[Forschungsbericht] Der Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel soll von 6,59 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 52,45 Milliarden US-Dollar im Jahr 2031 wachsen; von 2022 bis 2031 wird mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 29,6 % gerechnet.
Analystenperspektive:
Der Einzelhandel verändert sich durch künstliche Intelligenz (KI). Einzelhändler können künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um mit ihren Kunden in Kontakt zu treten und ihre Geschäfte effizienter zu führen, von der Nutzung von Computer Vision zur Anpassung von Werbeaktionen in Echtzeit bis hin zur Nutzung von maschinellem Lernen für die Bestandsverwaltung. Gewinn und Produktivität müssen in Einzelhandelsunternehmen oberste Priorität haben, wenn sie auf dem aktuellen globalen Markt wettbewerbsfähig sein wollen. Um Erfolg zu sichern und einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz zu behalten, sind schnelle und effektive Maßnahmen erforderlich. Künstliche Intelligenz (KI) kann den Einzelhandelsbetrieb verbessern, indem sie den Umsatz steigert und Verwaltungsabläufe rationalisiert. KI ebnet Unternehmen den Weg, „intelligente“ Personal- und Nachschubentscheidungen zu treffen, die Arbeits- und Versorgungskosten sparen, Lagerbestände vermeiden und den Umsatz steigern. Die Positionen im Einzelhandel werden sich durch KI verändern und die Unternehmenseffizienz verbessern. Einzelhandelsunternehmen sind mehr daran interessiert zu erfahren, wie künstliche Intelligenz den Sektor im Zuge der technologischen Entwicklung verändert.
Laut einem Bericht der National Retail Federation aus dem Jahr 2023 erklärte Levi Strauss & Co. beispielsweise kürzlich, dass es Modelle verwenden werde, die von maßgeschneiderter KI erstellt wurden. Puma und American Eagle gaben beide an, KI für die Bestandsverfolgung bzw. für maßgeschneiderte Verbraucherstylings einzusetzen. Um mehr unterschiedliche Körperformen anzubieten, beabsichtigt Levi's, KI zur Unterstützung seiner Modelle einzusetzen. Das Unternehmen teilte NRF mit, dass es später in diesem Jahr mit einem „begrenzten, regulierten“ Projekt auf Levi.com die Verwendung von KI-generierten Modellen testen werde, um „mehr zu erfahren und zu sehen, ob wir das gesamte Verbrauchererlebnis verbessern können“. Außerdem gibt der Verband an, dass etwa 60–70 % der Einzelhändler nicht wissen, wo sich die Dinge in ihrer Lieferkette befinden, und dass sie nicht in der Lage sind, Artikel zu verfolgen, wenn sie zwischen Geschäften transportiert werden. Selbst die technologisch versiertesten Organisationen stehen noch vor einer Menge enormer, enormer Herausforderungen. Dies zeigt das Potenzial der Anwendung künstlicher Intelligenz im Einzelhandelsmarkt.
Künstliche Intelligenz im Einzelhandel – Marktübersicht:
Der Einzelhandelssektor verändert sich ständig als Reaktion auf die Verbrauchernachfrage und den technologischen Fortschritt. Künstliche Intelligenz unterstützt Einzelhändler dabei, ihre Betriebsabläufe auf verschiedene Weise zu verbessern, einschließlich Nachfrageprognosen und Empfehlungen, während der Einzelhandel vom stationären Handel über E-Commerce bis hin zu Omnichannel-Geschäften geht. Die wichtigsten Beispiele im Einzelhandel, in denen KI umfassend eingesetzt wird, sind unter anderem Nachfrageprognosen, Empfehlungen, kassenlose Technologie, Bestandsverwaltung und Kundenstimmungsanalyse. Einzelhändler setzen zunehmend auf KI, um sich durch Kostenkontrolle und das Verständnis der Interaktion der Kunden mit ihren Produkten einen Vorteil zu verschaffen. Die Nachfrageprognose ist eine der am häufigsten genutzten Anwendungen von KI im Einzelhandel. Um die Lieferkette zu verwalten, Lagerbestände zu optimieren und Preisnachlässe zu vermeiden, müssen Einzelhändler zunächst verstehen, welche Kunden bestimmte Produkte wollen und wo sie sie haben wollen. So gab Nike im Jahr 2021 beispielsweise 110 Millionen US-Dollar für ein KI-Startup namens Celect aus, um die Verbrauchernachfrage in Echtzeit besser analysieren und die notwendigen Vorräte bereitstellen zu können.
Marken haben heute die Möglichkeit, jede Kauftransaktion durch Personalisierung relevant und angenehm zu gestalten. Tatsächlich sind im heutigen Einzelhandelsumfeld individualisierte Einkaufserlebnisse für Kundenbindung, Kundenbindung und Loyalität von entscheidender Bedeutung. Da KI reibungslose Erlebnisse bietet, die Kunden immer wieder zufrieden stellen, dass sie den richtigen Kauf getätigt haben, ist Personalisierung auch mit höheren Konversionsraten und Produktverkäufen verbunden. Laut einem Salesforce-Bericht von 2016 wechseln beispielsweise 52 % der Kunden wahrscheinlich die Marke, wenn ein Unternehmen seine Kommunikation mit ihnen nicht personalisiert. Kunden, die heute vernetzt sind, erwarten schnellere Einzelhandelsaktualisierungen. Tatsächlich sagen 69 % der Verbraucher, dass sie damit rechnen, neue Produkte zu finden, egal ob sie persönlich oder online einkaufen. Jedes Mal, wenn ein Kunde ein Online-Geschäft besucht, kann künstliche Intelligenz seinen Browserverlauf analysieren, um ihm automatisch neue Produktoptionen anzubieten. Dies verhindert, dass Verbraucher es leid werden, immer dieselben Produkte anzusehen, und trägt dazu bei, Impulskäufe auszulösen, insbesondere auf Mobilgeräten.
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Künstliche Intelligenz im Einzelhandelsmarkt: Strategische Einblicke
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Künstliche Intelligenz im Einzelhandel – Markttreiber:
Zunehmende Präferenz für personalisiertes Einkaufen treibt das Wachstum künstlicher Intelligenz im Einzelhandelsmarkt voran
Verbraucher profitieren von KI. Chatbots können Käufern dabei helfen, sich schnell im Geschäft zurechtzufinden und maßgeschneiderte Produktempfehlungen zu erhalten. Dank der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologie in der Branche verfügen Einzelhändler nun über neue und kreative Methoden, um mit Kunden zu interagieren, Abläufe zu rationalisieren und den Umsatz zu steigern. Um die Nachfrage abzuschätzen und Lagerbestände zu verwalten, können Algorithmen Elemente wie vergangene Verkaufsdaten, Wettermuster und Social-Media-Trends untersuchen. Insgesamt kann diese Studie Händlern dabei helfen, Abfall zu reduzieren, Lagerprobleme zu vermeiden und ihre Gewinne zu steigern. Einzelhändler können gezielte und maßgeschneiderte Marketingbotschaften versenden, indem sie KI verwenden, um Kundendaten wie Kaufhistorie und Surfgewohnheiten auszuwerten. Dies macht Marketingkommunikation nicht nur relevanter, sondern kann auch das gesamte Kundenerlebnis verbessern. Eine der wichtigsten Anwendungen künstlicher Intelligenz im Einzelhandel für Verbraucher ist ihre Fähigkeit zum maßgeschneiderten Marketing. Im Einzelhandel hat sich die Personalisierung als entscheidender Erfolgsfaktor herausgestellt. Beispielsweise werden Einzelhändler von Stylitics, einem führenden Anbieter von KI-gestützten digitalen Merchandising- und Styling-Lösungen, dabei unterstützt, diese Schwierigkeit zu überwinden und auf dem neuesten Stand zu bleiben. Die Stylitics-Plattform nutzt Verbraucherdaten und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Kunden hochgradig individuelle Vorschläge zu unterbreiten. In mehr als 50 Milliarden Einkaufssitzungen pro Jahr macht das System Outfit- und Paketempfehlungen und wird bis 2022 die Verbrauchereinnahmen um mehr als 4 Milliarden US-Dollar steigern und 200 Millionen zusätzliche Produkte verkaufen.
Künstliche Intelligenz im Einzelhandel – Marktsegmentanalyse:
Basierend auf der Anwendung ist der Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel in prädiktive Analysen, visuelle Überwachung und Überwachung im Geschäft, Kundenbeziehungsmanagement , Marktprognosen, Bestandsverwaltung und andere unterteilt. Die Bestandsverwaltung hält den größten Marktanteil auf dem Markt und wächst auch mit der höchsten Wachstumsrate. Künstliche Intelligenz kann den Prozess der Bestandsverfolgung und -verwaltung automatisieren, was dem Einzelhändler hilft, optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten. Dies treibt in erster Linie das Wachstum des Segments voran. KI-Tools können auch alle internen und externen Faktoren analysieren, die sich darauf auswirken, wie erfolgreich der Bestand geplant, gelagert und geliefert wird. Das Endergebnis ist eine Verringerung der Fehler bei der Bestandsverwaltung, was einem Unternehmen hilft, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten auszuwerten und Nachfragetrends vorherzusehen, sind Roboter auch aus betrieblicher Sicht effektiver. Sie bieten auch mehr Effizienz in Bezug auf den Zeitaufwand für jede Aktion und eliminieren die Möglichkeit menschlicher Fehler. Aus finanzieller Sicht verursachen KI-gesteuerte Roboter geringere Betriebskosten als menschliche Arbeitskräfte. Im Gegensatz zu menschlichen Mitarbeitern, die ein monatliches Gehalt und Sozialleistungen verlangen, fallen für diese Maschinen nur eine einmalige Anschaffungsgebühr und regelmäßige Wartungsgebühren an. Laut einem Artikel der MIT Technological Review aus dem Jahr 2021 hat Knapp beispielsweise etwa 2.000 KI-gesteuerte Roboter für Lagervorgänge eingesetzt. Ebenfalls im Jahr 2023 hat Walmart sein zweites Market Fulfillment Center (MFC) in Betrieb genommen, das auf einem benutzerdefinierten Lager- und Abrufsystem mit Alphabot basiert, das autonome Karren verwendet, um Artikel abzuholen, die für die Online-Lebensmittellieferung gekauft wurden.
Künstliche Intelligenz im Einzelhandel – regionale Marktanalyse:
In der Region Nordamerika investieren die USA stark in die Entwicklung künstlicher Intelligenz in Einzelhandelstechnologie für Geschäftsanwendungen in verschiedenen Sektoren. Die Region ist die Heimat großer Einzelhandelsunternehmen der Welt, darunter Walmart und Amazon. Diese Top-Einzelhandelsunternehmen stehen an vorderster Front bei der Einführung innovativer künstlicher Intelligenz in Einzelhandelstechnologie, um ihr Geschäft reibungslos zu gestalten. So wurde beispielsweise im November 2022 Sparrow, Amazons neuestes intelligentes Robotergerät, vorgestellt. Laut Amazon beschleunigt Sparrow den Erfüllungsprozess, indem es einzelne Produkte bewegt, bevor sie verpackt werden. Laut Amazon ist Sparrow der erste Roboter in seinen Lagern, der bestimmte Artikel aus seinem Bestand erkennen, auswählen und handhaben kann. Sparrow ist laut Hersteller eine deutliche Verbesserung der Spitzentechnologie der Industrierobotik und nutzt Computervision und künstliche Intelligenz (KI), um Millionen von Produkten zu erkennen und zu verwalten.
Künstliche Intelligenz im Einzelhandel – regionale Einblicke
Die regionalen Trends und Faktoren, die den Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel während des gesamten Prognosezeitraums beeinflussen, wurden von den Analysten von Insight Partners ausführlich erläutert. In diesem Abschnitt werden auch Marktsegmente und Geografien für künstliche Intelligenz im Einzelhandel in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, im Nahen Osten und Afrika sowie in Süd- und Mittelamerika erörtert.
- Erhalten Sie regionalspezifische Daten zur künstlichen Intelligenz im Einzelhandelsmarkt
Umfang des Marktberichts „Künstliche Intelligenz im Einzelhandel“
| Berichtsattribut | Details |
|---|---|
| Marktgröße im Jahr 2023 | 8,54 Milliarden US-Dollar |
| Marktgröße bis 2031 | 67,97 Milliarden US-Dollar |
| Globale CAGR (2023 - 2031) | 29,60 % |
| Historische Daten | 2021-2022 |
| Prognosezeitraum | 2024–2031 |
| Abgedeckte Segmente | Durch das Angebot
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| Abgedeckte Regionen und Länder | Nordamerika
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| Marktführer und wichtige Unternehmensprofile |
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Marktteilnehmerdichte: Der Einfluss auf die Geschäftsdynamik
Der Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel wächst rasant. Dies wird durch die steigende Nachfrage der Endnutzer aufgrund von Faktoren wie sich entwickelnden Verbraucherpräferenzen, technologischen Fortschritten und einem größeren Bewusstsein für die Vorteile des Produkts vorangetrieben. Mit der steigenden Nachfrage erweitern Unternehmen ihr Angebot, entwickeln Innovationen, um die Bedürfnisse der Verbraucher zu erfüllen, und nutzen neue Trends, was das Marktwachstum weiter ankurbelt.
Die Marktteilnehmerdichte bezieht sich auf die Verteilung der Firmen oder Unternehmen, die in einem bestimmten Markt oder einer bestimmten Branche tätig sind. Sie gibt an, wie viele Wettbewerber (Marktteilnehmer) in einem bestimmten Marktraum im Verhältnis zu seiner Größe oder seinem gesamten Marktwert präsent sind.
Die wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel tätig sind, sind:
- Sentient Technologies Holdings Limited
- Manthan Software Services Pvt. Ltd
- Focal Systems Inc
- Microsoft Corporation
- ViSenze
Haftungsausschluss : Die oben aufgeführten Unternehmen sind nicht in einer bestimmten Reihenfolge aufgeführt.
- Überblick über die wichtigsten Akteure auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel
Künstliche Intelligenz im Einzelhandel – Marktschlüsselakteursanalyse:
Die Marktanalyse für künstliche Intelligenz im Einzelhandel umfasst Akteure wie DataRobot, Inc.; IBM; OpenAI; Microsoft; Amazon; Google; Dataiku; Salesforce; Baidu; SAP gehören zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel, die im Bericht vorgestellt werden.
Künstliche Intelligenz im Einzelhandel – aktuelle Entwicklungen:
Anorganische und organische Strategien wie Fusionen und Übernahmen werden von Unternehmen im Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel häufig eingesetzt. Nachfolgend sind einige aktuelle wichtige Marktentwicklungen aufgeführt:
- Im September 2023 hat Amazon generative künstliche Intelligenz im Einzelhandel eingeführt, um Verkäufer bei der Erstellung von Produktbeschreibungen zu unterstützen. Dank einer Reihe neuer generativer KI-Funktionen fällt es Amazon-Verkäufern leichter, detailliertere und interessantere Produktbeschreibungen, -namen und -listenfunktionen zu verfassen. Mit diesen neuen Funktionen können Verkäufer neue Produkte schneller und einfacher auflisten und ihre aktuellen Listen verbessern, was den Käufern mehr Sicherheit beim Kauf gibt.
- Im Juni 2023 implementiert Carrefour drei hochmoderne technologische Lösungen auf Basis der ChatGPT-Technologie: einen Einkaufsassistenten-Roboter für carrefour.fr, Produktbeschreibungsblätter für Produkte der Marke Carrefour auf seiner Website und Unterstützung bei Einkaufsprozessen. Die Technologie hinter OpenAI, insbesondere GPT-4, bildet die Grundlage dieser Lösungen.
- Im Juni 2023 hat Microsoft neue Einkaufsfunktionen für Bing und Edge vorgestellt, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren und es Kunden ermöglichen, „mit Vertrauen“ einzukaufen und Geld zu sparen. Die neuen Funktionen nutzen die Leistungsfähigkeit der KI und unterstützen Benutzer dabei, Informationen zu finden, Recherchen durchzuführen und Einkäufe an einem praktischen Ort abzuschließen.
- Um Kunden ein nahtloseres Online-Einkaufserlebnis zu bieten und Händlern bei der Verwaltung ihrer Lagerbestände in den Geschäften zu helfen, veröffentlicht Google Cloud im Januar 2023 vier neue und verbesserte KI-Funktionen.
- Historical Analysis (2 Years), Base Year, Forecast (7 Years) with CAGR
- PEST and SWOT Analysis
- Market Size Value / Volume - Global, Regional, Country
- Industry and Competitive Landscape
- Excel Dataset
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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to country scope.
Trends and growth analysis reports related to Technology, Media and Telecommunications : READ MORE..
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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