Распознавание изображений на рынке розничной торговли — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по технологиям (распознавание кодов, цифровая обработка изображений, распознавание лиц, распознавание объектов и другие), по компонентам (программное обеспечение, услуги), по типу развертывания (локально, облако), по применению (визуальный поиск продуктов, без

Обзор рынка

Глобальный рынок распознавания изображений в розничной торговле переживает глубокую трансформацию, обусловленную конвергенцией передовых технологий и постоянно меняющимися требованиями сектора розничной торговли. Этот динамичный рынок характеризуется доминирующим влиянием облачных развертываний, которые предлагают непревзойденную масштабируемость, экономическую эффективность и доступность. Облачные решения стали основой распознавания изображений в розничной торговле, предоставляя ритейлерам всех размеров гибкость для адаптации к меняющимся рыночным условиям и предпочтениям клиентов. Использование технологии распознавания изображений революционизирует розничную торговлю, улучшая качество обслуживания клиентов, оптимизируя операции и извлекая ценную информацию из визуальных данных. Распознавание лиц, виртуальная примерка, рекомендательные системы и управление запасами в реальном времени — вот лишь несколько примеров инновационных приложений, поддерживаемых программным обеспечением для распознавания изображений. Эффективность затрат на этом рынке является убедительным драйвером для ритейлеров, стремящихся использовать возможности визуальных данных без существенных первоначальных инвестиций. Облачное развертывание устраняет необходимость капитальных затрат, связанных с локальными решениями, предлагая ритейлерам модель оплаты по мере использования, которая минимизирует совокупную стоимость владения (TCO). Возможности безопасности и восстановления после сбоев еще больше повышают привлекательность облачных решений распознавания изображений, гарантируя ритейлерам защиту данных и непрерывность бизнеса. Более того, возможности интеграции облака бесшовно связывают технологию распознавания изображений с другими системами розничной торговли, позволяя ритейлерам максимизировать преимущества своего технологического стека. Поскольку розничная отрасль продолжает развиваться, глобальный рынок распознавания изображений в розничной торговле готов к устойчивому росту. Доминирование облачного развертывания отражает приверженность отрасли использованию всего потенциала технологии распознавания изображений, революционизируя розничный опыт как для клиентов, так и для ритейлеров. В эпоху, когда визуальные эффекты играют ключевую роль в принятии решений потребителями, облачные решения по распознаванию изображений являются движущей силой более инновационного, эффективного и ориентированного на клиента розничного ландшафта.

Ключевые драйверы рынка

Улучшенный клиентский опыт

Одним из основных драйверов глобального рынка распознавания изображений в розничной торговле является стремление к улучшению клиентского опыта. Ритейлеры признают, что обеспечение бесперебойного и персонализированного покупательского пути имеет важное значение для привлечения и удержания клиентов. Технология распознавания изображений играет ключевую роль в достижении этой цели. Анализируя изображения и видео, ритейлеры могут получить представление о поведении, предпочтениях и моделях покупок клиентов.

Распознавание изображений позволяет ритейлерам предлагать возможности визуального поиска, позволяя клиентам искать продукты, загружая изображения или используя снимки экрана. Эта функция значительно улучшает процесс поиска продуктов, упрощая процесс поиска продуктов. Кроме того, ритейлеры могут использовать распознавание изображений, чтобы рекомендовать продукты на основе истории просмотров клиента или визуального контента, с которым он взаимодействует. Эти персонализированные рекомендации не только стимулируют продажи, но и укрепляют лояльность клиентов.

Поскольку ритейлеры продолжают отдавать приоритет стратегиям, ориентированным на клиентов, спрос на решения по распознаванию изображений, которые улучшают общий опыт покупок, останется существенным фактором роста рынка.

Увеличение онлайн-покупок

Быстрый рост электронной коммерции и онлайн-покупок является мощным фактором глобального рынка распознавания изображений в розничной торговле. Удобство и доступность платформ онлайн-торговли привели к всплеску цифровых покупок, особенно после пандемии COVID-19. Технология распознавания изображений имеет решающее значение для преобразования визуального контента в ценный инструмент для покупок в цифровой сфере.

Визуальный поиск, основанный на распознавании изображений, позволяет клиентам искать товары с помощью изображений, а не текстовых запросов. Покупатели могут загружать фотографии понравившихся им товаров или делать скриншоты товаров, с которыми они сталкиваются в социальных сетях или на других веб-сайтах. Затем распознавание изображений сопоставляет эти изображения с соответствующими продуктами в каталоге ритейлера, делая процесс покупок более интуитивным и эффективным.

Более того, распознавание изображений помогает в виртуальной примерке, позволяя клиентам визуализировать, как одежда, аксессуары или косметика будут выглядеть на них в режиме реального времени. Эти функции особенно ценны в розничной торговле модой и красотой, где возможность увидеть и примерить продукты имеет важное значение для принятия решения о покупке.

Ожидается, что продолжающийся рост онлайн-покупок в сочетании со спросом на визуальный поиск и возможности виртуальной примерки будут способствовать внедрению распознавания изображений в розничном секторе.

Оптимизация управления запасами

Оптимизация управления запасами является убедительным драйвером для внедрения технологии распознавания изображений в розничном секторе. Розничные торговцы сталкиваются с проблемой эффективного управления своими запасами для удовлетворения спроса клиентов, минимизируя при этом излишки и дефициты. Системы распознавания изображений предлагают решения этих проблем.

Используя распознавание изображений, розничные торговцы могут автоматизировать процессы отслеживания и управления запасами. Розничные торговцы могут размещать камеры и датчики в розничных магазинах для захвата изображений полок магазинов. Затем алгоритмы распознавания изображений анализируют эти изображения для определения уровней запасов, размещения продукции и любых несоответствий. Эти данные в режиме реального времени позволяют ритейлерам принимать обоснованные решения о пополнении запасов, оптимизации пространства на полках и сокращении случаев отсутствия товаров на складе.

Кроме того, распознавание изображений может помочь в контроле качества, выявляя поврежденные или дефектные продукты в цепочке поставок или на полках магазинов, предотвращая попадание некачественных товаров к покупателям.

Экономия затрат, повышение точности инвентаризации и повышение удовлетворенности клиентов, связанные с управлением запасами на основе распознавания изображений, являются сильными стимулами для его внедрения в розничной торговле.

Конкурентное преимущество

Погоня за конкурентным преимуществом является существенным фактором, подталкивающим ритейлеров к внедрению технологии распознавания изображений. На переполненном и высококонкурентном рынке опережение конкурентов имеет решающее значение для выживания и роста. Распознавание изображений предлагает ритейлерам ряд возможностей, которые отличают их от конкурентов.

Визуальные поисковые и рекомендательные системы, работающие на распознавании изображений, обеспечивают уникальный и увлекательный опыт покупок, который может привлекать и удерживать клиентов. Когда покупатели могут легко находить нужные им товары с помощью изображений или получать персонализированные рекомендации, они с большей вероятностью выберут одного ритейлера, а не другого.

Распознавание изображений также позволяет ритейлерам предлагать инновационные функции, такие как виртуальные примерочные, когда клиенты могут в цифровом виде «примерить» одежду или аксессуары. Этот тип интерактивного шопинга отличает ритейлеров от конкурентов и повышает репутацию бренда.

Более того, ритейлеры, которые используют распознавание изображений для управления запасами, могут работать более эффективно, сокращая затраты и гарантируя, что товары постоянно находятся у покупателей. Эта эффективность приводит к конкурентоспособным ценам и лучшему обслуживанию клиентов.

Поскольку розничная среда продолжает развиваться, распознавание изображений предоставляет ритейлерам мощный инструмент для дифференциации и получения конкурентного преимущества.

Технологические достижения в области ИИ и глубокого обучения

Достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) и глубокого обучения являются значительными драйверами инноваций на рынке распознавания изображений в розничной торговле. Эти технологии позволили системам распознавания изображений стать более точными, эффективными и способными обрабатывать сложные визуальные данные.

Алгоритмы машинного обучения и нейронные сети повысили точность распознавания изображений, сократив количество ложных срабатываний и ложных отрицательных результатов. Методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), доказали свою высокую эффективность в задачах анализа изображений, позволяя системам распознавания изображений распознавать объекты, сцены и даже эмоции, изображенные на изображениях.

Эти технологические достижения открыли новые возможности для ритейлеров. Теперь ритейлеры могут использовать распознавание изображений не только для базового визуального поиска, но и для более сложных приложений, таких как анализ настроений контента, созданного клиентами в социальных сетях. Они также могут реализовать распознавание изображений в реальном времени для наблюдения и предотвращения потерь.

Непрерывное развитие ИИ и методов глубокого обучения будет способствовать дальнейшим инновациям в распознавании изображений, делая его еще более незаменимым инструментом для ритейлеров, стремящихся использовать мощь визуальных данных в своей деятельности.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Одной из наиболее существенных проблем, с которыми сталкивается глобальный рынок распознавания изображений в розничной торговле, является растущая обеспокоенность по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Поскольку ритейлеры собирают и анализируют огромные объемы визуальных данных, повышается риск утечки данных и их неправомерного использования. Правила конфиденциальности, такие как Общий регламент Европейского союза по защите данных (GDPR) и Закон Калифорнии о защите конфиденциальности потребителей (CCPA), предъявляют строгие требования к тому, как ритейлеры обрабатывают и защищают данные клиентов. Системы распознавания изображений должны соответствовать этим правилам, чтобы избежать юридических санкций и ущерба для своей репутации.

Для решения этой проблемы ритейлеры и поставщики услуг распознавания изображений должны внедрить надежное шифрование данных, контроль доступа и безопасные решения для хранения. Кроме того, они должны принять четкие и прозрачные политики использования данных, предоставляя клиентам возможность согласиться на сбор данных или отказаться от него. Отдавая приоритет конфиденциальности и безопасности данных, ритейлеры могут завоевать доверие клиентов и регулирующих органов.

Точность и надежность

Точность и надежность технологии распознавания изображений остаются постоянной проблемой в секторе розничной торговли. Несмотря на значительные достижения в алгоритмах распознавания изображений, ошибки все еще могут возникать, особенно при работе со сложными или неоднозначными изображениями. Неточное распознавание может привести к неверным рекомендациям по продуктам, разочарованию клиентов и потере продаж.

Чтобы решить эту проблему, ритейлерам необходимо инвестировать в постоянное совершенствование своих систем распознавания изображений. Это включает в себя использование методов машинного обучения и глубокого обучения для повышения точности и совершенствования возможностей распознавания. Регулярное обновление обучающих наборов данных и тонкая настройка алгоритмов могут помочь сократить количество ложных срабатываний и отказов, в конечном итоге предоставляя клиентам более надежные и релевантные результаты.

Интеграция с устаревшими системами

Многие ритейлеры работают с устаревшими технологическими системами, которые не всегда легко интегрируются с современными решениями по распознаванию изображений. Интеграция возможностей распознавания изображений в существующую инфраструктуру может быть сложной и дорогостоящей, часто требующей значительных ИТ-ресурсов и опыта.

Розничные торговцы должны тщательно планировать свою стратегию интеграции, гарантируя, что распознавание изображений беспрепятственно интегрируется с их устаревшими системами, такими как точки продаж (POS), управление запасами и платформы электронной коммерции. Эта проблема подчеркивает необходимость гибких и адаптируемых решений по распознаванию изображений, которые могут взаимодействовать с широким спектром розничных технологий. Сотрудничество и поддержка поставщиков играют решающую роль в успешном преодолении этого препятствия интеграции.

Масштабируемость и управление затратами

Масштабируемость и управление затратами являются критически важными задачами для ритейлеров, внедряющих технологию распознавания изображений. По мере роста бизнеса и сбора большего количества визуальных данных стоимость хранения, обработки и анализа этих данных может быстро расти. Небольшие розничные торговцы могут испытывать трудности с приобретением решений для распознавания изображений, в то время как крупные предприятия сталкиваются с проблемой управления инфраструктурой, необходимой для поддержки масштабируемости.

Розничные торговцы должны изучить облачные сервисы распознавания изображений, которые предлагают масштабируемость без необходимости значительных первоначальных инвестиций в оборудование. Эти сервисы предоставляют модель оплаты по мере использования, что позволяет розничным торговцам эффективнее контролировать расходы. Внедрение экономически эффективных стратегий хранения и обработки данных, таких как архивация данных и оптимизация ресурсов, также может помочь управлять расходами, связанными с распознаванием изображений.

Проблемы этики и предвзятости

Этические соображения и предвзятость в алгоритмах распознавания изображений представляют собой растущую проблему в секторе розничной торговли. Алгоритмы, обученные на предвзятых или нерепрезентативных наборах данных, могут увековечить несправедливую практику и дискриминацию, особенно в таких областях, как рекомендации по продуктам и профилирование клиентов.

Розничные торговцы должны быть бдительны в решении этих проблем, отдавая приоритет разнообразию и справедливости в своих процессах сбора данных и обучения моделей. Они должны регулярно проверять и оценивать свои алгоритмы на предмет предвзятости и при необходимости принимать корректирующие меры. Кроме того, прозрачность в принятии алгоритмических решений и подотчетность имеют важное значение для построения доверия с клиентами и обеспечения этических практик распознавания изображений.

Основные тенденции рынка

Быстрый рост электронной коммерции и онлайн-покупок

Глобальный рынок распознавания изображений в розничной торговле становится свидетелем значительной тенденции быстрого роста электронной коммерции и онлайн-покупок. С распространением доступа в Интернет и растущим удобством онлайн-платформ розничной торговли потребители все чаще обращаются к цифровым каналам для совершения покупок. Технология распознавания изображений играет ключевую роль в улучшении опыта онлайн-покупок. Он позволяет ритейлерам предоставлять функцию визуального поиска, позволяя клиентам искать продукты, используя изображения, а не текст. Эта тенденция особенно актуальна в секторах моды и домашнего декора, где клиенты могут загружать изображения или скриншоты, чтобы найти похожие или идентичные товары. Кроме того, распознавание изображений помогает персонализировать рекомендации, еще больше улучшая пользовательский опыт. Поскольку электронная коммерция продолжает расширяться, спрос на решения для распознавания изображений в розничной торговле будет расти.

Дополненная реальность (AR) и виртуальная примерка

Еще одной заметной тенденцией на мировом рынке распознавания изображений в розничной торговле является интеграция решений дополненной реальности (AR) и виртуальной примерки. Ритейлеры все чаще внедряют технологию AR, чтобы предоставить клиентам захватывающий и интерактивный опыт покупок. Распознавание изображений играет важную роль в обеспечении возможности виртуальной примерки модных и косметических товаров. Клиенты могут использовать свои смартфоны или веб-камеры, чтобы увидеть, как одежда, аксессуары или косметика будут выглядеть на них в режиме реального времени, без физической примерки. Эта тенденция повышает вовлеченность клиентов, снижает уровень возвратов и увеличивает продажи. Поскольку технология дополненной реальности становится все более доступной и недорогой, ее внедрение в розничной торговле, как ожидается, будет расти, что еще больше стимулирует спрос на решения для распознавания изображений.

Визуальный поиск и рекомендации

Визуальные поисковые и рекомендательные системы становятся незаменимыми инструментами для интернет-магазинов, и распознавание изображений лежит в основе этой тенденции. Потребители все чаще используют визуальный поиск для поиска продуктов на основе изображений, которые они снимают или находят в Интернете. Технология распознавания изображений позволяет розничным продавцам анализировать эти изображения и предоставлять точные результаты поиска, повышая шансы клиентов найти нужные им продукты. Более того, рекомендательные системы, работающие на алгоритмах распознавания изображений, предлагают персонализированные предложения продуктов на основе истории просмотров и покупок клиента. Эти рекомендации расширяют возможности перекрестных и дополнительных продаж, в конечном итоге способствуя росту доходов ритейлеров. Поскольку сложность визуальных поисковых и рекомендательных систем продолжает развиваться, распознавание изображений останется жизненно важным компонентом стека технологий розничной торговли.

Управление запасами и предотвращение потерь

Распознавание изображений играет важную роль в оптимизации управления запасами и стратегий предотвращения потерь в розничной торговле. Ритейлеры используют технологию распознавания изображений для автоматизации отслеживания запасов, сокращения ручного труда и минимизации ошибок. Снимая изображения полок магазинов, алгоритмы распознавания изображений могут анализировать размещение продукции, определять дефицит запасов и запускать оповещения о повторных заказах. Кроме того, распознавание изображений усиливает усилия по предотвращению потерь, выявляя подозрительное поведение или аномалии в режиме реального времени с помощью камер видеонаблюдения в магазине. Этот проактивный подход помогает сократить потери и кражи, что приводит к экономии средств для ритейлеров. Ожидается, что внедрение распознавания изображений для управления запасами и предотвращения потерь будет расти, поскольку ритейлеры ищут эффективные способы управления своими операциями.

Аналитика и понимание клиентов

Аналитика и понимание клиентов становятся все более важными для ритейлеров, стремящихся понять поведение и предпочтения потребителей. Технология распознавания изображений вносит свой вклад в эту тенденцию, предоставляя ценные данные с помощью анализа изображений. Ритейлеры могут получать информацию из контента, созданного клиентами, такого как изображения и видео в социальных сетях. Анализируя эти визуальные данные, ритейлеры могут оценивать настроения, отслеживать упоминания продуктов и определять тенденции в режиме реального времени. Кроме того, распознавание изображений можно использовать для анализа трафика в физических ритейлерах, предоставляя ценные данные для оптимизации планировки магазина и маркетинговых стратегий. Интеграция распознавания образов в инструменты аналитики клиентов позволяет ритейлерам принимать решения на основе данных и адаптировать свои предложения для удовлетворения меняющихся потребностей клиентов.

Сегментарные аналитические данные

Технологические аналитические данные

Сегмент распознавания лиц

После пандемии COVID-19 бесконтактные решения приобрели известность. Распознавание лиц может упростить бесконтактные платежи и контроль доступа в розничных магазинах. Клиенты могут совершать платежи, просто улыбнувшись в камеру, устраняя необходимость в физических наличных деньгах или картах. Кроме того, распознавание лиц может контролировать доступ к закрытым зонам, повышая безопасность и сводя к минимуму риск несанкционированного проникновения.

Распознавание лиц играет жизненно важную роль в предотвращении потерь и обеспечении безопасности в розничной торговле. Оно может идентифицировать известных воров или лиц с подозрительными моделями поведения, что позволяет ритейлерам принимать упреждающие меры для предотвращения краж. Более того, распознавание лиц помогает сдерживать потенциальных правонарушителей, поскольку знание о том, что вы находитесь под наблюдением, служит сдерживающим фактором.

Помимо приложений, ориентированных на клиентов, распознавание лиц помогает в управлении запасами. Оно может отслеживать действия сотрудников магазина, гарантируя, что они быстро и эффективно пополняют полки. Это гарантирует, что продукты легко найдутся у клиентов, сокращая случаи отсутствия запасов.

Распознавание лиц обеспечивает ценную аналитику клиентов, включая демографическую информацию и эмоциональный анализ. Ритейлеры могут получать информацию о демографических характеристиках клиентов, таких как возраст и пол, что позволяет им соответствующим образом адаптировать маркетинговые кампании и ассортимент продуктов. Эмоциональный анализ может оценивать реакцию клиентов на продукты или планировку магазина, помогая ритейлерам оптимизировать свои предложения и дизайн магазинов.

Компонентная аналитика

Программный сегмент

Сложные рекомендательные механизмы, работающие на программном обеспечении для распознавания изображений, меняют розничный ландшафт. Эти механизмы анализируют предпочтения и поведение клиентов на основе их взаимодействия с визуальным контентом и предлагают персонализированные продукты в режиме реального времени. Понимая, что визуально привлекает клиентов, ритейлеры могут расширить возможности перекрестных и дополнительных продаж, увеличивая доход.

Программное обеспечение для распознавания изображений незаменимо для автоматизации задач управления запасами. Развертывая камеры и датчики в розничных магазинах, программное обеспечение может отслеживать и анализировать изображения для оценки уровня запасов, обнаружения несоответствий и отслеживания размещения продуктов на полках. Эти данные в реальном времени предоставляют ритейлерам ценную информацию для оптимизации их запасов, сокращения дефицита и минимизации ситуаций с избытком запасов.

Программные решения для виртуальной примерки позволяют клиентам виртуально примерять одежду, аксессуары или косметику, улучшая процесс онлайн-покупок. Ритейлеры могут использовать дополненную реальность (AR), чтобы накладывать виртуальные продукты на изображение покупателя в реальном времени. Этот интерактивный и захватывающий подход помогает клиентам принимать обоснованные решения о покупке, в конечном итоге увеличивая продажи.

Региональные данные

Северная Америка

Северная Америка может похвастаться надежной и разнообразной розничной экосистемой, охватывающей широкий спектр отраслейот моды и косметики до электроники и автомобилестроения. Это разнообразие привело к внедрению распознавания изображений в различных сегментах розничной торговли. Розничные торговцы в Северной Америке осознали потенциал распознавания изображений в улучшении клиентского опыта, оптимизации управления запасами и получении конкурентных преимуществ. Следовательно, они были первыми, кто внедрил решения по распознаванию изображений, что способствовало росту рынка.

В Северной Америке один из крупнейших и наиболее зрелых рынков электронной коммерции в мире. Всплеск онлайн-покупок создал сильный спрос на технологию распознавания изображений для улучшения опыта цифровых покупок. Визуальный поиск, виртуальная примерка и системы рекомендаций продуктов, работающие на основе распознавания изображений, стали важнейшими инструментами для платформ электронной коммерции. Североамериканские ритейлеры и гиганты электронной коммерции быстро воспользовались этими возможностями, что привело к росту рынка распознавания изображений.

Североамериканский рынок выигрывает от хорошо налаженной экосистемы венчурного капитала и инвестиций. Стартапы и технологические компании, специализирующиеся на распознавании изображений, получили существенное финансирование для разработки и расширения своих решений. Этот приток инвестиций позволил разработать инновационные приложения для распознавания изображений, адаптированные для сектора розничной торговли, что еще больше укрепило доминирование Северной Америки.

Последние события

• В апреле 2020 года Microsoft заключила партнерство с Coca-Cola. Целью партнерства является регулирование ее бизнес-операций в облаке Microsoft Azure и предложение новых насыщенных цифровых возможностей, которые обеспечат инновационные решения. Эти решения помогут компании Coca-Cola получить новые знания из данных по всему предприятию, что позволит получить полное представление о бизнесе и улучшить качество обслуживания клиентов и сотрудников.
• В марте 2020 года Trax приобрела Survey.com, чтобы объединить технологии обеих компаний, удовлетворить потребности развивающегося рынка потребительских товаров повседневного спроса и розничных продавцов продуктов питания, а также укрепить свои позиции в области распознавания изображений на розничном рынке.
• В августе 2019 года AWS усовершенствовала Amazon Rekognition. Усовершенствованное решение обеспечивает высокую точность определения пола и эмоций; и улучшенная функциональность функций анализа лица

Ключевые игроки рынка

• Amazon Web Services, Inc.
• Google LLC
• Microsoft Corporation
• Clarifai Inc.
• IBM Corporation
• Intel Корпорация
• Tracx
• NEC Corporation
• Toshiba Corporation
• Catchoom