零售市场语音人工智能(2025-2034)
报告概述
全球零售语音人工智能市场规模预计将从 2024 年的18 亿美元增至 2034 年的161 亿美元左右,在预测期内复合年增长率为24.5% 2025 年至 2034 年。2024 年,北美占据了市场主导地位,占据了40.6%以上的份额,收入7.3亿美元。
零售市场的语音人工智能是利用人工智能与自然语言处理相结合,使计算机能够理解、解释和响应零售环境中的人类语音。该技术通过提供基于语音的对话式交互来支持产品搜索、个性化推荐、订单跟踪和客户服务等任务,从而帮助零售商提高客户参与度。
最主要的驱动因素是语音人工智能在零售业的应用的推动因素包括消费者对便利性和个性化的日益偏好、语音系统有效处理大量同步交互的能力,以及向 24/7 客户支持的转变。另一个主要驱动力是该技术能够通过自动化日常查询和提高所有客户接触点的服务一致性来降低运营成本。
根据 Market.us 的数据,随着企业和消费者采用对话式 AI 来增强沟通和客户参与度,全球语音 AI 代理市场正在快速增长。 2024 年该市场价值24 亿美元,预计到 2034 年将达到近475 亿美元,2025 年至 2034 年复合年增长率高达 34.8%。
语音 AI 正在通过提高效率和客户体验来改变客户服务和零售业。据大型电信公司 verloop.io 报道借助 Voice AI,呼叫处理时间减少了35%,而 IBM 研究显示客户满意度提高了30%。一些解决方案将排队时间缩短了50%,并且一半的消费者已经使用语音助手来获得支持。
到 2026 年,80% 的企业计划采用人工智能驱动的语音技术,早期采用者报告运营成本降低20-30%。消费者行为也在发生变化,因为 71% 使用语音助手进行产品研究,而 89% 更喜欢提供这种支持的品牌。来自 gnani.ai 的数据进一步显示,使用语音 AI 的零售商通过个性化交互实现转化率提高15-30%,同时由于等待时间缩短和服务更加一致而提高了客户满意度。
关键要点
- 零售市场的全球语音 AI 估值为美国到 2024 年,这一数字将达到 18 亿迪拉姆,预计在语音零售解决方案的快速采用的推动下,复合年增长率(2025-2034 年)将以 24.5% 的速度增长。
- 到 2024 年,软件/平台解决方案将占据65.3%的份额,反映出对云原生 AI 语音引擎、编排层和对话的强劲需求平台。
- 客户服务和支持在应用中占据38.5%的领先地位,强调了通过语音人工智能提高呼叫中心效率、店内协助和在线自助服务的优先级。
- 基于云的部署占据了78.2%的市场份额,这表明零售商更喜欢可扩展、持续更新和集成就绪的解决方案,而不是本地部署。
- 电子商务零售商拥有最大的最终用户份额为 34.4%,因为数字优先玩家利用语音 AI 进行产品发现、订单管理和个性化购物体验。
- 北美以 40.6% 的份额领先,其中美国在 2024 年将达到7 亿美元,复合年增长率为 22.9%,这得益于早期技术采用和成熟的零售人工智能生态系统。
分析师的观点
投资机会零售业语音人工智能的关键在于开发先进的自然语言理解、用于安全身份验证的语音生物识别技术、与语音命令相关的预测补货系统以及能够进行复杂多轮对话的人工智能驱动的语音代理。专注于无缝集成 API、语音交互分析和多语言支持技术的初创公司和技术提供商是充满前景的投资领域。
对个性化、实时对话商务不断增长的需求以及语音设备的扩展为创新和资本注入提供了肥沃的土壤。语音 AI 实现的业务收益零售业包括通过更快、更个性化的服务提高客户满意度,通过日常查询自动化提高运营效率,通过语音交互分析增强数据驱动的决策。
零售商表示,人工智能驱动的推荐和追加销售带来了更高的平均订单价值,以及更好地处理高峰购物期而不会降低性能。这些优势可以提高客户保留率,并为语音商务渠道开辟新途径。零售业语音人工智能的监管环境需要仔细关注隐私和数据安全,特别是在语音数据捕获和存储方面。
遵守 GDPR 和 CCPA 等数据保护法对于维护消费者信任至关重要,因为语音交互可能包含敏感的个人信息。零售商必须实施安全处理、匿名和同意管理机制,以满足监管要求。不断发展的法律围绕语音数据的格局继续影响零售商如何负责任地部署语音人工智能技术。
美国市场规模
到 2024 年,美国零售语音 AI 市场价值7 亿美元,预计将以 22.9% 的复合年增长率强劲增长,这主要是由于越来越多地采用人工智能驱动的语音解决方案来增强客户体验和运营效率。美国零售商正在集成语音助手、智能信息亭和对话式人工智能平台,以实现无摩擦购物、个性化推荐和更快的服务。
零售商还利用语音分析从数百万客户互动中获取可行的见解;家得宝使用语音机器人处理日常查询,减少呼叫中心的工作量并提高满意度。超过 40% 的美国消费者尝试过语音购物,表明市场已做好充分准备。
语音 AI 还支持限制措施IDE 提货协调、忠诚度计划和全渠道参与,对于大流行后的零售战略至关重要。例如,沃尔玛通过 Google Assistant 使用语音购物,允许客户通过简单的语音命令将商品添加到购物车,而亚马逊的 Alexa 为 Prime 会员提供无缝重新订购和产品搜索。
2024 年,北美占据主导市场地位,占据了超过 40.6% 的份额,并在零售语音 AI 领域创造了7.3 亿美元收入市场。消费者对个性化和无缝购物体验的强烈需求推动了零售业的快速数字化转型,为该地区的领先地位提供了支持。
美国和加拿大的零售商越来越多地采用语音技术来提高客户参与度,从智能结账系统到基于语音的产品搜索和推荐。智能手机普及率高家庭和零售连锁店中的语音助手、虚拟助理和人工智能聊天机器人进一步加速了采用,使北美相对于其他地区具有明显优势。
按组件分析
软件/平台(2024 年市场份额为 65.3%)
软件和平台组件在语音领域占据主导地位2024 年零售市场人工智能将占据 65.3% 的市场份额。这种主导地位是由于寻求增强客户互动的零售商越来越多地采用智能语音识别、自然语言处理和对话式人工智能平台而推动的。
这些软件解决方案为支持语音的应用程序提供了底层基础设施,包括自动语音识别 (ASR)、自然语言理解 (NLU) 和文本转语音 (TTS) 组件,使零售商能够根据其品牌和客户需求构建定制的语音体验。
零售商优先考虑软件平台,因为它们提供可扩展性、集成灵活性,并通过人工智能模型训练和更新进行持续改进。以软件为中心的方法允许企业跨网站、移动应用和店内信息亭等各种渠道部署语音人工智能,提供无缝的全渠道客户体验。
通过应用程序分析
客户服务和支持(2024 年市场份额为 38.5%)
客户服务和支持构成了语音的领先应用领域零售市场人工智能,到 2024 年将占据 38.5% 的份额。该领域的语音人工智能技术通过即时响应查询、处理退货、跟踪订单和提供产品推荐来简化客户交互。
这减少了对人工代理的依赖并大幅缩短等待时间,实现 24/7 支持可用性,满足消费者对速度和服务不断增长的期望。方便。客户服务中向语音人工智能的过渡还提高了购物高峰期的可扩展性,例如假期或销售活动期间,当呼叫量激增时。
零售商受益于一致的服务质量,因为人工智能系统可以全天候保持运营性能,不会出现疲劳或变化。语音交互生成的数据进一步使零售商能够分析客户情绪和偏好,支持服务水平的持续改进和定制营销策略。
通过部署分析
基于云(2024 年市场份额为 78.2%)
基于云的部署部分在零售语音 AI 市场中占据压倒性主导地位,到 2024 年,这一比例将达到 78.2%。云基础设施的普及源于其成本效益、快速可扩展性以及与其他数字零售生态系统集成的便捷性。云部署使零售商能够快速了解无需在硬件或 IT 维护方面进行大量前期投资即可推出语音 AI 功能。
云解决方案允许持续更新和优化 AI 算法,确保语音助手以最高准确度执行,并能够高效处理各种客户查询。此外,云的灵活性支持跨地域和设备的多渠道部署,促进全球零售运营。随着语音 AI 不断学习和改进,基于云的交付可确保零售商能够在不中断的情况下利用最新的进步。
通过最终用户分析
电子商务零售商(2024 年市场份额为 34.4%)
电子商务零售商在零售语音 AI 市场的最终用户领域处于领先地位, 2024 年占 34.4% 的份额。该细分市场广泛受益于语音 AI 简化购物旅程的能力,允许客户搜索产品、下订单、检查发货信息状态,并通过自然语音命令寻求帮助。
电子商务平台强调个性化、无摩擦的体验,而语音 AI 通过提供对话式、免提交互来满足这些需求。此外,电子商务零售商利用语音人工智能,通过自动化日常客户交互来提高运营效率,使人工代理能够专注于复杂的问题。
语音人工智能还通过记住客户偏好并提供量身定制的产品建议来支持大规模个性化,从而提高参与度和忠诚度。随着消费者对语音技术的舒适度不断提高,电子商务零售商通过人工智能驱动的语音购物体验实现了大幅转化和满意度提升。
主要细分市场
按组件
- 软件/平台
- 服务
- 托管服务
- 专业服务
按应用
- 客户服务和支持
- 店内
- 在线
- 呼叫中心
- 营销和广告
- 产品发现和搜索
- 库存管理和运营
- 付款处理和结账
- 其他应用
通过部署
- 基于云
- 本地
最终用户
- 电子商务零售商
- 实体零售商
- 全渠道零售商
- 杂货和QSR(快餐店)
驾驶员分析
个性化增强客户体验
零售业的语音人工智能通过深度个性化极大地提高了客户满意度。通过分析购买历史、浏览习惯甚至语气等客户数据,语音人工智能系统可以生成量身定制的产品推荐和个性化交互。这创造了一种直观定制的购物体验,让顾客感到宾至如归。理解和重视。
随着语音人工智能建议互补产品和符合客户偏好的及时促销活动,零售商可以从提高的客户忠诚度和更高的平均订单价值中受益。这种个性化方法可以增强品牌和购物者之间的情感联系,从而提高整体销售业绩和竞争优势。
约束分析
隐私和安全问题
客户对隐私和数据安全的担忧是零售业采用语音 AI 的一个重大限制。语音交互通常会捕获支付详细信息和个人偏好等敏感信息,引发人们对数据滥用或泄露的担忧。
零售商必须通过实施严格的数据保护政策、透明的隐私声明和安全的基础设施来保护客户语音数据来解决这些问题。未能充分向客户保证隐私可能会降低采用率并减少语音零售服务生锈。这些安全和隐私挑战使集成变得更加复杂,需要持续保持警惕,以保持消费者信心。
机会分析
扩大全渠道和多模式集成
零售商有越来越多的机会将语音人工智能嵌入到集成语音、视觉和文本界面的更广泛的全渠道战略中。语音 AI 可以通过提供跨平台的无缝客户体验来补充移动应用、网站和实体店。
例如,客户可以使用语音命令开始购物对话,通过聊天继续,并在应用上完成购买,而无需重复信息。这种多模式集成增强了便利性并推动了更高的参与度。
此外,增强现实等新兴技术与语音人工智能相结合可以创造身临其境的体验,让客户可以直观地探索产品,同时获得实时语音协助,为零售创新和客户互动开辟新途径。
挑战分析
技术集成和运营复杂性
在零售业实施语音 AI 解决方案需要克服重大的技术和运营挑战。与库存数据库、客户管理平台和电子商务网站等现有零售系统的集成需要仔细的规划和强大的 IT 基础设施变更。此外,在多个设备和平台上保持一致的语音服务质量可能很困难。
其他挑战包括确保语音交互的自然、类人质量,以及通过机器学习进行持续的系统培训以保持响应的准确性和相关性。零售商必须投入大量时间和资源进行部署和持续优化才能充分实现收益,这可能会成为技术含量较低的障碍
重点地区和国家
- 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
- 荷兰
- 欧洲其他地区
- 亚太地区
- 中国
- 日本
- 韩国
- 印度
- 澳大利亚和新西兰新西兰
- 东盟
- 亚太地区其他地区
- 拉丁美洲
- 巴西
- 墨西哥
- 拉丁美洲其他地区
- 中东和非洲
- 海湾合作委员会国家
- 南非
- 其他地区MEA
主要参与者分析
在零售语音人工智能市场中,亚马逊、谷歌、微软和IBM等全球技术领导者发挥着核心作用。他们的平台提供先进的自然语言处理以及与云生态系统的深度集成。零售商采用这些解决方案来提高客户参与度、自动化支持并推动个性化购物体验。
包括 SoundHound Inc.、Verint、Salesforce、Zebra Technologies 和 Dasha AI 在内的专业参与者提供利基专业知识和针对行业的解决方案。这些公司提供先进的对话式人工智能、客户分析和全渠道集成工具,以解决零售业特定的挑战。他们的系统经过专门设计,可以处理复杂的客户查询、简化店内操作并支持语音商务。
Voice AI、Gnani Innovations Private Limited、Retell AI、Dialzara LLC、2X Solutions 和 Yellow AI 等新兴创新者也受到关注。这些公司为不同的零售业态带来了敏捷的模型、区域语言功能和定制的应用程序。他们的增长是由对本地化解决方案和集成的需求不断增长推动的。
零售市场语音人工智能的主要参与者
- 亚马逊
- 微软
- IBM
- SoundHound Inc.
- Verint
- Salesforce
- Zebra Technologies
- Dasha AI
- 语音人工智能
- Gnani Innovations Private Limited
- Retell AI
- Dialzara LLC
- 2X 解决方案
- Yellow AI
- 其他关键参与者
近期进展
- 2025 年 7 月: Sodaclick 和英特尔在肯德基得来速餐厅推出了阿联酋首个多语言对话人工智能,能说流利的阿拉伯语和英语。在英特尔酷睿 Ultra 处理器的支持下,它的销量增加了75%,订单增加了+8.5 AED,并提供更快、个性化的服务,增强了整体得来速体验。
- 2025 年 5 月:Solda.AI 由 Sergey Shalaev 于 2023 年创立,在 Accel 领投的种子资金中筹集了400 万美元种子资金,用于广告业务。其多模式人工智能语音代理用于自主电话销售。 Solda.AI 为 TBI Bank 和 Vivid Money 等金融、零售、运输和电信客户提供服务,旨在通过可扩展的类人 AI 代理彻底改变销售渠道。
- 2025 年 5 月:亚马逊正在针对精选的美国商品测试由 AI 驱动的简短音频产品摘要,由“AI 购物专家”表示。这些摘要可通过应用程序的“聆听亮点”按钮访问,使用法学硕士讨论功能、评论和网络信息,与 Rufus 和 Interests 等现有人工智能工具一起提供对话式、适合多任务处理的产品见解。





