零售市场中的图像识别 - 全球行业规模、份额、趋势、机会和预测,按技术(代码识别、数字图像处理、面部识别、对象识别等)、按组件(软件、服务)、按部署类型(本地、云)、按应用(视觉产品搜索、安全与监控、视觉分析、营销与广告等)、按地区和按竞争进行细分,2018 年至 2028 年

Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format

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零售市场中的图像识别 - 全球行业规模、份额、趋势、机会和预测,按技术(代码识别、数字图像处理、面部识别、对象识别等)、按组件(软件、服务)、按部署类型(本地、云)、按应用(视觉产品搜索、安全与监控、视觉分析、营销与广告等)、按地区和按竞争进行细分,2018 年至 2028 年

预测期2024-2028
市场规模 (2022)18.3 亿美元
复合年增长率 (2023-2028)23.61%
增长最快的细分市场服务
最大的市场北美

MIR IT and Telecom

市场概览

全球零售图像识别市场正在经历深刻的变革,其驱动力是先进技术的融合和零售业不断变化的需求。这个充满活力的市场的特点是基于云的部署的主导影响,它提供了无与伦比的可扩展性、成本效益和可访问性。基于云的解决方案已成为零售图像识别的关键,为各种规模的零售商提供了适应不断变化的市场条件和客户偏好的灵活性。图像识别技术的使用正在通过增强客户体验、优化运营和从视觉数据中解锁有价值的见解来彻底改变零售格局。面部识别、虚拟试穿、推荐引擎和实时库存管理只是图像识别软件支持的创新应用的几个例子。这个市场的成本效益是零售商寻求在不进行大量前期投资的情况下利用视觉数据力量的有力驱动力。云部署消除了与本地解决方案相关的资本支出需求,为零售商提供了一种按需付费模式,可最大限度地降低总拥有成本 (TCO)。安全和灾难恢复功能进一步增强了基于云的图像识别解决方案的吸引力,确保零售商的数据保护和业务连续性。此外,云的集成功能将图像识别技术与其他零售系统无缝链接,使零售商能够最大限度地发挥其技术堆栈的优势。随着零售业的不断发展,全球零售图像识别市场有望持续增长。云部署的主导地位反映了该行业致力于充分利用图像识别技术的潜力,彻底改变客户和零售商的零售体验。在这个视觉在消费者决策中发挥关键作用的时代,基于云的图像识别解决方案是推动零售业更具创新性、更高效、以客户为中心的格局的驱动力。

关键市场驱动因素

增强客户体验

推动全球零售图像识别市场发展的主要驱动因素之一是追求增强的客户体验。零售商认识到,提供无缝和个性化的购物之旅对于吸引和留住客户至关重要。图像识别技术在实现这一目标方面发挥着关键作用。通过分析图像和视频,零售商可以深入了解客户的行为、偏好和购物模式。

图像识别使零售商能够提供视觉搜索功能,让客户通过上传图像或使用屏幕截图来搜索产品。此功能通过简化产品发现过程显着增强了购物体验。此外,零售商可以使用图像识别根据客户的浏览历史或他们所接触的视觉内容推荐产品。这些个性化的推荐不仅可以促进销售,还可以培养客户忠诚度。

随着零售商继续优先考虑以客户为中心的战略,对可增强整体购物体验的图像识别解决方案的需求将继续成为市场增长的重要驱动力。

网上购物增加

电子商务和网上购物的快速增长是全球零售图像识别市场发展的强大驱动力。在线零售平台的便利性和可访问性导致数字购物激增,尤其是在 COVID-19 大流行之后。图像识别技术对于将视觉内容转化为数字领域有价值的购物工具至关重要。

由图像识别支持的视觉搜索允许客户使用图像而不是文本查询来搜索产品。购物者可以上传他们喜欢的商品的照片,也可以截取他们在社交媒体或其他网站上遇到的商品的屏幕截图。然后,图像识别将这些图像与零售商目录中的相关产品进行匹配,使购物过程更加直观和高效。

此外,图像识别有助于虚拟试穿体验,让顾客可以实时看到衣服、配饰或化妆品穿在身上的效果。这些功能在时尚和美容零售业尤其有价值,因为在这些零售业中,查看和试穿产品的能力对于购买决策至关重要。

在线购物的持续增长,加上对视觉搜索和虚拟试穿功能的需求,预计将推动零售业采用图像识别。


MIR Segment1

库存管理优化

库存管理优化是零售业采用图像识别技术的有力驱动力。零售商面临的挑战是有效管理库存以满足客户需求,同时尽量减少库存过剩和缺货。图像识别系统为这些挑战提供了解决方案。

通过利用图像识别,零售商可以实现库存跟踪和管理流程的自动化。零售商可以在零售店部署摄像头和传感器来捕捉商店货架的图像。然后,图像识别算法会分析这些图像,以确定库存水平、产品位置和任何差异。这些实时数据使零售商能够做出明智的决策,包括补货、优化货架空间和减少缺货产品的情况。

此外,图像识别还可以通过识别供应链或商店货架上的损坏或有缺陷的产品来帮助质量控制,防止质量不合格的商品到达客户手中。

图像识别驱动的库存管理可以节省成本、提高库存准确性并提高客户满意度,这是零售业采用该技术的强大动力。

竞争优势

追求竞争优势是推动零售商采用图像识别技术的重要驱动力。在拥挤且竞争激烈的市场中,保持领先于竞争对手对于生存和发展至关重要。图像识别为零售商提供了一系列功能,使他们从竞争对手中脱颖而出。

由图像识别驱动的视觉搜索和推荐引擎提供了独特而引人入胜的购物体验,可以吸引和留住客户。当购物者可以使用图像轻松找到他们想要的产品或获得个性化推荐时,他们更有可能选择一家零售商而不是另一家。

图像识别还使零售商能够提供创新功能,例如虚拟试穿体验,客户可以数字化“试穿”衣服或配饰。这种互动式购物使零售商从竞争对手中脱颖而出,并提高了品牌声誉。

此外,利用图像识别进行库存管理的零售商可以更高效地运营,降低成本并确保客户始终能够找到产品。这种效率转化为有竞争力的定价和更好的客户服务。

随着零售格局的不断发展,图像识别为零售商提供了一个强大的工具,使他们能够脱颖而出并获得竞争优势。

人工智能和深度学习的技术进步

人工智能 (AI) 和深度学习的进步是零售市场图像识别创新的重要驱动力。这些技术使图像识别系统变得更加准确、高效,并且能够处理复杂的视觉数据。

机器学习算法和神经网络提高了图像识别的准确性,减少了误报和漏报的情况。深度学习技术(例如卷积神经网络 (CNN))已被证明在图像分析任务中非常有效,使图像识别系统能够识别图像中描绘的物体、场景甚至情感。

这些技术进步为零售商开辟了新的可能性。零售商现在不仅可以将图像识别用于基本的视觉搜索,还可以用于更高级的应用,例如对社交媒体上客户生成的内容进行情感分析。他们还可以实施实时图像识别以进行监控和防损。

人工智能和深度学习技术的不断发展将推动图像识别的进一步创新,使其成为寻求在运营中利用视觉数据力量的零售商不可或缺的工具。

主要市场挑战


MIR Regional

数据隐私和安全问题

全球零售图像识别市场面临的最重大挑战之一是人们对数据隐私和安全的日益担忧。随着零售商收集和分析大量的视觉数据,数据泄露和滥用的风险也随之增加。欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)和加州的《消费者隐私法案》(CCPA)等隐私法规对零售商如何处理和保护客户数据提出了严格的要求。图像识别系统必须遵守这些规定,以避免受到法律处罚和声誉受损。

为了应对这一挑战,零售商和图像识别提供商必须实施强大的数据加密、访问控制和安全存储解决方案。此外,他们还应采用清晰透明的数据使用政策,为客户提供选择加入或退出数据收集的选项。通过优先考虑数据隐私和安全,零售商可以与客户和监管机构建立信任。

准确性和可靠性

图像识别技术的准确性和可靠性仍然是零售业的持续挑战。虽然图像识别算法取得了重大进展,但仍然会出现错误,尤其是在处理复杂或模糊的图像时。不准确的识别会导致错误的产品推荐、客户失望和销售损失。

为了克服这一挑战,零售商需要投资不断改进他们的图像识别系统。这包括利用机器学习和深度学习技术来提高准确性和改进识别能力。定期更新训练数据集和微调算法有助于减少误报和漏报,最终为客户提供更可靠、更相关的结果。

与旧系统集成

许多零售商使用旧技术系统,这些系统可能无法轻松与现代图像识别解决方案集成。将图像识别功能集成到现有基础设施中可能非常复杂且成本高昂,通常需要大量 IT 资源和专业知识。

零售商必须仔细规划其集成策略,确保图像识别与其旧系统(如销售点 (POS)、库存管理和电子商务平台)无缝集成。这一挑战凸显了对灵活且适应性强的图像识别解决方案的需求,这些解决方案可以与各种零售技术交互。供应商协作和支持在成功克服这一集成障碍方面发挥着至关重要的作用。

可扩展性和成本管理

可扩展性和成本管理是零售商采用图像识别技术的关键挑战。随着企业的发展和收集的视觉数据越来越多,存储、处理和分析这些数据的成本可能会迅速上升。小型零售商可能难以负担图像识别解决方案,而大型企业则面临着管理支持可扩展性所需的基础设施的挑战。

零售商应该探索基于云的图像识别服务,这些服务无需在硬件上进行大量的前期投资即可提供可扩展性。这些服务提供即用即付模式,使零售商能够更有效地控制成本。实施具有成本效益的数据存储和处理策略(例如数据归档和资源优化)也有助于管理与图像识别相关的费用。

道德和偏见问题

图像识别算法中的道德考虑和偏见是零售业面临的日益严峻的挑战。在有偏见或不具代表性的数据集上训练的算法可能会导致不公平的做法和歧视,尤其是在产品推荐和客户分析等领域。

零售商必须警惕解决这些问题,在数据收集和模型训练过程中优先考虑多样性和公平性。他们应该定期审核和评估算法是否存在偏见,并在必要时采取纠正措施。此外,算法决策的透明度和问责制对于与客户建立信任和确保合乎道德的图像识别实践至关重要。

主要市场趋势

电子商务和在线购物的快速增长

全球零售图像识别市场正见证电子商务和在线购物快速增长的重要趋势。随着互联网接入的普及和在线零售平台的日益便利,消费者越来越多地转向数字渠道进行购买。图像识别技术在增强在线购物体验方面发挥着关键作用。它使零售商能够提供视觉搜索功能,让客户使用图像而不是文本搜索产品。这一趋势在时尚和家居装饰领域尤为明显,客户可以上传图片或截图来查找相似或相同的商品。此外,图像识别有助于个性化推荐,进一步改善用户体验。随着电子商务的不断扩展,零售业对图像识别解决方案的需求也将不断增长。

增强现实 (AR) 和虚拟试穿

全球零售业图像识别市场的另一个突出趋势是增强现实 (AR) 和虚拟试穿解决方案的整合。零售商越来越多地采用 AR 技术为客户提供身临其境的互动式购物体验。图像识别在实现时尚和美容产品的虚拟试穿体验方面发挥着关键作用。客户可以使用智能手机或网络摄像头实时查看服装、配饰或化妆品穿在身上的效果,而无需亲自试穿。这一趋势增强了客户参与度,降低了退货率,并促进了销售。随着 AR 技术变得越来越普及和实惠,其在零售业的采用有望增加,从而进一步推动对图像识别解决方案的需求。

视觉搜索和推荐

视觉搜索和推荐引擎正在成为在线零售商不可或缺的工具,而图像识别是这一趋势的核心。消费者越来越多地使用视觉搜索根据他们拍摄或在网上看到的图像来查找产品。图像识别技术使零售商能够分析这些图像并提供准确的搜索结果,从而提高客户找到所需产品的机会。此外,由图像识别算法驱动的推荐引擎根据客户的浏览和购买历史提供个性化的产品建议。这些建议增强了交叉销售和追加销售的机会,最终推动零售商的收入增长。随着视觉搜索和推荐引擎的复杂程度不断提高,图像识别仍将是零售技术堆栈的重要组成部分。

库存管理和损失预防

图像识别在优化零售库存管理和损失预防策略方面发挥着重要作用。零售商正在使用图像识别技术实现库存跟踪自动化,减少人工劳动并最大限度地减少错误。通过捕捉商店货架的图像,图像识别算法可以分析产品位置、识别库存短缺并触发重新订购警报。此外,图像识别通过使用店内监控摄像头实时识别可疑行为或异常来增强损失预防工作。这种主动方法有助于减少损耗和盗窃,从而为零售商节省成本。随着零售商寻求有效的运营管理方式,库存管理和损失预防中图像识别的应用预计将增长。

客户分析和洞察

对于希望了解消费者行为和偏好的零售商来说,客户分析和洞察变得越来越重要。图像识别技术通过图像分析提供有价值的数据,为这一趋势做出了贡献。零售商可以从客户生成的内容(例如社交媒体图片和视频)中收集见解。通过分析这些视觉效果,零售商可以衡量情绪、跟踪产品提及并实时识别趋势。此外,图像识别可用于分析实体零售商的客流量,为商店布局优化和营销策略提供宝贵数据。将图像识别集成到客户分析工具中,使零售商能够做出数据驱动的决策并定制其产品以满足不断变化的客户需求。

细分见解

技术见解

面部识别细分

在 COVID-19 疫情之后,非接触式解决方案变得越来越突出。面部识别可以促进零售零售商的非接触式支付和访问控制。客户只需对着摄像头微笑即可付款,无需使用现金或卡。此外,面部识别可以控制对禁区的访问,增强安全性并最大限度地降低未经授权进入的风险。

面部识别在零售业的防损和安全方面起着至关重要的作用。它可以识别已知的商店扒窃者或行为模式可疑的个人,让零售商采取主动措施防止盗窃。此外,面部识别有助于阻止潜在的不法分子,因为知道自己受到监视可以起到威慑作用。

除了面向客户的应用程序外,面部识别还有助于库存管理。它可以跟踪店员的活动,确保他们及时有效地补货。这确保了产品可以随时送到客户手中,从而减少缺货的情况。

面部识别提供了有价值的客户分析,包括人口统计信息和情感分析。零售商可以深入了解客户的人口统计数据,例如年龄和性别,从而可以相应地定制营销活动和产品组合。情感分析可以衡量客户对产品或商店布局的反应,帮助零售商优化其产品和商店设计。

组件洞察

软件细分市场

由图像识别软件驱动的复杂推荐引擎正在重塑零售格局。这些引擎根据客户与视觉内容的交互来分析客户的偏好和行为,并实时推荐个性化产品。通过了解顾客的视觉吸引力,零售商可以增加交叉销售和追加销售机会,从而增加收入。

图像识别软件对于自动化库存管理任务必不可少。通过在零售商处部署摄像头和传感器,该软件可以监控和分析图像以评估库存水平、检测差异并跟踪货架上的产品位置。这些实时数据为零售商提供了宝贵的见解,以优化库存、减少缺货并最大限度地减少库存过剩的情况。

软件驱动的虚拟试穿解决方案允许顾客虚拟试穿衣服、配饰或化妆品,从而增强在线购物体验。零售商可以利用增强现实 (AR) 将虚拟产品实时叠加到顾客的图像上。这种交互式沉浸式方法可帮助顾客做出明智的购买决策,最终推动销售。

区域见解

北美

北美拥有强大而多样化的零售生态系统,涵盖从时尚和化妆品到电子和汽车等广泛的行业。这种多样性推动了图像识别在各个零售领域的应用。北美零售商已经认识到图像识别在增强客户体验、优化库存管理和获得竞争优势方面的潜力。因此,他们成为图像识别解决方案的早期采用者,推动了市场增长。

北美拥有世界上最大、最成熟的电子商务市场之一。网上购物的激增对图像识别技术的需求强劲,以改善数字购物体验。由图像识别驱动的视觉搜索、虚拟试穿和产品推荐引擎已成为电子商务平台必不可少的工具。北美零售商和电子商务巨头迅速利用这些功能,推动图像识别市场的增长。

北美市场受益于成熟的风险投资和投资生态系统。专门从事图像识别的初创公司和技术公司已经获得了大量资金来开发和扩展他们的解决方案。这些投资的涌入推动了针对零售业的创新图像识别应用程序的开发,进一步巩固了北美的主导地位。

最新发展

  • 2020 年 4 月,微软与可口可乐合作。此次合作旨在规范其在 Microsoft Azurecloud 上的业务运营,并提供丰富的新数字体验,从而提供创新的解决方案。这些解决方案将帮助可口可乐公司从整个企业的数据中获得新的见解,实现对业务的 360 度视图,并提高客户和员工的体验。
  • 2020 年 3 月,Trax 收购了 Survey.com,以整合两家公司的技术,满足新兴 CPG 市场和杂货零售商的需求,并加强其在零售市场图像识别领域的地位。
  • 2019 年 8 月,AWS 增强了 Amazon Rekognition,增强版解决方案可提供高精度的性别识别和情绪检测;并改进了其面部分析功能

主要市场参与者

  • Amazon Web Services, Inc.
  • Google LLC
  • Microsoft Corporation
  • Clarifai Inc.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Tracx
  • NEC Corporation
  • 东芝公司
  • Catchoom

按技术

按组件

按部署类型

按应用程序

按区域

  • 代码识别
  • 数字图像处理
  • 面部识别
  • 物体识别
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  • 软件
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  • 本地
  • 可视化产品搜索
  • 安全与监控
  • 视觉分析
  • 营销与广告
  • 其他
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