Artificial Intelligence in Retail Market Dynamics 2021-2031
[Forschungsbericht] Die Größe des Marktes für künstliche Intelligenz im Einzelhandel wird voraussichtlich von 6,59 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 52,45 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen; Von 2022 bis 2030 wird ein durchschnittliches jährliches Wachstum von 29,6 % erwartet.
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 effektiver zu führen, von der Nutzung von Computer Vision zur Änderung von Werbeaktionen in Echtzeit bis hin zur Nutzung von maschinellem Lernen für die Bestandsverwaltung. Gewinn und Produktivität müssen für Einzelhandelsunternehmen oberste Priorität haben, wenn sie im aktuellen globalen Markt bestehen wollen. Um den Erfolg zu sichern und einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz zu wahren, ist schnelles und effektives Handeln erforderlich. Künstliche Intelligenz (KI) kann den Einzelhandelsbetrieb verbessern, indem sie den Umsatz steigert und Verwaltungsabläufe rationalisiert. KI ebnet den Weg für Unternehmen, „intelligente“ Personalbesetzungs- und Nachschuboptionen einzuführen, die Arbeits- und Lieferkosten sparen, dazu beitragen, Fehlbestände zu vermeiden und den Umsatz zu 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 Weiterentwicklung verändert.
Laut einem Bericht der National Retail Federation aus dem Jahr 2023 beispielsweise haben Levi Strauss & ; Co. erklärte, dass es Modelle verwenden werde, die durch maßgeschneiderte KI erstellt wurden. Puma und American Eagle gaben beide an, KI zur Bestandsverfolgung bzw. zur individuellen Kundengestaltung einzusetzen. Um mehr verschiedene Körperformen anzubieten, beabsichtigt Levi's, KI zur Unterstützung seiner Modelle einzusetzen. Das Unternehmen teilte NRF mit, dass es später in diesem Jahr ein „begrenztes, reguliertes“ Projekt auf Levi.com mit KI-generierten Modellen untersuchen werde, um „mehr zu erfahren und zu sehen, ob wir das gesamte Verbrauchererlebnis verbessern können“. Auch der Verband gibt an, dass etwa 60–70 % der Einzelhändler nicht wissen, wo sich die Artikel in ihrer Lieferkette befinden, und dass sie nicht in der Lage sind, die Artikel zu verfolgen, während sie sich zwischen den Filialen bewegen. Selbst die technologisch versiertesten Unternehmen verfügen immer noch über eine Menge riesiger Mengen Herausforderungen. Dies zeigt das Potenzial der Anwendung künstlicher Intelligenz im Einzelhandelsmarkt.
Überblick über künstliche Intelligenz im Einzelhandelsmarkt:
Der Einzelhandelssektor verändert sich ständig als Reaktion auf die Verbrauchernachfrage und den technologischen Fortschritt. Künstliche Intelligenz unterstützt Einzelhändler dabei, ihre Abläufe auf verschiedene Weise zu verbessern, einschließlich Nachfrageprognosen und Empfehlungen, während der Einzelhandel vom stationären Handel übergeht -und-Mörtel über E-Commerce bis hin zu Omnichannel. Die wichtigsten Beispiele in der Einzelhandelsbranche, in denen KI in großem Umfang eingesetzt wird, sind unter anderem Bedarfsprognosen, Empfehlungen, kassenlose Technologie, Bestandsverwaltung und Kundenstimmungsanalysen. Einzelhändler setzen zunehmend auf KI, um durch Kostenkontrolle und Verständnis dafür, wie Kunden mit ihren Produkten interagieren, einen Vorsprung zu erzielen. Die Nachfrageprognose ist einer der am häufigsten genutzten Einsatzmöglichkeiten von KI im Einzelhandel. Um die Lieferkette zu verwalten, Lagerbestände zu optimieren und Preisnachlässe zu verhindern, müssen Einzelhändler zunächst verstehen, welche Kunden bestimmte Produkte wünschen und wo sie diese haben möchten. Beispielsweise gab Nike im Jahr 2021 110 Millionen US-Dollar für ein KI-Startup namens Celect aus, um es dabei zu unterstützen, die Verbrauchernachfrage in Echtzeit besser zu analysieren und die erforderlichen Vorräte zu positionieren.
Marken haben dies jetzt getan die Möglichkeit, jede Einkaufstransaktion durch individuelle Anpassung relevant und angenehm zu gestalten. Tatsächlich sind im heutigen Einzelhandelsumfeld individuelle Einkaufserlebnisse entscheidend für die Kundenbindung, -bindung und -treue. Da KI reibungslose Erlebnisse bietet, die den Kunden immer wieder die Gewissheit geben, dass sie den richtigen Kauf getätigt haben, ist die Personalisierung auch mit höheren Konversionsraten und Produktverkäufen verbunden. Laut dem Salesforce-Bericht 2016 werden beispielsweise 52 % der Kunden Marken übertragen, wenn ein Unternehmen seine Kommunikation mit ihnen nicht personalisiert. Kunden, die heute vernetzt sind, erwarten schnellere Einzelhandelsaktualisierungen. Tatsächlich sagen 69 % der Verbraucher, dass sie erwarten, 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 beim Betrachten derselben Produkte müde werden, und hilft, Impulskäufe anzuregen, insbesondere auf Mobilgeräten.
Strategische Einblicke
Künstliche Intelligenz im Einzelhandelsmarkttreiber:
Steigende Präferenz für personalisiertes Einkaufen, um das Wachstum voranzutreiben Künstliche Intelligenz im Einzelhandel
Verbraucher profitieren von KI. Chatbots können Käufer dabei unterstützen, sich schnell im Geschäft zurechtzufinden und maßgeschneiderte Produktempfehlungen zu erhalten. Dank der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologie in der Branche verfügen Einzelhändler jetzt 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, könnten Algorithmen Elemente wie vergangene Verkaufsdaten, Wettermuster und Social-Media-Trends untersuchen. Insgesamt kann diese Studie Händlern dabei helfen, Verschwendung zu reduzieren, Lagerprobleme zu vermeiden und ihre Gewinne zu steigern. Einzelhändler können gezielte und individuelle Marketingbotschaften versenden, indem sie KI nutzen, um Kundendaten wie Kaufhistorie und Surfgewohnheiten auszuwerten. Dies macht die Marketingkommunikation nicht nur relevanter, sondern kann auch das gesamte Kundenerlebnis verbessern. Eine der wichtigsten Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz im Einzelhandel für Verbraucher ist ihre Fähigkeit für maßgeschneidertes Marketing. Im Einzelhandel hat sich die Personalisierung zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor entwickelt. Einzelhändler werden beispielsweise 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 maschinelle Lernalgorithmen, um Kunden hochgradig individuelle Vorschläge zu unterbreiten. Bei mehr als 50 Milliarden Shopping-Sitzungen pro Jahr gibt das System Outfit- und Bundle-Empfehlungen und bis 2022 wird das Verbrauchereinkommen um mehr als 4 Milliarden US-Dollar gesteigert und weitere 200 Millionen Produkte verkauft.
Künstliche Intelligenz im Einzelhandelsmarkt segmental Analyse:
Basierend auf der Anwendung ist der Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel in prädiktive Analyse, visuelle Überwachung im Geschäft und Überwachung unterteilt. Überwachung, Kundenbeziehungsmanagement, Marktprognosen, Bestandsverwaltung und andere. Die Bestandsverwaltung hält den größten Marktanteil und wächst auch mit der höchsten Wachstumsrate. Künstliche Intelligenz kann den Bestandsverfolgungs- und -verwaltungsprozess automatisieren und so den Einzelhändler dabei unterstützen, einen optimalen Lagerbestand aufrechtzuerhalten. Dies treibt vor allem das Wachstum des Segments voran. KI-Tools sind außerdem in der Lage, alle internen und externen Faktoren zu 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 zu antizipieren, sind Roboter auch aus betrieblicher Sicht effektiver. Sie bieten außerdem eine höhere Effizienz im Hinblick auf den Zeitaufwand für jede Aktion und verringern das Risiko menschlicher Fehler. Aus finanzieller Sicht verursachen KI-gesteuerte Roboter geringere Betriebskosten als menschliche Arbeit. Im Gegensatz zu menschlichen Mitarbeitern, die ein monatliches Gehalt und Sozialleistungen verlangen, fallen für diese Maschinen lediglich eine einmalige Anschaffungsgebühr und routinemäßige Wartungsgebühren an. Laut einem MIT Technological Review-Artikel aus dem Jahr 2021 hat Knapp beispielsweise etwa 2.000 KI-betriebene Roboter für Lagervorgänge eingesetzt. Ebenfalls im Jahr 2023 hat Walmart sein zweites Market Fulfillment Center (MFC) eröffnet, das auf einem benutzerdefinierten Lager- und Bereitstellungssystem mit Alphabot läuft, das autonome Einkaufswagen einsetzt, um gekaufte Artikel für die Online-Lebensmittellieferung abzuholen.
Künstliche Intelligenz im Einzelhandelsmarkt – regionale Analyse:
In der Region Nordamerika investieren die USA stark in die Entwicklung künstlicher Intelligenz Intelligenz in der Einzelhandelstechnologie für Geschäftsanwendungen in verschiedenen Branchen. Die Region ist die Heimat der größten Einzelhandelsunternehmen der Welt, darunter Walmart und Amazon. Diese Top-Einzelhandelsunternehmen stehen an vorderster Front bei der Einführung innovativer künstlicher Intelligenz in der Einzelhandelstechnologie, um ihr Geschäft reibungslos zu gestalten. Im November 2022 wurde beispielsweise Sparrow, Amazons neuestes intelligentes Robotergerät, vorgestellt. Laut Amazon beschleunigt Sparrow den Fulfillment-Prozess, indem einzelne Produkte vor dem Verpacken verschoben werden. Laut Amazon ist Sparrow der erste Roboter in seinen Lagern, der bestimmte Artikel aus seinem Lagerbestand erkennen, kommissionieren und handhaben kann. Sparrow ist laut Hersteller eine deutliche Verbesserung der Spitzentechnologie der Industrierobotik, die Computer Vision und künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Millionen von Produkten zu erkennen und zu verwalten.
Künstliche Intelligenz im Einzelhandelsmarkt – Hauptakteuranalyse:
Die Marktanalyse für künstliche Intelligenz im Einzelhandel besteht aus Akteuren wie DataRobot, Inc.; IBM; OpenAI; Microsoft; Amazonas; Google; Dataiku; Zwangsversteigerung; Baidu; SAP gehört zu den wichtigsten Akteuren im Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel, die im Bericht vorgestellt werden.
Jüngste Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz im Einzelhandelsmarkt:
Anorganische und organische Strategien wie Fusionen und Übernahmen werden von Unternehmen im Markt für künstliche Intelligenz im Einzelhandel stark angenommen. Nachfolgend sind einige wichtige Marktentwicklungen aufgeführt:
- Im September 2023 hat Amazon generative künstliche Intelligenz im Einzelhandel eingeführt, um Anbieter bei der Erstellung von Produktbeschreibungen zu unterstützen. Dank neuer generativer KI-Funktionen wird es Amazon-Verkäufern leichter fallen, detailliertere und interessantere Produktbeschreibungen, Namen und Angebotsfunktionen zu verfassen. Durch die Hinzufügung dieser neuen Funktionen können Verkäufer neue Produkte schneller und einfacher auflisten und ihre aktuellen Angebote verbessern, was Käufern mehr Sicherheit beim Kauf gibt.
- Im Juni 2023 ist Carrefour Implementierung von drei hochmodernen technologischen Lösungen auf Basis der ChatGPT-Technologie: ein Einkaufsassistent-Roboter für carrefour.fr, Produktbeschreibungsblätter für Produkte der Marke Carrefour auf der Website und Unterstützung bei Kaufprozessen. Die Technologie hinter OpenAI, insbesondere GPT-4, bildet die Grundlage dieser Lösungen.
- Im Juni 2023 hat Microsoft neue Bing- und Edge-Shopping-Funktionen vorgestellt, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren ermöglichen es Kunden, „zuversichtlich“ 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 im Geschäft zu helfen, veröffentlicht Google Cloud im Januar 2023 vier neue und verbesserte KI-Funktionen.
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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