글로벌 소매 AI 시장은 예측 기간 동안 약 32%의 상당한 성장률로 성장할 것으로 예상됩니다. 매장 내 AI는 AI와 고급 알고리즘을 사용하여 인구 통계 데이터, 소셜 미디어 행동 및 구매 패턴과 같은 요소를 기반으로 고객이 관심을 가질 만한 것을 파악합니다. 이 데이터를 사용하여 온라인 및 매장 모두에서 쇼핑 경험과 개인화된 서비스를 더욱 개선할 수 있습니다.
소매업에서 AI 채택이 증가하는 것은 인터넷 사용자 및 스마트 장치의 증가, AI 및 빅 데이터 & 분석에 대한 인식 증가, 디지털화를 향한 정부 이니셔티브 때문입니다. 또한 멀티채널 또는 옴니채널 소매 전략의 채택, 판매 효율성을 높이기 위한 미개척 기회, 비즈니스 프로세스 간소화에 대한 기업의 요구, 최종 사용자 경험을 향상시키고 시장 역학을 활용해야 할 필요성이 증가하면서 글로벌 소매 인공 지능 시장의 성장에 기여하고 있습니다. 또한 AI 투자 증가는 소매 AI 시장 성장에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 예를 들어 2021년 글로벌 기업 AI 투자는 935억 USD에 달했습니다.
Amazon.com Inc, Google LLC, IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Nvidia Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Salesforce.com Inc, BloomReach Inc 등은 시장의 주요 업체입니다. 이러한 업체들은 첨단 기술과 혁신적인 제품/기술로 고객을 지원하기 위해 여러 M&A와 파트너십을 진행해 왔습니다.
보고서에 제시된 인사이트
“유형 중에서 온라인 카테고리가 예측 기간 동안 강력한 CAGR을 보일 것”
시장은 유형에 따라 온라인과 오프라인으로 분류됩니다. 온라인 부문은 예측 기간 동안 강력한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 주로 전 세계적으로 전자 상거래가 두드러지게 증가했기 때문입니다. 온라인 소매에는 FMCG, CPG, 어필, 전자 제품 등이 포함됩니다. 온라인 소매(전자 상거래)는 소비자가 소매점에 직접 가지 않아도 되고 원할 때마다 구매할 수 있는 편리함과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
“기술 중에서 머신 러닝 및 딥 러닝이 2020년에 시장에서 상당한 점유율을 차지할 것”
기술을 기준으로 시장은 머신 러닝 & 딥 러닝과 자연어 처리(NLP)로 분류됩니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 부문은 예측 기간 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 주로 전 세계 온라인 소매점에서 챗봇 채택이 증가했기 때문입니다. 챗봇은 비용 절감, 상황에 맞는 AI 기반 지원과 같은 다양한 이점을 제공하며 챗봇은 조직이 소비자 데이터를 보다 세련된 방식으로 분석하는 데 도움이 됩니다.
“북미가 시장에서 상당한 점유율을 차지할 것”
2020년에 북미 지역은 예측 기간 동안 상당한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 주로 Google Inc, Microsoft Corporation IBM Corporation, Salesforce 및 Amazon Web Services와 같은 주요 업체가 이 지역에 존재하기 때문입니다. 또한 미국과 캐나다는 AI 기술을 조기에 채택하는 지역 국가입니다. 또한 미국과 캐나다에서 AI 스타트업 수가 증가하면서 시장에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 또한 이 지역에서 AI 기술 연구 개발에 대한 투자가 증가하면서 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.
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글로벌 소매 AI 시장은 요구 사항 또는 기타 시장 부문에 따라 추가로 맞춤 설정할 수 있습니다. 이 외에도 UMI는 귀하가 고유한 비즈니스 요구 사항을 가지고 있음을 이해하므로 귀하의 요구 사항에 완벽하게 맞는 보고서를 얻기 위해 언제든지 저희에게 연락하십시오.
소매 시장 분석의 AI에 대한 연구 방법론 (2022-2028)
글로벌 소매 시장의 AI의 과거 시장 분석, 현재 시장 추정 및 미래 시장 예측은 전 세계 주요 지역에서 소매 시장의 AI 도입을 만들고 분석하기 위해 수행된 세 가지 주요 단계였습니다. 과거 시장 수치를 수집하고 현재 시장 규모를 추정하기 위해 철저한 2차 조사가 수행되었습니다. 둘째, 이러한 통찰력을 검증하기 위해 수많은 결과와 가정이 고려되었습니다. 또한 글로벌 소매 시장의 AI 가치 사슬 전반에 걸쳐 업계 전문가와 함께 철저한 1차 인터뷰도 진행되었습니다. 1차 인터뷰를 통해 시장 수치를 가정하고 검증한 후, 전체 시장 규모를 예측하기 위해 하향식/상향식 접근 방식을 사용했습니다. 이후 산업에 관련된 세분 시장 및 하위 세분 시장의 시장 규모를 추정하고 분석하기 위해 시장 세분화 및 데이터 삼각 측량 방법을 채택했습니다. 자세한 방법론은 아래에 설명되어 있습니다.
과거 시장 규모 분석
1단계: 2차 출처에 대한 심층 연구:
연례 보고서 및 재무 제표, 실적 프레젠테이션, 보도 자료 등 회사 내부 소스와 같은 소매 시장의 AI 과거 시장 규모를 얻기 위해 자세한 2차 연구가 수행되었으며, 저널, 뉴스 및 기사, 정부 간행물, 경쟁사 간행물, 부문 보고서, 타사 데이터베이스 및 기타 신뢰할 수 있는 간행물을 포함한 외부 소스가 포함되었습니다.
2단계: 시장 세분화:
소매 시장의 AI의 과거 시장 규모를 확보한 후 주요 지역의 다양한 세분 시장 및 하위 세분 시장에 대한 과거 시장 통찰력과 점유율을 수집하기 위해 자세한 2차 분석을 수행했습니다. 주요 세분 시장은 유형, 기술, 배포 및 애플리케이션으로 보고서에 포함됩니다. 또한 해당 지역의 테스트 모델의 전반적인 도입을 평가하기 위해 국가 수준의 분석이 수행되었습니다.
3단계: 요인 분석:
다양한 세분 시장 및 하위 세분 시장의 과거 시장 규모를 확보한 후 소매 시장의 AI의 현재 시장 규모를 추정하기 위해 자세한 요인 분석을 수행했습니다. 또한 소매 시장의 AI의 다양한 유형, 기술, 배포 및 애플리케이션과 같은 종속 변수 및 독립 변수를 사용하여 요인 분석을 수행했습니다. 전 세계 소매 시장의 AI 부문에서 최고의 파트너십, 합병 및 인수, 사업 확장 및 제품 출시를 고려하여 수요 및 공급 측면 시나리오에 대한 철저한 분석이 수행되었습니다.
현재 시장 규모 추정 및 예측
현재 시장 규모 조정: 위의 3단계의 실행 가능한 통찰력을 바탕으로 글로벌 소매 시장의 AI의 현재 시장 규모, 주요 업체 및 세분 시장의 시장 점유율에 도달했습니다. 필요한 모든 백분율 점유율 분할 및 시장 세분화는 위에서 언급한 2차 접근 방식을 사용하여 결정되었으며 1차 인터뷰를 통해 검증되었습니다.
추정 및 예측: 시장 추정 및 예측을 위해 이해 관계자에게 제공되는 동인 및 추세, 제약 및 기회를 포함한 다양한 요인에 가중치가 할당되었습니다. 이러한 요인을 분석한 후 관련 예측 기술, 즉 하향식/상향식 접근 방식을 적용하여 전 세계 주요 시장에서 다양한 세분 시장 및 하위 세분 시장에 대한 2028년 시장 예측에 도달했습니다. 시장 규모를 추정하기 위해 채택된 연구 방법론은 다음과 같습니다.
시장 규모 및 점유율 검증
1차 연구: 주요 지역의 최고 경영진(CXO/VP, 영업 책임자, 마케팅 책임자, 운영 책임자, 지역 책임자, 국가 책임자 등)을 포함한 주요 오피니언 리더(KOL)와 심층 인터뷰를 진행했습니다. 그런 다음 1차 연구 결과를 요약하고 통계 분석을 수행하여 명시된 가설을 증명했습니다. 1차 연구의 입력은 2차 결과와 통합되어 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환했습니다.
다양한 지역의 1차 참가자 분할
시장 엔지니어링
데이터 삼각 측량 기법을 사용하여 전체 시장 추정을 완료하고 글로벌 소매 시장의 AI의 각 세분 시장 및 하위 세분 시장에 대한 정확한 통계적 수치를 도출했습니다. 글로벌 소매 시장의 AI에서 배포 및 애플리케이션 분야의 다양한 매개변수와 추세를 연구한 후 데이터를 여러 세분 시장 및 하위 세분 시장으로 분할했습니다.
글로벌 소매 시장의 AI 연구의 주요 목표
글로벌 소매 시장의 AI의 현재 및 미래 시장 추세는 연구에서 정확히 지적되었습니다. 투자자는 연구에서 수행된 질적 및 양적 분석에 대한 투자를 재량적으로 판단하기 위해 전략적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 현재 및 미래 시장 추세는 지역 수준에서 시장의 전반적인 매력을 결정하여 산업 참가자가 미개척 시장을 활용하여 선점자 이점을 얻을 수 있는 플랫폼을 제공했습니다. 연구의 다른 양적 목표는 다음과 같습니다.
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