小売業における人工知能の世界市場 - 2023-2030

Global Artificial Intelligence In Retail Market - 2023-2030

概要小売業における人工知能の世界市場は、2022年に55億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率34.2%で成長し、2030年には554億米ドルに達すると予測されている。 AIによって小売業者は、... もっと見る

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DataM Intelligence データMインテリジェンス	2023年10月16日	US$4,350 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	197	英語

サマリー

概要
小売業における人工知能の世界市場は、2022年に55億米ドルに達し、2023年から2030年の予測期間中に年平均成長率34.2%で成長し、2030年には554億米ドルに達すると予測されている。
AIによって小売業者は、商品の推奨、顧客サービスのためのチャットボット、バーチャル試着など、パーソナライズされたショッピング体験を提供できるようになり、顧客満足度とロイヤルティが向上する。AIを活用したシステムは、サプライチェーン管理、在庫管理、需要予測を最適化し、コスト削減と業務の効率化につながる。小売企業はAIの力を活用することで、膨大な量のデータを分析し、顧客行動、市場動向、競合他社に関する洞察を得ることができる。
例えば、2023年9月25日、アマゾンはAIスタートアップのAnthropicと提携し、40億ドルを投じてジェネレーティブAIモデルを開発する。この提携は、アマゾンが特に消費者向けの機器やサービスにおいてAIに力を入れるようになったことと一致している。当初、この提携は、アマゾンのクラウドサービスとマイクロチップを利用したAnthropicの生成的AIモデルの研究をサポートする。これらのモデルはアマゾン・ウェブ・サービスのアマゾン・ベッドロック・プラットフォームを通じて利用できるようになる。
アジア太平洋地域は、世界の小売市場における人工知能市場の3/5以上をカバーする成長地域のひとつであり、この地域は、都市化の進展とともに人口が増加し、その結果、消費者基盤が拡大し、小売サービスに対する需要が高まっていることが特徴であり、これらの需要に効率的に対応するためのAIを活用したソリューションの必要性を促進しています。この地域では、構造化・非構造化ともに膨大な量のデータが生成される。AIはデータで成長し、アジア太平洋地域の小売業者はAIを活用して顧客の行動、嗜好、市場動向を分析し、データ主導の意思決定を行っている。
ダイナミクス
Eコマース業界におけるAIの導入
AIアルゴリズムは顧客データを分析し、パーソナライズされた商品推奨やショッピング体験を提供することで、顧客満足度を高め、売上を増加させる。AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントは、24時間365日のカスタマーサポートを提供し、対応時間と顧客エンゲージメントを向上させる。AIは、需要パターンを予測し、在庫過多や在庫不足の状況を減らし、在庫コストを最小限に抑えることで、小売業者の在庫最適化を支援する。
例えば、2023年7月31日、BigCommerceはGoogle Cloudとの提携により、同社のeコマース・プラットフォームにAIを搭載した新機能を発表した。これらのAIツールは、企業の販売店が業務効率を改善し、顧客体験を向上させ、売上を伸ばすのに役立つ。主なAI機能には、AIを活用した商品説明、高度にパーソナライズされたストアフロント、ビジネスパフォーマンスをより深く洞察するためのAI主導のデータ分析などがある。
顧客体験を向上させるAI搭載チャットボットの利用増加が市場を牽引
チャットボットは、顧客からの問い合わせに迅速かつ即座に対応することで、待ち時間を短縮し、全体的な顧客体験を向上させることができます。また、大量の顧客からの問い合わせを同時に処理できるため、顧客とのインタラクション率が高い企業にとって拡張性があります。チャットボットは、すべての顧客に一貫した応答と情報を提供し、誰もが同じレベルのサービスを受けられるようにします。高度なチャットボットは、顧客データを使用して対話をパーソナライズし、カスタマイズされた推奨事項やソリューションを提供することができます。
例えば、2023年7月12日、スキーとスポーツ用品ブランドのEvoは、ホリデーシーズンに合わせてChatGPTを搭載した顧客サービスチャットボットを開始する予定であり、このAI駆動チャットボットは、軽いタッチの顧客サービス問い合わせを処理することができ、ブランドの繁忙期の冬の間にエージェントを追加雇用する必要性を減らすことができるかもしれません。Evoは通常、この時期にカスタマーサービス従業員を倍増させている。
AIを活用したコラボレーションがリテールエクスペリエンスに革命をもたらす
コラボレーションにより、小売企業は自社のデータとAI企業のデータ分析の専門知識を組み合わせることができ、これにより顧客の行動、嗜好、傾向についてより深い洞察を得ることができ、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定につながる。AIを活用した小売業とのコラボレーションは、高度にパーソナライズされたショッピング体験の創造を促進する。小売企業はAI企業と提携することで、個々の顧客プロファイルや過去のやり取りに基づいて商品を提案するレコメンデーション・エンジンを開発することができる。
例えば、ユニリーバは2022年4月6日、小売マーケティング・プラットフォームのPerchと提携し、ワシントンDC地域のジャイアント・フード・スーパーマーケットでインタラクティブな店舗内商品エンゲージメント・プラットフォームを開始した。このプラットフォームは、QRコードや追加アプリ、画面タッチを必要とせず、買い物客の商品とのインタラクションに自動的に反応し、それらの商品に関するビデオや情報を提供するデジタル画面を備えている。
データのプライバシーと不正確なデータ
AIは、パーソナライゼーションと洞察のために膨大な顧客データに依存している。しかし、データ・プライバシーや、小売業者が機密性の高い顧客情報をどのように扱い、保護するかについての懸念が高まっている。GDPRのようなデータ保護規制の遵守は不可欠だが、難しい。インフラ、ソフトウェア、スタッフのトレーニングを含むAIテクノロジーの導入は、小売企業、特に中小企業にとって高額になる可能性がある。AIの導入に必要な初期投資が障壁となる可能性がある。
AIシステムは高品質なデータに依存する。不正確なデータや不完全なデータは、誤った予測や推奨につながる可能性がある。また、小売組織内のさまざまなソースからのデータを統合することも複雑な場合がある。AIの開発・保守には、熟練したデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、AIの専門家が必要であり、AIの専門知識を持つ専門家が不足しているため、小売企業がAIチームを構築・管理するのは困難である。
セグメント分析
世界の小売業における人工知能市場は、提供サービス、機能、展開タイプ、アプリケーション、テクノロジー、地域に基づいてセグメント化される。
顧客へのサービス提供が市場を押し上げる
AIによって小売業者は膨大な量の顧客データを分析し、パーソナライズされたショッピング体験を実現できる。このパーソナライズには、商品の推奨、ターゲットを絞ったマーケティング、カスタマイズされたプロモーションなどが含まれ、これらすべてがショッピング体験全体を向上させ、売上を促進する。AIは小売業者が需要を予測し、在庫過多や在庫不足の状況を減らし、サプライチェーンの効率を向上させることで在庫レベルを最適化するのを支援する。
例えば、アマゾンは2022年11月10日、梱包前の個々の商品を扱うことで、フルフィルメント・プロセスを強化するよう設計されたインテリジェント・ロボット・システム、スパローを発表した。過去10年間、アマゾンは業務の様々な側面を自動化するため、ロボット工学や先進技術に多額の投資を行ってきた。Sparrowは、アマゾンの膨大な在庫の中で個々の商品を取り扱う上で、重要な進歩を意味する。
地理的浸透
パーソナライズされたレコメンデーションが顧客エンゲージメントを高める
北米は世界の小売業における人工知能市場を支配しており、同地域の小売業者は顧客のショッピング体験を向上させるためにAIをますます活用している。AIを搭載したチャットボット、バーチャルショッピングアシスタント、パーソナライズされたレコメンデーションは、顧客エンゲージメントと満足度を高める。北米の消費者はパーソナライズされた体験を期待しており、AIは小売業者が膨大な顧客データを分析し、オーダーメイドの商品推奨、マーケティング・メッセージ、価格戦略を提供するのに役立っている。
例えば、2023年8月16日にハネウェルが実施した調査では、小売業者の約60％が、実店舗とオンラインの両方で、ショッピング体験を向上させるために、人工知能、機械学習、コンピューター・ビジョン技術を来年中に導入する予定であることが明らかになった。この調査では、世界の小売業の責任者1,000人を対象に、回答者の48％が今後3～5年の間にAI、ML、コンピュータビジョン（CV）が小売業界に大きな影響を及ぼすと考えていることが分かった。
競争状況
同市場における世界の主要プレイヤーには、Amazon.com, Inc.、IBM Corporation、Intel Corporation、Google LLC、Salesforce.com, Inc.、SAP SE、Talkdesk, Inc.、Microsoft Corporation、Nvidia Corporation、Oracle Corporationなどが含まれる。
COVID-19 影響分析
ロックダウンや社会的距離を置く措置が講じられたことで、オンラインショッピングが急増した。小売企業は、オンライン・ショッピング体験を向上させ、増加したウェブサイト・トラフィックを管理するために、AIを搭載したレコメンデーション・エンジン、チャットボット、バーチャル・ショッピング・アシスタントに注目した。COVID-19はサプライチェーンを世界的に混乱させた。AIを活用した予測分析は、サプライチェーンの混乱を予測・管理し、在庫レベルを最適化し、顧客が必要なときに必要な場所で商品を確実に入手できるようにするために、小売業者にとって極めて重要なものとなった。
パンデミックは需要と供給の変動を引き起こした。AIを活用して価格戦略をリアルタイムで調整することで、小売企業は過剰在庫を回避し、収益性を維持できるようになった。小売企業は、セルフレジのキオスク端末やタッチレス決済オプションなど、AIを活用したテクノロジーを導入し、顧客と店員の物理的な接触を最小限に抑えた。パンデミックの予測不可能な性質により、需要予測はより困難なものとなった。消費者の行動や嗜好の突然の変化を考慮し、AIモデルを適応させた。
AIアナリティクスは、小売業者がパンデミック中の顧客行動の変化を理解するのに役立ち、この情報はマーケティング・キャンペーンの調整、商品提供の最適化、顧客エンゲージメントの強化に活用された。赤外線カメラや顔認識システムなど、AIを活用したソリューションは、店舗や配送センターで健康と安全のプロトコルを実施するために導入された。
AIのインパクト
AIを搭載したレコメンデーション・システムは、顧客データを分析してパーソナライズされた商品レコメンデーションを提供し、ショッピング体験を向上させ、顧客が購入する可能性を高める。AIアルゴリズムは需要を予測することで在庫レベルを最適化し、過剰在庫や品切れを減らすことができる。
小売企業は、AIを活用したチャットボットやバーチャルアシスタントを使って、リアルタイムのカスタマーサポートを提供したり、問い合わせに答えたり、商品検索を支援したりすることで、人間のカスタマーサービス担当者の作業負担を軽減している。AIは、市場の状況、競合他社の価格設定、顧客の行動を分析し、最大限の利益を上げるためにリアルタイムで商品価格を調整することができる。また、AIを活用したビデオ分析や画像認識システムが市場を押し上げる。
例えば、2023年9月13日、アマゾンによると、アマゾンは生成型人工知能を活用し、出品者の商品リスト作成・管理プロセスを強化した。これらのAI機能により、商品タイトル、説明文、リスト詳細の作成プロセスが簡素化され、出品者はより迅速かつ簡単に商品リストを作成・充実させることができる。
ロシア・ウクライナ紛争の影響
紛争は、特にテクノロジー分野のサプライチェーン・マネジメントを混乱させた。半導体やハードウェアなど、多くのAI関連部品は世界各地で製造されている。サプライチェーンの混乱は、AI技術の不足やコスト増につながり、小売業での導入に影響を与える可能性がある。地政学的な対立は経済の不確実性を助長し、消費者行動に影響を与える。小売企業は、不確実な時期にはAIイニシアチブを含む投資に慎重になる可能性がある。
地政学的緊張の波及効果は世界経済に影響を及ぼし、為替レートの変動、貿易制限、消費者消費パターンの変化につながる可能性があり、これらの要因は小売業におけるAI導入のペースや規模に影響を及ぼす可能性がある。小売企業は、顧客データの分析、パーソナライゼーション、サイバーセキュリティのためにAIを活用している。地政学的な緊張は、データのセキュリティとプライバシーに関する懸念の高まりにつながる可能性があり、小売企業はAI戦略とデータの取り扱い方法を見直す必要に迫られます。
サービス別
- サービス
- ソリューション
機能別
- オペレーション中心
- 顧客志向
導入タイプ別
- クラウド
- オンプレミス
テクノロジー別
- コンピュータービジョン
- 機械学習
- 自然言語処理
- その他
アプリケーション別
- 予測分析
- 店舗内ビジュアル監視・モニタリング
- 顧客関係管理
- 市場予測
- その他
地域別
- 北米
o 米国
o カナダ
メキシコ
- ヨーロッパ
o ドイツ
o イギリス
o フランス
o イタリア
o ロシア
o その他のヨーロッパ
- 南アメリカ
o ブラジル
o アルゼンチン
o その他の南米諸国
- アジア太平洋
o 中国
o インド
o 日本
o オーストラリア
o その他のアジア太平洋地域
- 中東およびアフリカ
主な展開
- 2021年10月、AT&TとH2O.aiは協業し、データと機械学習エンジニアリング・スキルの組織化と再利用を可能にするAIフィーチャー・ストアを開発した。データサイエンティストと開発者は、AIモデルを作成する際に、AI機能がストレージと配布に使用するのと同じ機能を使用する。
- 2023年1月、EYはマイクロソフトのクラウドとクラウド・フォー・リテールを活用したEYリテール・インテリジェンス・ソリューションを発表した。小売業がデジタル変革を遂げる中、従来の小売業は、消費者が様々なチャネルで最安値を検索するといった課題に直面している。
- AIと高度分析ソリューションの世界的プロバイダーであるフラクタルは、2022年11月、消費財、製造業、小売業向けに設計された相互接続型AIソリューションAsper.aiを発表した。Asper.aiは、需要計画、在庫最適化、戦略的価格設定、プロモーションを統合したエンドツーエンドのAI製品を提供することで、これらの分野におけるAIエコシステム内の断片化に対処することを目指している。
レポートを購入する理由
- 提供物、機能、展開タイプ、アプリケーション、テクノロジー、地域に基づく世界の小売業における人工知能市場のセグメンテーションを可視化し、主要な商業資産とプレイヤーを理解する。
- トレンドと共同開発の分析による商機の特定。
- 小売業における人工知能市場レベルの数多くのデータを全セグメントでまとめたExcelデータシート。
- PDFレポートは、徹底的な定性的インタビューと綿密な調査の後の包括的な分析で構成されています。
- 主要企業の主要製品からなる製品マッピングをエクセルで提供。
小売業における人工知能の世界市場レポートは、約77の表、77の図、197ページを提供します。
対象読者
- メーカー/バイヤー
- 業界投資家/投資銀行家
- 調査専門家
- 新興企業

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1. Methodology and Scope
1.1. Research Methodology
1.2. Research Objective and Scope of the Report
2. Definition and Overview
3. Executive Summary
3.1. Snippet by Offerings
3.2. Snippet by Function
3.3. Snippet By Deployment Type
3.4. Snippet by Application
3.5. Snippet by Technology
3.6. Snippet by Region
4. Dynamics
4.1. Impacting Factors
4.1.1. Drivers
4.1.1.1. Adoption of AI in E-Commerce Industry
4.1.1.2. Increasing Use of AI-Powered ChatBots that Improve Customer Experience Drives the Market
4.1.1.3. AI-Powered Collaborations Revolutionize Retail Experiences
4.1.2. Restraints
4.1.2.1. Data Privacy and Inaccurate Data
4.1.3. Impact Analysis
5. Industry Analysis
5.1. Porter's Five Force Analysis
5.2. Supply Chain Analysis
5.3. Pricing Analysis
5.4. Regulatory Analysis
5.5. Russia-Ukraine War Impact Analysis
5.6. DMI Opinion
6. COVID-19 Analysis
6.1. Analysis of COVID-19
6.1.1. Scenario Before COVID
6.1.2. Scenario During COVID
6.1.3. Scenario Post COVID
6.2. Pricing Dynamics Amid COVID-19
6.3. Demand-Supply Spectrum
6.4. Government Initiatives Related to the Market During Pandemic
6.5. Manufacturers Strategic Initiatives
6.6. Conclusion
7. By Offerings
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offerings
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Offerings
7.2. Services *
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Solutions
8. By Function
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Function
8.1.2. Market Attractiveness Index, By Function
8.2. Operation-Focused*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Customer-Facing
9. By Deployment Type
9.1. Introduction
9.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
9.1.2. Market Attractiveness Index, By Deployment Type
9.2. Cloud*
9.2.1. Introduction
9.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
9.3. On-Premise
10. By Application
10.1. Introduction
10.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
10.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
10.2. Predictive Analytics*
10.2.1. Introduction
10.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
10.3. In-Store Visual Monitoring & Surveillance
10.4. Customer Relationship Management
10.5. Market Forecasting
10.6. Others
11. By Technology
11.1. Introduction
11.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
11.1.2. Market Attractiveness Index, By Technology
11.2. Computer Vision*
11.2.1. Introduction
11.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
11.3. Machine Learning
11.4. Natural Language Processing
11.5. Others
12. By Region
12.1. Introduction
12.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Region
12.1.2. Market Attractiveness Index, By Region
12.2. North America
12.2.1. Introduction
12.2.2. Key Region-Specific Dynamics
12.2.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offerings
12.2.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Function
12.2.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
12.2.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.2.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
12.2.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.2.8.1. U.S.
12.2.8.2. Canada
12.2.8.3. Mexico
12.3. Europe
12.3.1. Introduction
12.3.2. Key Region-Specific Dynamics
12.3.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offerings
12.3.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Function
12.3.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
12.3.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.3.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
12.3.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.3.8.1. Germany
12.3.8.2. UK
12.3.8.3. France
12.3.8.4. Italy
12.3.8.5. Russia
12.3.8.6. Rest of Europe
12.4. South America
12.4.1. Introduction
12.4.2. Key Region-Specific Dynamics
12.4.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offerings
12.4.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Function
12.4.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
12.4.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.4.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
12.4.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.4.8.1. Brazil
12.4.8.2. Argentina
12.4.8.3. Rest of South America
12.5. Asia-Pacific
12.5.1. Introduction
12.5.2. Key Region-Specific Dynamics
12.5.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offerings
12.5.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Function
12.5.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
12.5.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.5.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
12.5.8. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Country
12.5.8.1. China
12.5.8.2. India
12.5.8.3. Japan
12.5.8.4. Australia
12.5.8.5. Rest of Asia-Pacific
12.6. Middle East and Africa
12.6.1. Introduction
12.6.2. Key Region-Specific Dynamics
12.6.3. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Offerings
12.6.4. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Function
12.6.5. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Deployment Type
12.6.6. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
12.6.7. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
13. Competitive Landscape
13.1. Competitive Scenario
13.2. Market Positioning/Share Analysis
13.3. Mergers and Acquisitions Analysis
14. Company Profiles
14.1. Amazon.com, Inc.*
14.1.1. Company Overview
14.1.2. Product Portfolio and Description
14.1.3. Financial Overview
14.1.4. Key Developments
14.2. IBM Corporation
14.3. Intel Corporation
14.4. Google LLC
14.5. Salesforce.com, Inc.
14.6. SAP SE
14.7. Talkdesk, Inc.
14.8. Microsoft Corporation
14.9. Nvidia Corporation
14.10. Oracle Corporation
LIST NOT EXHAUSTIVE
15. Appendix
15.1. About Us and Services
15.2. Contact Us

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Table of Contents

Summary

Overview
Global Artificial Intelligence In Retail Market reached US$ 5.5 billion in 2022 and is expected to reach US$ 55.4 billion by 2030, growing with a CAGR of 34.2% during the forecast period 2023-2030.
AI enables retailers to offer personalized shopping experiences, including product recommendations, chatbots for customer service and virtual try-ons and this enhances customer satisfaction and loyalty. AI-powered systems can optimize supply chain management, inventory control and demand forecasting, which leads to cost savings and more efficient operations. Retailers can harness the power of AI to analyze huge volumes of data, gaining insights into customer behavior, market trends and competitive intelligence.
For instance, on 25 September 2023, Amazon is partnering with AI startup Anthropic in a $4 billion investment to develop generative AI models. This partnership aligns with Amazon's growing focus on AI, particularly in its consumer-facing devices and services. Initially, the collaboration will support Anthropic's work on generative AI models using Amazon's cloud services and microchips. These models will be available through Amazon Web Services' Amazon Bedrock platform.
Asia-Pacific is among the growing regions in the global artificial intelligence in retail market covering more than 3/5th of the market and the region is characterized by a large and growing population, along with increasing urbanization and this results in a higher consumer base and greater demand for retail services, driving the need for AI-powered solutions to meet these demands efficiently. The region generates vast amounts of data, both structured and unstructured. AI thrives on data and retailers in Asia-Pacific leverage AI to analyze customer behavior, preferences and market trends to make data-driven decisions.
Dynamics
Adoption of AI in E-Commerce Industry
AI algorithms analyze customer data to provide personalized product recommendations and shopping experiences and this enhances customer satisfaction and increases sales. Chatbots and virtual assistants powered by AI provide 24/7 customer support, improving response times and customer engagement. AI helps retailers optimize their inventory by predicting demand patterns, reducing overstock and understock situations and minimizing carrying costs.
For instance, on 31 July 2023, BigCommerce launched new AI-powered features on its e-commerce platform, due to its partnership with Google Cloud and these AI tools will help enterprise merchants improve operational efficiency, enhance customer experiences and boost sales. Some of the key AI features include AI-powered product descriptions, highly personalized storefronts and AI-driven data analytics to gain deeper insights into business performance.
Increasing Use of AI-Powered ChatBots that Improve Customer Experience Drives the Market
Chatbots can provide quick and instant responses to customer queries, reducing wait times and improving the overall customer experience and they can handle a large volume of customer inquiries simultaneously, making them scalable for businesses with high customer interaction rates. Chatbots provide consistent responses and information to all customers, ensuring that everyone receives the same level of service. Advanced chatbots can use customer data to personalize interactions, providing tailored recommendations and solutions.
For instance, on 12 July 2023 Ski and sporting goods brand Evo plans to launch a customer service chatbot, powered by ChatGPT, in time for the holiday season and this AI-driven chatbot can handle light-touch customer service inquiries and may reduce the brand's need to hire additional agents during the busy winter season. Evo typically doubles its customer service employees during this period.
AI-Powered Collaborations Revolutionize Retail Experiences
Collaborations allow retailers to combine their data with AI companies' expertise in data analysis and this enables retailers to gain deeper insights into customer behavior, preferences and trends, leading to more informed business decisions. AI-driven retail collaborations facilitate the creation of highly personalized shopping experiences. Retailers can partner with AI companies to develop recommendation engines that suggest products based on individual customer profiles and past interactions.
For instance, on 6 April 2022, Unilever partnered with Perch, a retail marketing platform, to launch an interactive in-store product engagement platform at Giant Food supermarkets in the Washington DC area and this platform features digital screens that automatically respond to shoppers' interactions with products by providing videos and information about those products, all without the need for QR codes, additional apps or screen touching.
Data Privacy and Inaccurate Data
AI relies on huge volumes of customer data for personalization and insights. However, there are growing concerns about data privacy and how retailers handle and protect sensitive customer information. Compliance with data protection regulations, such as GDPR, is essential but challenging. Implementing AI technologies, including infrastructure, software and staff training, can be expensive for retailers, especially smaller businesses. The initial investment required for AI adoption can be a barrier.
AI systems depend on high-quality data. Inaccurate or incomplete data can lead to erroneous predictions and recommendations. Integrating data from various sources within a retail organization can also be complex. AI requires skilled data scientists, machine learning engineers and AI specialists to develop and maintain systems and there is a shortage of professionals with AI expertise, making it challenging for retailers to build and manage AI teams.
Segment Analysis
The global artificial intelligence in retail market is segmented based on offerings, function, deployment type, application, technology and region.
Services Provided to Customers Boost the Market
AI enables retailers to analyze huge volumes of customer data to create personalized shopping experiences and this personalization includes product recommendations, targeted marketing and customized promotions, all of which enhance the overall shopping experience and drive sales. AI helps retailers optimize inventory levels by predicting demand, reducing overstock and understock situations and improving supply chain efficiency, this leads to cost savings and ensures that products are available when customers want them.
For instance, on 10 November 2022, Amazon introduced Sparrow, an intelligent robotic system designed to enhance the fulfillment process by handling individual products before they are packaged. Over the past decade, Amazon has invested heavily in robotics and advanced technology to automate various aspects of its operations. Sparrow represents a critical advancement in the handling of individual products within Amazon's vast inventory.
Geographical Penetration
Personalized Recommendation Enhance Customer Engagement Boosts the Market
North America is dominating the global artificial intelligence in retail market and retailers in the region are increasingly using AI to improve the customer shopping experience. AI-powered chatbots, virtual shopping assistants and personalized recommendations enhance customer engagement and satisfaction. North American consumers expect personalized experiences and AI helps retailers analyze vast amounts of customer data to provide tailored product recommendations, marketing messages and pricing strategies.
For instance, on 16 August 2023, a survey conducted by Honeywell revealed that around 60% of retailers plan to adopt artificial intelligence, machine learning and computer vision technologies in the next year to enhance the shopping experience, both in physical stores and online. The survey involved 1,000 retail directors globally and found that 48% of respondents believe AI, ML and Computer Vision(CV) will have a significant impact on the retail industry in the next three to five years.
Competitive Landscape
The major global players in the market include Amazon.com, Inc., IBM Corporation, Intel Corporation, Google LLC, Salesforce.com, Inc., SAP SE, Talkdesk, Inc., Microsoft Corporation, Nvidia Corporation and Oracle Corporation.
COVID-19 Impact Analysis
Lockdowns and social distancing measures in place, there was a surge in online shopping. Retailers turned to AI-powered recommendation engines, chatbots and virtual shopping assistants to enhance the online shopping experience and manage increased website traffic. COVID-19 disrupted supply chains globally. AI-powered predictive analytics became crucial for retailers to predict and manage supply chain disruptions, optimize inventory levels and ensure products were available when and where customers needed them.
The pandemic caused fluctuations in demand and supply. AI was used to adjust pricing strategies in real-time, helping retailers avoid overstocking and maintain profitability. Retailers implemented AI-driven technologies like self-checkout kiosks and touchless payment options to minimize physical contact between customers and store employees. The unpredictable nature of the pandemic made demand forecasting more challenging. AI models were adapted to account for sudden shifts in consumer behavior and preferences.
AI analytics helped retailers understand changing customer behaviors during the pandemic and this information was used to tailor marketing campaigns, optimize product offerings and enhance customer engagement. AI-powered solutions, such as thermal imaging cameras and facial recognition systems, were deployed to enforce health and safety protocols in stores and distribution centers.
AI Impact
AI-powered recommendation systems analyze customer data to provide personalized product recommendations and this enhances the shopping experience and increases the likelihood of customers making purchases. AI algorithms can optimize inventory levels by predicting demand, reducing overstock and stockouts and this results in cost savings and improved customer satisfaction.
Retailers use AI-driven chatbots and virtual assistants to provide real-time customer support, answer queries and assist with product searches and this reduces the workload on human customer service agents. AI can analyze market conditions, competitor pricing and customer behavior to adjust product prices in real-time for maximum profitability. Also, AI-powered video analytics and image recognition systems boost the market.
For instance, on 13 September 2023, According to Amazon, amazon leveraged generative artificial intelligence to enhance the product listing creation and management process for sellers and these AI capabilities simplified the process of creating product titles, descriptions and listing details, making it faster and easier for sellers to create and enrich their product listings and this approach streamlines the listing creation process, reduces the need for manual data entry and ensures that customers receive more comprehensive, consistent and engaging product information.
Russia- Ukraine War Impact
The conflict has disrupted supply chain management, especially in the technology sector. Many AI-related components, such as semiconductors and hardware, are manufactured in various parts of the world. Disruptions in the supply chain can lead to shortages or increased costs for AI technology, impacting its adoption in retail. Geopolitical conflicts can contribute to economic uncertainty, which affects consumer behavior. Retailers may become more cautious in their investments, including AI initiatives, during uncertain times.
The ripple effects of geopolitical tensions can impact the global economy, leading to fluctuations in currency exchange rates, trade restrictions and changes in consumer spending patterns and these factors can influence the pace and scale of AI adoption in retail. Retailers rely on AI for customer data analysis, personalization and cybersecurity. Geopolitical tensions can lead to increased concerns about data security and privacy, prompting retailers to reassess their AI strategies and data handling practices.
By Offerings
• Services
• Solutions
By Function
• Operation-Focused
• Customer-Facing
By Deployment Type
• Cloud
• On-Premise
By Technology
• Computer Vision
• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Others
By Application
• Predictive Analytics
• In-Store Visual Monitoring & Surveillance
• Customer Relationship Management
• Market Forecasting
• Others
By Region
• North America
o U.S.
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• Europe
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o Rest of Europe
• South America
o Brazil
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o Rest of South America
• Asia-Pacific
o China
o India
o Japan
o Australia
o Rest of Asia-Pacific
• Middle East and Africa
Key Developments
• In October 2021, AT&T and H2O.ai collaborated together that resulted in the development of an AI feature store that allows the organization and recycle data and machine learning engineering skills. Data scientists and developers employ the same features that AI features used for storage and distribution when creating AI models.
• In January 2023, EY introduced the EY Retail Intelligence solution which leveraging the Microsoft Cloud and Cloud for Retail, that leads to enhance consumers' shopping experiences. As the retail landscape undergoes digital transformation, traditional retailers face challenges such as consumers searching for the best prices across various channels.
• In November 2022, Fractal, a global provider of AI and advanced analytics solutions, launched Asper.ai, an interconnected AI solution designed for consumer goods, manufacturing and retail. Asper.ai aims to address the fragmentation within the AI ecosystem in these sectors by offering an end-to-end AI product that unifies demand planning, inventory optimization, strategic pricing and promotion
Why Purchase the Report?
• To visualize the global artificial intelligence in retail market segmentation based on offerings, function, deployment type, application, technology and region, as well as understand key commercial assets and players.
• Identify commercial opportunities by analyzing trends and co-development.
• Excel data sheet with numerous data points of artificial intelligence in retail market-level with all segments.
• PDF report consists of a comprehensive analysis after exhaustive qualitative interviews and an in-depth study.
• Product mapping available as excel consisting of key products of all the major players.
The global artificial intelligence in retail market report would provide approximately 77 tables, 77 figures and 197 Pages.
Target Audience 2023
• Manufacturers/ Buyers
• Industry Investors/Investment Bankers
• Research Professionals
• Emerging Companies

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