Bilderkennung im Einzelhandelsmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Codeerkennung, digitale Bildverarbeitung, Gesichtserkennung, Objekterkennung, Sonstiges), nach Komponente (Software, Dienste), nach Bereitstellungstyp (vor Ort, Cloud), nach Anwendung (visuelle Produktsuche, Sicherheit und Überwachung, Bildanalyse, Marketing und Werbung,
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationBilderkennung im Einzelhandelsmarkt – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Technologie (Codeerkennung, digitale Bildverarbeitung, Gesichtserkennung, Objekterkennung, Sonstiges), nach Komponente (Software, Dienste), nach Bereitstellungstyp (vor Ort, Cloud), nach Anwendung (visuelle Produktsuche, Sicherheit und Überwachung, Bildanalyse, Marketing und Werbung,
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 1,83 Milliarden USD |
| CAGR (2023–2028) | 23,61 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Dienstleistungen |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für Bilderkennung im Einzelhandel erlebt einen tiefgreifenden Wandel, der durch die Konvergenz fortschrittlicher Technologien und die sich ständig weiterentwickelnden Anforderungen des Einzelhandelssektors vorangetrieben wird. Dieser dynamische Markt ist durch den dominierenden Einfluss cloudbasierter Bereitstellungen gekennzeichnet, die beispiellose Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Zugänglichkeit bieten. Cloudbasierte Lösungen sind zum Dreh- und Angelpunkt der Bilderkennung im Einzelhandel geworden und bieten Einzelhändlern jeder Größe die Flexibilität, sich an veränderte Marktbedingungen und Kundenpräferenzen anzupassen. Der Einsatz von Bilderkennungstechnologie revolutioniert die Einzelhandelslandschaft, indem er das Kundenerlebnis verbessert, Abläufe optimiert und wertvolle Erkenntnisse aus visuellen Daten freisetzt. Gesichtserkennung, virtuelles Anprobieren, Empfehlungsmaschinen und Echtzeit-Lagerverwaltung sind nur einige Beispiele für die innovativen Anwendungen, die durch Bilderkennungssoftware ermöglicht werden. Die Kosteneffizienz dieses Marktes ist ein überzeugender Treiber für Einzelhändler, die die Leistungsfähigkeit visueller Daten ohne erhebliche Vorabinvestitionen nutzen möchten. Durch die Bereitstellung in der Cloud entfallen die mit Vor-Ort-Lösungen verbundenen Kapitalausgaben und Einzelhändler erhalten ein Pay-as-you-go-Modell, das die Gesamtbetriebskosten (TCO) minimiert. Sicherheits- und Notfallwiederherstellungsfunktionen steigern die Attraktivität cloudbasierter Bilderkennungslösungen zusätzlich und gewährleisten Einzelhändlern Datenschutz und Geschäftskontinuität. Darüber hinaus verknüpfen die Integrationsfunktionen der Cloud die Bilderkennungstechnologie nahtlos mit anderen Einzelhandelssystemen, sodass Einzelhändler die Vorteile ihres Technologie-Stacks maximieren können. Da sich die Einzelhandelsbranche weiterentwickelt, ist der globale Markt für Bilderkennung im Einzelhandel auf anhaltendes Wachstum eingestellt. Die Dominanz der Cloud-Bereitstellung spiegelt das Engagement der Branche wider, das volle Potenzial der Bilderkennungstechnologie auszuschöpfen und das Einkaufserlebnis sowohl für Kunden als auch für Einzelhändler zu revolutionieren. In einer Zeit, in der visuelle Elemente eine zentrale Rolle bei der Kaufentscheidung von Verbrauchern spielen, sind cloudbasierte Bilderkennungslösungen die treibende Kraft hinter einer innovativeren, effizienteren und kundenorientierteren Einzelhandelslandschaft.
Wichtige Markttreiber
Verbessertes Kundenerlebnis
Einer der Haupttreiber für den globalen Markt für Bilderkennung im Einzelhandel ist das Streben nach einem verbesserten Kundenerlebnis. Einzelhändler erkennen, dass ein nahtloses und personalisiertes Einkaufserlebnis unerlässlich ist, um Kunden zu gewinnen und zu halten. Bilderkennungstechnologie spielt bei der Erreichung dieses Ziels eine entscheidende Rolle. Durch die Analyse von Bildern und Videos können Einzelhändler Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und das Einkaufsmuster von Kunden gewinnen.
Durch Bilderkennung können Einzelhändler visuelle Suchfunktionen anbieten, mit denen Kunden nach Produkten suchen können, indem sie Bilder hochladen oder Screenshots verwenden. Diese Funktion verbessert das Einkaufserlebnis erheblich, indem sie den Produktfindungsprozess vereinfacht. Darüber hinaus können Einzelhändler Bilderkennung verwenden, um Produkte basierend auf dem Browserverlauf eines Kunden oder den visuellen Inhalten, mit denen er interagiert, zu empfehlen. Diese personalisierten Empfehlungen fördern nicht nur den Umsatz, sondern auch die Kundenbindung.
Da Einzelhändler weiterhin kundenzentrierte Strategien priorisieren, wird die Nachfrage nach Bilderkennungslösungen, die das allgemeine Einkaufserlebnis verbessern, ein wichtiger Treiber des Marktwachstums bleiben.
Zunahme des Online-Shoppings
Das schnelle Wachstum von E-Commerce und Online-Shopping ist ein starker Treiber des globalen Marktes für Bilderkennung im Einzelhandel. Die Bequemlichkeit und Zugänglichkeit von Online-Einzelhandelsplattformen haben zu einem Anstieg des digitalen Einkaufens geführt, insbesondere im Zuge der COVID-19-Pandemie. Bilderkennungstechnologie ist von entscheidender Bedeutung, um visuelle Inhalte in ein wertvolles Einkaufstool im digitalen Bereich zu verwandeln.
Die visuelle Suche auf Basis von Bilderkennung ermöglicht es Kunden, anhand von Bildern statt Textabfragen nach Produkten zu suchen. Käufer können Fotos von Artikeln hochladen, die ihnen gefallen, oder Screenshots von Produkten machen, auf die sie in sozialen Medien oder auf anderen Websites stoßen. Die Bilderkennung gleicht diese Bilder dann mit relevanten Produkten im Katalog des Einzelhändlers ab, wodurch der Einkaufsvorgang intuitiver und effizienter wird.
Darüber hinaus unterstützt die Bilderkennung virtuelle Anprobeerlebnisse, sodass Kunden sich in Echtzeit vorstellen können, wie Kleidung, Accessoires oder Kosmetika an ihnen aussehen werden. Diese Funktionen sind besonders im Mode- und Kosmetikeinzelhandel wertvoll, wo die Möglichkeit, Produkte zu sehen und anzuprobieren, für die Kaufentscheidung unerlässlich ist.
Das anhaltende Wachstum des Online-Shoppings, gepaart mit der Nachfrage nach visueller Suche und virtuellen Anprobemöglichkeiten, wird voraussichtlich die Einführung der Bilderkennung im Einzelhandel vorantreiben.
Optimierung des Bestandsmanagements
Die Optimierung des Bestandsmanagements ist ein überzeugender Treiber für die Einführung der Bilderkennungstechnologie im Einzelhandel. Einzelhändler stehen vor der Herausforderung, ihren Bestand effizient zu verwalten, um die Kundennachfrage zu erfüllen und gleichzeitig Überbestände und Fehlbestände zu minimieren. Bilderkennungssysteme bieten Lösungen für diese Herausforderungen.
Durch den Einsatz von Bilderkennung können Einzelhändler die Bestandsverfolgung und -verwaltungsprozesse automatisieren. Einzelhändler können Kameras und Sensoren in ihren Geschäften einsetzen, um Bilder von Ladenregalen aufzunehmen. Bilderkennungsalgorithmen analysieren diese Bilder dann, um Lagerbestände, Produktplatzierung und etwaige Abweichungen zu ermitteln. Diese Echtzeitdaten ermöglichen es Einzelhändlern, fundierte Entscheidungen über die Aufstockung, Optimierung der Regalfläche und Reduzierung von nicht vorrätigen Produkten zu treffen.
Darüber hinaus kann die Bilderkennung die Qualitätskontrolle unterstützen, indem sie beschädigte oder defekte Produkte in der Lieferkette oder in den Ladenregalen identifiziert und so verhindert, dass minderwertige Artikel die Kunden erreichen.
Die Kosteneinsparungen, die verbesserte Bestandsgenauigkeit und die gesteigerte Kundenzufriedenheit, die mit einer bilderkennungsgesteuerten Bestandsverwaltung verbunden sind, sind starke Anreize für deren Einführung im Einzelhandel.
Wettbewerbsvorteil
Das Streben nach einem Wettbewerbsvorteil ist ein wichtiger Treiber, der Einzelhändler dazu bringt, Bilderkennungstechnologie einzuführen. In einem überfüllten und hart umkämpften Markt ist es für das Überleben und Wachstum entscheidend, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Bilderkennung bietet Einzelhändlern eine Reihe von Möglichkeiten, mit denen sie sich von ihren Konkurrenten abheben.
Visuelle Such- und Empfehlungsmaschinen mit Bilderkennung bieten ein einzigartiges und ansprechendes Einkaufserlebnis, das Kunden anziehen und binden kann. Wenn Käufer die gewünschten Produkte mithilfe von Bildern leicht finden oder personalisierte Empfehlungen erhalten können, entscheiden sie sich eher für einen Einzelhändler als für einen anderen.
Bilderkennung ermöglicht Einzelhändlern auch, innovative Funktionen wie virtuelle Anprobeerlebnisse anzubieten, bei denen Kunden Kleidung oder Accessoires digital „anprobieren“ können. Diese Art des interaktiven Einkaufens hebt Einzelhändler von der Konkurrenz ab und steigert den Ruf der Marke.
Darüber hinaus können Einzelhändler, die Bilderkennung für die Bestandsverwaltung nutzen, effizienter arbeiten, Kosten senken und sicherstellen, dass Produkte stets bei den Kunden gefunden werden. Diese Effizienz führt zu wettbewerbsfähigen Preisen und einem besseren Kundenservice.
Da sich die Einzelhandelslandschaft ständig weiterentwickelt, ist die Bilderkennung ein leistungsstarkes Tool für Einzelhändler, um sich von der Konkurrenz abzuheben und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Technologische Fortschritte bei KI und Deep Learning
Fortschritte bei künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning sind wichtige Innovationstreiber auf dem Markt für Bilderkennung im Einzelhandel. Diese Technologien haben Bilderkennungssysteme genauer und effizienter gemacht und sie in die Lage versetzt, komplexe visuelle Daten zu verarbeiten.
Maschinelle Lernalgorithmen und neuronale Netzwerke haben die Genauigkeit der Bilderkennung verbessert und so die Anzahl falscher Positiv- und Negativergebnisse reduziert. Deep-Learning-Techniken wie Convolutional Neural Networks (CNNs) haben sich bei Bildanalyseaufgaben als äußerst effektiv erwiesen und ermöglichen es Bilderkennungssystemen, in Bildern dargestellte Objekte, Szenen und sogar Emotionen zu erkennen.
Diese technologischen Fortschritte haben Einzelhändlern neue Möglichkeiten eröffnet. Einzelhändler können Bilderkennung jetzt nicht nur für die grundlegende visuelle Suche, sondern auch für fortgeschrittenere Anwendungen wie die Stimmungsanalyse von kundengenerierten Inhalten in sozialen Medien einsetzen. Sie können zudem Echtzeit-Bilderkennung zur Überwachung und Verlustverhütung implementieren.
Die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI- und Deep-Learning-Techniken wird weitere Innovationen in der Bilderkennung vorantreiben und sie zu einem noch unverzichtbareren Instrument für Einzelhändler machen, die die Leistungsfähigkeit visueller Daten in ihrem Betrieb nutzen möchten.
Wichtige Marktherausforderungen
Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit
Eine der größten Herausforderungen für den globalen Markt für Bilderkennung im Einzelhandel ist die wachsende Besorgnis hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit. Da Einzelhändler riesige Mengen visueller Daten sammeln und analysieren, besteht ein erhöhtes Risiko von Datenverletzungen und -missbrauch. Datenschutzbestimmungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union und der kalifornische Consumer Privacy Act (CCPA) legen strenge Anforderungen an den Umgang und den Schutz von Kundendaten durch Einzelhändler fest. Bilderkennungssysteme müssen diese Vorschriften einhalten, um rechtliche Sanktionen und Reputationsschäden zu vermeiden.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen Einzelhändler und Bilderkennungsanbieter robuste Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und sichere Speicherlösungen implementieren. Darüber hinaus sollten sie klare und transparente Richtlinien zur Datennutzung einführen und Kunden die Möglichkeit geben, der Datenerfassung zuzustimmen oder sie abzulehnen. Indem Einzelhändler Datenschutz und -sicherheit priorisieren, können sie Vertrauen bei Kunden und Aufsichtsbehörden aufbauen.
Genauigkeit und Zuverlässigkeit
Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Bilderkennungstechnologie bleibt im Einzelhandelssektor eine ständige Herausforderung. Obwohl bei den Bilderkennungsalgorithmen erhebliche Fortschritte erzielt wurden, können immer noch Fehler auftreten, insbesondere bei komplexen oder mehrdeutigen Bildern. Eine ungenaue Erkennung kann zu falschen Produktempfehlungen, frustrierten Kunden und Umsatzeinbußen führen.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, müssen Einzelhändler in die kontinuierliche Verbesserung ihrer Bilderkennungssysteme investieren. Dazu gehört der Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning, um die Genauigkeit zu verbessern und die Erkennungsfunktionen zu verfeinern. Regelmäßiges Aktualisieren von Trainingsdatensätzen und Feinabstimmung von Algorithmen kann dazu beitragen, falsche Positiv- und Negativergebnisse zu reduzieren und den Kunden letztendlich zuverlässigere und relevantere Ergebnisse zu bieten.
Integration mit Legacy-Systemen
Viele Einzelhändler arbeiten mit Legacy-Technologiesystemen, die sich möglicherweise nicht problemlos in moderne Bilderkennungslösungen integrieren lassen. Die Integration von Bilderkennungsfunktionen in die vorhandene Infrastruktur kann komplex und kostspielig sein und erfordert häufig erhebliche IT-Ressourcen und Fachwissen.
Einzelhändler müssen ihre Integrationsstrategie sorgfältig planen und sicherstellen, dass sich die Bilderkennung nahtlos in ihre Legacy-Systeme wie Point-of-Sale (POS), Bestandsverwaltung und E-Commerce-Plattformen integrieren lässt. Diese Herausforderung unterstreicht den Bedarf an flexiblen und anpassungsfähigen Bilderkennungslösungen, die mit einer Vielzahl von Einzelhandelstechnologien kompatibel sind. Die Zusammenarbeit und Unterstützung der Anbieter spielen eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Bewältigung dieser Integrationshürde.
Skalierbarkeit und Kostenmanagement
Skalierbarkeit und Kostenmanagement sind entscheidende Herausforderungen für Einzelhändler, die Bilderkennungstechnologie einführen. Wenn Unternehmen wachsen und mehr visuelle Daten sammeln, können die Kosten für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse dieser Daten schnell steigen. Kleinere Einzelhändler können sich Bilderkennungslösungen möglicherweise kaum leisten, während größere Unternehmen vor der Herausforderung stehen, die zur Unterstützung der Skalierbarkeit erforderliche Infrastruktur zu verwalten.
Einzelhändler sollten sich mit cloudbasierten Bilderkennungsdiensten befassen, die Skalierbarkeit bieten, ohne dass im Voraus erhebliche Investitionen in Hardware erforderlich sind. Diese Dienste bieten ein Pay-as-you-go-Modell, mit dem Einzelhändler die Kosten effektiver kontrollieren können. Die Implementierung kostengünstiger Datenspeicher- und -verarbeitungsstrategien wie Datenarchivierung und Ressourcenoptimierung kann ebenfalls dazu beitragen, die mit der Bilderkennung verbundenen Kosten zu verwalten.
Ethische und voreingenommene Bedenken
Ethische Überlegungen und Voreingenommenheit in Bilderkennungsalgorithmen stellen eine wachsende Herausforderung im Einzelhandelssektor dar. Algorithmen, die mit voreingenommenen oder nicht repräsentativen Datensätzen trainiert werden, können unfaire Praktiken und Diskriminierung aufrechterhalten, insbesondere in Bereichen wie Produktempfehlungen und Kundenprofilierung.
Einzelhändler müssen diese Bedenken wachsam angehen, indem sie Vielfalt und Fairness bei ihren Datenerfassungs- und Modelltrainingsprozessen priorisieren. Sie sollten ihre Algorithmen regelmäßig auf Voreingenommenheit prüfen und bewerten und bei Bedarf Korrekturmaßnahmen ergreifen. Darüber hinaus sind Transparenz bei algorithmischen Entscheidungen und Rechenschaftspflicht unerlässlich, um Vertrauen bei den Kunden aufzubauen und ethische Bilderkennungspraktiken sicherzustellen.
Wichtige Markttrends
Schnelles Wachstum im E-Commerce und Online-Shopping
Der globale Markt für Bilderkennung im Einzelhandel erlebt einen signifikanten Trend schnellen Wachstums im E-Commerce und Online-Shopping. Mit der Verbreitung des Internetzugangs und der zunehmenden Bequemlichkeit von Online-Einzelhandelsplattformen greifen Verbraucher zunehmend auf digitale Kanäle zurück, um ihre Einkäufe zu tätigen. Die Bilderkennungstechnologie spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung des Online-Einkaufserlebnisses. Sie ermöglicht es Einzelhändlern, visuelle Suchfunktionen bereitzustellen, sodass Kunden anhand von Bildern statt Text nach Produkten suchen können. Dieser Trend ist besonders in den Bereichen Mode und Heimdekoration relevant, wo Kunden Bilder oder Screenshots hochladen können, um ähnliche oder identische Artikel zu finden. Darüber hinaus hilft die Bilderkennung dabei, Empfehlungen zu personalisieren und das Benutzererlebnis weiter zu verbessern. Da der E-Commerce weiter wächst, wird auch die Nachfrage nach Bilderkennungslösungen im Einzelhandel steigen.
Augmented Reality (AR) und virtuelles Anprobieren
Ein weiterer wichtiger Trend auf dem globalen Markt für Bilderkennung im Einzelhandel ist die Integration von Augmented Reality (AR) und virtuellen Anprobierungslösungen. Einzelhändler setzen zunehmend auf AR-Technologie, um ihren Kunden ein umfassendes und interaktives Einkaufserlebnis zu bieten. Die Bilderkennung spielt eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung virtueller Anprobeerlebnisse für Mode- und Schönheitsprodukte. Kunden können ihre Smartphones oder Webcams verwenden, um in Echtzeit zu sehen, wie Kleidung, Accessoires oder Kosmetika an ihnen aussehen, ohne sie physisch anzuprobieren. Dieser Trend verbessert die Kundenbindung, verringert die Retourenquote und steigert den Umsatz. Da AR-Technologie zugänglicher und erschwinglicher wird, wird ihre Einführung im Einzelhandel zunehmen, was die Nachfrage nach Bilderkennungslösungen weiter ankurbelt.
Visuelle Suche und Empfehlungen
Visuelle Such- und Empfehlungsmaschinen werden zu unverzichtbaren Werkzeugen für Online-Händler, und die Bilderkennung ist der Kern dieses Trends. Verbraucher verwenden zunehmend die visuelle Suche, um Produkte anhand von Bildern zu finden, die sie aufnehmen oder online finden. Die Bilderkennungstechnologie ermöglicht es Einzelhändlern, diese Bilder zu analysieren und genaue Suchergebnisse bereitzustellen, wodurch die Chancen der Kunden steigen, die gewünschten Produkte zu finden. Darüber hinaus bieten Empfehlungsmaschinen mit Bilderkennungsalgorithmen personalisierte Produktvorschläge basierend auf dem Browser- und Kaufverlauf eines Kunden. Diese Empfehlungen verbessern Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten und steigern letztendlich das Umsatzwachstum der Einzelhändler. Während visuelle Such- und Empfehlungsmaschinen immer ausgefeilter werden, wird die Bilderkennung ein wichtiger Bestandteil des Tech-Stacks im Einzelhandel bleiben.
Bestandsverwaltung und Verlustprävention
Die Bilderkennung spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Bestandsverwaltung und der Verlustpräventionsstrategien im Einzelhandel. Einzelhändler nutzen Bilderkennungstechnologie, um die Bestandsverfolgung zu automatisieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und Fehler zu minimieren. Durch die Aufnahme von Bildern von Ladenregalen können Bilderkennungsalgorithmen die Produktplatzierung analysieren, Lagerengpässe erkennen und Nachbestellwarnungen auslösen. Darüber hinaus verbessert die Bilderkennung die Verlustpräventionsbemühungen, indem sie mithilfe von Überwachungskameras im Geschäft verdächtiges Verhalten oder Anomalien in Echtzeit erkennt. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, Schwund und Diebstahl zu reduzieren, was zu Kosteneinsparungen für Einzelhändler führt. Die Einführung der Bilderkennung für die Bestandsverwaltung und Verlustprävention wird voraussichtlich zunehmen, da Einzelhändler nach effizienten Möglichkeiten zur Verwaltung ihrer Abläufe suchen.
Kundenanalysen und -einblicke
Kundenanalysen und -einblicke werden für Einzelhändler, die das Verhalten und die Vorlieben ihrer Verbraucher verstehen möchten, immer wichtiger. Bilderkennungstechnologie trägt zu diesem Trend bei, indem sie durch Bildanalyse wertvolle Daten liefert. Einzelhändler können Erkenntnisse aus kundengenerierten Inhalten wie Bildern und Videos in sozialen Medien gewinnen. Durch die Analyse dieser visuellen Elemente können Einzelhändler die Stimmung einschätzen, Produkterwähnungen verfolgen und Trends in Echtzeit erkennen. Darüber hinaus kann die Bilderkennung verwendet werden, um den Kundenverkehr in physischen Geschäften zu analysieren, was wertvolle Daten für die Optimierung des Ladenlayouts und Marketingstrategien liefert. Die Integration der Bilderkennung in Kundenanalysetools ermöglicht es Einzelhändlern, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihre Angebote an die sich entwickelnden Kundenanforderungen anzupassen.
Segmenteinblicke
Technologieeinblicke
Segment Gesichtserkennung
Im Zuge der COVID-19-Pandemie haben kontaktlose Lösungen an Bedeutung gewonnen. Gesichtserkennung kann berührungslose Zahlungen und Zugangskontrollen im Einzelhandel erleichtern. Kunden können Zahlungen tätigen, indem sie einfach in eine Kamera lächeln, wodurch Bargeld oder Karten überflüssig werden. Darüber hinaus kann die Gesichtserkennung den Zugang zu Sperrbereichen kontrollieren, was die Sicherheit erhöht und das Risiko eines unbefugten Zutritts minimiert.
Die Gesichtserkennung spielt eine wichtige Rolle bei der Verlustprävention und Sicherheit im Einzelhandel. Sie kann bekannte Ladendiebe oder Personen mit verdächtigen Verhaltensmustern identifizieren, sodass Einzelhändler proaktive Maßnahmen zur Diebstahlprävention ergreifen können. Darüber hinaus hilft die Gesichtserkennung dabei, potenzielle Übeltäter abzuschrecken, da das Wissen, überwacht zu werden, abschreckend wirkt.
Neben kundenorientierten Anwendungen hilft die Gesichtserkennung auch bei der Bestandsverwaltung. Sie kann die Aktivitäten der Ladenmitarbeiter verfolgen und sicherstellen, dass sie die Regale umgehend und effizient auffüllen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Produkte für die Kunden leicht zu finden sind, was die Anzahl der Fehlbestände reduziert.
Die Gesichtserkennung bietet wertvolle Kundenanalysen, einschließlich demografischer Informationen und emotionaler Analysen. Einzelhändler können Einblicke in die Demografie der Kunden wie Alter und Geschlecht gewinnen und so Marketingkampagnen und Produktsortimente entsprechend anpassen. Mithilfe von Emotionsanalysen lassen sich Kundenreaktionen auf Produkte oder Ladengestaltungen messen, was Einzelhändlern hilft, ihr Angebot und ihre Ladengestaltung zu optimieren.
Component Insights
Softwaresegment
Ausgefeilte Empfehlungsmaschinen mit Bilderkennungssoftware verändern die Einzelhandelslandschaft. Diese Maschinen analysieren Kundenpräferenzen und -verhalten anhand ihrer Interaktionen mit visuellen Inhalten und schlagen in Echtzeit personalisierte Produkte vor. Indem sie verstehen, was Kunden visuell anzieht, können Einzelhändler Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten fördern und so den Umsatz steigern.
Bilderkennungssoftware ist für die Automatisierung von Bestandsverwaltungsaufgaben unverzichtbar. Durch den Einsatz von Kameras und Sensoren in Einzelhändlern kann die Software Bilder überwachen und analysieren, um Lagerbestände zu bewerten, Abweichungen zu erkennen und die Produktplatzierung in den Regalen zu verfolgen. Diese Echtzeitdaten liefern Einzelhändlern wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung ihres Lagerbestands, zur Reduzierung von Lagerausfällen und zur Minimierung von Überbeständen.
Softwaregesteuerte virtuelle Anprobelösungen ermöglichen es Kunden, Kleidung, Accessoires oder Kosmetik virtuell anzuprobieren, was das Online-Einkaufserlebnis verbessert. Einzelhändler können Augmented Reality (AR) nutzen, um virtuelle Produkte in Echtzeit auf das Bild des Kunden zu projizieren. Dieser interaktive und immersive Ansatz hilft Kunden, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen, was letztlich den Umsatz steigert.
Regionale Einblicke
Nordamerika
Nordamerika verfügt über ein robustes und vielfältiges Einzelhandelsökosystem, das eine breite Palette von Branchen umfasst, von Mode und Kosmetik bis hin zu Elektronik und Automobil. Diese Vielfalt hat die Einführung der Bilderkennung in verschiedenen Einzelhandelssegmenten vorangetrieben. Einzelhändler in Nordamerika haben das Potenzial der Bilderkennung erkannt, das Kundenerlebnis zu verbessern, das Bestandsmanagement zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Folglich haben sie Bilderkennungslösungen frühzeitig eingeführt und so das Marktwachstum vorangetrieben.
Nordamerika hat einen der weltweit größten und reifsten E-Commerce-Märkte. Der Anstieg des Online-Shoppings hat eine starke Nachfrage nach Bilderkennungstechnologie geschaffen, um das digitale Einkaufserlebnis zu verbessern. Visuelle Suche, virtuelle Anprobe und Produktempfehlungsmaschinen mit Bilderkennung sind zu unverzichtbaren Tools für E-Commerce-Plattformen geworden. Nordamerikanische Einzelhändler und E-Commerce-Giganten haben diese Fähigkeiten schnell genutzt und so das Wachstum des Marktes für Bilderkennung vorangetrieben.
Der nordamerikanische Markt profitiert von einem gut etablierten Risikokapital- und Investitionsökosystem. Startups und Technologieunternehmen, die auf Bilderkennung spezialisiert sind, haben erhebliche Mittel erhalten, um ihre Lösungen zu entwickeln und zu erweitern. Dieser Investitionszufluss hat die Entwicklung innovativer Bilderkennungsanwendungen ermöglicht, die auf den Einzelhandelssektor zugeschnitten sind, und so die Dominanz Nordamerikas weiter gefestigt.
Jüngste Entwicklungen
- Im April 2020 ging Microsoft eine Partnerschaft mit Coca-Cola ein. Ziel der Partnerschaft ist es, den Geschäftsbetrieb über die Microsoft Azure-Cloud zu regeln und umfassende neue digitale Erfahrungen anzubieten, die innovative Lösungen bieten. Diese Lösungen werden der Coca-Cola Company dabei helfen, neue Erkenntnisse aus unternehmensweiten Daten zu gewinnen, eine 360-Grad-Sicht auf das Geschäft zu ermöglichen und die Kunden- und Mitarbeitererfahrung zu verbessern.
- Im März 2020 hat Trax Survey.com übernommen, um die Technologien beider Unternehmen zu kombinieren, auf die Bedürfnisse des aufstrebenden CPG-Marktes und des Lebensmitteleinzelhandels einzugehen und seine Position bei der Bilderkennung im Einzelhandelsmarkt zu stärken.
- Im August 2019 hat AWS Amazon Rekognition verbessert. Die verbesserte Lösung bietet eine hohe Genauigkeit bei der Geschlechtsidentifizierung und Emotionserkennung; und verbesserte Funktionalität der Gesichtsanalysefunktionen
Wichtige Marktteilnehmer
- Amazon Web Services, Inc.
- Google LLC
- Microsoft Corporation
- Clarifai Inc.
- IBM Corporation
- Intel Corporation
- Tracx
- NEC Corporation
- Toshiba Corporation
- Catchoom
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