Глобальный искусственный интеллект на розничном рынке оценивается как USD 10,48 Bn в 2024 году Ожидается, что он достигнет USD 73,02 Bn к 2031 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) 32% с 2024 по 2031 год.
Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии
Искусственный интеллект помогает розничным торговцам улучшать операции в ключевых областях, таких как мерчандайзинг и планирование цепочки поставок. Техника как машинное обучение глубокое обучение позволяет персонализировать рекомендации по продукту и прогнозную аналитику.
Ритейлеры внедряют решения на базе ИИ, такие как компьютерное зрение. чат-ботыи прогнозной аналитики для повышения качества обслуживания клиентов. Технологии искусственного интеллекта позволяют ритейлерам анализировать модели покупок и более точно прогнозировать спрос. Они также помогают снизить затраты на инвентаризацию и повысить эффективность цепочки поставок. Растущий спрос клиентов на персонализированный опыт еще больше побуждает ритейлеров внедрять ИИ в своих операциях.
Управление запасами и оптимизация цепочки поставок
Одним из ключевых факторов внедрения искусственного интеллекта в розничной торговле является потенциал, который он демонстрирует для оптимизации управления запасами и процессов цепочки поставок. Благодаря ИИ розничные торговцы теперь могут анализировать прошлые модели данных о продажах и использовать прогнозную аналитику для более точного прогнозирования тенденций потребительского спроса и поведения покупателей. Это помогает им планировать уровни запасов в соответствии с ожидаемыми продажами и избегать ситуаций нехватки запасов, а также избыточного запаса. При точном прогнозировании спроса ритейлеры экономят огромные расходы, связанные с хранением избыточных запасов, утилизацией непроданных предметов и упущенными возможностями продаж из-за запасов.
Приложения ИИ, такие как компьютерное зрение и алгоритмы машинного обучения, также позволяют розничным торговцам оптимизировать операции цепочки поставок от поиска до распределения. Такие инструменты, как отслеживание запасов с использованием распознавания изображений и прогнозной аналитики для пополнения, автоматически идентифицируют низкие запасы на полках и пополняют их до истечения срока службы. Это повышает доступность на полке и повышает удовлетворенность клиентов без необходимости ручной проверки. Аналогичным образом, прогнозы спроса в сочетании с оптимизацией транспортных маршрутов значительно снижают логистические затраты для ритейлеров. Системы теперь могут рассчитывать наиболее эффективные маршруты путем консолидации поставок и максимального использования грузоподъемности.
Получите действенные стратегии, чтобы победить конкурентов : Получите мгновенный доступ к отчету
Обнаружение мошенничества и безопасность
По мере распространения онлайн-покупок проблемы мошенничества с платежами и кражи личных данных также возросли в геометрической прогрессии. Традиционные, основанные на правилах и ручные методы обнаружения мошенничества больше не эффективны против развивающейся тактики изощренных мошенников. Это ключевая проблема для розничной торговли, где даже одна мошенническая сделка может подорвать доверие клиентов и прибыль. Передовые решения ИИ, использующие такие методы, как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети, становятся мощным оружием против мошенничества с платежами. Системы могут анализировать огромный объем данных транзакций, обнаруживать сложные шаблоны и обнаруживать даже тонкие аномалии, которые могут упустить аналитики.
Алгоритмы машинного обучения могут учитывать широкий спектр атрибутов клиента, а также параметры устройства для сравнения транзакции с известными профилями риска. Это помогает определить, является ли онлайн-запрос на покупку, возврат или обмен законным или потенциально мошенническим в режиме реального времени. Инструменты ИИ также способны непрерывно учиться на новых законных и мошеннических данных, чтобы повысить точность обнаружения с течением времени. Интегрированный с соответствующими мерами безопасности, ИИ значительно укрепляет передовую защиту для розничных торговцев и платежных шлюзов от финансовых краж и кражи личных данных в цифровую эпоху. Это защищает бизнес, а также повышает безопасность покупок для клиентов.
Ключевые выводы аналитика:
К основным факторам относится увеличение спроса на персонализированный опыт работы с клиентами и рост цифровых каналов розничной торговли. ИИ помогает розничным торговцам получить представление о предпочтениях клиентов, предлагая персонализированные рекомендации и целевые рекламные акции. Это повышает лояльность клиентов и ценность жизни. В настоящее время Северная Америка доминирует на розничном рынке искусственного интеллекта благодаря внедрению высоких технологий. Тем не менее, в Азиатско-Тихоокеанском регионе ожидается самый быстрый рост, а Индия и Китай станут прибыльными рынками.
В то время как ИИ дает возможность лучше понимать клиентов и автоматизировать задачи, ритейлеры сталкиваются с проблемами, связанными с конфиденциальностью данных и потенциальной потерей рабочих мест. Обеспокоенность клиентов безопасностью и конфиденциальностью данных может сдерживать внедрение технологий на основе ИИ. Ритейлеры должны обеспечить ответственное и прозрачное использование данных клиентов. Интеграция ИИ также требует значительных инвестиций и опыта. Нехватка квалифицированных специалистов для разработки, развертывания и обслуживания передовых систем ИИ создает препятствие. Кроме того, автоматизация повторяющихся рабочих мест с помощью ИИ может снизить потребность в определенных рабочих местах на складах и в магазинах.
Однако ожидается, что ИИ также создаст новые типы рабочих мест, требующих передовых технических и мягких навыков. Преодолев ограничения на конфиденциальность данных, инвестиции и нехватку навыков, ритейлеры могут раскрыть истинный потенциал ИИ для цифровизации операций, улучшения обслуживания клиентов и увеличения доходов.
Проблемы рынка: отсутствие стандартизации и взаимодействия
Одной из основных проблем, с которыми в настоящее время сталкивается глобальный искусственный интеллект на розничном рынке, является отсутствие стандартизации и функциональной совместимости. Существует несколько платформ ИИ, таких как Microsoft Azure AI, Amazon SageMaker, IBM Watson и т. д., и решения, доступные на рынке различными поставщиками, однако они часто используют различные алгоритмы, стандарты, интеграции, форматы данных и API, что затрудняет для ритейлеров беспрепятственное принятие и интеграцию нескольких решений ИИ вместе. Розничные торговцы сталкиваются с серьезными проблемами при изучении различных поставщиков и решений ИИ из-за отсутствия общих стандартов и точек интеграции. Это еще больше ограничивает масштабы внедрения приложений на основе ИИ и интеграции с другими ИТ-системами в розничной экосистеме. Для полного раскрытия потенциала рынка крайне необходима разработка универсальных стандартов интеграции данных и совместимости платформ. Поставщики должны работать вместе, чтобы установить общие протоколы, форматы данных и интерфейсы, которые позволяют решениям безопасно общаться и работать в тандеме друг с другом. Принятие стандартизированных API-интерфейсов позволит шире применять ИИ, упрощая процесс интеграции для ритейлеров.
Интеграция с Интернетом вещей (IoT) и Big Data
Одна из основных возможностей для глобального искусственного интеллекта на розничном рынке заключается в более глубокой интеграции ИИ с устройствами Интернета вещей (IoT) и инструментами анализа больших данных. Розничные торговцы все чаще используют датчики IoT для сбора информации о клиентах в режиме реального времени и оперативной информации из физических мест хранения. ИИ имеет возможность анализировать огромные объемы данных из этих развертываний IoT и транзакций с клиентами для создания ценных шаблонов. Объединяя ИИ с потоками данных IoT и большими данными, ритейлеры могут получить беспрецедентную видимость поведения потребителей, предсказать тенденции спроса, оптимизировать инвентарь, рекомендовать персонализированные предложения и улучшить общий опыт покупок. ИИ в сочетании с IoT также позволяет создавать новые области, такие как предиктивное техническое обслуживание оборудования магазина, передовые операции на базе компьютерного зрения и управление складом на основе дронов. Слияние этих технологий станет ключевым драйвером инноваций и роста розничного рынка ИИ в ближайшие годы.
Откройте для себя сегменты с высоким доходом и проложите к ним путь : Получите мгновенный доступ к отчету
Insights By Technology - Сегмент машинного обучения доминирует благодаря росту персонализированного опыта клиентов
По оценкам, в 2024 году сегмент машинного обучения будет занимать 48,7% рынка благодаря своей способности анализировать большие объемы данных клиентов. Алгоритмы машинного обучения могут сканировать шаблоны покупок, историю просмотров, обзоры продуктов и многое другое, чтобы получить глубокое понимание клиентов. С помощью этих идей машинное обучение дает персонализированные рекомендации и опыт продукта. Он понимает предпочтения клиентов, приоритеты и то, что они будут покупать дальше. Этот уровень персонализированного взаимодействия изменил опыт розничной торговли. Клиенты получают индивидуальные предложения для товаров, которые они действительно хотят, а не общие рекламные акции. Они чувствуют себя известными и ценимыми брендом. Машинное обучение также развивает понимание клиентов с течением времени, обеспечивая еще более индивидуальный опыт в будущих посещениях. Это постоянное улучшение поддерживает вовлеченность и лояльность клиентов к розничным торговцам, используя рекомендации машинного обучения.
Insights by Application - Сегмент персонализированных рекомендаций, ведущий рынок за счет повышения видимости и управления запасами
С точки зрения применения, сегмент персонализированных рекомендаций, по оценкам, займет 31,5% рынка в 2024 году. Тем не менее, управление запасами быстро растет из-за его важности. Обработка естественного языка (NLP) позволяет ритейлерам понять спецификации продукта, атрибуты и отношения. Эта информация обеспечивает критическую видимость запасов в сочетании с данными о продажах. NLP распознает, когда запасы находятся на низком уровне, и автоматически заказывает больше через интеграцию с системами цепочки поставок. Он определяет медленно движущиеся предметы и рекомендует корректировку цен или альтернативные варианты покупки. Из запасов предметы могут парализовать опыт клиентов и потерять продажи. NLP гарантирует, что розничные торговцы всегда имеют правильные продукты в нужных местах для удовлетворения потребностей клиентов. Технология оптимизирует пополнение, сокращает отходы и позволяет розничным торговцам реагировать на изменения в поведении потребителей.
Insights by End User - рост сегмента электронной коммерции, обусловленный внедрением цифровой трансформации
По оценкам, в 2024 году сегмент электронной коммерции будет владеть 57,8% акций благодаря своей полностью цифровой бизнес-модели. Тем не менее, обычные магазины все чаще используют ИИ, чтобы выжить в эту новую эпоху. Компьютерное зрение, установленное в физических магазинах, может обнаруживать уровни запасов, выполнять проверки соответствия цен в режиме реального времени и планограммы, чтобы полки были полностью заполнены правильно оцененными предметами. Он также предоставляет своевременные оповещения о разливах, низких уровнях и неуместных продуктах. Компьютерное зрение дает розничным торговцам тот же уровень видимости, что и гигантам электронной коммерции с помощью машинного обучения и НЛП. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) выполняет повторяющиеся административные задачи для снижения затрат. Решения ИИ позволяют розничным торговцам с физическими следами оптимизировать операции, улучшить опыт в магазине и эффективно конкурировать со своими онлайн-конкурентами. Принятие новых технологий стало критически важным для многоканальных ритейлеров для привлечения клиентов как онлайн, так и офлайн.
Например, в январе 2024 года Google Cloud, ведущий поставщик услуг облачных вычислений, запустил несколько новых технологий на базе искусственного интеллекта, чтобы помочь розничным торговцам персонализировать опыт онлайн-покупок, модернизировать операции и трансформировать развертывание технологий в магазине. В рамках этих инноваций Google Cloud расширила свою флагманскую технологию поиска для ритейлеров с большими возможностями языковой модели, позволяя покупателям легче находить и открывать продукты. Эти новые предложения направлены на предоставление розничным торговцам практических и мощных инструментов для стимулирования роста и развития клиентского опыта во все более конкурентном ландшафте.
Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии
Северная Америка зарекомендовала себя как доминирующий регион на мировом рынке искусственного интеллекта с долей 38,9% в 2024 году. Это может быть связано с крупными инвестициями крупных технологических компаний, таких как Microsoft, IBM, Nvidia, C3.ai и т. Д. Розничные компании, базирующиеся в США и Канаде, интегрируют технологии на основе ИИ в свою деятельность. Кроме того, наличие нескольких стартап-инкубаторов и ускорителей искусственного интеллекта в регионе способствовало инновациям.
Кроме того, ритейлеры в Северной Америке являются одними из первых пользователей ИИ во всем мире. Широко используются приложения вокруг прогнозной аналитики, прогнозирования спроса, обслуживания клиентов и динамического ценообразования. Продвижение внедрения технологий через правительственные инициативы также способствовало развитию искусственного интеллекта на розничном рынке в регионе. Высокий уровень располагаемого дохода предоставляет розничным торговцам широкие возможности для экспериментов с персонализированным и индивидуальным опытом покупок на основе ИИ. Это значительно повысило спрос.
Азиатско-Тихоокеанский регион стал самым быстрорастущим рынком искусственного интеллекта в розничной торговле. Быстрая цифровизация розничного сектора и растущее проникновение интернета и смартфонов стимулируют рост регионов. В таких странах, как Китай, Индия и Япония, находится огромная потребительская база, которая очень восприимчива к инновационным технологиям с поддержкой ИИ.
Согласно анализу SAP SE с 2020 года, Китай обеспечил 23,4% инвестиций в ИИ в своей торговле и розничной торговле. SAP SE, мировой лидер в области корпоративного прикладного программного обеспечения, предлагает инновационные решения, которые помогают предприятиям трансформировать свою деятельность и эффективно использовать технологии.
Электронная коммерция процветает в регионе, что побудило ритейлеров развернуть ИИ для таких приложений, как рекомендации по продуктам, автоматизация процессов и оптимизация цепочки поставок. Отечественные игроки активно сосредотачиваются на развитии собственных возможностей ИИ, чтобы получить конкурентное преимущество в эту цифровую эпоху.
Искусственный интеллект в отчете о розничном рынке
Отчетное покрытие | Подробности | ||
---|---|---|---|
Базовый год: | 2023 год | Размер рынка в 2024 году: | US$ 10,48 млрд. |
Исторические данные для: | 2019-2023 годы | Прогнозный период: | 2024-2031 гг. |
Прогнозный период 2024-2031 гг.: | 32% | 2031 Прогноз ценности: | $ 73,02 млрд. |
География охватывает: |
| ||
Сегменты охватываются: |
| ||
Компании охвачены: | Adobe, Alibaba Group, Amazon Web Services (AWS), Apple, Appier, Ceconomy, Edeka, Foot Locker, Home Depot, IBM, Kroger, Lemon AI, Lowe’s, Microsoft и NIKE | ||
Драйверы роста: |
| ||
Ограничения и вызовы: |
|
Раскройте макросы и микроэлементы, проверенные по более чем 75 параметрам, Получите мгновенный доступ к отчету
* Определение: Глобальный искусственный интеллект на розничном рынке относится к использованию технологий искусственного интеллекта в розничной торговле по всему миру. Он включает в себя внедрение решений и услуг на основе ИИ в различных розничных операциях, таких как веб-сайты электронной коммерции, управление цепочками поставок и логистикой, управление взаимоотношениями с клиентами, управление запасами и магазинами. Эти технологии ИИ помогают розничным торговцам повысить операционную эффективность, повысить качество обслуживания клиентов, продвигать персонализированные маркетинговые и товарные рекомендации, обеспечивать прогнозную аналитику, оптимизировать сети цепочки поставок и облегчать управление запасами.
Поделиться
Об авторе
Ankur Rai
Анкур Рай — консультант по исследованиям с более чем 5-летним опытом работы с консалтинговыми и синдицированными отчетами в различных секторах. Он управляет проектами по консалтингу и исследованию рынка, сосредоточенными на стратегии выхода на рынок, анализе возможностей, конкурентной среде, оценке и прогнозировании размера рынка. Он также консультирует клиентов по выявлению и использованию абсолютных возможностей для проникновения на неосвоенные рынки.
Не хватает удобства чтения отчетов на местном языке? Найдите нужный вам язык:
Измените свою стратегию с помощью эксклюзивные отчеты о тенденциях :
Часто задаваемые вопросы
Присоединяйтесь к тысячам компаний по всему миру, стремящихся к making the Excellent Business Solutions.
Просмотреть всех наших клиентов