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Betonungstyp (Online und Offline); Technologie [Machine Learning & Deep Learning und Natural Language Processing (NLP)]; Einsatz (On-Premises und Cloud); Anwendung (standortbasiertes Marketing, Marktprognosen, In-Store-Videoüberwachung, Werbung, Sonstige) und Region/Land
Der globale KI-Einzelhandelmarkt wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer signifikanten Rate von rund 32 % wachsen.KI in Geschäften verwendet KI und fortschrittliche Algorithmen, um zu verstehen, woran ein Kunde interessiert sein könnte, basierend auf Faktoren wie demografischen Daten, Social-Media-Verhalten und Kaufmustern. Mithilfe dieser Daten können sie das Einkaufserlebnis und den personalisierten Service sowohl online als auch in Geschäften weiter verbessern.
Die wachsende Akzeptanz von KI im Einzelhandel wird auf wachsende Internetnutzer und intelligente Geräte, ein wachsendes Bewusstsein für KI und Big Data & Analytics sowie staatliche Initiativen zur Digitalisierung zurückgeführt. Darüber hinaus tragen die Einführung der Multichannel- oder Omnichannel-Einzelhandelsstrategie, ungenutzte Möglichkeiten zur Steigerung der Verkaufseffizienz, die Forderungen der Unternehmen nach der Straffung des Geschäftsprozesses und die wachsende Notwendigkeit, die Endbenutzererfahrung zu verbessern und die Marktdynamik zu nutzen, ebenfalls zum Wachstum der globalen künstlichen Intelligenz im Einzelhandel bei. Darüber hinaus wird erwartet, dass die steigenden KI-Investitionen das Wachstum des KI-Einzelhandelsmarktes erheblich beeinflussen werden.So erreichten beispielsweise die globalen Unternehmensinvestitionen in KI im Jahr 2021 93,5 Milliarden USD.
Amazon.com Inc, Google LLC, IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Nvidia Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Salesforce.com Inc und BloomReach Inc sind einige der Hauptakteure auf dem Markt. Mehrere Fusionen und Übernahmen sowie Partnerschaften wurden von diesen Akteuren durchgeführt, um Kunden mit High-Tech- und innovativen Produkten/Technologien zu versorgen.
Im Bericht dargestellte Erkenntnisse
„Unter den Typen wird die Online-Kategorie im Prognosezeitraum einen robusten CAGR aufweisen“
Basierend auf dem Typ wird der Markt in Online und Offline unterteilt. Das Online-Segment wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einem robusten CAGR wachsen. Dies ist hauptsächlich auf die wachsende Bedeutung des E-Commerce auf der ganzen Welt zurückzuführen. Der Online-Einzelhandel umfasst FMCG, CPG, Bekleidung, Elektronikwaren und andere. Der Online-Einzelhandel (E-Commerce) bietet den Verbrauchern verschiedene Vorteile, wie z. B. Komfort, da sie dank des E-Commerce die Einzelhandelsgeschäfte nicht physisch erreichen müssen, sondern Einkäufe tätigen können, wann immer sie möchten.
„Unter den Technologien werden Machine Learning und Deep Learning im Jahr 2020 einen signifikanten Marktanteil halten“
Auf der Grundlage der Technologie wird der Markt in Machine Learning & Deep Learning und Natural Language Processing (NLP) unterteilt. Es wird erwartet, dass das Machine Learning- und Deep Learning-Segment im Prognosezeitraum erheblich wachsen wird. Dies ist hauptsächlich auf die wachsende Akzeptanz von Chatbots in Online-Einzelhandelsgeschäften auf der ganzen Welt zurückzuführen. Chatbots bieten verschiedene Vorteile wie Kosteneinsparungen und kontextbezogenen, KI-gestützten Support. Chatbots helfen Unternehmen auch dabei, Kundendaten auf raffiniertere Weise zu analysieren.
„Nordamerika wird einen signifikanten Marktanteil halten“
Im Jahr 2020 wird erwartet, dass die nordamerikanische Region im Prognosezeitraum mit einem signifikanten CAGR wachsen wird. Dies ist hauptsächlich auf die Präsenz wichtiger Akteure in der Region wie Google Inc, Microsoft Corporation IBM Corporation, Salesforce und Amazon Web Services zurückzuführen. Darüber hinaus sind die Vereinigten Staaten und Kanada die Länder in der Region, die frühzeitig KI-Technologie einsetzen. Auch die wachsende Zahl von KI-Startups in den USA und Kanada dürfte den Markt erheblich beeinflussen. Darüber hinaus wird erwartet, dass die wachsenden Investitionen in Forschung und Entwicklung von KI-Technologie in der Region den Markt ankurbeln werden.
Gründe für den Kauf dieses Berichts:
Anpassungsoptionen:
Der globale KI-Einzelhandelmarkt kann nach Bedarf oder einem anderen Marktsegment weiter angepasst werden. Darüber hinaus versteht UMI, dass Sie möglicherweise Ihre eigenen Geschäftsanforderungen haben. Zögern Sie daher nicht, sich mit uns in Verbindung zu setzen, um einen Bericht zu erhalten, der Ihren Anforderungen entspricht.
Forschungsmethodik für die KI-Einzelhandelsmarktanalyse (2022-2028)
Die Analyse des historischen Marktes, die Schätzung des aktuellen Marktes und die Prognose des zukünftigen Marktes des globalen KI-Einzelhandelsmarktes waren die drei wichtigsten Schritte, die unternommen wurden, um die Einführung von KI im Einzelhandel in wichtigen Regionen weltweit zu erstellen und zu analysieren. Um die historischen Marktzahlen zu erfassen und die aktuelle Marktgröße zu schätzen, wurden umfangreiche Sekundärrecherchen durchgeführt. Zweitens wurden zahlreiche Erkenntnisse und Annahmen berücksichtigt, um diese Erkenntnisse zu validieren. Darüber hinaus wurden umfassende Primärinterviews mit Branchenexperten entlang der Wertschöpfungskette des globalen KI-Einzelhandelsmarktes durchgeführt. Nach der Annahme und Validierung der Marktzahlen durch Primärinterviews haben wir einen Top-down/Bottom-up-Ansatz zur Prognose der vollständigen Marktgröße eingesetzt. Danach wurden Marktaufschlüsselungs- und Datentriangulationsmethoden angewendet, um die Marktgröße von Segmenten und Untersegmenten der Branche zu schätzen und zu analysieren. Eine detaillierte Methodik wird im Folgenden erläutert:
Analyse der historischen Marktgröße
Schritt 1: Detaillierte Studie von Sekundärquellen:
Es wurde eine detaillierte Sekundärstudie durchgeführt, um die historische Marktgröße des KI-Einzelhandelsmarktes über interne Unternehmensquellen wieJahresberichte & Finanzberichte, Präsentationen zur Leistung, Pressemitteilungen usw.und externe Quellen einschließlichZeitschriften, Nachrichten & Artikel, Veröffentlichungen der Regierung, Veröffentlichungen von Wettbewerbern, Branchenberichte, Datenbanken von Drittanbietern und andere glaubwürdige Veröffentlichungen.
Schritt 2: Marktsegmentierung:
Nachdem wir die historische Marktgröße des KI-Einzelhandelsmarktes ermittelt hatten, führten wir eine detaillierte Sekundäranalyse durch, um historische Markteinblicke und -anteile für verschiedene Segmente und Untersegmente für wichtige Regionen zu sammeln. Zu den wichtigsten Segmenten, die in dem Bericht enthalten sind, gehören Typ, Technologie, Einsatz und Anwendung. Darüber hinaus wurden Analysen auf Länderebene durchgeführt, um die allgemeine Akzeptanz von Testmodellen in dieser Region zu bewerten.
Schritt 3: Faktorenanalyse:
Nachdem wir die historische Marktgröße verschiedener Segmente und Untersegmente ermittelt hatten, führten wir eine detaillierteFaktorenanalysedurch, um die aktuelle Marktgröße des KI-Einzelhandelsmarktes zu schätzen. Darüber hinaus führten wir eine Faktorenanalyse mit abhängigen und unabhängigen Variablen wie verschiedenen Typen, Technologien, Einsatz und Anwendung von KI im Einzelhandel durch. Eine gründliche Analyse wurde für Angebots- und Nachfrageszenarien durchgeführt, wobei wichtige Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Geschäftserweiterungen und Produkteinführungen im Bereich KI-Einzelhandel weltweit berücksichtigt wurden.
Aktuelle Marktschätzung & Prognose
Aktuelle Marktgrößenbestimmung:Basierend auf umsetzbaren Erkenntnissen aus den obigen 3 Schritten sind wir zur aktuellen Marktgröße, zu den wichtigsten Akteuren im globalen KI-Einzelhandelsmarkt und zu den Marktanteilen der Segmente gelangt. Alle erforderlichen prozentualen Anteilsaufteilungen und Marktaufschlüsselungen wurden unter Verwendung des oben genannten sekundären Ansatzes ermittelt und durch Primärinterviews verifiziert.
Schätzung & Prognose:Für die Marktschätzung und -prognose wurden verschiedenen Faktoren, einschließlich Treibern und Trends, Einschränkungen und Chancen für die Stakeholder, Gewichtungen zugewiesen. Nach der Analyse dieser Faktoren wurden relevante Prognosetechniken, d. h. der Top-down/Bottom-up-Ansatz, angewendet, um die Marktprognose für 2028 für verschiedene Segmente und Untersegmente in den wichtigsten Märkten weltweit zu erstellen. Die Forschungsmethodik zur Schätzung der Marktgröße umfasst:
Marktgrößen- und Anteilsvalidierung
Primärforschung:Eingehende Interviews wurden mit den Key Opinion Leaders (KOLs) geführt, einschließlich Top Level Executives (CXO/VPs, Vertriebsleiter, Marketingleiter, Betriebsleiter, Regionalleiter, Länderleiter usw.) in wichtigen Regionen. Die Ergebnisse der Primärforschung wurden dann zusammengefasst, und eine statistische Analyse wurde durchgeführt, um die aufgestellte Hypothese zu belegen. Die Beiträge aus der Primärforschung wurden mit den Sekundärfunden konsolidiert, wodurch Informationen in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt wurden.
Aufteilung der primären Teilnehmer in verschiedenen Regionen
Markttechnik
Die Datentriangulationstechnik wurde eingesetzt, um die gesamte Marktabschätzung abzuschließen und präzise statistische Zahlen für jedes Segment und Untersegment des globalen KI im Einzelhandel Marktes zu ermitteln. Die Daten wurden in mehrere Segmente und Untersegmente aufgeteilt, nachdem verschiedene Parameter und Trends in den Bereichen Einsatz und Anwendung im globalen KI im Einzelhandel Markt untersucht wurden.
Das Hauptziel der globalen KI im Einzelhandel Marktstudie
Die aktuellen und zukünftigen Markttrends des globalen KI im Einzelhandel Marktes wurden in der Studie ermittelt. Investoren können strategische Erkenntnisse gewinnen, um ihre Entscheidungsgrundlage für Investitionen auf die in der Studie durchgeführte qualitative und quantitative Analyse zu stützen. Aktuelle und zukünftige Markttrends bestimmten die Gesam attractiveness des Marktes auf regionaler Ebene und boten den Industrieteilnehmern eine Plattform, um den unerschlossenen Markt zu nutzen und von einem First-Mover-Vorteil zu profitieren. Weitere quantitative Ziele der Studien umfassen:
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