소매 및 전자 상거래 시장에서의 응용 AI - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 세분화, 기술별(머신 러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 및 예측 분석), 애플리케이션별(고객 서비스 및 지원, 영업 및 마케팅, 공급망 관리, 가격 최적화, 지불 처리 및 제품 검색 및 발견), 배포별(온프레미스 및 클라우드 기반), 최종 사용자별(소매업체, 전자 상거래 플랫폼, 소비재 제조업체, 물류 및 공급망 회사), 지역별, 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 소매 및 전자상거래 응용 AI 시장은 2023년에 342억 1,000만 달러로 평가되었으며, 예측 기간 동안 15.38%의 CAGR로 2029년까지 8,144억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 글로벌 소매 및 전자상거래 응용 AI 시장은 소매 및 전자상거래 부문의 다양한 측면을 강화하도록 특별히 맞춤화된 고급 인공 지능 기술의 통합 및 활용을 말합니다. 이 시장은 비즈니스 프로세스를 최적화하고, 고객 경험을 개선하고, 온라인 소매 환경에서 운영 효율성을 높이도록 설계된 광범위한 AI 기반 애플리케이션과 도구를 포함합니다. 이러한 애플리케이션에는 개인화된 추천 시스템, 예측 분석, 챗봇, 가상 비서, 동적 가격 책정 모델, 재고 관리 솔루션, 공급망 최적화 등이 포함됩니다. 소매 및 전자 상거래에서 AI를 도입하는 것은 개인화된 쇼핑 경험에 대한 수요 증가, 실시간 데이터 분석에 대한 필요성, 경쟁이 치열한 시장에서 운영 효율성의 중요성이 커짐에 따라 촉진되었습니다.

주요 시장 동인

소매 및 전자 상거래에서 응용 AI를 통한 고객 개인화 강화

소매 및 전자 상거래에서 응용 AI를 적용하면 고객 개인화가 혁신되어 온라인 쇼핑 경험이 크게 향상되었습니다. 경쟁이 치열해지는 시장에서 개인화는 주요 차별화 요소가 되어 소매업체가 개별 고객의 고유한 선호도와 행동에 부응할 수 있게 되었습니다. AI 기반 알고리즘은 검색 기록, 구매 패턴, 심지어 소셜 미디어 활동을 포함한 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 고도로 개인화된 쇼핑 경험을 만듭니다. 기계 학습 모델을 활용함으로써 소매업체는 고객 선호도를 예측하고 높은 정확도로 제품을 추천할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 고객 만족도를 개선할 뿐만 아니라 전환율도 높입니다. 예를 들어, AI로 구동되는 추천 엔진은 고객의 과거 행동을 기반으로 구매할 가능성이 높은 제품을 제안하여 판매 가능성을 높일 수 있습니다. 또한 AI는 마케팅 메시지를 개인화하여 고객이 관심사와 관련된 타겟팅된 오퍼와 프로모션을 받도록 할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 관련성 없는 콘텐츠에 압도당하여 종종 이탈로 이어질 수 있는 가능성을 줄일 수 있습니다. AI 기반 개인화는 가격 책정 전략에도 확장되어 동적 가격 책정 모델이 고객 행동, 경쟁사 가격 및 시장 수요에 따라 실시간으로 가격을 조정할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화를 통해 리테일러는 고객에게 경쟁력 있는 가격을 제공하는 동시에 수익을 최적화할 수 있습니다. 또한 AI를 통해 리테일러는 채팅봇과 가상 비서를 통해 개인화된 고객 서비스를 제공할 수 있으며, 채팅봇과 가상 비서는 실시간으로 질문을 처리하고 추천을 제공하여 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 소비자가 점점 더 개인화된 경험을 기대함에 따라 AI가 이러한 경험을 대규모로 제공하는 능력은 리테일 및 전자 상거래 시장의 성장을 이끄는 중요한 원동력이 되었습니다. 개인화를 위해 AI를 효과적으로 활용하는 리테일러는 고객을 보다 효과적으로 유치하고 유지할 수 있을 뿐만 아니라 경쟁이 치열한 시장에서 차별화를 이룰 수 있으며, 궁극적으로 매출과 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

소매 및 전자상거래에서 AI를 통한 공급망 및 재고 관리 최적화

소매 및 전자상거래에 응용 AI를 적용하는 것은 경쟁이 치열한 전자상거래 환경에서 효율성과 수익성을 유지하는 데 필수적인 구성 요소인 공급망 및 재고 관리를 최적화하는 데 중요한 원동력이 되었습니다. 기존의 공급망 관리 프로세스는 종종 소비자 수요와 시장 상황이 빠르게 변할 수 있는 온라인 리테일의 역동적이고 빠른 속도의 본질을 따라잡는 데 어려움을 겪습니다. AI 기반 기술은 리테일러에게 고급 예측 분석 및 공급망에 대한 실시간 통찰력을 제공하여 이러한 과제를 해결합니다. AI 알고리즘은 과거 판매 데이터, 시장 동향 및 날씨 패턴이나 경제 상황과 같은 외부 요인을 분석하여 수요를 정확하게 예측하여 리테일러가 재고 수준을 최적화할 수 있도록 합니다. 이를 통해 인기 있는 제품은 항상 재고가 있는 동시에 자본과 공간을 묶는 과도한 재고를 최소화할 수 있습니다. 또한 AI는 창고 운영을 자동화하고 물류를 최적화하여 주문 이행의 효율성을 향상시킵니다. 예를 들어, AI 기반 로봇과 자동 피킹 시스템은 주문 조립 프로세스를 간소화하여 수동 노동과 관련된 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 물류에서 AI 알고리즘은 실시간 교통 데이터, 기상 조건 및 배송 우선순위에 따라 배송 경로를 최적화하여 고객이 가능한 한 빨리 주문을 받을 수 있도록 할 수 있습니다. 이러한 수준의 최적화는 배송 시간을 줄여 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 리테일러의 운영 비용도 낮춥니다. 나아가 AI는 공급업체 지연이나 운송 문제와 같은 공급망의 잠재적 중단을 식별하는 데 도움이 되어 리테일러가 이러한 위험을 완화하기 위한 사전 조치를 취할 수 있도록 합니다. 빠르고 안정적인 배송에 대한 고객 기대치가 끊임없이 높아지는 산업에서 AI를 통해 공급망과 재고 관리를 최적화하는 능력은 상당한 경쟁 우위입니다. AI를 활용하여 운영을 간소화하는 리테일러는 고객 수요를 보다 효과적으로 충족하고 운영 비용을 절감하며 궁극적으로 리테일 및 전자상거래 시장에서 더 높은 수익성을 창출할 수 있습니다.

리테일 및 전자상거래에서 AI를 통한 고객 참여 및 유지 강화

AI는 리테일 및 전자상거래 부문에서 고객 참여 및 유지를 강화하는 혁신적인 힘이 되었으며, 사업 성장을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 소비자가 손끝에서 수많은 옵션을 사용할 수 있는 시장에서 고객을 유지하고 장기적인 충성도를 육성하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. AI 기반 도구와 기술은 리테일러가 보다 의미 있고 개인화된 방식으로 고객과 소통할 수 있도록 함으로써 이러한 과제를 해결하고 있습니다. AI가 고객 참여를 강화하는 주요 방법 중 하나는 24시간 연중무휴로 즉각적인 고객 지원을 제공하는 챗봇과 가상 비서를 사용하는 것입니다. 이러한 AI 기반 도구는 인간의 개입 없이도 제품 정보에서 주문 추적에 이르기까지 광범위한 고객 문의를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 빠르고 정확한 응답을 제공하여 고객 경험을 개선할 뿐만 아니라 보다 복잡한 작업에 인력을 활용할 수 있습니다. 게다가 AI는 소셜 미디어, 리뷰, 직접 상호 작용을 포함한 다양한 채널에서 고객 피드백과 감정을 분석하는 데 도움이 됩니다. 소매업체는 고객 감정을 이해함으로써 개선 영역을 파악하고 문제가 확대되기 전에 사전에 해결하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. AI는 또한 개별 고객에게 공감을 얻는 개인화된 마케팅 캠페인을 만드는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 고객 행동과 선호도를 분석하여 소매업체가 고객 기반의 특정 세그먼트에 어필하는 타겟팅된 이메일 캠페인, 개인화된 오퍼, 맞춤형 콘텐츠를 만들 수 있도록 도울 수 있습니다. 이러한 타겟팅된 접근 방식은 고객이 관심사와 일치하는 콘텐츠에 긍정적으로 반응할 가능성이 더 높기 때문에 고객 참여 및 전환 가능성을 높입니다. 또한 AI 기반 로열티 프로그램은 고객의 고유한 쇼핑 습관에 따라 고객에게 보상하도록 설계하여 반복 구매에 대한 인센티브를 더욱 강화할 수 있습니다. 경쟁이 치열한 시장에서 개인화된 AI 기반 상호작용을 통해 고객을 참여시키고 유지하는 능력은 성공의 핵심 동인입니다. 고객 참여를 강화하기 위해 AI를 효과적으로 사용하는 소매업체는 강력한 고객 관계를 구축하고 이탈률을 줄이며 궁극적으로 소매 및 전자 상거래 시장에서 고객의 평생 가치를 높일 수 있는 더 나은 위치에 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제

소매 및 전자 상거래 시장에서 응용 AI를 구현하면 데이터 개인 정보 보호 및 보안과 관련된 상당한 과제가 발생하는데, 이는 기업과 소비자 모두에게 중요한 관심사입니다. AI 기술이 개인화, 재고 관리 및 고객 서비스를 최적화하기 위해 점점 더 방대한 양의 소비자 데이터에 의존함에 따라 데이터 침해 및 오용 위험이 커집니다. 구매 습관, 지불 세부 정보, 검색 기록과 같은 민감한 개인 정보를 수집하고 분석하면 적절하게 관리하지 않으면 소비자가 잠재적인 개인 정보 침해에 노출됩니다. 게다가 AI 기반 시스템을 도입하려면 무단 액세스를 방지하고 이러한 귀중한 데이터 저장소를 표적으로 삼는 정교한 사이버 공격으로부터 보호하기 위한 강력한 사이버 보안 조치가 필요합니다. 소매업체는 유럽의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같이 준수하지 않을 경우 엄청난 벌금을 부과하는 엄격한 데이터 보호 규정을 준수해야 하는 과제에 직면합니다. 데이터 사용에 대한 투명성을 유지하면서 AI를 구현하는 것도 소비자의 신뢰를 구축하고 유지하는 데 필수적입니다. 그러나 이러한 균형을 이루는 것은 AI 모델이 종종 "블랙박스"로 작동하여 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 설명하기 어렵기 때문에 어렵습니다. 이러한 투명성 부족은 소비자의 회의주의와 AI 도입에 대한 저항으로 이어져 시장에서 이 기술의 잠재력을 최대한 발휘하지 못하게 할 수 있습니다. 또한 소비자의 선호도와 행동이 끊임없이 진화하는 전자 상거래의 역동적인 특성으로 인해 편견과 차별을 피하기 위해 AI 알고리즘을 지속적으로 업데이트해야 합니다. 이러한 업데이트는 올바르게 처리하지 않으면 실수로 새로운 취약성을 도입하여 시스템을 조작하거나 의도치 않은 결과에 취약하게 만들 수 있습니다. 소매업체는 이러한 과제를 해결하기 위해 최첨단 보안 기술, 인력 교육 및 윤리적인 AI 관행에 투자해야 합니다. 그렇지 않으면 심각한 평판 손상, 소비자 신뢰 상실, 상당한 재정적 처벌로 이어질 수 있으며, 이 모든 것이 소매 및 전자 상거래에서 AI의 광범위한 채택에 상당한 장벽이 됩니다.

통합 복잡성 및 운영 중단

기존 소매 및 전자 상거래 인프라에 적용된 AI를 통합하는 것은 복잡성과 운영 중단 가능성으로 인해 상당한 과제를 안겨줍니다. 특히 기존 시스템과 프로세스가 있는 소매업체는 중단을 일으키지 않고 AI 기반 솔루션을 운영에 원활하게 통합하는 데 어려움을 겪습니다. 과제는 AI 기술을 레거시 시스템과 통합하는 것에서 시작되는데, 이러한 시스템은 AI 알고리즘의 고급 계산 요구 사항을 처리하도록 설계되지 않았을 수 있습니다. 이는 호환성 문제로 이어질 수 있으며, 다양한 소스의 데이터를 조화시켜 AI 모델에 정확하게 입력해야 합니다. AI 기반 시스템으로 마이그레이션하는 프로세스에는 상당한 시간, 리소스 및 전문 지식이 필요하며, 종종 기존 IT 인프라를 완전히 정비해야 합니다. 또한 AI 도입은 기존 프로세스가 더 이상 AI 기반 운영과 일치하지 않을 수 있으므로 조직 워크플로를 재고해야 할 수도 있습니다. 이러한 재조정은 기술에 위협을 느끼고 직무 대체나 역할의 상당한 변화를 두려워하는 직원들의 저항에 부딪힐 수 있습니다. 게다가 AI 시스템은 종종 최적의 기능을 위해 대량의 고품질 데이터가 필요하지만, 데이터 불일치, 사일로 또는 실시간 데이터 액세스 부족은 AI 성능을 방해할 수 있습니다. 리테일러는 또한 여러 채널에 걸쳐 AI 솔루션을 확장하여 AI 시스템이 운영 속도 저하나 비효율성을 유발하지 않고 옴니채널 리테일 환경의 요구 사항을 처리할 수 있도록 하는 과제에 맞서야 합니다. 또 다른 복잡성은 변화하는 시장 상황과 소비자 행동에 적응하도록 AI 시스템을 지속적으로 모니터링하고 유지 관리해야 한다는 필요성에서 발생합니다. 정기적인 업데이트와 미세 조정이 없으면 AI 모델이 쓸모없어지거나 부정확한 결과를 생성하여 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 따라서 리테일러는 지속적인 AI 관리에 투자하고 직원들이 AI 도구와 함께 작업하도록 적절한 교육을 받도록 해야 하며, 이는 리소스에 부담을 주고 정상적인 비즈니스 운영을 방해할 수 있습니다. AI의 이점과 통합의 과제, 잠재적인 운영 중단의 균형을 맞추는 것은 경쟁적인 전자상거래 환경에서 AI를 활용하고자 하는 소매업체에게 여전히 큰 장애물로 남아 있습니다.

주요 시장 동향

소매 및 전자상거래의 AI 기반 시각 검색 및 증강 현실

또 다른 주요 동향은

세그먼트 통찰력

기술 통찰력

머신 러닝 세그먼트는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 소매 및 전자상거래 시장, 특히 머신 러닝(ML) 세그먼트에 응용 AI를 적용하면 고객 경험, 운영 효율성, 수익 최적화에 미치는 혁신적인 영향으로 인해 상당한 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘을 통해 전자상거래 플랫폼은 검색 행동, 구매 내역, 소셜 미디어 활동을 포함한 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 고도로 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 이 기능을 통해 소매업체는 개별 고객에게 공감을 얻는 맞춤형 제품 추천, 타겟 마케팅 캠페인, 동적 가격 책정 전략을 만들어 전환율과 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 또한 ML 기반 수요 예측 및 재고 관리 시스템은 소매업체가 공급망을 최적화하고, 재고 부족을 줄이며, 과도한 재고를 최소화하여 비용을 절감하고 수익성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 더 높은 정확도로 고객 수요를 예측할 수 있는 능력은 리소스를 보다 효율적으로 할당하고 물류를 보다 효과적으로 관리할 수 있게 해주며, 이는 경쟁이 치열한 전자상거래 환경에서 매우 중요합니다.

머신 러닝은 온라인 거래에서 사기를 탐지하고 예방하여 소매업체와 소비자를 잠재적 위협으로부터 보호합니다. 전자상거래가 계속 성장함에 따라 대량의 거래와 고객 상호 작용을 관리하는 데 ML 도구를 통합하는 것은 서비스 품질을 손상시키지 않고 운영을 확장하는 데 필수적입니다. 구조화되지 않은 데이터(예이미지 및 텍스트)를 처리하고 이를 통해 학습할 수 있는 능력과 더불어 머신 러닝의 지속적인 발전은 챗봇, 가상 비서를 통한 시각적 검색 및 AI 기반 고객 서비스와 같은 혁신적인 응용 분야의 길을 열어주고 있습니다. 이러한 혁신은 고객 여정을 개선할 뿐만 아니라 소매업체가 소비자 선호도와 추세에 대한 보다 심층적인 통찰력을 수집할 수 있도록 합니다. 원활하고 개인화된 쇼핑 경험에 대한 수요 증가와 운영 효율성 및 강력한 보안 조치에 대한 필요성은 소매 및 전자 상거래 시장에서 적용된 AI에 머신 러닝을 도입하는 것을 촉진하여 향후 몇 년 동안 성장을 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다.

지역 통찰력

북미 지역은 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 북미의 소매 및 전자 상거래 시장에서 적용된 AI는 온라인 소매의 환경을 재편하는 몇 가지 주요 요인에 의해 주도됩니다. 주요 동인 중 하나는 개인화된 쇼핑 경험에 대한 소비자 수요가 증가하고 있으며, AI는 고급 데이터 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 통해 이를 제공할 수 있습니다. 소매업체는 AI를 활용하여 방대한 양의 고객 데이터를 분석하여 제품 추천을 맞춤화하고, 가격 책정 전략을 최적화하고, 고객 참여를 강화할 수 있습니다. 이러한 개인화된 접근 방식은 고객 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 전환율을 높이고 매출을 늘립니다. AI 기반 챗봇과 가상 비서가 즉각적인 24시간 연중무휴 지원을 제공하고, 문의 사항을 해결하고, 쇼핑 여정을 안내함으로써 고객 서비스를 혁신하고 있습니다. 북미에서 모바일 상거래가 빠르게 성장하면서 소매업체가 여러 플랫폼에서 원활하고 직관적이며 사용하기 쉬운 경험을 제공하려고 하면서 AI 도입이 더욱 촉진되고 있습니다.

AI 기반 재고 관리 시스템은 소매업체가 공급망을 최적화하고, 비용을 절감하고, 제품의 적시 배송을 보장하는 데 필수적이 되고 있으며, 이는 특히 경쟁이 치열한 시장에서 중요합니다. 전자 상거래 플랫폼에 AI를 통합하면 동적 가격 책정이 지원되어 소매업체가 시장 수요, 경쟁업체 가격 및 기타 외부 요인에 따라 실시간으로 가격을 조정하여 수익성을 극대화할 수 있습니다. 또한 스마트 스피커와 음성 인식 비서의 확산으로 인해 음성 상거래가 증가함에 따라 소매업체는 음성 검색 기능을 강화하고 전반적인 쇼핑 경험을 개선하는 AI 기술을 도입해야 합니다. 사이버 보안의 맥락에서 AI는 실시간으로 의심스러운 활동과 이상을 감지하여 사기와 사이버 공격으로부터 전자상거래 플랫폼을 보호하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 소매업체와 소비자를 모두 보호합니다.

북미 시장은 또한 AI 연구 및 개발에 대한 상당한 투자의 영향을 받고 있으며, 기술 거대 기업과 스타트업 모두 소매 및 전자상거래를 위한 AI 애플리케이션 혁신을 주도하고 있습니다. AI 이니셔티브에 대한 정부 지원과 유리한 규제 환경은 시장 성장에 더욱 기여합니다. COVID-19 팬데믹은 소매업의 디지털 혁신을 가속화했으며, AI는 소매업체가 변화하는 소비자 행동에 적응하고, 공급망의 혼란을 관리하고, 운영 효율성을 향상시키는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 소비자의 기대치가 계속 진화함에 따라, 고도로 개인화된 경험, 효율적인 운영, 강력한 보안 조치에 대한 필요성이 북미 소매 및 전자 상거래 시장에서 응용 AI 도입을 계속 촉진하여 산업의 미래에 중요한 구성 요소로 자리매김할 것입니다.

최근 개발

• 2024년 8월, Amazon은 인도 쇼핑객을 위한 AI 기반 쇼핑 도우미 챗봇인 Rufus를 출시했습니다. Rufus는 개인화된 제품 추천을 제공하고, 조언을 제공하며, 업데이트를 제공하고, 사용자가 Amazon에서 쇼핑하는 동안 자신의 특정 요구 사항을 이해하도록 도와줍니다. 
• 2024년 4월, SAP Emarsys는 소매 부문에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요 급증에 대응하여 AI 제품 파인더를 공개했습니다. 이 혁신적인 도구는 고급 인공 지능을 활용하여 쇼핑 경험을 개선하고, 소매업체가 보다 개인화된 제품을 추천하고 고객 상호 작용을 간소화할 수 있도록 합니다.기업이 판매 최적화와 고객 만족도 향상에 있어 AI의 가치를 점점 더 인식함에 따라, AI Product Finder는 SAP Emarsys를 이러한 소매 혁신의 최전선에 배치하여 브랜드가 더 큰 효율성과 통찰력으로 진화하는 소비자의 기대에 부응할 수 있도록 지원합니다.

주요 시장 참여자

• NVIDIA Corporation
• Alphabet Inc.
• Microsoft Corporation
• IBM Corporation
• Salesforce Inc.
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Adobe Inc.,
• Alibaba Cloud International
• Clarifai, Inc.