[연구보고서] 소매업 인공지능 시장 규모는 2022년 65.9억 달러에서 2031년 524.5억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2022년에서 2031년 사이에 연평균 성장률 29.6%로 성장할 것으로 추산됩니다.
분석가 관점:
소매 산업은 인공지능(AI)의 결과로 변화하고 있습니다. 소매업체는 컴퓨터 비전을 활용하여 프로모션을 실시간으로 수정하는 것부터 기계 학습을 활용하여 재고를 관리하는 것까지, 인공지능(AI)을 사용하여 고객과 소통하고 사업을 보다 효과적으로 운영할 수 있습니다. 소매 기업은 현재의 글로벌 시장에서 경쟁하고자 한다면 이익과 생산성을 최우선으로 여겨야 합니다. 성공을 확보하고 경쟁자에 비해 우위를 점하려면 신속하고 효과적인 조치가 필요합니다. 인공지능(AI)은 수익을 늘리고 행정 절차를 간소화하여 소매 운영을 개선할 수 있습니다. AI는 기업이 노동력과 공급 비용을 절감하고, 재고 부족 상황을 피하고, 매출을 늘리는 "스마트" 인력 및 보충 선택을 채택할 수 있는 길을 열어줍니다. AI의 결과로 소매 위치가 바뀌어 기업의 효율성이 향상됩니다. 소매 기업은 기술이 발전함에 따라 인공지능이 이 부문을 어떻게 변화시키고 있는지 배우는 데 더 관심이 많습니다.
예를 들어, National Retail Federation의 2023 보고서에 따르면, Levi Strauss & Co.는 최근 맞춤형 AI가 만든 모델을 사용할 것이라고 선언했습니다. Puma와 American Eagle은 모두 재고 추적과 맞춤형 소비자 스타일링에 AI를 사용한다고 주장했습니다. Levi's는 더 다양한 체형을 제공하기 위해 AI를 사용하여 모델을 지원할 계획입니다. 이 회사는 NRF에 올해 말에 Levi.com에서 AI가 생성한 모델을 사용하여 "제한적이고 규제된" 프로젝트를 탐색하여 "더 많이 배우고 전체 소비자 경험을 개선할 수 있는지 확인할 것"이라고 알렸습니다. 또한, 이 연합은 약 60~70%의 소매업체가 공급망에서 물건이 어디에 있는지 알지 못하고, 매장 간을 이동할 때 품목을 따라갈 수 없다고 말합니다. 기술적으로 가장 능숙한 조직조차도 여전히 엄청나고 엄청난 과제를 안고 있습니다. 이는 소매 시장에서 인공 지능을 적용하는 데 잠재력이 있음을 의미합니다.
소매 시장 개요의 인공 지능:
소매업 부문은 소비자 수요와 기술 발전에 대응하여 끊임없이 변화하고 있습니다. 인공 지능은 소매업이 오프라인에서 전자 상거래, 옴니채널로 전환함에 따라 수요 예측 및 권장 사항을 포함하여 여러 가지 방법으로 소매업체의 운영을 개선하는 데 도움이 됩니다. AI가 광범위하게 사용되는 소매업 전반의 주요 사례는 수요 예측, 권장 사항, 계산원 없는 기술, 재고 관리 및 고객 감정 분석 등입니다. 소매업체는 비용 통제와 고객과 제품의 상호 작용 방식을 이해하여 우위를 점하기 위해 점점 더 AI를 찾고 있습니다. 수요 예측은 소매업에서 가장 자주 사용되는 AI 활용 사례 중 하나입니다. 공급망을 관리하고, 재고 수준을 최적화하고, 마크다운을 방지하기 위해 소매업체는 먼저 어떤 고객이 특정 제품을 원하는지, 어디에 원하는지 이해해야 합니다. 예를 들어, Nike는 2021년에 Celect라는 AI 스타트업에 1억 1,000만 달러를 투자하여 실시간으로 소비자 수요를 더 잘 분석하고 필요한 물품을 배치하는 데 도움을 받았습니다.
브랜드는 이제 사용자 정의를 통해 모든 구매 거래를 관련성 있고 즐겁게 만들 수 있는 능력을 갖추었습니다. 사실, 오늘날의 소매 환경에서 개인화된 쇼핑 경험은 고객 참여, 유지 및 충성도에 매우 중요합니다. AI는 고객이 올바른 구매를 했다는 만족감을 주는 매끄러운 경험을 반복적으로 제공하므로 개인화는 더 높은 전환율과 제품 판매와도 관련이 있습니다. 예를 들어, Salesforce 2016 보고서에 따르면, 기업이 고객과의 커뮤니케이션을 개인화하지 않는 경우 고객의 52%가 브랜드를 이전할 가능성이 높습니다. 오늘날 연결된 고객은 더 빠른 소매 업데이트를 기대합니다. 실제로 소비자의 69%는 직접 쇼핑하든 온라인에서 쇼핑하든 새로운 제품을 찾을 것으로 예상한다고 말합니다. 고객이 온라인 비즈니스를 방문할 때마다 인공 지능은 검색 기록을 분석하여 자동으로 새로운 제품 옵션을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 소비자가 동일한 제품을 보는 데 지치지 않고 특히 모바일 기기에서 충동 구매를 유발하는 데 도움이 됩니다.
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소매 시장 드라이버의 인공 지능:
소매 시장에서 인공 지능 성장을 촉진하는 개인화된 쇼핑에 대한 선호도 증가
소비자는 AI로부터 이익을 얻습니다. 챗봇은 쇼핑객이 매장을 빠르게 탐색하고 맞춤형 제품 추천을 받는 데 도움을 줄 수 있습니다. 소매업체는 이제 이 부문에서 AI 기술이 널리 보급됨에 따라 고객과 상호 작용하고 운영을 간소화하며 매출을 늘릴 수 있는 새롭고 창의적인 방법을 갖게 되었습니다. 수요를 추정하고 재고 수준을 관리하기 위해 알고리즘은 과거 판매 데이터, 날씨 패턴, 소셜 미디어 트렌드를 포함한 요소를 조사할 수 있습니다. 전반적으로 이 연구는 상인이 낭비를 줄이고 재고 문제를 피하고 수익을 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다. 소매업체는 AI를 사용하여 구매 내역 및 검색 습관과 같은 고객 데이터를 평가하여 타겟팅되고 맞춤화된 마케팅 메시지를 보낼 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 커뮤니케이션이 더욱 적절해질 뿐만 아니라 전체 고객 경험을 향상시킬 수도 있습니다. 소비자를 위한 소매 시장에서 인공 지능의 가장 중요한 용도 중 하나는 맞춤형 마케팅 능력입니다. 소매 부문에서 개인화가 중요한 성공 요인으로 부상했습니다. 예를 들어, 소매업체는 AI 기반 디지털 머천다이징 및 스타일링 솔루션의 최고 공급업체인 Stylitics의 도움을 받아 이러한 어려움을 극복하고 최첨단을 유지하도록 돕고 있습니다. Stylitics 플랫폼은 소비자 데이터와 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 고객에게 고도로 맞춤화된 제안을 제공합니다. 매년 500억 건 이상의 쇼핑 세션에서 해당 시스템은 의상과 번들을 추천하며, 2022년까지 소비자 소득을 40억 달러 이상 늘리고 2억 개의 추가 제품을 판매할 예정입니다.
소매 시장 세분화 분석의 인공 지능:
응용 프로그램을 기준으로 소매 시장의 인공 지능은 예측 분석, 매장 내 시각적 모니터링 및 감시, 고객 관계 관리 , 시장 예측, 재고 관리 등으로 세분화됩니다. 재고 관리가 시장에서 주요 시장 점유율을 차지하고 있으며 가장 높은 성장률로 성장하고 있습니다. 인공 지능은 재고 추적 및 관리 프로세스를 자동화할 수 있으며, 이를 통해 소매업체가 최적의 재고를 유지할 수 있습니다. 이는 주로 세그먼트 성장을 주도합니다. AI 도구는 또한 재고가 얼마나 성공적으로 계획, 비축 및 배송되는지에 영향을 미치는 모든 내부 및 외부 요인을 분석할 수 있습니다. 최종 결과는 재고 관리 오류가 감소하여 비즈니스가 비용을 절감하고 고객 만족도를 개선하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 평가하고 수요 추세를 예측할 수 있는 능력으로 인해 로봇은 운영 측면에서도 더 효과적입니다. 또한 각 작업에 소요되는 시간 측면에서 더 많은 효율성을 제공하고 인적 오류 가능성을 제거합니다. AI로 구동되는 로봇은 재정적 관점에서 인간 노동보다 운영 비용이 낮습니다. 월급과 혜택을 요구하는 인간 직원과 달리 이러한 기계는 일회성 인수 비용과 정기적인 유지 관리 비용만 필요합니다. 예를 들어, 2021년 MIT Technological Review 기사에 따르면 Knapp은 보관 작업을 위해 약 2,000대의 AI 기반 로봇을 배치했습니다. 또한 2023년에 Walmart는 두 번째 Market Fulfillment Center(MFC)를 출시했는데, 이는 Alphabot을 활용한 맞춤형 보관 및 검색 시스템에서 운영되며, 자율 카트를 사용하여 온라인 식료품 배달을 위해 구매한 품목을 가져옵니다.
소매 시장 지역 분석의 인공 지능:
북미 지역에서 미국은 다양한 부문의 비즈니스 애플리케이션을 위한 리테일 기술에서 인공 지능을 개발하는 데 많은 투자를 하고 있습니다. 이 지역에는 월마트와 아마존을 포함한 세계 주요 리테일 기업이 있습니다. 이러한 최고의 리테일 기업은 비즈니스를 원활하게 하기 위해 리테일 기술에 혁신적인 인공 지능을 도입하는 최전선에 있습니다. 예를 들어, 2022년 11월, Amazon의 최신 지능형 로봇 장치인 Sparrow가 공개되었습니다. Amazon에 따르면 Sparrow는 포장되기 전에 개별 제품을 이동하여 이행 프로세스를 가속화합니다. Amazon에 따르면 Sparrow는 재고에서 특정 품목을 인식하고, 집어 올리고, 처리할 수 있는 창고 최초의 로봇입니다. 제조업체에 따르면 Sparrow는 컴퓨터 비전과 인공 지능(AI)을 활용하여 수백만 개의 제품을 인식하고 관리하는 산업용 로봇의 최첨단 기술을 크게 개선한 것입니다.
소매 시장의 인공 지능 지역 통찰력
Insight Partners의 분석가들은 예측 기간 동안 소매 시장에서 인공 지능에 영향을 미치는 지역적 추세와 요인을 철저히 설명했습니다. 이 섹션에서는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미 및 중미의 소매 시장에서 인공 지능 세그먼트와 지역에 대해서도 설명합니다.
- 소매 시장에서 인공지능을 위한 지역별 데이터 얻기
소매 시장 보고서 범위의 인공 지능
보고서 속성 | 세부 |
---|---|
2023년 시장 규모 | 85억 4천만 달러 |
2031년까지 시장 규모 | 679억 7천만 달러 |
글로벌 CAGR (2023-2031) | 29.60% |
역사적 데이터 | 2021-2022 |
예측 기간 | 2024-2031 |
다루는 세그먼트 | 제공함으로써
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포함된 지역 및 국가 | 북아메리카
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시장 선도 기업 및 주요 회사 프로필 |
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시장 참여자 밀도: 비즈니스 역학에 미치는 영향 이해
소매 시장에서의 인공지능 시장은 소비자 선호도의 변화, 기술 발전, 제품의 이점에 대한 인식 증가와 같은 요인으로 인해 최종 사용자 수요가 증가함에 따라 빠르게 성장하고 있습니다. 수요가 증가함에 따라 기업은 제품을 확장하고, 소비자의 요구를 충족하기 위해 혁신하고, 새로운 트렌드를 활용하여 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
시장 참여자 밀도는 특정 시장이나 산업 내에서 운영되는 회사나 기업의 분포를 말합니다. 주어진 시장 공간에 얼마나 많은 경쟁자(시장 참여자)가 존재하는지 그 규모나 총 시장 가치에 비해 나타냅니다.
소매 시장에서 인공지능을 활용하는 주요 기업은 다음과 같습니다.
- 센티언트 테크놀로지스 홀딩스 리미티드
- Manthan 소프트웨어 서비스 Pvt. 주식회사
- 포컬 시스템 주식회사
- 마이크로소프트 주식회사
- 비센제
면책 조항 : 위에 나열된 회사는 어떤 특별한 순서에 따라 순위가 매겨지지 않았습니다.
- 소매 시장의 인공 지능을 알아보십시오. 주요 주요 업체 개요
소매 시장의 인공 지능 주요 업체 분석:
소매업 분야의 인공 지능 시장 분석에는 DataRobot, Inc., IBM, OpenAI, Microsoft, Amazon, Google, Dataiku, Salesforce, Baidu, SAP 등의 기업이 보고서에 소개된 주요 소매업 분야의 인공 지능 기업으로 구성되어 있습니다.
소매 시장에서의 인공 지능 최근 개발:
합병 및 인수와 같은 무기적 및 유기적 전략은 소매 시장에서 인공 지능 분야에서 회사들이 많이 채택하고 있습니다. 최근 몇 가지 주요 시장 개발은 다음과 같습니다.
- 2023년 9월, Amazon은 판매자가 제품 설명을 작성하는 데 도움이 되는 생성적 인공 지능을 소매 시장에 도입했습니다. Amazon 판매자는 새로운 생성적 AI 기능 세트 덕분에 더 자세하고 흥미로운 제품 설명, 이름 및 목록 기능을 더 쉽게 작성할 수 있습니다. 이러한 새로운 기능이 추가됨에 따라 판매자는 새로운 제품을 더 빠르고 쉽게 나열하고 현재 목록을 개선하여 구매자가 구매할 때 더 많은 확신을 가질 수 있습니다.
- 2023년 6월, Carrefour는 ChatGPT 기술을 기반으로 한 최첨단 기술 솔루션 3가지를 구현합니다. carrefour.fr용 쇼핑 도우미 로봇, 웹사이트에 있는 Carrefour 브랜드 제품에 대한 제품 설명 시트, 구매 프로세스 지원입니다. OpenAI의 기반 기술, 특히 GPT-4는 이러한 솔루션의 기반을 구성합니다.
- 2023년 6월, Microsoft는 고객이 "자신감 있게" 쇼핑하고 돈을 절약할 수 있도록 하는 인공 지능(AI)으로 구동되는 새로운 Bing 및 Edge 쇼핑 기능을 공개했습니다. AI의 힘을 활용하여 새로운 기능은 사용자가 정보를 찾고, 조사를 수행하고, 구매를 모두 한곳에서 편리하게 완료하도록 지원합니다.
- 2023년 1월, 고객에게 보다 원활한 온라인 쇼핑 경험을 제공하고 상인이 매장 재고를 관리할 수 있도록 하기 위해 Google Cloud는 4가지의 새롭고 업그레이드된 AI 기능을 출시합니다.
- 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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to segments covered.
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.