零售業人工智慧市場:現況分析與預測 (2022-2028)

強調類型(線上和線下);技術 [機器學習 & 深度學習,以及自然語言處理 (NLP)];部署(內部部署和雲端);應用(基於位置的營銷、市場預測、店內視覺監控、廣告、其他)和地區/國家

地理:

Global

上次更新:

Jan 2023

下載範例
AI in Retail Market
AI in Retail Market

預計全球零售業AI市場在預測期內將以約32%的顯著速度增長。 商店中的AI正在使用AI和先進的算法來了解客戶可能感興趣的內容,這些內容基於人口統計數據、社交媒體行為和購買模式等因素。 利用這些數據,他們可以進一步改善購物體驗和個性化服務,無論是在線上還是線下商店。


零售業中AI的日益普及歸因於互聯網用戶和智能設備的增長、對AI和大數據及分析的認識不斷提高,以及政府推動數字化的舉措。 此外,多渠道或全渠道零售戰略的採用、提高銷售效率的未開發機會、企業對簡化業務流程的需求,以及提高最終用戶體驗和利用市場動態的日益增長的需求,也促進了全球零售業人工智能市場的增長。 此外,不斷增長的AI投資也有望顯著影響零售業AI市場的增長。 例如,2021年,全球企業AI投資達到935億美元。


Amazon.com Inc、Google LLC、IBM Corporation、Intel Corporation、Microsoft Corporation、Nvidia Corporation、Oracle Corporation、SAP SE、Salesforce.com Inc和BloomReach Inc是市場上的一些主要參與者。 這些參與者進行了多次併購以及合作夥伴關係,以促進客戶使用高科技和創新產品/技術。


報告中提出的見解


“在類型中,線上類別預計在預測期內將見證強勁的複合年增長率”


根據類型,市場分為線上和線下。 預計線上部門在預測期內將以強勁的複合年增長率增長。 這主要是由於電子商務在全球範圍內的日益普及。 線上零售包括快速消費品、消費品、服裝、電子產品和其他產品。 線上零售(電子商務)為消費者提供各種好處,例如便利性,由於電子商務,他們不必親自到達零售店,他們可以隨時購買。


“在技術中,機器學習和深度學習預計在2020年將在市場中佔據重要份額”


在技術方面,市場分為機器學習和深度學習以及自然語言處理 (NLP)。 預計機器學習和深度學習部門在預測期內將顯著增長。 這主要是由於全球線上零售商店中聊天機器人的日益普及。 聊天機器人提供各種好處,例如節省成本,以及情境化的、AI驅動的支援,聊天機器人還有助於組織以更精細的方式分析消費者數據。


“北美將在市場中佔據重要份額”


預計2020年,北美地區在預測期內將以顯著的複合年增長率增長。 這主要是由於該地區存在主要參與者,例如Google Inc、Microsoft Corporation IBM Corporation、Salesforce和Amazon Web Services。 此外,美國和加拿大是該地區最早採用AI技術的國家。 此外,美國和加拿大不斷增長的AI新創公司數量預計將顯著影響市場。 此外,該地區對AI技術研發的投資不斷增長,預計將推動市場發展。


購買本報告的理由:



  • 該研究包括由經過驗證的關鍵行業專家驗證的市場規模和預測分析。

  • 該報告快速概述了整個行業的績效。

  • 該報告涵蓋了對傑出行業同行的深入分析,主要關注關鍵業務財務、產品組合、擴張策略和最新發展。

  • 詳細審查行業中存在的驅動因素、限制、關鍵趨勢和機會。

  • 該研究全面涵蓋了跨不同細分市場的市場。

  • 深入的行業區域層面分析。


客製化選項:


全球零售業AI市場可以根據要求或任何其他細分市場進一步客製化。 此外,UMI 了解您可能擁有自己的業務需求,因此請隨時與我們聯繫以獲取完全符合您需求的報告。


目錄

零售市場AI應用分析(2022-2028)之研究方法


分析歷史市場、評估當前市場以及預測全球零售市場AI應用之未來市場,是為創建及分析全球主要區域零售市場AI應用普及率所進行之三大步驟。我們進行了詳盡的二次研究,以蒐集歷史市場數據並評估當前市場規模。其次,為驗證這些見解,我們將無數的發現和假設納入考量。此外,我們也與全球零售市場AI應用價值鏈中的產業專家進行了詳盡的初步訪談。在透過初步訪談對市場數據進行假設與驗證之後,我們採用由上而下/由下而上的方法來預測完整的市場規模。隨後,我們採用市場細分和數據三角驗證方法來評估和分析產業相關的各個環節和子環節的市場規模。詳細方法說明如下:


歷史市場規模分析


步驟1:深入研究二手資料來源:


我們進行了詳細的二手研究,以透過公司內部來源(例如年度報告和財務報表、績效簡報、新聞稿等)以及外部來源(包括期刊、新聞和文章、政府出版品、競爭者出版品、產業報告、第三方資料庫及其他可靠的出版品),取得零售市場AI應用的歷史市場規模。


步驟2:市場區隔:


在取得零售市場AI應用的歷史市場規模之後,我們針對主要區域的不同環節和子環節進行了詳細的二手分析,以蒐集歷史市場見解並分享。報告中包含的主要環節有類型、技術、部署及應用。此外,我們也進行了國家級分析,以評估該區域測試模型的整體普及率。


步驟3:因素分析:


在取得不同環節和子環節的歷史市場規模之後,我們進行了詳細的因素分析,以評估零售市場AI應用的當前市場規模。此外,我們使用零售AI應用的各種類型、技術、部署和應用等應變數和自變數進行了因素分析。我們在全球零售市場AI應用領域中針對需求和供應面的情況進行了徹底的分析,並考量頂級合作夥伴關係、合併與收購、業務擴張和產品發布。


當前市場規模評估與預測


當前市場規模:根據上述3個步驟之可行見解,我們得出了全球零售市場AI應用的當前市場規模、主要參與者,以及各環節的市場佔有率。所有必需的百分比份額劃分及市場區隔皆是使用上述二手方法決定,並透過初步訪談進行驗證。


評估與預測:針對市場評估與預測,我們會為不同因素(包括驅動因素與趨勢、限制及利害關係人可獲得之商機)分配權重。在分析這些因素之後,我們會採用相關的預測技術,即由上而下/由下而上的方法,以得出全球主要市場中不同環節和子環節的2028年市場預測。我們為評估市場規模而採用之研究方法包括:



  • 該產業的市場規模,以營收(美元)以及國內主要市場中零售市場AI應用的普及率表示

  • 市場環節及子環節之所有百分比份額、區隔及區分

  • 全球零售市場AI應用中主要參與者所提供的產品。此外,這些參與者為在快速成長的市場中競爭而採用的成長策略


市場規模及佔有率驗證


初步研究:我們與主要區域的高級主管(CXO/副總裁、銷售主管、行銷主管、營運主管、區域主管、國家主管等)等主要意見領袖(KOL)進行了深入訪談。接著我們將初步研究結果進行彙總,並進行統計分析以證明既定的假設。初步研究的輸入與二手研究結果合併,從而將資訊轉化為可行的見解。


不同區域初步參與者的劃分


AI in Retail Market
零售市場AI應用

市場工程


我們採用數據三角驗證技術來完成整體市場評估,並得出全球零售市場AI應用之每個環節和子環節的精確統計數字。在研究全球零售市場AI應用中部署和應用領域的各種參數和趨勢之後,數據被分成多個環節及子環節。


全球零售市場AI應用研究之主要目標


本研究點出了全球零售市場AI應用之當前與未來市場趨勢。投資者可獲得策略見解,以將其投資判斷建立在研究中進行的定性與定量分析之上。當前與未來市場趨勢決定了市場在區域層級的整體吸引力,為產業參與者提供了一個利用未開發市場的平台,以從先發優勢中獲益。研究之其他定量目標包括:



  • 分析零售市場AI應用之當前與預測市場規模(以價值(美元)計)。此外,分析不同環節和子環節的當前與預測市場規模

  • 研究中的環節包括類型、技術、部署和應用等領域。

  • 定義並分析零售AI應用之法規架構

  • 分析與各種中介機構的存在相關之價值鏈,以及分析產業之客戶和競爭者行為。

  • 分析主要區域之零售市場AI應用的當前與預測市場規模。

  • 報告中研究之區域的主要國家包括亞太地區、歐洲、北美洲及世界其他地區。

  • 零售市場AI應用之公司概況,以及市場參與者為在快速成長的市場中維持下去而採用的成長策略

  • 深入分析該產業的區域層級



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