零售業人工智慧市場:現況分析與預測 (2022-2028)

重點類型(線上與線下);技術 [機器學習 & 深度學習,以及自然語言處理 (NLP)];部署(本地部署與雲端);應用(基於位置的行銷、市場預測、店內視覺監控、廣告、其他)和區域/國家

地理:

Global

上次更新:

Jan 2023

下載範例
AI in Retail Market
AI in Retail Market

全球零售業AI市場預計在預測期內以約32%的顯著速度增長。商店中的AI正在使用AI和高級算法來了解客戶可能感興趣的內容,基於人口統計數據、社交媒體行為和購買模式等因素。使用這些數據,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的日益普及歸功於不斷增長的互聯網用戶和智能設備,人們對AI和大數據及分析的認識不斷提高,以及政府推動數位化的舉措。此外,多通路或全通路零售策略的採用、增加銷售效率的未開發機會、企業對簡化業務流程的需求,以及增強最終用戶體驗和利用市場動態的不斷增長的需求,也有助於全球零售業人工智慧市場的增長。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。這些參與者已進行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。這主要是由於全球電子商務的日益普及。線上零售包括快速消費品(FMCG)、消費性包裝產品(CPG)、服飾、電子產品等。線上零售(電子商務)為消費者提供了各種好處,例如便利性,由於電子商務,他們不必親自到達零售商店,他們可以隨時購買他們想要的東西。


“在技術方面,機器學習和深度學習預計在2020年將佔據市場的很大份額”


根據技術,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。聊天機器人提供了各種好處,例如節省成本和基於情境的AI驅動支持,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。


“北美將佔據市場的很大份額”


在2020年,預計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中AI技術的早期採用者。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。


購買此報告的原因:



  • 該研究包括經過驗證的關鍵行業專家驗證的市場規模和預測分析。

  • 該報告快速回顧整體行業績效。

  • 該報告涵蓋了對主要行業同行深入分析,主要關注關鍵業務財務、產品組合、擴張策略和近期發展。

  • 詳細檢查行業中普遍存在的驅動因素、限制因素、主要趨勢和機遇。

  • 該研究全面涵蓋了跨不同細分市場的市場。

  • 深入研究該行業的區域層面分析。


客製化選項:


全球零售業AI市場可以根據需求或任何其他細分市場進一步客製化。此外,UMI了解您可能會有自己的業務需求,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分析研究方法 (2022-2028)


分析歷史市場、估計當前市場和預測全球零售市場AI的未來市場,是創建和分析全球主要地區零售AI採用的三個主要步驟。進行了詳盡的二級研究,以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。其次,為了驗證這些見解,考慮了許多發現和假設。此外,還與全球零售市場AI價值鏈中的行業專家進行了詳盡的初步訪談。在通過初步訪談對市場數據進行假設和驗證後,我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後,採用市場細分和數據三角測量方法來估計和分析行業相關的細分市場和子細分市場的市場規模。詳細方法如下:


歷史市場規模分析


步驟 1:深入研究二級來源:


進行了詳細的二級研究,通過公司內部來源(如年度報告和財務報表、業績演示文稿、新聞稿等)以及外部來源(包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可信出版物)來獲取零售市場AI的歷史市場規模。


步驟 2:市場細分:


在獲得零售市場AI的歷史市場規模後,我們進行了詳細的二級分析,以收集主要地區不同細分市場和子細分市場的歷史市場見解和份額。報告中包含的主要細分市場包括類型、技術、部署和應用。此外,還進行了國家/地區級別的分析,以評估該地區測試模型的總體採用情況。


步驟 3:因素分析:


在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後,我們進行了詳細的因素分析,以估計零售市場AI的當前市場規模。此外,我們使用依賴和獨立變量(例如零售AI的各種類型、技術、部署和應用)進行了因素分析。考慮到全球零售市場AI領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布,對需求和供應方面的場景進行了徹底的分析。


當前市場規模估計和預測


當前市場規模:基於上述3個步驟的可操作見解,我們得出了全球零售市場AI的當前市場規模、主要參與者以及各個細分市場的市場份額。所有需要的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二級方法確定,並通過初步訪談進行驗證。


估計與預測:對於市場估計和預測,權重分配給不同的因素,包括推動因素和趨勢、限制以及利益相關者可獲得的機會。在分析這些因素後,應用相關的預測技術,即自上而下/自下而上的方法,以得出2028年全球主要市場不同細分市場和子細分市場的市場預測。用於估計市場規模的研究方法包括:



  • 該行業的市場規模,就收入(美元)和國內主要市場中零售市場AI的採用率而言

  • 所有百分比份額、拆分以及細分市場和子細分市場的細分

  • 全球零售市場AI中的主要參與者(就提供的產品而言)。此外,這些參與者為在快速增長的市場中競爭而採用的增長策略


市場規模和份額驗證


初步研究:與主要地區的關鍵意見領袖 (KOL)(包括高層管理人員(CXO/副總裁、銷售主管、市場主管、運營主管、區域主管、國家主管等))進行了深入的訪談。然後對初步研究結果進行了總結,並進行了統計分析以證明所陳述的假設。初步研究的輸入與二級研究結果相結合,從而將信息轉化為可操作的見解。


不同地區初步參與者的劃分


AI in Retail Market
AI in Retail Market

市場工程


採用數據三角測量技術來完成總體市場估算,並得出全球零售市場AI的每個細分市場和子細分市場的精確統計數據。在研究了全球零售市場AI中部署和應用領域的各種參數和趨勢後,數據被劃分為幾個細分市場和子細分市場。


全球零售市場AI研究的主要目標


研究指出了全球零售市場AI的當前和未來市場趨勢。投資者可以獲得戰略見解,將其自由裁量權用於基於研究中進行的定性和定量分析的投資。當前和未來的市場趨勢確定了區域層面市場的總體吸引力,為行業參與者提供了一個利用未開發市場從先發優勢中受益的平台。研究的其他定量目標包括:



  • 分析零售市場AI的當前和預測市場規模,就價值(美元)而言。此外,分析不同細分市場和子細分市場的當前和預測市場規模

  • 研究中的細分市場包括類型、技術、部署和應用領域。

  • 定義和分析零售AI的監管框架

  • 分析涉及各種中介機構的價值鏈,以及分析行業的客戶和競爭對手的行為。

  • 分析主要地區零售市場AI的當前和預測市場規模。

  • 報告中研究的主要地區國家/地區包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區。

  • 零售市場AI的公司概況以及市場參與者為在快速增長的市場中保持競爭力而採用的增長策略

  • 深入分析行業的區域層面



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