소매 시장의 AI: 현재 분석 및 예측 (2022-2028)

글로벌 소매 시장의 AI는 예측 기간 동안 약 32%의 상당한 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.매장 내 AI는 인공지능과 고급 알고리즘을 사용하여 인구 통계 데이터, 소셜 미디어 행동, 구매 패턴 등과 같은 요소를 기반으로 고객이 관심을 가질 만한 대상을 이해합니다. 이 데이터를 사용하여 온라인 및 매장 모두에서 쇼핑 경험과 개인화된 서비스를 더욱 개선할 수 있습니다.

소매 분야에서 AI의 채택 증가는 인터넷 사용자 및 스마트 기기의 증가, AI 및 빅 데이터 및 분석에 대한 인식 증가, 디지털 전환을 위한 정부 주도에 기인합니다. 또한 멀티 채널 또는 옴니 채널 소매 전략의 채택, 판매 효율성을 높일 수 있는 미개척 기회, 기업의 비즈니스 프로세스 간소화 요구, 최종 사용자 경험을 향상시키고 시장 역학을 활용해야 할 필요성이 증가함에 따라 글로벌 인공지능 소매 시장의 성장에 기여하고 있습니다. 또한, AI 투자가 증가하면서 소매 시장의 AI 성장에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.예를 들어, 2021년 글로벌 기업 AI 투자는 935억 달러에 달했습니다.

Amazon.com Inc, Google LLC, IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Nvidia Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Salesforce.com Inc, 및 BloomReach Inc는 시장의 주요 업체 중 일부입니다. 이러한 업체들은 첨단 및 혁신적인 제품/기술을 고객에게 제공하기 위해 여러 M&A와 파트너십을 체결했습니다.

보고서에 제시된 통찰력

“유형 중, 온라인 카테고리는 예측 기간 동안 강력한 연평균 성장률을 보일 것입니다”

시장은 유형을 기준으로 온라인과 오프라인으로 세분화됩니다. 온라인 부문은 예측 기간 동안 강력한 연평균 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 전 세계적으로 전자 상거래의 중요성이 커지고 있기 때문입니다. 온라인 소매에는 FMCG, CPG, 의류, 전자 제품 등이 포함됩니다. 온라인 소매(전자 상거래)는 편의성과 같은 다양한 이점을 소비자에게 제공하며, 전자 상거래를 통해 소매점에 직접 갈 필요가 없으며, 원하는 때에 구매할 수 있습니다.

“기술 중, 머신 러닝과 딥 러닝은 2020년에 시장에서 상당한 점유율을 차지할 것입니다”

기술을 기준으로 시장은 머신 러닝 및 딥 러닝, 그리고 자연어 처리(NLP)로 세분화됩니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 부문은 예측 기간 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 전 세계 온라인 소매점에서 챗봇의 채택이 증가하고 있기 때문입니다. 챗봇은 비용 절감, 상황별, AI 기반 지원과 같은 다양한 이점을 제공하며, 조직이 소비자 데이터를 더욱 세련된 방식으로 분석하도록 돕습니다.

“북미 지역이 시장에서 상당한 점유율을 차지할 것입니다”

2020년, 북미 지역은 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이는 Google Inc, Microsoft Corporation IBM Corporation, Salesforce, 및 Amazon Web Services와 같은 주요 업체가 이 지역에 있기 때문입니다. 또한, 미국과 캐나다는 AI 기술을 조기에 채택하는 국가입니다. 또한 미국과 캐나다의 AI 스타트업 수가 증가함에 따라 시장에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 또한 이 지역의 AI 기술 연구 개발에 대한 투자가 증가하면서 시장을 주도할 것으로 예상됩니다.

이 보고서를 구매해야 하는 이유:

이 연구에는 인증된 주요 업계 전문가가 검증한 시장 규모 및 예측 분석이 포함됩니다.

이 보고서는 전체 산업 성과에 대한 간략한 개요를 제공합니다.

이 보고서는 주요 비즈니스 재무, 제품 포트폴리오, 확장 전략 및 최근 개발에 중점을 두고 주요 업계 경쟁업체에 대한 심층 분석을 다룹니다.

업계에서 우세한 동인, 제약, 주요 트렌드 및 기회에 대한 자세한 조사.

이 연구는 다양한 세그먼트에서 시장을 포괄적으로 다룹니다.

산업에 대한 심층적인 지역별 분석.

맞춤화 옵션:

글로벌 소매 시장의 AI는 요구 사항 또는 기타 시장 세그먼트에 따라 추가로 맞춤화될 수 있습니다. 이 외에도 UMI는 귀하가 고유한 비즈니스 요구 사항을 가질 수 있음을 이해하므로, 귀하의 요구 사항에 완벽하게 맞는 보고서를 받으려면 언제든지 저희에게 문의하십시오.

글로벌 소매 시장에서 AI의 채택을 생성하고 분석하기 위해 수행된 세 가지 주요 단계는 과거 시장을 분석하고, 현재 시장을 추정하며, 글로벌 주요 지역에서 소매 시장의 AI의 미래 시장을 예측하는 것이었습니다. 과거 시장 규모를 수집하고 현재 시장 규모를 추정하기 위해 광범위한 2차 조사가 수행되었습니다. 둘째, 이러한 통찰력을 검증하기 위해 수많은 결과와 가정이 고려되었습니다. 또한, 글로벌 소매 시장에서 AI의 가치 사슬 전반에 걸쳐 업계 전문가와의 광범위한 1차 인터뷰도 수행되었습니다. 1차 인터뷰를 통해 시장 규모의 가정 및 검증 후, 전체 시장 규모를 예측하기 위해 톱다운/바텀업 방식을 사용했습니다. 그 후, 시장 세분화 및 데이터 삼각 측량 방법을 채택하여 해당 산업의 세그먼트 및 하위 세그먼트의 시장 규모를 추정하고 분석했습니다. 자세한 방법론은 다음과 같습니다.

과거 시장 규모 분석

1단계: 2차 출처에 대한 심층 연구:

소매 시장의 AI의 과거 시장 규모를 얻기 위해 다음과 같은 회사 내부 출처에 대한 자세한 2차 연구가 수행되었습니다.연례 보고서 및 재무 제표, 실적 발표, 보도 자료 등,및 다음을 포함한 외부 출처저널, 뉴스 및 기사, 정부 간행물, 경쟁업체 간행물, 부문별 보고서, 타사 데이터베이스 및 기타 신뢰할 수 있는 간행물.

2단계: 시장 세분화:

소매 시장의 AI의 과거 시장 규모를 얻은 후, 주요 지역의 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 과거 시장 통찰력 및 점유율을 수집하기 위해 자세한 2차 분석을 수행했습니다. 주요 세그먼트에는 유형, 기술, 배포 및 애플리케이션이 포함됩니다. 해당 지역에서 테스트 모델의 전반적인 채택을 평가하기 위해 국가별 분석이 추가로 수행되었습니다.

3단계: 요인 분석:

다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트의 과거 시장 규모를 획득한 후, 소매 시장의 AI의 현재 시장 규모를 추정하기 위해 자세한요인 분석을 수행했습니다. 또한, 소매 시장에서 AI의 다양한 유형, 기술, 배포 및 애플리케이션과 같은 종속 및 독립 변수를 사용하여 요인 분석을 수행했습니다. 전 세계 소매 시장의 AI 부문에서 주요 파트너십, 인수 합병, 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 3단계에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 바탕으로, 현재 시장 규모, 글로벌 소매 시장의 AI의 주요 업체 및 세그먼트의 시장 점유율에 도달했습니다. 모든 필요한 점유율 분할 및 시장 분석은 위에 언급된 2차 접근 방식을 사용하여 결정되었으며 1차 인터뷰를 통해 검증되었습니다.

추정 및 예측:시장 추정 및 예측을 위해, 이해 관계자에게 제공되는 동인 및 트렌드, 제약 및 기회를 포함한 다양한 요인에 가중치가 할당되었습니다. 이러한 요인을 분석한 후, 관련 예측 기술, 즉 톱다운/바텀업 접근 방식을 적용하여 글로벌 주요 시장 전반에 걸쳐 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 2028년 시장 예측에 도달했습니다. 시장 규모를 추정하기 위해 채택된 연구 방법론은 다음과 같습니다.

수익(USD) 측면에서 산업의 시장 규모와 국내 주요 시장 전반에 걸쳐 소매 시장의 AI의 채택률

시장 세그먼트 및 하위 세그먼트의 모든 점유율, 분할 및 분석

제공된 제품 측면에서 글로벌 소매 시장의 AI의 주요 업체. 또한 빠르게 성장하는 시장에서 경쟁하기 위해 이러한 업체들이 채택한 성장 전략

시장 규모 및 점유율 검증

1차 조사:주요 지역 전반에 걸쳐 최고 수준의 임원(CXO/VP, 영업 책임자, 마케팅 책임자, 운영 책임자, 지역 책임자, 국가 책임자 등)을 포함한 주요 의견 리더(KOL)와 심층 인터뷰가 수행되었습니다. 그런 다음 1차 조사 결과를 요약하고, 명시된 가설을 증명하기 위해 통계 분석을 수행했습니다. 1차 조사의 입력은 2차 조사 결과와 통합되어 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환했습니다.

다양한 지역의 주요 참여자 분할

시장 엔지니어링

데이터 삼각 측량 기법을 사용하여 전체 시장 추정을 완료하고 글로벌 소매 시장의 AI의 각 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대한 정확한 통계 수치를 도출했습니다. 데이터는 글로벌 소매 시장의 AI에서 배포 및 응용 분야의 다양한 매개변수 및 추세를 연구한 후 여러 세그먼트 및 하위 세그먼트로 분할되었습니다.

글로벌 소매 시장 연구의 AI의 주요 목표

본 연구에서는 글로벌 소매 시장의 AI의 현재 및 미래 시장 동향을 정확히 파악했습니다. 투자자는 연구에서 수행된 정성적 및 정량적 분석을 기반으로 투자를 결정하는 데 사용할 전략적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 현재 및 미래 시장 동향은 지역 수준에서 시장의 전반적인 매력을 결정하여 산업 참가자가 미개척 시장을 활용하여 선점 우위를 확보할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 연구의 다른 정량적 목표는 다음과 같습니다.