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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
Es wird erwartet, dass der globale Markt für KI im Einzelhandel im Prognosezeitraum mit einer signifikanten Rate von etwa 32 % wachsen wird. KI in Geschäften nutzt KI und fortschrittliche Algorithmen, um zu verstehen, woran ein Kunde basierend auf demografischen Daten, Social-Media-Verhalten und Kaufmustern interessiert sein könnte. Mithilfe dieser Daten können sie das Einkaufserlebnis und den personalisierten Service sowohl online als auch in den Geschäften weiter verbessern.
Die zunehmende Akzeptanz von KI im Einzelhandel ist auf die wachsende Zahl von Internetnutzern und intelligenten Geräten, das zunehmende Bewusstsein für KI und Big Data & Analytics sowie staatliche Initiativen zur Digitalisierung zurückzuführen. Darüber hinaus tragen die Einführung der Multi-Channel- oder Omnichannel-Einzelhandelsstrategie, ungenutzte Möglichkeiten zur Steigerung der Vertriebseffizienz, die Forderung von Unternehmen nach einer Rationalisierung des Geschäftsprozesses und das wachsende Bedürfnis nach einer Verbesserung des Endnutzererlebnisses und der Nutzung der Marktdynamik zum Wachstum des globalen Marktes für künstliche Intelligenz im Einzelhandel bei. Darüber hinaus wird erwartet, dass die wachsenden KI-Investitionen das Wachstum des AI in Retail Market 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 wichtigsten Akteure auf dem Markt. Mehrere M&As sowie Partnerschaften wurden von diesen Akteuren eingegangen, um Kunden mit Hightech- und innovativen Produkten/Technologien zu unterstützen.
Im Bericht dargestellte Erkenntnisse
„Unter den Typen wird die Online-Kategorie im Prognosezeitraum ein robustes CAGR verzeichnen“
Basierend auf dem Typ ist der Markt in Online und Offline unterteilt. Es wird erwartet, dass das Online-Segment im Prognosezeitraum mit einem robusten CAGR wachsen wird. Dies ist hauptsächlich auf die wachsende Bedeutung des E-Commerce rund um den Globus zurückzuführen. Der Online-Einzelhandel umfasst FMCG, CPG, Appelle, Elektronikartikel und andere. Online-Einzelhandel (E-Commerce) bietet Verbrauchern verschiedene Vorteile wie z. B. Bequemlichkeit, da sie aufgrund des E-Commerce die Einzelhandelsgeschäfte nicht physisch erreichen müssen, sondern Einkäufe tätigen können, wann immer sie Lust dazu haben.
„Unter den Technologien werden maschinelles Lernen und Deep Learning im Jahr 2020 einen bedeutenden Anteil am Markt halten“
Auf der Grundlage der Technologie ist der Markt in maschinelles Lernen & Deep Learning und Natural Language Processing (NLP) unterteilt. Es wird erwartet, dass das Segment maschinelles Lernen und Deep Learning im Prognosezeitraum deutlich 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, Verbraucherdaten auf differenziertere Weise zu analysieren.
„Nordamerika wird einen bedeutenden Anteil am Markt halten“
Im Jahr 2020 wird erwartet, dass die nordamerikanische Region im Prognosezeitraum mit einem deutlichen CAGR wachsen wird. Dies ist hauptsächlich auf die Präsenz von wichtigen Akteuren 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 KI-Technologie frühzeitig anwenden. Es wird auch erwartet, dass die wachsende Anzahl von KI-Startups in den USA und Kanada den Markt erheblich beeinflussen wird. Darüber hinaus wird erwartet, dass die wachsenden Investitionen in die Forschung und Entwicklung von KI-Technologie in der Region den Markt antreiben werden.
Gründe für den Kauf dieses Berichts:
Anpassungsoptionen:
Der globale Markt für KI im Einzelhandel kann je nach Bedarf oder einem anderen Marktsegment weiter angepasst werden. Darüber hinaus versteht UMI, dass Sie möglicherweise Ihre eigenen geschäftlichen Bedürfnisse haben. Nehmen Sie daher Kontakt mit uns auf, um einen Bericht zu erhalten, der Ihren Anforderungen vollständig 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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