Artificial Intelligence in Retail Market Dynamics 2021-2031
[Informe de investigación] Se espera que el tamaño del mercado de inteligencia artificial en el comercio minorista crezca de 6,59 mil millones de dólares en 2022 a 52,45 mil millones de dólares en 2030; se estima que crecerá a una tasa compuesta anual del 29,6% entre 2022 y 2030.
Perspectiva del analista:
La industria minorista está cambiando como resultado de la inteligencia artificial (IA). Los minoristas pueden usar inteligencia artificial (IA) para interactuar con sus clientes y administrar sus negocios de manera más efectiva, desde utilizar visión por computadora para modificar promociones en tiempo real hasta utilizar aprendizaje automático para la gestión de inventario. Las empresas minoristas deben dar máxima prioridad a los beneficios y la productividad si quieren competir en el mercado global actual. Para asegurar el éxito y mantener una ventaja sobre los rivales, se requieren acciones rápidas y efectivas. La inteligencia artificial (IA) puede mejorar las operaciones minoristas al aumentar los ingresos y simplificar los procedimientos administrativos. La IA allana el camino para que las empresas adopten opciones "inteligentes" de dotación de personal y reabastecimiento que ahorren costos de mano de obra y suministros, ayuden a evitar situaciones de falta de existencias e impulsen las ventas. Las posiciones minoristas cambiarán como resultado de la IA, lo que mejorará la eficiencia corporativa. Las empresas minoristas están más interesadas en aprender cómo la inteligencia artificial está cambiando el sector a medida que se desarrolla la tecnología.
Por ejemplo, según un informe de 2023 de la Federación Nacional de Minoristas, recientemente, Levi Strauss & ; Co. declaró que utilizaría modelos creados por IA personalizada. Puma y American Eagle afirmaron estar empleando inteligencia artificial para el seguimiento de inventario y el estilo personalizado del consumidor, respectivamente. Para ofrecer formas corporales más diferentes, Levi's tiene la intención de utilizar IA para ayudar con sus modelos. La empresa informó a la NRF que explorará un proyecto "limitado y regulado" en Levi.com a finales de este año utilizando modelos generados por IA para "aprender más y ver si podemos mejorar toda la experiencia del consumidor". afirma que alrededor del 60-70% de los minoristas desconocen dónde se encuentran los artículos en su cadena de suministro, no pueden seguir los artículos mientras se mueven entre las tiendas. Incluso las organizaciones más tecnológicamente competentes todavía tienen un montón de enormes, enormes Esto significa el potencial de la aplicación de la inteligencia artificial en el mercado minorista.
Inteligencia artificial en el mercado minorista:
El sector minorista cambia constantemente en respuesta a la demanda de los consumidores y los avances tecnológicos. La inteligencia artificial ayuda a los minoristas a mejorar sus operaciones de varias maneras, incluido el pronóstico de la demanda y las recomendaciones, a medida que la industria minorista pasa del ladrillo -y-mortero al comercio electrónico al omnicanal. El principal ejemplo en la industria minorista donde la IA se utiliza ampliamente es la previsión de la demanda, las recomendaciones, la tecnología sin cajero, la gestión de inventario y el análisis de la opinión del cliente, entre otros. Los minoristas recurren cada vez más a la IA para obtener una ventaja mediante el control de costos y la comprensión de cómo los clientes interactúan con sus productos. La previsión de la demanda es uno de los usos más utilizados de la IA en la industria minorista. Para gestionar la cadena de suministro, optimizar los niveles de inventario y evitar rebajas, los minoristas primero deben comprender qué clientes quieren productos concretos y dónde los quieren. Por ejemplo, Nike gastó 110 millones de dólares en una startup de inteligencia artificial llamada Celect en 2021 para ayudarla a analizar mejor la demanda de los consumidores en tiempo real y posicionar los suministros necesarios.
Las marcas ahora tienen la capacidad de hacer que cada transacción de compra sea relevante y agradable a través de la personalización. En realidad, en el entorno minorista actual, las experiencias de compra individualizadas son cruciales para el compromiso, la retención y la lealtad del cliente. Dado que la IA proporciona experiencias sin fricciones que dejan a los clientes satisfechos de haber realizado la compra correcta, la personalización también está ligada a mayores tasas de conversión y ventas de productos. Por ejemplo, según el informe de Salesforce de 2016, si una empresa no personaliza sus comunicaciones con ellos, es probable que el 52% de los clientes transfieran marcas. Los clientes que están conectados hoy anticipan actualizaciones minoristas más rápidas. De hecho, el 69% de los consumidores dicen que anticipan encontrar nuevos productos ya sea que compren en persona o en línea. Cada vez que un cliente visita una empresa en línea, la inteligencia artificial puede analizar su historial de navegación para ofrecerle automáticamente nuevas opciones de productos. Esto evita que los consumidores se cansen de ver los mismos productos y ayuda a generar compras impulsivas, especialmente en dispositivos móviles.
Perspectivas estratégicas
Inteligencia artificial en el impulsor del mercado minorista:
Aumento de la preferencia por las compras personalizadas para impulsar el crecimiento de Inteligencia artificial en el mercado minorista
Los consumidores se benefician de la IA. Los chatbots pueden ayudar a los compradores a navegar rápidamente por la tienda y recibir recomendaciones de productos personalizadas. Los minoristas ahora cuentan con métodos nuevos y creativos para interactuar con los clientes, optimizar las operaciones e impulsar las ventas gracias a la creciente prevalencia de la tecnología de inteligencia artificial en el sector. Para estimar la demanda y gestionar los niveles de inventario, los algoritmos pueden examinar elementos que incluyen datos de ventas anteriores, patrones climáticos y tendencias de las redes sociales. En conjunto, este estudio puede ayudar a los comerciantes a reducir el desperdicio, evitar problemas de existencias y aumentar sus ganancias. Los minoristas pueden enviar mensajes de marketing dirigidos y personalizados mediante el uso de IA para evaluar los datos de los clientes, como el historial de compras y los hábitos de navegación. Esto no sólo hace que las comunicaciones de marketing sean más pertinentes, sino que también puede mejorar toda la experiencia del cliente. Uno de los usos más importantes de la inteligencia artificial en el mercado minorista para los consumidores es su capacidad de marketing personalizado. En el sector minorista, la personalización se ha convertido en un factor crítico de éxito. Por ejemplo, Stylitics, un importante proveedor de soluciones de estilismo y comercialización digital impulsadas por inteligencia artificial, está ayudando a los minoristas a superar esta dificultad y mantenerse a la vanguardia. La plataforma Stylitics utiliza datos de los consumidores y algoritmos de aprendizaje automático para ofrecer sugerencias altamente personalizadas a los clientes. En más de 50 mil millones de sesiones de compras cada año, su sistema hace recomendaciones de conjuntos y paquetes, y para 2022, habrá aumentado los ingresos de los consumidores en más de 4 mil millones de dólares y vendido 200 millones de productos adicionales.
Inteligencia artificial en el mercado minorista segmentario Análisis:
Basado en la aplicación, la Inteligencia Artificial en el Mercado Minorista se segmenta en análisis predictivo, monitoreo visual en la tienda y monitoreo visual en la tienda. vigilancia, gestión de relaciones con los clientes, previsión de mercado, gestión de inventarios y otros. La gestión de inventario tiene la mayor participación de mercado en el mercado y también está creciendo con la tasa de crecimiento más alta. La inteligencia artificial puede automatizar el proceso de gestión y seguimiento del inventario, lo que ayuda al minorista a mantener un stock óptimo. Esto está impulsando principalmente el crecimiento del segmento. Las herramientas de inteligencia artificial también son capaces de analizar todos los factores internos y externos que afectan el éxito de la planificación, el almacenamiento y la entrega del inventario. El resultado final es una disminución de los errores en la gestión de inventario, lo que ayuda a una empresa a reducir gastos y mejorar la satisfacción del cliente. Debido a su capacidad para evaluar datos y anticipar las tendencias de la demanda, los robots también son más eficaces desde el punto de vista operativo. También ofrecen más eficiencia en términos de tiempo dedicado a cada acción y eliminan la posibilidad de error humano. Los robots impulsados por IA exigen costos operativos más bajos que el trabajo humano desde una perspectiva financiera. A diferencia de los empleados humanos que exigen salarios y beneficios mensuales, estas máquinas solo necesitan un cargo único de adquisición y tarifas de mantenimiento de rutina. Por ejemplo, según un artículo de MIT Technological Review de 2021, Knapp ha implementado alrededor de 2000 robots impulsados por inteligencia artificial para operaciones de almacenamiento. También en 2023, Walmart lanzó su segundo Market Fulfilment Center (MFC), que se ejecuta en un sistema de almacenamiento y recuperación personalizado que utiliza Alphabot, que emplea carritos autónomos para buscar artículos comprados para la entrega de comestibles en línea.
Análisis regional del mercado minorista de inteligencia artificial:
En la región de América del Norte, EE. UU. está invirtiendo fuertemente en el desarrollo del sector artificial. Inteligencia en tecnología minorista para aplicaciones comerciales en diversos sectores. La región alberga las principales empresas minoristas del mundo, incluidas Walmart y Amazon. Estas importantes empresas minoristas están en primera línea en la adopción de inteligencia artificial innovadora en tecnología minorista para que sus negocios sean fluidos. Por ejemplo, en noviembre de 2022 se presentó Sparrow, el dispositivo robótico inteligente más nuevo de Amazon. Según Amazon, Sparrow acelera el proceso de cumplimiento moviendo productos individuales antes de envolverlos. Según Amazon, Sparrow es el primer robot en sus almacenes que puede reconocer, seleccionar y manipular artículos específicos de su inventario. Sparrow, según el fabricante, es una mejora significativa en la tecnología de vanguardia de la robótica industrial, que utiliza visión por computadora e inteligencia artificial (IA) para reconocer y administrar millones de productos.
Inteligencia artificial en el mercado minorista Análisis de jugadores clave:
El análisis del mercado de Inteligencia artificial en el comercio minorista consta de actores como DataRobot, Inc.; IBM; OpenAI; Microsoft; Amazonas; Google; Dataiku; Fuerza de ventas; Baidu; SAP se encuentra entre los actores clave del mercado de inteligencia artificial en el comercio minorista perfilados en el informe.
Inteligencia artificial en el mercado minorista Desarrollos recientes:
Las estrategias inorgánicas y orgánicas, como fusiones y adquisiciones, son altamente adoptadas por las empresas en el mercado de Inteligencia Artificial en el Comercio Minorista. A continuación se enumeran algunos desarrollos clave recientes del mercado:
- En septiembre de 2023, Amazon introdujo inteligencia artificial generativa en el mercado minorista para ayudar a los proveedores a crear descripciones de productos. A los vendedores de Amazon les resultará más fácil escribir descripciones de productos, nombres y características de listado más detallados e interesantes gracias a un nuevo conjunto de capacidades de IA generativa. Con la incorporación de estas nuevas funciones, los proveedores podrán publicar nuevos productos de forma más rápida y sencilla y mejorar sus listados actuales, lo que brindará a los compradores más seguridad al realizar compras.
- En junio de 2023, Carrefour será implementando tres soluciones tecnológicas de última generación basadas en la tecnología ChatGPT: un robot asistente de compra para carrefour.fr, fichas descriptivas de los productos de la marca Carrefour en su web y asistencia en los procesos de compra. La tecnología detrás de OpenAI, en particular GPT-4, constituye la base de estas soluciones.
- En junio de 2023, Microsoft presentó nuevas capacidades de compra de Bing y Edge impulsadas por inteligencia artificial (IA) que permiten a los clientes comprar y ahorrar dinero "con confianza". Utilizando el poder de la IA, las nuevas funciones ayudan a los usuarios a encontrar información, realizar investigaciones y completar compras, todo en una ubicación conveniente.
- En enero de 2023, para brindarles a los clientes una experiencia de compra en línea más fluida y ayudar a los comerciantes a administrar sus inventarios en las tiendas, Google Cloud lanzará cuatro capacidades de IA nuevas y mejoradas.
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
This text is related
to segments covered.
Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
This text is related
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.
- 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.
Get Free Sample For