Riconoscimento delle immagini nel mercato al dettaglio: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per tecnologia (riconoscimento del codice, elaborazione delle immagini digitali, riconoscimento facciale, riconoscimento degli oggetti, altri), per componente (software, servizi), per tipo di distribuzione (on-premise, cloud), per applicazione (ricerca visiv
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 CustomizationRiconoscimento delle immagini nel mercato al dettaglio: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentate per tecnologia (riconoscimento del codice, elaborazione delle immagini digitali, riconoscimento facciale, riconoscimento degli oggetti, altri), per componente (software, servizi), per tipo di distribuzione (on-premise, cloud), per applicazione (ricerca visiv
| Periodo di previsione | 2024-2028 |
| Dimensioni del mercato (2022) | 1,83 miliardi di USD |
| CAGR (2023-2028) | 23,61% |
| Segmento in più rapida crescita | Servizi |
| Mercato più grande | Nord America |
Panoramica del mercato
Il mercato globale del riconoscimento delle immagini nel commercio al dettaglio sta vivendo una profonda trasformazione, guidata dalla convergenza di tecnologie avanzate e dalle richieste in continua evoluzione del settore al dettaglio. Questo mercato dinamico è caratterizzato dall'influenza dominante delle distribuzioni basate su cloud, che offrono scalabilità , efficienza dei costi e accessibilità senza pari. Le soluzioni basate su cloud sono diventate il perno del riconoscimento delle immagini nel commercio al dettaglio, fornendo ai rivenditori di tutte le dimensioni l'agilità per adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato e alle preferenze dei clienti. L'uso della tecnologia di riconoscimento delle immagini sta rivoluzionando il panorama del commercio al dettaglio migliorando le esperienze dei clienti, ottimizzando le operazioni e sbloccando preziose informazioni dai dati visivi. Riconoscimento facciale, prova virtuale, motori di raccomandazione e gestione dell'inventario in tempo reale sono solo alcuni esempi delle applicazioni innovative potenziate dal software di riconoscimento delle immagini. L'economicità di questo mercato è un fattore determinante per i rivenditori che cercano di sfruttare la potenza dei dati visivi senza ingenti investimenti iniziali. L'implementazione del cloud elimina la necessità di spese in conto capitale associate alle soluzioni on-premise, offrendo ai rivenditori un modello pay-as-you-go che riduce al minimo il costo totale di proprietà (TCO). Le funzionalità di sicurezza e disaster recovery rafforzano ulteriormente l'attrattiva delle soluzioni di riconoscimento delle immagini basate sul cloud, assicurando ai rivenditori la protezione dei dati e la continuità aziendale. Inoltre, le funzionalità di integrazione del cloud collegano in modo fluido la tecnologia di riconoscimento delle immagini con altri sistemi di vendita al dettaglio, consentendo ai rivenditori di massimizzare i vantaggi del loro stack tecnologico. Mentre il settore della vendita al dettaglio continua a evolversi, il riconoscimento globale delle immagini nel mercato della vendita al dettaglio è pronto per una crescita sostenuta. Il predominio dell'implementazione del cloud riflette l'impegno del settore nello sfruttare il pieno potenziale della tecnologia di riconoscimento delle immagini, rivoluzionando l'esperienza di vendita al dettaglio sia per i clienti che per i rivenditori. In un'epoca in cui gli elementi visivi svolgono un ruolo fondamentale nel processo decisionale dei consumatori, le soluzioni di riconoscimento delle immagini basate su cloud sono la forza trainante di un panorama retail più innovativo, efficiente e incentrato sul cliente.
Principali fattori trainanti del mercato
Esperienza del cliente migliorata
Uno dei principali fattori trainanti che spingono il mercato globale del riconoscimento delle immagini nel retail è la ricerca di un'esperienza del cliente migliorata. I rivenditori riconoscono che offrire un percorso di acquisto fluido e personalizzato è essenziale per attrarre e fidelizzare i clienti. La tecnologia di riconoscimento delle immagini svolge un ruolo fondamentale nel raggiungimento di questo obiettivo. Analizzando immagini e video, i rivenditori possono ottenere informazioni sul comportamento, le preferenze e gli schemi di acquisto dei clienti.
Il riconoscimento delle immagini consente ai rivenditori di offrire funzionalità di ricerca visiva, consentendo ai clienti di cercare prodotti caricando immagini o utilizzando screenshot. Questa funzionalità migliora notevolmente l'esperienza di acquisto semplificando il processo di scoperta dei prodotti. Inoltre, i rivenditori possono utilizzare il riconoscimento delle immagini per consigliare prodotti in base alla cronologia di navigazione di un cliente o al contenuto visivo con cui interagisce. Queste raccomandazioni personalizzate non solo incrementano le vendite, ma promuovono anche la fedeltà dei clienti.
Dato che i rivenditori continuano a dare priorità alle strategie incentrate sul cliente, la domanda di soluzioni di riconoscimento delle immagini che migliorino l'esperienza di acquisto complessiva continuerà a essere un fattore determinante per la crescita del mercato.
Aumento degli acquisti online
La rapida crescita dell'e-commerce e degli acquisti online è un potente fattore determinante per il mercato globale del riconoscimento delle immagini al dettaglio. La praticità e l'accessibilità delle piattaforme di vendita al dettaglio online hanno portato a un'impennata degli acquisti digitali, in particolare sulla scia della pandemia di COVID-19. La tecnologia di riconoscimento delle immagini è fondamentale per tradurre i contenuti visivi in un prezioso strumento di acquisto nel regno digitale.
La ricerca visiva, basata sul riconoscimento delle immagini, consente ai clienti di cercare prodotti utilizzando immagini anziché query di testo. Gli acquirenti possono caricare foto degli articoli che preferiscono o acquisire screenshot dei prodotti che trovano sui social media o altri siti Web. Il riconoscimento delle immagini abbina quindi queste immagini ai prodotti pertinenti nel catalogo del rivenditore, rendendo il processo di acquisto più intuitivo ed efficiente.
Inoltre, il riconoscimento delle immagini aiuta nelle esperienze di prova virtuale, consentendo ai clienti di visualizzare in tempo reale come appariranno su di loro vestiti, accessori o cosmetici. Queste funzionalità sono particolarmente preziose nel commercio al dettaglio di moda e bellezza, dove la possibilità di vedere e provare i prodotti è essenziale per il processo decisionale di acquisto.
Si prevede che la continua crescita dello shopping online, unita alla domanda di ricerca visiva e capacità di prova virtuale, guiderà l'adozione del riconoscimento delle immagini nel settore della vendita al dettaglio.
Ottimizzazione della gestione dell'inventario
L'ottimizzazione della gestione dell'inventario è un fattore determinante per l'adozione della tecnologia di riconoscimento delle immagini nel settore della vendita al dettaglio. I rivenditori affrontano la sfida di gestire in modo efficiente il proprio inventario per soddisfare la domanda dei clienti riducendo al minimo le eccedenze e le rotture di stock. I sistemi di riconoscimento delle immagini offrono soluzioni a queste sfide.
Sfruttando il riconoscimento delle immagini, i rivenditori possono automatizzare i processi di monitoraggio e gestione dell'inventario. I rivenditori possono installare telecamere e sensori nei rivenditori per catturare immagini degli scaffali dei negozi. Gli algoritmi di riconoscimento delle immagini analizzano quindi queste immagini per identificare i livelli di stock, il posizionamento dei prodotti e qualsiasi discrepanza. Questi dati in tempo reale consentono ai rivenditori di prendere decisioni informate sul rifornimento, l'ottimizzazione dello spazio sugli scaffali e la riduzione dei casi di prodotti esauriti.
Inoltre, il riconoscimento delle immagini può aiutare nel controllo di qualità identificando prodotti danneggiati o difettosi nella catena di fornitura o sugli scaffali dei negozi, impedendo ai clienti di ricevere articoli scadenti.
I risparmi sui costi, la migliore accuratezza dell'inventario e la maggiore soddisfazione del cliente associati alla gestione dell'inventario basata sul riconoscimento delle immagini sono forti incentivi per la sua adozione nel settore della vendita al dettaglio.
Vantaggio competitivo
La ricerca di un vantaggio competitivo è un fattore determinante che spinge i rivenditori ad adottare la tecnologia di riconoscimento delle immagini. In un mercato affollato e altamente competitivo, rimanere un passo avanti rispetto ai concorrenti è fondamentale per la sopravvivenza e la crescita. Il riconoscimento delle immagini offre ai rivenditori una gamma di funzionalità che li distinguono dai loro concorrenti.
I motori di ricerca e raccomandazione visivi basati sul riconoscimento delle immagini offrono un'esperienza di acquisto unica e coinvolgente che può attrarre e fidelizzare i clienti. Quando gli acquirenti possono trovare facilmente i prodotti che desiderano utilizzando le immagini o ricevere raccomandazioni personalizzate, è più probabile che scelgano un rivenditore piuttosto che un altro.
Il riconoscimento delle immagini consente inoltre ai rivenditori di offrire funzionalità innovative come esperienze di prova virtuale, in cui i clienti possono "provare" digitalmente vestiti o accessori. Questo tipo di acquisto interattivo distingue i rivenditori dai concorrenti e migliora la reputazione del marchio.
Inoltre, i rivenditori che sfruttano il riconoscimento delle immagini per la gestione dell'inventario possono operare in modo più efficiente, riducendo i costi e garantendo che i prodotti siano costantemente reperibili dai clienti. Questa efficienza si traduce in prezzi competitivi e un migliore servizio clienti.
Mentre il panorama della vendita al dettaglio continua a evolversi, il riconoscimento delle immagini fornisce ai rivenditori un potente strumento per differenziarsi e ottenere un vantaggio competitivo.
Progressi tecnologici nell'intelligenza artificiale e nel deep learning
I progressi nell'intelligenza artificiale (IA) e nel deep learning sono importanti motori dell'innovazione nel mercato del riconoscimento delle immagini nella vendita al dettaglio. Queste tecnologie hanno consentito ai sistemi di riconoscimento delle immagini di diventare più accurati, efficienti e in grado di gestire dati visivi complessi.
Gli algoritmi di apprendimento automatico e le reti neurali hanno migliorato l'accuratezza del riconoscimento delle immagini, riducendo i casi di falsi positivi e negativi. Le tecniche di deep learning, come le reti neurali convoluzionali (CNN), si sono dimostrate altamente efficaci nelle attività di analisi delle immagini, consentendo ai sistemi di riconoscimento delle immagini di riconoscere oggetti, scene e persino emozioni rappresentate nelle immagini.
Questi progressi tecnologici hanno aperto nuove possibilità per i rivenditori. I rivenditori possono ora utilizzare il riconoscimento delle immagini non solo per la ricerca visiva di base, ma anche per applicazioni più avanzate come l'analisi del sentiment dei contenuti generati dai clienti sui social media. Possono anche implementare il riconoscimento delle immagini in tempo reale per la sorveglianza e la prevenzione delle perdite.
La continua evoluzione dell'intelligenza artificiale e delle tecniche di apprendimento profondo guiderà ulteriori innovazioni nel riconoscimento delle immagini, rendendolo uno strumento ancora più indispensabile per i rivenditori che cercano di sfruttare la potenza dei dati visivi nelle loro operazioni.
Principali sfide del mercato
Problemi di privacy e sicurezza dei dati
Una delle sfide più significative che il mercato globale del riconoscimento delle immagini nel commercio al dettaglio deve affrontare è la crescente preoccupazione per la privacy e la sicurezza dei dati. Poiché i rivenditori raccolgono e analizzano grandi quantità di dati visivi, vi è un rischio maggiore di violazioni e uso improprio dei dati. Le normative sulla privacy come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'Unione Europea e il Consumer Privacy Act (CCPA) della California impongono requisiti rigorosi su come i rivenditori gestiscono e proteggono i dati dei clienti. I sistemi di riconoscimento delle immagini devono rispettare queste normative per evitare sanzioni legali e danni alla propria reputazione.
Per affrontare questa sfida, i rivenditori e i fornitori di riconoscimento delle immagini devono implementare una crittografia dei dati affidabile, controlli di accesso e soluzioni di archiviazione sicure. Inoltre, devono adottare policy di utilizzo dei dati chiare e trasparenti, offrendo ai clienti la possibilità di accettare o meno la raccolta dei dati. Dando priorità alla privacy e alla sicurezza dei dati, i rivenditori possono creare fiducia con i clienti e le autorità di regolamentazione.
Precisione e affidabilitÃ
La precisione e l'affidabilità della tecnologia di riconoscimento delle immagini rimangono una sfida persistente nel settore della vendita al dettaglio. Sebbene siano stati compiuti progressi significativi negli algoritmi di riconoscimento delle immagini, possono ancora verificarsi errori, soprattutto quando si ha a che fare con immagini complesse o ambigue. Un riconoscimento impreciso può portare a raccomandazioni di prodotti errate, clienti frustrati e vendite perse.
Per superare questa sfida, i rivenditori devono investire nel miglioramento continuo dei propri sistemi di riconoscimento delle immagini. Ciò include lo sfruttamento di tecniche di apprendimento automatico e apprendimento profondo per migliorare la precisione e perfezionare le capacità di riconoscimento. L'aggiornamento regolare dei set di dati di formazione e la messa a punto degli algoritmi possono aiutare a ridurre falsi positivi e negativi, fornendo in definitiva ai clienti risultati più affidabili e pertinenti.
Integrazione con sistemi legacy
Molti rivenditori operano con sistemi tecnologici legacy che potrebbero non integrarsi facilmente con le moderne soluzioni di riconoscimento delle immagini. L'integrazione delle funzionalità di riconoscimento delle immagini nell'infrastruttura esistente può essere complessa e costosa, spesso richiedendo notevoli risorse IT e competenze.
I rivenditori devono pianificare attentamente la propria strategia di integrazione, assicurandosi che il riconoscimento delle immagini si integri perfettamente con i propri sistemi legacy, come il punto vendita (POS), la gestione dell'inventario e le piattaforme di e-commerce. Questa sfida evidenzia la necessità di soluzioni di riconoscimento delle immagini flessibili e adattabili in grado di interfacciarsi con un'ampia gamma di tecnologie di vendita al dettaglio. La collaborazione e il supporto dei fornitori svolgono un ruolo cruciale nel superare con successo questo ostacolo all'integrazione.
Scalabilità e gestione dei costi
Scalabilità e gestione dei costi sono sfide critiche per i rivenditori che adottano la tecnologia di riconoscimento delle immagini. Man mano che le aziende crescono e raccolgono più dati visivi, il costo di archiviazione, elaborazione e analisi di tali dati può aumentare rapidamente. I rivenditori più piccoli potrebbero avere difficoltà a permettersi soluzioni di riconoscimento delle immagini, mentre le aziende più grandi affrontano la sfida di gestire l'infrastruttura necessaria per supportare la scalabilità .
I rivenditori dovrebbero esplorare servizi di riconoscimento delle immagini basati su cloud, che offrono scalabilità senza la necessità di significativi investimenti iniziali in hardware. Questi servizi forniscono un modello di pagamento a consumo, consentendo ai rivenditori di controllare i costi in modo più efficace. L'implementazione di strategie di archiviazione ed elaborazione dei dati convenienti, come l'archiviazione dei dati e l'ottimizzazione delle risorse, può anche aiutare a gestire le spese associate al riconoscimento delle immagini.
Problemi etici e di pregiudizio
Considerazioni etiche e pregiudizio negli algoritmi di riconoscimento delle immagini rappresentano una sfida crescente nel settore della vendita al dettaglio. Gli algoritmi addestrati su set di dati distorti o non rappresentativi possono perpetuare pratiche ingiuste e discriminazioni, in particolare in aree come le raccomandazioni sui prodotti e la profilazione dei clienti.
I rivenditori devono essere vigili nell'affrontare queste preoccupazioni dando priorità alla diversità e all'equità nei loro processi di raccolta dati e di formazione dei modelli. Dovrebbero regolarmente verificare e valutare i loro algoritmi per eventuali pregiudizi e adottare misure correttive quando necessario. Inoltre, la trasparenza nel processo decisionale algoritmico e la responsabilità sono essenziali per creare fiducia con i clienti e garantire pratiche etiche di riconoscimento delle immagini.
Principali tendenze di mercato
Rapida crescita nell'e-commerce e negli acquisti online
Il mercato globale del riconoscimento delle immagini nel commercio al dettaglio sta assistendo a una significativa tendenza di rapida crescita nell'e-commerce e negli acquisti online. Con la proliferazione dell'accesso a Internet e la crescente praticità delle piattaforme di vendita al dettaglio online, i consumatori si rivolgono sempre più ai canali digitali per effettuare i loro acquisti. La tecnologia di riconoscimento delle immagini svolge un ruolo fondamentale nel migliorare l'esperienza di acquisto online. Consente ai rivenditori di fornire funzionalità di ricerca visiva, consentendo ai clienti di cercare prodotti utilizzando immagini anziché testo. Questa tendenza è particolarmente rilevante nei settori della moda e dell'arredamento, dove i clienti possono caricare immagini o screenshot per trovare articoli simili o identici. Inoltre, il riconoscimento delle immagini aiuta a personalizzare i consigli, migliorando ulteriormente l'esperienza utente. Con l'espansione dell'e-commerce, la domanda di soluzioni di riconoscimento delle immagini nel commercio al dettaglio è destinata a crescere.
Realtà aumentata (AR) e prova virtuale
Un'altra tendenza di spicco nel mercato globale del riconoscimento delle immagini nel commercio al dettaglio è l'integrazione di soluzioni di realtà aumentata (AR) e prova virtuale. I rivenditori stanno adottando sempre più la tecnologia AR per offrire ai clienti esperienze di acquisto immersive e interattive. Il riconoscimento delle immagini svolge un ruolo fondamentale nel consentire esperienze di prova virtuale di prodotti di moda e bellezza. I clienti possono usare i loro smartphone o webcam per vedere come appariranno loro vestiti, accessori o cosmetici in tempo reale, senza provarli fisicamente. Questa tendenza aumenta il coinvolgimento dei clienti, riduce i tassi di reso e incrementa le vendite. Man mano che la tecnologia AR diventa più accessibile e conveniente, la sua adozione nel commercio al dettaglio è destinata ad aumentare, stimolando ulteriormente la domanda di soluzioni di riconoscimento delle immagini.
Ricerca visiva e raccomandazioni
I motori di ricerca visiva e di raccomandazione stanno diventando strumenti indispensabili per i rivenditori online e il riconoscimento delle immagini è al centro di questa tendenza. I consumatori utilizzano sempre di più la ricerca visiva per trovare prodotti in base alle immagini che catturano o trovano online. La tecnologia di riconoscimento delle immagini consente ai rivenditori di analizzare queste immagini e fornire risultati di ricerca accurati, migliorando le possibilità che i clienti trovino i prodotti che desiderano. Inoltre, i motori di raccomandazione basati su algoritmi di riconoscimento delle immagini offrono suggerimenti di prodotti personalizzati in base alla cronologia di navigazione e di acquisto di un cliente. Queste raccomandazioni migliorano le opportunità di cross-selling e upselling, stimolando in definitiva la crescita dei ricavi per i rivenditori. Con l'evoluzione della sofisticatezza dei motori di ricerca e raccomandazione visivi, il riconoscimento delle immagini continuerà a essere una componente essenziale dello stack tecnologico del commercio al dettaglio.
Gestione dell'inventario e prevenzione delle perdite
Il riconoscimento delle immagini sta svolgendo un ruolo fondamentale nell'ottimizzazione delle strategie di gestione dell'inventario e prevenzione delle perdite nel commercio al dettaglio. I rivenditori stanno utilizzando la tecnologia di riconoscimento delle immagini per automatizzare il monitoraggio dell'inventario, riducendo il lavoro manuale e minimizzando gli errori. Acquisendo immagini degli scaffali dei negozi, gli algoritmi di riconoscimento delle immagini possono analizzare il posizionamento dei prodotti, identificare carenze di scorte e attivare avvisi di riordino. Inoltre, il riconoscimento delle immagini sta migliorando gli sforzi di prevenzione delle perdite identificando comportamenti sospetti o anomalie in tempo reale utilizzando telecamere di sorveglianza in negozio. Questo approccio proattivo aiuta a ridurre il calo e i furti, con conseguenti risparmi sui costi per i rivenditori. Si prevede che l'adozione del riconoscimento delle immagini per la gestione dell'inventario e la prevenzione delle perdite crescerà man mano che i rivenditori cercano modi efficienti per gestire le proprie operazioni.
Analisi e approfondimenti sui clienti
Analisi e approfondimenti sui clienti stanno diventando sempre più essenziali per i rivenditori che cercano di comprendere il comportamento e le preferenze dei consumatori. La tecnologia di riconoscimento delle immagini sta contribuendo a questa tendenza fornendo dati preziosi tramite l'analisi delle immagini. I rivenditori possono raccogliere informazioni dai contenuti generati dai clienti, come immagini e video sui social media. Analizzando questi elementi visivi, i rivenditori possono valutare il sentiment, tracciare le menzioni dei prodotti e identificare le tendenze in tempo reale. Inoltre, il riconoscimento delle immagini può essere utilizzato per analizzare il traffico pedonale nei rivenditori fisici, fornendo dati preziosi per l'ottimizzazione del layout del negozio e le strategie di marketing. L'integrazione del riconoscimento delle immagini negli strumenti di analisi dei clienti consente ai rivenditori di prendere decisioni basate sui dati e di adattare le proprie offerte per soddisfare le mutevoli esigenze dei clienti.
Approfondimenti segmentali
Approfondimenti tecnologici
Segmento Riconoscimento facciale
Sulla scia della pandemia di COVID-19, le soluzioni contactless hanno acquisito importanza. Il riconoscimento facciale può facilitare i pagamenti senza contatto e il controllo degli accessi nei rivenditori al dettaglio. I clienti possono effettuare i pagamenti semplicemente sorridendo a una telecamera, eliminando la necessità di contanti o carte fisiche. Inoltre, il riconoscimento facciale può controllare l'accesso alle aree riservate, migliorando la sicurezza e riducendo al minimo il rischio di accessi non autorizzati.
Il riconoscimento facciale svolge un ruolo fondamentale nella prevenzione delle perdite e nella sicurezza nel commercio al dettaglio. Può identificare noti ladri nei negozi o individui con comportamenti sospetti, consentendo ai rivenditori di adottare misure proattive per prevenire i furti. Inoltre, il riconoscimento facciale aiuta a scoraggiare potenziali malfattori, poiché la consapevolezza di essere sotto sorveglianza funge da deterrente.
Oltre alle applicazioni rivolte al cliente, il riconoscimento facciale aiuta nella gestione dell'inventario. Può tracciare le attività degli addetti ai negozi, assicurandosi che riforniscano gli scaffali in modo rapido ed efficiente. Ciò garantisce che i prodotti siano facilmente reperibili dai clienti, riducendo i casi di esaurimento scorte.
Il riconoscimento facciale fornisce preziose analisi dei clienti, tra cui informazioni demografiche e analisi emotive. I rivenditori possono ottenere informazioni sulla demografia dei clienti, come età e sesso, consentendo loro di personalizzare di conseguenza campagne di marketing e assortimenti di prodotti. L'analisi emozionale può valutare le reazioni dei clienti ai prodotti o ai layout dei negozi, aiutando i rivenditori a ottimizzare le loro offerte e i design dei negozi.
Component Insights
Segmento software
I sofisticati motori di raccomandazione basati su software di riconoscimento delle immagini stanno rimodellando il panorama della vendita al dettaglio. Questi motori analizzano le preferenze e il comportamento dei clienti in base alle loro interazioni con i contenuti visivi e suggeriscono prodotti personalizzati in tempo reale. Comprendendo cosa attrae visivamente i clienti, i rivenditori possono aumentare le opportunità di cross-selling e upselling, aumentando i ricavi.
Il software di riconoscimento delle immagini è indispensabile per automatizzare le attività di gestione dell'inventario. Implementando telecamere e sensori nei rivenditori, il software può monitorare e analizzare le immagini per valutare i livelli di stock, rilevare discrepanze e tracciare il posizionamento dei prodotti sugli scaffali. Questi dati in tempo reale forniscono ai rivenditori informazioni preziose per ottimizzare il loro inventario, ridurre le rotture di stock e minimizzare le situazioni di eccesso di stock.
Le soluzioni di prova virtuale basate su software consentono ai clienti di provare virtualmente vestiti, accessori o cosmetici, migliorando l'esperienza di acquisto online. I rivenditori possono sfruttare la realtà aumentata (AR) per sovrapporre prodotti virtuali all'immagine del cliente in tempo reale. Questo approccio interattivo e immersivo aiuta i clienti a prendere decisioni di acquisto informate, in ultima analisi guidando le vendite.
Approfondimenti regionali
Nord America
Il Nord America vanta un ecosistema di vendita al dettaglio solido e diversificato, che comprende un'ampia gamma di settori, dalla moda e cosmetici all'elettronica e all'automotive. Questa diversità ha spinto l'adozione del riconoscimento delle immagini in vari segmenti di vendita al dettaglio. I rivenditori del Nord America hanno riconosciuto il potenziale del riconoscimento delle immagini nel migliorare le esperienze dei clienti, ottimizzare la gestione dell'inventario e ottenere vantaggi competitivi. Di conseguenza, sono stati i primi ad adottare soluzioni di riconoscimento delle immagini, guidando la crescita del mercato.
Il Nord America ha uno dei mercati di e-commerce più grandi e maturi al mondo. L'aumento degli acquisti online ha creato una forte domanda di tecnologia di riconoscimento delle immagini per migliorare l'esperienza di acquisto digitale. La ricerca visiva, la prova virtuale e i motori di raccomandazione dei prodotti basati sul riconoscimento delle immagini sono diventati strumenti essenziali per le piattaforme di e-commerce. I rivenditori nordamericani e i giganti dell'e-commerce hanno sfruttato rapidamente queste capacità , guidando la crescita del mercato del riconoscimento delle immagini.
Il mercato nordamericano trae vantaggio da un consolidato ecosistema di capitale di rischio e investimenti. Le startup e le aziende tecnologiche specializzate nel riconoscimento delle immagini hanno ricevuto finanziamenti sostanziali per sviluppare ed espandere le loro soluzioni. Questo afflusso di investimenti ha consentito lo sviluppo di innovative applicazioni di riconoscimento delle immagini su misura per il settore della vendita al dettaglio, consolidando ulteriormente il predominio del Nord America.
Sviluppi recenti
- Ad aprile 2020, Microsoft ha stretto una partnership con Coca-Cola. La partnership mira a regolare le sue operazioni aziendali su Microsoft Azurecloud e offrire nuove esperienze digitali avanzate che forniranno soluzioni innovative. Queste soluzioni aiuteranno la Coca-Cola Company a ottenere nuove informazioni dai dati in tutta l'azienda, consentendo una visione a 360 gradi dell'attività e aumentando le esperienze dei clienti e dei dipendenti.
- A marzo 2020, Trax ha acquisito Survey.com per unire le tecnologie di entrambe le aziende, soddisfare le esigenze del mercato emergente dei beni di largo consumo e dei rivenditori di generi alimentari e rafforzare la propria posizione nel riconoscimento delle immagini nel mercato al dettaglio.
- Ad agosto 2019, AWS ha potenziato Amazon Rekognition. La soluzione potenziata fornisce un'elevata accuratezza nell'identificazione del genere e nel rilevamento delle emozioni; e funzionalità migliorate per le sue funzionalità di analisi del viso
Principali attori del mercato
- Amazon Web Services, Inc.
- Google LLC
- Microsoft Corporation
- Clarifai Inc.
- IBM Corporation
- Intel Corporation
- Tracx
- NEC Corporation
- Toshiba Corporation
- Catchoom
| Per tecnologia | Per componente | Per tipo di distribuzione | Per Applicazione | Per regione |
|
|
|
|
|
FAQ'S
For a single, multi and corporate client license, the report will be available in PDF format. Sample report would be given you in excel format. For more questions please contact:
Within 24 to 48 hrs.
You can contact Sales team (sales@marketinsightsresearch.com) and they will direct you on email
You can order a report by selecting payment methods, which is bank wire or online payment through any Debit/Credit card, Razor pay or PayPal.
Discounts are available.
Hard Copy