报告概述

到 2033 年，全球人工智能零售市场规模预计将从 2023 年的93 亿美元增至约1272 亿美元，在预测期内以复合年增长率 29.9% 的速度增长。 2024 年至 2033 年。

零售业人工智能已成为一项变革性技术，彻底改变了零售业的各个方面。人工智能 (AI) 技术在零售运营中的集成使零售商能够增强客户体验、优化运营并推动业务增长。零售业中的人工智能涵盖广泛的应用，包括个性化推荐、库存管理、需求预测、客户服务聊天机器人、视觉搜索、定价优化和欺诈检测等。

零售市场中的人工智能正在经历强劲增长，这得益于越来越多的技术驱动型解决方案的采用零售业。零售商正在利用人工智能来提高客户满意度、优化库存水平以及通过有针对性的营销和个性化购物体验来增加销量，从而获得竞争优势。数据可用性的不断增长以及人工智能和机器学习技术的进步进一步支持了市场的扩张，从而实现了更加复杂和有效的零售应用。

此外，电子商务和全渠道零售策略的日益普及创造了人工智能系统可以利用的大量数据。零售商可以利用人工智能技术来分析这些数据并深入了解消费者行为、市场趋势和供应链优化，从而使他们能够做出明智的决策并在快速发展的零售环境中保持竞争力。

此外，机器学习、自然语言处理、计算机视觉和预测分析等人工智能技术的进步ics，显着增强了人工智能在零售解决方案中的能力。这些技术使零售商能够实现流程自动化、简化运营并提高各种职能的效率，包括库存管理、定价和客户服务。

根据研究，零售业采用人工智能 (AI) 已在各个运营领域展示了显着的效益和影响。安永 (EY) 进行的一项调查显示，绝大多数 (87%) 的零售商承认人工智能增强了客户体验。此外，76% 的零售商表示，人工智能在推动供应链优化和改进方面发挥了关键作用。

该研究进一步强调，绝大多数零售商（约86%）已在其运营中以某种形式实施人工智能或自动化。这种采用反映了人们对人工智能日益增长的认可’有潜力提高零售行业的效率和生产力。

零售业实施人工智能的好处是显而易见的。近一半接受调查的零售商（占49%）已经体验到人工智能集成带来的成本节省。此外，43% 的零售商表示收入有所增加，而 44% 则见证了其组织内生产力的提高。

在投资优先级方面，Rain Innovation 进行的研究确定了零售商在 2023 年重点关注的关键人工智能应用。价格优化成为首要投资优先级，73% 的零售商计划在该领域分配资源。预测分析紧随其后，61% 的零售商认识到其推动洞察和明智决策的潜力。

关键要点

• 零售市场中的人工智能预计将在整个预测期内实现大幅增长，复合年增长率 (CAGR) 为 29.9%。
• 解决方案细分市场在零售市场中的人工智能中占据主导地位，到 2023 年将占据超过 74.1% 的份额。
• 机器学习细分市场占据主导市场地位，到 2023 年在零售人工智能市场中占据超过 37% 的份额。
• 客户关系管理 (CRM) 细分市场成为零售市场人工智能的领跑者，到 2023 年以超过 22.7% 的份额占据主导地位。
• 2023 年， 全渠道零售商细分市场确立了其在零售市场人工智能领域的主导地位，到 2023 年，其市场份额将超过 44.2%。
• 2023 年，北美成为领先地区n 在零售人工智能市场中，占据主导地位，2023 年占有率超过 39.3%。

组件分析

2023 年，解决方案细分在零售人工智能市场占据主导地位，占据超过74.1%分享。这一巨大的市场份额可归因于寻求增强客户体验、优化库存管理和提高运营效率的零售企业越来越多地采用人工智能驱动的解决方案。

基于人工智能的分析、客户行为跟踪系统和自动化库存管理系统等解决方案已成为零售商不可或缺的工具。这些解决方案使零售商能够分析大量数据，以预测消费者购买模式、优化产品布局并有效管理库存水平，从而降低运营成本并提高盈利能力。

解决方案领域相对于服务领域的领先地位也可以归因于零售公司最初对人工智能技术的高投资，旨在获得竞争优势。人工智能解决方案的部署可以通过自动化流程、提供个性化客户体验和促进数据驱动的决策来提供直接价值。

此外，人工智能解决方案的可扩展性允许其在零售领域的各种运营中应用，从供应链管理到个性化营销策略。随着这些解决方案不断发展，集成了机器学习和自然语言处理等先进技术，其采用率预计将会增长，进一步巩固解决方案领域在市场中的主导地位。

此外，对全渠道零售的日益关注推动了对人工智能解决方案的需求，这些解决方案可在物理和数字平台上提供无缝的客户体验。零售商正在发挥杠杆作用g AI同步线上线下客户数据，无论购物渠道如何，都能实现个性化互动和推荐。这种方法不仅提高了客户满意度，还推动了销售，为解决方案细分市场带来了可观的市场份额。

技术分析

2023 年，机器学习细分市场占据了市场主导地位，在零售人工智能市场中占据了超过 37% 的份额。这一巨大的市场份额可归因于机器学习技术在处理大量数据方面的多功能性和效率，这是零售行业的一个共同特征。

事实证明，机器学习 (ML) 算法非常擅长从客户数据、库存水平、供应链物流和市场趋势中挖掘洞察，从而使零售商能够快速、准确地做出明智的决策。领先地位机器学习在增强客户体验和运营效率方面的关键作用进一步强化了它的重要性。

零售商利用机器学习进行个性化营销、推荐系统和客户行为预测，从而显着提高客户参与度和销售额。此外，机器学习有助于优化库存水平和预测需求、减少浪费并提高盈利能力。机器学习算法对从价格优化到欺诈检测等各种应用的适应性表明其在零售领域具有无与伦比的价值。

此外，机器学习技术的不断进步，加上零售公司对人工智能的投资不断增加，凸显了该领域的增长潜力。机器学习与物联网和区块链等其他新兴技术的集成进一步扩大了其应用范围，有望提高零售运营的效率和创新。

应用分析

2023 年，客户关系管理 (CRM) 细分市场成为零售市场人工智能的领跑者，以超过 22.7% 的份额占据主导地位。这一巨大的市场份额可归因于零售企业日益关注提高客户满意度和保留率。与人工智能技术集成的 CRM 系统可促进与客户的个性化互动，从而培养更牢固的关系和忠诚度。

通过高级分析和预测建模，零售商可以获得有关客户偏好和行为的宝贵见解，从而实现有针对性的营销活动和量身定制的产品推荐。此外，人工智能驱动的 CRM 解决方案简化了客户服务流程，优化响应时间并有效解决查询。随着零售商努力在竞争格局中脱颖而出，CRM 细分市场变得越来越重要在推动客户参与并最终提高销售业绩方面发挥着关键作用。

同样，供应链和库存管理成为零售市场人工智能的另一个重要应用领域，由于其在提高运营效率和降低供应链风险方面的重要作用，占据了巨大的市场份额。 2023 年，该细分市场呈现强劲增长，寻求优化库存水平、最大限度减少缺货和简化物流运营的零售商的采用率显着。

人工智能驱动的算法使零售商能够更准确地预测需求、预测库存需求并优化补货计划，从而降低持有成本并改善整体库存管理。此外，人工智能技术可以实时跟踪整个供应链中的货物，促进及时决策并提高透明度。随着零售商越来越重视敏捷性和响应能力作为供应链业务的继承者，供应链和库存管理领域继续获得巨大的吸引力和投资。

此外，店内导航已成为人工智能零售市场中一个有前景的应用领域，随着零售商寻求增强店内购物体验并增加人流量，该领域获得了发展势头。随着在线购物的激增，实体零售商正在利用人工智能驱动的导航解决方案为实体店内的顾客创造身临其境的个性化体验。通过利用计算机视觉和增强现实等技术，零售商可以根据购物者的偏好和浏览历史记录提供交互式地图、产品推荐和个性化促销。

最终用户分析

2023年，全渠道零售商细分市场确立了其在零售市场人工智能的主导地位，占据了相当大的市场份额f 超过44.2%。该细分市场的领先地位可归因于线上和线下零售渠道的日益融合，促使零售商采取全渠道策略，无缝集成客户旅程中的各个接触点。

全渠道零售商利用人工智能技术在多个平台上提供一致和个性化的体验，迎合现代消费者的偏好和行为。通过利用数据分析和机器学习算法，这些零售商可以深入了解跨渠道的客户互动，从而实现有针对性的营销活动、动态定价策略和优化库存分配。

此外，聊天机器人和虚拟助理等人工智能驱动的工具可增强客户参与度和支持，从而培养忠诚度和满意度。随着消费者期望的不断发展，全渠道零售商领域仍然处于创新的最前沿，推动着全球零售业的发展。零售领域的增长和竞争力。

同样，在线零售商成为人工智能零售市场中重要的最终用户群体，在电子商务和数字购物平台的激增推动下经历了强劲的增长。 2023 年，在线零售商利用人工智能技术来增强客户获取、转化和保留，利用预测分析来个性化产品推荐并优化定价策略。

人工智能驱动的聊天机器人和虚拟购物助理促进了无缝、直观的在线购物体验，提高了客户满意度并提高了销售转化率。此外，人工智能驱动的欺诈检测和风险管理解决方案帮助在线零售商减轻安全威胁并保护交易，增强消费者之间的信任和信誉。随着零售业持续数字化转型，在线零售商不断投资人工智能能力，以保持竞争力并满足需求精通技术的购物者不断变化的需求。

主要细分市场

按组件

• 解决方案
• 服务

按技术

• 机器学习
• 计算机视觉
• 自然语言处理 (NLP)
• 其他技术

按应用划分

• 客户关系管理
• 供应链和库存管理
• 店内导航
• 价格优化
• 付款服务
• 其他应用

最终用户

• 全渠道零售商
• 在线零售商
• 实体零售商

司机

通过个性化增强客户体验

人工智能 (AI) 在零售业的整合受到其提供个性化购物体验的能力的显着推动。通过分析凭借庞大的数据集，人工智能可以了解个人客户的偏好、购买历史和浏览行为，使零售商能够定制产品推荐、营销信息和购物体验。这种个性化可以提高客户满意度、忠诚度并促进销售。

零售商利用人工智能提供个性化体验，从而在市场上获得竞争优势。人工智能在零售市场的增长可归因于对精确满足消费者需求和需求的定制购物旅程的需求不断增长。

约束

初始投资和维护成本高昂

人工智能技术在零售业的部署需要在基础设施、软件和人才方面进行大量初始投资。此外，为保持人工智能系统有效而进行的持续维护、更新和培训也会增加运营成本。对于许多中小型企业来说对于大型零售商来说，这些财务要求对采用人工智能解决方案构成了重大障碍。

因此，实施和维护人工智能解决方案的高成本可能会限制人工智能在零售市场的增长，因为只有规模较大的参与者才可能负担得起这些技术，从而限制了市场的扩张潜力。

机遇

扩展到新兴市场

新兴市场为人工智能在零售领域的扩张提供了重大机遇。这些市场的特点是快速城市化、不断增长的中产阶级人口和日益数字化，为人工智能驱动的零售创新创造了肥沃的土壤。

通过虚拟助理、库存管理系统和个性化购物体验等人工智能驱动的解决方案挖掘这些新客户群的潜力提供了一条利润丰厚的增长途径。能够有效利用人工智能来满足客户需求的零售商这些地区消费者的独特需求和数字悟性将在这些新兴市场中占据相当大的份额。

挑战

数据隐私和安全问题

由于零售业的人工智能系统严重依赖消费者数据的收集和分析，因此引发了重大的数据隐私和安全问题。挑战在于平衡利用客户数据来增强购物体验，同时保护敏感信息免遭泄露和未经授权的访问。

零售商必须应对复杂的监管环境，例如欧洲的 GDPR，它负责管理数据保护和隐私。确保消费者在数据处理方面合规并建立信任仍然是人工智能在零售行业采用和发展的关键挑战。

区域分析

2023 年，北美成为零售市场人工智能的领先地区，以超过39.3%的份额占据主导市场地位。到 2023 年，北美零售业对人工智能的需求将达到37 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。

这种区域领先地位可归因于几个关键因素。首先，北美一直处于零售业技术进步和数字化转型的前沿。该地区是多家科技巨头和创新初创公司的所在地，这些公司一直在推动人工智能技术在零售业的采用。由人工智能解决方案提供商、研究机构和风险投资基金组成的强大生态系统的存在，为零售领域人工智能解决方案的开发和部署创造了有利的环境。

其次，北美零售商是人工智能应用在各个领域的早期采用者。电子零售功能，例如客户关系管理、供应链优化和个性化营销。该地区的零售业已采用人工智能来增强客户体验、提高运营效率并获得竞争优势。这种积极采用人工智能的方法有助于该地区在市场中占据领导地位。

此外，北美还受益于接受技术创新和数字体验的强大消费者基础。北美消费者对技术的精通推动了对个性化和无缝购物体验的需求，而这种体验可以通过人工智能驱动的解决方案有效地提供。该地区的零售商已经认识到这一趋势，并投资人工智能技术，以满足客户期望并在竞争格局中保持领先地位。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

零售市场人工智能的特点是存在多个关键参与者，每个参与者都通过创新、战略合作伙伴关系和扩大产品组合为该行业的增长做出贡献。这些公司在塑造通过利用人工智能来增强客户体验、优化运营并推动销售，打造零售业的未来。对市场主要参与者的分析突出了他们的战略举措、产品供应和市场定位。

顶级市场领导者

• IBM 公司
• 微软公司
• 甲骨文公司
• Google LLC
• NVIDIA 公司
• 英特尔公司
• Amazon Web Services, Inc.
• SAP SE
• Salesforce、 Inc.
• RetailNext, Inc.
• 埃森哲公司
• 其他主要参与者

近期发展

1. Oracle Corporation：

• 2023 年 4 月：与领先零售商 Siam Makro Public Company Limited 合作，利用 Oracle 云基础设施的 AI 功能加速数字化转型，以改进需求预测和库存管理。
• 2023 年 7 月： 推出 Oracle Retail AI，这是一套人工智能驱动的解决方案，旨在优化定价、促销和个性化建议，最大限度地提高客户价值和零售商盈利能力。
• 2023 年 8 月：收购云原生数据库平台 Fusionbase，以增强其云产品并为零售商提供实时数据分析，这对于个性化体验和动态决策至关重要。

2. Google LLC：

• 2023 年 2 月：推出 Vertex AI Vision，这是一种基于云的服务，使用人工智能进行图像识别和分析，零售商可以利用该服务执行自动产品标记、货架检测和异常检测等任务。
• 2023 年 6 月：推出 Cloud RetailRecommends，这是一种利用人工智能为在线购物者提供个性化产品推荐、提高转化率的解决方案和客户满意度。
• 2023 年 11 月：扩展与 Shopify 合作，将 Google Cloud AI 和机器学习工具集成到 Shopify 平台中，为商家提供数据驱动的见解，从而改善营销和客户服务。