"스마트 전략으로 성장 궤도에 속도를 더하다"
전 세계 인공지능(AI) 소매 시장 규모는 2023년 71억 4천만 달러로 평가되었으며, 2024년 93억 6천만 달러에서 2032년 850억 7천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 31.8%를 나타낼 것으로 예상됩니다. (2024-2032). 소매업체는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 생산성을 우선시해야 합니다. 인공 지능(AI)은 소매업체의 운영 자동화를 지원하여 수익을 늘리고 비즈니스 프로세스를 최적화합니다. 이 보고서는 자동화된 재고 관리, 수요 예측, 고객 지원, 예측 분석 등과 같은 소매 운영 개선을 위한 솔루션을 다루고 있습니다.
소매 업계의 디지털 혁신으로 인해 인공 지능 도입이 가속화되고 있습니다. 소매 분야. 전 세계의 소매업체와 브랜드는 소매점의 자동화를 최적화하기 위해 AI 기술을 빠르게 구현하고 있습니다. 소매 기술의 AI는 소매업체가 온라인 및 오프라인 서비스와 고객 대면 솔루션 모두에 자동화를 도입하는 데 도움을 줍니다. 또한 기업은 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 이러한 고급 기술에 클라우드를 빠르게 통합하고 있습니다. 예를 들어 2023년 2월 Google은 Accenture와 함께 소매업체가 비즈니스를 혁신하고 클라우드 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 돕는 새로운 도구를 출시했습니다. 이 파트너십을 통해 Accenture ai.RETAIL Platform은 Google Cloud와 통합되어 공동 고객 성공을 기반으로 했습니다.
코로나19 팬데믹은 전 세계 소매업계에 심각한 영향을 미쳤습니다. 이 기간 동안의 폐쇄 조치는 고객의 구매 패턴과 행동을 크게 변화시켰습니다. 따라서 AI의 구현은 소매업체가 공급망을 재조정하고, 역동적인 수요를 인식하고, 새로운 시장 동향을 이해하고, 효율성을 높이는 데 도움이 되었습니다.
시장 기회를 촉진하는 AI 기반 시각 및 음성 검색
전자상거래 플랫폼과 가상 상점이 빠르게 성장하고 있습니다. 오늘날 소비자는 제품 이미지, 동영상, 음성 등 새로운 기술을 사용하여 신제품을 검색할 수 있습니다. 시각적 검색의 인공지능(AI)은 문의 사항을 처리하고 메타데이터 마이닝. 시각적 검색 엔진은 AI 기능을 활용하여 증가하는 쇼핑 트렌드를 분석, 추적, 예측함으로써 쇼핑객의 경험과 참여를 향상시킵니다.
예를 들어 2024년 1월 Google Cloud는 소매업체가 운영을 현대화하고 온라인 쇼핑을 개인화하며 매장 내 기술 출시를 혁신할 수 있도록 다양한 차세대 AI 기반 기술을 출시했습니다. 고객이 더 빠르게 제품을 찾고 구매할 수 있도록 Google Cloud의 소매업체 검색 기술은 대규모 언어 모델을 사용할 수 있는 기능으로 개선되었습니다. 이러한 디지털 도구의 사용이 증가하면 소매 경험의 인공 지능이 더욱 원활하고 자연스러워질 수 있습니다. 따라서 소매업체가 고객 서비스를 강화하고 매출 성장을 촉진하기 위해 AI 기반 검색 엔진을 구현하는 것이 필수적이 되었습니다. 또한 소매업체는 AI 기반 검색을 통해 소비자 동향에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 더 나은 비즈니스 결정을 내립니다. 앞으로 몇 년 동안 AI 기반 검색 엔진이 소매업체를 위한 풍부한 데이터베이스와 잠재적인 성장 기회를 제공할 것으로 예상됩니다.
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시장 성장 촉진을 위한 향상된 고객 경험을 위한 AI 기반 챗봇 사용 증가
AI 기반 챗봇 지원은 매우 효율적인 고객 서비스 덕분에 소매 업계 전반에서 큰 인기를 얻고 있습니다. 챗봇은 고객에게 헌신적이고 개인화된 응답을 제공하여 고객 경험을 향상시킵니다. 예를 들어, 2023년 5월 스마트 가전 브랜드 upliance.ai는 ChatGPT를 자사 제품에 통합했습니다. 스마트 조리 도우미 델리쉬업(DelishUp)은 조리 과정을 자동화해 요리를 단순화했습니다. 또한, 회사는 가전 부문에서도 제품을 출시하여 소매 업계의 인공 지능 분야에서 강력한 입지를 구축할 계획입니다.
AI 챗봇에는 자연어 처리(NLP) 기능이 탑재되어 있습니다. 및 기계 학습(ML) 기술. 이러한 기술은 고객 선호도에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 또한 챗봇이 고객의 정서와 행동 패턴을 이해하도록 도와 고객 문의에 응답하고 관계를 구축하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 Levi's는 고객에게 추천을 제공하기 위해 챗봇 플랫폼인 Levi's Virtual Stylist를 구현했습니다. 봇은 사용자에게 사이즈, 핏, 소재, 심지어 선호하는 브랜드 등의 기본 세부정보를 요청하여 빠른 제안을 제공합니다. 따라서 AI 기반 챗봇은 인공지능을 통해 소매 시장 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.
소매 부문에서 AI 채택을 제한하는 인프라 부족 및 높은 구현 비용
견고한 소매 브랜드는 고객 참여를 강화하기 위해 혁신적인 기술에 지속적으로 투자합니다. 그러나 다양한 요인이 시장 성장을 제한할 가능성이 높습니다. Walmart와 같은 대기업과 글로벌 수준의 소매업체는 이미 매장 내 운영과 온라인 포털 관리를 위해 AI 기술을 구현했습니다. 그러나 오늘날 신규 스타트업과 중소기업은 인프라와 기술 전문성이 부족하여 기술 도입에 어려움을 겪고 있습니다. IBM의 클라우드 데이터 서비스 인사이트에 따르면 응답자의 37%는 AI 전문성 부족이 이러한 기술을 구현하는 데 장애가 된다고 답했습니다. 소매 솔루션에서 AI와 관련된 높은 구현 비용은 소규모 소매업체에게는 구현을 제한하는 주요 장벽이기도 합니다. 이러한 요인들은 소매 시장 확장에서 인공 지능을 방해할 것으로 예상됩니다.
AI 기반 솔루션 채택을 촉진하기 위해 소매 업계의 자동화 증가
소매 시장의 인공 지능은 제품을 기준으로 솔루션과 서비스로 분류됩니다. 2023년에는 솔루션 부문이 시장을 장악했습니다. 인기 있는 AI 솔루션에는 스마트 매장, 전자상거래, 지능형 고객 통찰력, 스마트 배송, 지능형 공급망 등이 포함됩니다. 다양한 소매 운영을 관리하는 데 있어 점점 늘어나는 과제로 인해 소매 업계에서 새롭고 혁신적인 자동화 솔루션이 개발될 가능성이 높습니다. AI 기반 소매 솔루션은 소매업체가 물류, 공급망 운영, 창고 관리를 관리하고 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이는 소매 부문에서 AI 구현을 촉진할 것으로 예상됩니다.
서비스 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보일 가능성이 높습니다. 소매업체는 설치, 관리, 유지 관리 등과 같은 특정 서비스에 대해 공급업체의 추가 지원이 필요합니다. 따라서 AI 솔루션의 신속한 구현으로 인해 서비스에 대한 수요가 늘어나고 있습니다.
운영 중심 기능의 활용을 높이기 위한 효율적인 운영에 대한 수요 증가
시장은 기능에 따라 운영 중심 시장과 고객 지향 시장으로 구분됩니다. 운영 중심 부문은 2023년 최대 시장 점유율을 차지했습니다. 인기 있는 운영 중심 솔루션으로는 Intel Movidius VPU, Taskdesk Virtual Agents, RetailNext Store Layout 및 ViSenze 상품 계획 등이 있습니다. 소매업체는 상품화, 물류, 공급망, 정시 배송 등 운영 효율성을 높이기 위해 AI를 구현하고 있습니다. 백엔드 기능을 적절하게 관리하면 소매업체가 수익 확장과 새로운 성장 전략에 집중하는 데 도움이 됩니다.
고객 대면 부문은 고객 경험 개선을 위한 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 성장을 보일 가능성이 높습니다. 고객 불만을 줄이고 브랜드 충성도를 높이기 위해 소매업체는 AI 기반 솔루션을 채택하고 있습니다. 또한, 효율적인 고객 서비스로 인해 AI 기반 챗봇 지원이 소비자 부문에서 점점 더 대중화되고 있습니다. 소비자 만족도를 높이기 위해 이러한 챗봇은 개인화되고 헌신적인 고객 응답을 제공합니다.
오프라인 매장의 제품 채택을 촉진하기 위한 효율적인 매장 운영 관리
type를 기준으로 시장은 온라인과 오프라인으로 양분됩니다. 오프라인 부문은 최대 수익 지분을 확보했으며 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 매장 내 운영 관리, 상품화 및 구색 강화, 개인화된 제품 추천 자동화 등 고객 쇼핑 경험을 향상시키는 기능으로 인해 AI 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
또한 소매업체의 비즈니스 성장을 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 AI 기술의 구현은 온라인 고객 서비스 역량도 향상시키고 있습니다. 예를 들어 ViSenze는 교차 기기 경험, 스마트 추천, disc오버리, 영감을 주는 SEO 마케팅 등 광범위한 지능형 전자상거래 솔루션을 제공합니다.
예측 분석의 소매 기술에 AI 사용을 촉진하기 위해 고객 행동을 빠르게 변화
애플리케이션을 기준으로 시장은 예측 분석, 매장 내 시각적 모니터링 및 감시, CRM(고객 관계 관리), 시장 예측, 재고 관리 등. 예측 분석 부문이 2023년 시장을 지배했습니다. 주요 솔루션 중 일부는 인구통계학적 세분화, 매장 운영, 선반 관리, 재고 관리, 노동 최적화 등입니다. 소매업체는 미래 시장 기회와 고객 행동을 이해하기 위해 AI 기반 예측 분석을 구현하고 있습니다. AI는 또한 다양한 위치, 국가, 문화, 성별, 연령 및 기타 인구통계에 대한 실시간 분석을 얻는 데 사용됩니다.
고객 관계 관리 부문은 더 나은 고객 참여에 대한 수요 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 성장을 기록할 가능성이 높습니다. AI 기반 가상 지원, 챗봇, 검색 엔진 등은 소매업체가 강력한 고객 관계와 충성도를 유지하는 데 도움이 됩니다. 고객 구매 행동의 불확실하고 급격한 변화로 인해 시장 예측에서 AI에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 마찬가지로, 매장 내 시각적 모니터링 및 감시에 AI를 사용하는 경우 꾸준한 성장을 보일 것으로 보입니다. 지속적인 감시는 높은 보안을 제공하고 고객 통찰력, 선반 보충 알림, 사기 및 축소 제어, 얼굴 인식 등을 포착합니다.
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기계 학습 채택을 촉진하기 위한 매우 정확한 고객 통찰력
시장은 기술을 기반으로 컴퓨터 비전, 머신러닝, 자연어 처리 등으로 구분됩니다.
머신러닝이 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 시장 지배력을 계속 유지할 것으로 예상됩니다. 소매업체는 고객의 행동, 감정, 성격 등을 이해하여 맞춤형 서비스를 제공하는 데 열중하고 있습니다. 기계 학습(ML)은 수집된 정보에서 빠르고 깊은 통찰력을 제공하며 개인화된 정보를 제공하는 데 유용합니다. 고객에게 경험을 제공합니다. 재고 생산성을 높이기 위해 소매업체가 공급망 계획과 수요 예측을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 Amazon SageMaker는 예측 분석부터 고객 경험에 이르기까지 모든 애플리케이션에 기계 학습 모델을 배포하는 완전관리형 서비스입니다. 마찬가지로 소매 업계에서도 컴퓨터 비전 구현이 크게 확대되고 있습니다. 얼굴 인식 및 동영상 검색을 통해 통찰력을 얻기 위해 AI 기반 컴퓨터 비전이 채택되고 있습니다.
지리적으로 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미 등 5개 주요 지역으로 구분됩니다. 국가별로 더 분류됩니다.
North America Artificial Intelligence (AI) in Retail Market Size, 2023 (USD Billion)
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2023년에는 북미가 전 세계 수익 점유율을 장악했습니다. 이 지역의 소매업체는 고객 서비스 효율성을 높이기 위해 고객 선호도에 따라 데이터를 추출하는 데 주력하고 있습니다. 미국은 AI 기술의 얼리어답터이자 AI에 대한 기술 투자를 목격하고 있다. 또한 이 기술에 대한 수요 증가로 인해 새로운 스타트업과 중소기업 네트워크가 눈에 띄게 성장하고 있습니다. 이 요소는 소매 시장 성장에서 인공 지능(AI)을 촉진할 것으로 예상됩니다.
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아시아 태평양 지역은 대규모 디지털화로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 이 지역의 소매 산업은 급속한 전환 단계를 겪고 있습니다. 이로 인해 운영 및 고객 경험을 개선하기 위한 고급 AI 기술에 대한 수요가 높아지고 있습니다. 예를 들어, SAP SE의 2020년 분석에 따르면 중국은 상업 및 소매 산업에 대한 AI 투자의 23.4%를 확보했습니다. 또한 이 기술에 대한 투자는 2027년까지 188억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 인도는 의사 결정 역량과 운영을 개선하기 위한 자동화 도구에 대한 수요가 높아 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
유럽은 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 보입니다. 현재 이 지역의 화장품, 패션, 의류 부문의 대규모 소매업체들은 고객 경험을 향상하기 위해 첨단 기술에 적극적으로 투자하고 있습니다. 이로 인해 유통업계에서 인공지능에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.
중동 및 아프리카 지역은 고객 참여를 촉진하기 위한 혁신적인 솔루션 구현으로의 전환이 증가함에 따라 향후 시장에서 눈에 띄는 성장 기회를 선보일 것입니다. 마찬가지로 라틴 아메리카도 소매 업계의 AI 투자 증가로 인해 꾸준한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.
주요 업체의 시장 지위를 높이기 위한 새롭고 혁신적인 제품 출시
시장의 주요 업체들은 혁신적인 솔루션에 지속적으로 투자하고 있습니다. 이러한 솔루션은 소매업체가 회사의 새로운 서비스에 신속하게 적응하는 데 도움이 됩니다. 소매 업계의 데이터 양이 증가함에 따라 AI 구현이 더욱 가속화되고 있습니다. 따라서 시장 참여자들은 맞춤형 및 고객 타겟팅 솔루션을 출시하고 있습니다. 첨단 기술을 활용하여 기업은 시장 경쟁에서 앞서 나가기 위해 제품 포트폴리오를 강화하고 있습니다. 또한 주요 업체들은 시장 점유율을 확대하기 위해 파트너십, 합병, 인수 전략을 구현하고 있습니다.
소매 시장의 인공 지능 보고서는 시장에 대한 더 나은 이해를 제공하기 위해 전 세계 주요 지역을 강조합니다. 또한 이 보고서는 최신 산업 동향에 대한 통찰력을 제공하고 글로벌 수준에서 배포된 기술을 분석합니다. 또한 일부 성장 촉진 요인과 제한 사항을 강조하여 독자가 시장에 대한 심층적인 지식을 얻을 수 있도록 돕습니다.
속성 | 세부정보 |
학습 기간 | 2019-2032 |
기준 연도 | 2023 |
예상 연도 | 2024 |
예측 기간 | 2024-2032 |
과거 기간 | 2019-2022 |
성장률 | 2024년부터 2032년까지 CAGR 31.8% |
단위 | 가치(10억 달러) |
세분화 | 제공물을 통해
기능별
작성자: type
애플리케이션별
기술별
기준 지역
|
2030년까지 시장 규모는 555억 3천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
2022년 시장 규모는 55억 달러에 이른다.
시장은 2023~2030년 예측 기간 동안 34.1%의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
예측 분석이 시장을 주도할 가능성이 높습니다.
고객 경험을 향상하기 위한 자동화 사용이 증가하면서 시장 성장을 이끌 가능성이 높습니다.
Amazon.com, Inc., Google LLC, IBM Corporation, Intel Corporation, Microsoft Corporation, Nvidia Corporation, Oracle Corporation 및 SAP SE가 시장의 선두주자입니다.
북미는 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다.
아시아 태평양 지역은 놀라운 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.