수 있습니다.

애플리케이션별 인사이트 - 인벤토리 가시성 및 관리를 강화하여 시장을 선도하는 개인화된 추천 세그먼트

애플리케이션 측면에서 개인화된 추천 부문은 2025년에 32%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 그러나 재고 관리는 그 중요성으로 인해 빠르게 성장하고 있습니다. 자연어 처리(NLP)를 통해 소매업체는 제품 사양, 속성 및 관계를 이해할 수 있습니다. 이 정보는 판매 데이터와 결합하면 중요한 재고 가시성을 제공합니다. NLP는 공급망 시스템과의 통합을 통해 재고가 부족할 때를 인식하고 자동으로 추가 주문을 합니다. 판매 속도가 느린 품목을 식별하고 가격 조정 또는 대체 구매 옵션을 추천합니다. 품절 품목은 고객 경험을 마비시키고 매출 손실을 초래할 수 있습니다. NLP는 소매업체가 항상 올바른 제품을 적재적소에 배치하여 고객 수요를 충족할 수 있도록 지원합니다. 이 기술은 재고 보충을 간소화하고 낭비를 줄이며 소매업체가 소비자 행동의 변화에 대응할 수 있도록 합니다.

최종 사용자별 인사이트 - 디지털 트랜스포메이션 수용에 따른 이커머스 부문의 성장 주도

최종 사용자 측면에서 이커머스 부문은 완전한 디지털 비즈니스 모델로 인해 2025년에 58.3%의 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 그러나 오프라인 매장도 새로운 시대에 살아남기 위해 점점 더 AI를 활용하고 있습니다. 오프라인 매장에 설치된 컴퓨터 비전은 재고 수준을 감지하고 실시간 가격 및 플래노그램 준수 검사를 수행하여 정확한 가격의 상품으로 진열대를 가득 채울 수 있습니다. 또한 유출, 재고 부족, 잘못 배치된 제품에 대한 적시 알림을 제공합니다. 컴퓨터 비전은 오프라인 소매업체에 머신러닝과 NLP를 통해 이커머스 대기업이 누리는 것과 동일한 수준의 가시성을 제공합니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 반복적인 관리 작업을 실행하여 비용을 절감합니다. 오프라인 매장을 보유한 리테일러는 AI 솔루션을 통해 운영을 간소화하고 매장 내 경험을 향상시키며 온라인 경쟁업체와 효과적으로 경쟁할 수 있습니다. 멀티채널 리테일러가 온라인과 오프라인 모두에서 고객의 참여를 유도하기 위해서는 새로운 기술을 도입하는 것이 중요해졌습니다.

예를 들어, 2024년 1월, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 선도적인 제공업체인 Google Cloud는 소매업체가 온라인 쇼핑 경험을 개인화하고, 운영을 현대화하며, 매장 내 기술 출시를 혁신하는 데 도움이 되는 몇 가지 새로운 AI 기반 기술을 출시했습니다. 이러한 혁신의 일환으로 Google Cloud는 대규모 언어 모델 기능을 갖춘 리테일러용 플래그십 검색 기술을 강화하여 쇼핑객이 보다 쉽게 제품을 찾고 발견할 수 있도록 지원합니다. 이러한 새로운 서비스는 점점 더 경쟁이 치열해지는 환경에서 리테일러가 성장을 촉진하고 고객 경험을 발전시킬 수 있는 실용적이고 강력한 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다.

지역 통찰력

이 보고서에 대해 자세히 알아보려면: 무료 샘플 다운로드

북미는 2025년에 39.4%의 점유율을 차지할 것으로 예상되는 글로벌 리테일 인공지능 시장의 지배적인 지역으로 자리매김했습니다. 이는 미국과 캐나다에 본사를 둔 소매업체뿐만 아니라 Microsoft, IBM, Nvidia, C3.ai 등과 같은 주요 기술 기업들이 운영 전반에 걸쳐 AI 기반 기술을 통합하기 위해 막대한 투자를 하고 있기 때문일 수 있습니다. 또한, 이 지역에는 여러 AI 스타트업 인큐베이터와 액셀러레이터가 존재하여 혁신을 촉진하고 있습니다.

또한 북미 지역의 리테일러들은 전 세계적으로 AI를 가장 먼저 도입한 기업 중 하나입니다. 예측 분석, 수요 예측, 고객 서비스, 동적 가격 책정과 관련된 애플리케이션이 널리 사용되고 있습니다. 정부 이니셔티브를 통한 기술 도입 촉진도 이 지역 리테일 시장의 인공지능 도입을 촉진했습니다. 높은 가처분 소득 수준은 소매업체들에게 인공지능을 기반으로 한 개인화된 맞춤형 쇼핑 경험을 실험할 수 있는 풍부한 기회를 제공합니다. 이로 인해 수요가 크게 증가했습니다.

한편, 아시아 태평양 지역은 리테일 분야에서 인공지능이 가장 빠르게 성장하는 시장으로 부상하고 있습니다. 리테일 부문의 급속한 디지털화와 인터넷 및 스마트폰 보급률 증가가 이 지역의 성장을 견인하고 있습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가에는 혁신적인 AI 기반 기술을 적극 수용하는 대규모 소비자층이 있습니다.

SAP SE의 2020년 분석에 따르면, 중국은 상거래 및 소매업에서 23.9%의 AI 투자 비중을 차지했습니다. 엔터프라이즈 애플리케이션 소프트웨어 분야의 글로벌 리더인 SAP SE는 기업이 운영을 혁신하고 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

아태지역에서 전자상거래가 급성장하면서 소매업체들은 제품 추천, 프로세스 자동화, 공급망 최적화 등의 애플리케이션을 위해 AI를 도입하고 있습니다. 국내 기업들은 디지털 시대에 경쟁 우위를 확보하기 위해 사내 AI 역량 개발에 적극적으로 집중하고 있습니다.

시장 집중도 및 경쟁 환경

이 보고서에 대해 자세히 알아보세요, 무료 샘플 다운로드

사기 탐지 및 보안

온라인 쇼핑이 확산됨에 따라 결제 사기 및 신원 도용 문제도 기하급수적으로 증가했습니다. 기존의 규칙 기반 및 수동 사기 탐지 방식은 정교한 사기꾼들의 진화하는 수법에 더 이상 효과적이지 않습니다. 이는 단 한 건의 사기 거래로도 고객의 신뢰와 수익에 타격을 줄 수 있는 리테일 업계에 있어 매우 중요한 과제입니다. 머신러닝, 딥러닝, 신경망과 같은 기술을 적용한 고급 AI 솔루션이 결제 사기를 막을 수 있는 강력한 무기로 떠오르고 있습니다. 시스템은 방대한 양의 거래 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 감지하며 인간 분석가가 놓칠 수 있는 미묘한 이상 징후까지 찾아낼 수 있습니다.

머신러닝 알고리즘은 다양한 고객 속성과 디바이스 매개변수를 고려하여 거래를 알려진 위험 프로필과 비교할 수 있습니다. 이를 통해 온라인 구매, 반품 또는 교환 요청이 합법적인지 또는 사기일 가능성이 있는지 실시간으로 판단할 수 있습니다. 또한 AI 도구는 새로운 합법 및 사기 데이터를 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 탐지 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 적절한 보안 조치와 통합된 AI는 디지털 시대의 금융 및 신원 도용에 대한 리테일러와 결제 게이트웨이의 최전선 방어력을 크게 강화합니다. 이를 통해 비즈니스를 보호하고 고객의 안전한 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다.

애널리스트의 주요 시사점:

주요 동인으로는 개인화된 고객 경험에 대한 수요 증가와 디지털 리테일 채널의 성장을 들 수 있습니다. AI는 리테일러가 고객 선호도에 대한 인사이트를 확보하여 개인화된 추천과 타겟팅 프로모션을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이는 고객 충성도와 평생 가치를 향상시킵니다. 현재 북미는 높은 기술 채택률로 인해 리테일 시장의 인공지능을 주도하고 있습니다. 그러나 인도와 중국이 수익성 높은 시장으로 부상하면서 아시아 태평양 지역이 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

인공지능은 고객을 더 잘 이해하고 업무를 자동화할 수 있는 기회를 제공하지만, 소매업체들은 데이터 프라이버시 및 잠재적인 일자리 손실과 관련된 문제에 직면해 있습니다. 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 고객의 우려는 AI 기반 기술의 도입을 제한할 수 있습니다. 리테일러는 고객 데이터를 책임감 있고 투명하게 사용해야 합니다. 또한 AI를 통합하려면 상당한 투자와 전문성이 필요합니다. 고급 AI 시스템을 개발, 배포, 유지할 수 있는 숙련된 전문가가 부족하다는 점도 장애물입니다. 또한 AI를 통해 반복적인 업무를 자동화하면 창고와 매장에서 특정 사람의 일자리가 줄어들 수 있습니다.

그러나 AI는 고급 기술 및 소프트 스킬이 필요한 새로운 유형의 일자리도 창출할 것으로 예상됩니다. 데이터 프라이버시, 투자 및 기술 부족과 관련된 제약을 극복함으로써 소매업체는 운영을 디지털화하고 고객 서비스를 개선하며 매출을 증대할 수 있는 AI의 진정한 잠재력을 실현할 수 있습니다.

시장의 과제 - 표준화 및 상호운용성 부족

현재 글로벌 리테일 인공지능 시장이 직면한 주요 과제 중 하나는 표준화 및 상호운용성 부족입니다. 마이크로소프트 애저 AI, 아마존 세이지메이커, IBM 왓슨 등 여러 AI 플랫폼과 다양한 벤더의 솔루션이 시장에 출시되어 있지만 서로 다른 알고리즘, 표준, 통합, 데이터 형식, API를 사용하는 경우가 많아 유통업체들이 여러 AI 솔루션을 원활하게 도입하고 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 리테일러는 공통된 표준과 통합 포인트가 없기 때문에 다양한 AI 공급업체와 솔루션을 탐색하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 이는 AI 기반 애플리케이션의 도입 규모와 리테일 생태계의 다른 IT 시스템과의 통합을 더욱 제한합니다. 시장이 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 데이터 통합 및 플랫폼 상호운용성을 위한 범용 표준의 개발이 절실히 필요합니다. 공급업체들은 솔루션이 서로 안전하게 통신하고 함께 작동할 수 있는 공통 프로토콜, 데이터 형식 및 인터페이스를 구축하기 위해 협력해야 합니다. 표준화된 API를 채택하면 리테일러의 통합 프로세스를 간소화하여 AI를 더 폭넓게 적용할 수 있습니다.

기회 - 사물 인터넷(IoT) 및 빅 데이터와의 통합

글로벌 리테일 시장의 인공지능에 대한 주요 기회 중 하나는 AI와 사물인터넷(IoT) 디바이스 및 빅데이터 분석 도구의 긴밀한 통합에 있습니다. 리테일러들은 실제 매장에서 실시간 고객 인사이트와 운영 인텔리전스를 수집하기 위해 IoT 센서를 점점 더 많이 도입하고 있습니다. AI는 이러한 IoT 배포와 고객 거래에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 분석하여 가치 있는 패턴을 생성할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 소매업체는 AI와 IoT 데이터 스트림 및 빅데이터를 융합함으로써 소비자 행동에 대한 전례 없는 가시성을 확보하고, 수요 추세를 예측하고, 재고를 최적화하고, 개인화된 제안을 추천하고, 전반적인 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다. 또한 IoT와 결합된 AI는 매장 장비의 예측 유지보수, 첨단 컴퓨터 비전 기반 매장 운영, 드론 기반 창고 관리와 같은 새로운 영역을 가능하게 합니다. 이러한 기술의 결합은 향후 몇 년 동안 AI 리테일 시장의 혁신과 성장을 이끄는 핵심 동력이 될 것입니다.

시장 보고서 범위

시장 세분화

• 기술 인사이트별(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 머신 러닝
  • 자연어 처리(NLP)
  • 컴퓨터 비전
  • 로보틱 프로세스 자동화(RPA)
• 애플리케이션별 인사이트(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 개인화된 추천
  • 재고 관리
  • 고객 서비스 챗봇
  • 사기 탐지
  • 가격 최적화
• 최종 사용자 인사이트별(매출, 미화 10억 달러, 2020~2032년)
  • 이커머스
  • 오프라인 매장
  • 도매업체
• 지역별 인사이트(매출, USD Bn, 2020 - 2032년)
  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
  • 라틴 아메리카
    • 브라질
    • 아르헨티나
    • 멕시코
    • 기타 라틴 아메리카
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 스페인
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 러시아
    • 기타 유럽
  • 아시아 태평양
    • 중국
    • 인도
    • 일본
    • 호주
    • 대한민국
    • ASEAN
    • 기타 아시아 태평양 지역
  • 중동
    • GCC 국가
    • 이스라엘
    • 기타 중동 국가
  • 아프리카
    • 남아프리카 공화국
    • 북아프리카
    • 중앙 아프리카
• 주요 플레이어 인사이트
  • Adobe
  • 알리바바 그룹
  • 아마존 웹 서비스(AWS)
  • Apple
  • Appier
  • Ceconomy
  • Edeka
  • 풋 라커
  • 홈 디포
  • IBM
  • Kroger
  • Lemon AI
  • Lowe's
  • Microsoft
  • NIKE