Прикладной ИИ на рынке розничной торговли и электронной коммерции — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментировано, по технологиям (машинное обучение, обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение, распознавание речи и предиктивная аналитика), по применению (обслуживание и поддержка клиентов, продажи и маркетинг, управление цепочками поставок, оптимиза

Обзор рынка

Глобальный рынок прикладного ИИ в розничной торговле и электронной коммерции оценивался в 34,21 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, достигнет 81,44 млрд долларов США к 2029 году с среднегодовым темпом роста 15,38% в прогнозируемый период. Глобальный рынок прикладного ИИ в розничной торговле и электронной коммерции относится к интеграции и использованию передовых технологий искусственного интеллекта, специально разработанных для улучшения различных аспектов сектора розничной торговли и электронной коммерции. Этот рынок охватывает широкий спектр приложений и инструментов на основе ИИ, предназначенных для оптимизации бизнес-процессов, улучшения качества обслуживания клиентов и повышения операционной эффективности в среде онлайн-торговли. Эти приложения включают в себя персонализированные системы рекомендаций, предиктивную аналитику, чат-ботов, виртуальных помощников, динамические модели ценообразования, решения по управлению запасами и оптимизацию цепочки поставок и т. д. Внедрение ИИ в розничной торговле и электронной коммерции обусловлено растущим спросом на персонализированный опыт покупок, потребностью в аналитике данных в реальном времени и растущей важностью операционной эффективности на высококонкурентном рынке.

Ключевые драйверы рынка

Улучшение персонализации клиентов с помощью прикладного ИИ в розничной торговле и электронной коммерции

Применение прикладного ИИ в розничной торговле и электронной коммерции произвело революцию в персонализации клиентов, значительно улучшив опыт онлайн-покупок. На все более конкурентном рынке персонализация стала ключевым фактором, позволяющим ритейлерам удовлетворять уникальные предпочтения и поведение отдельных клиентов. Алгоритмы на основе ИИ анализируют огромные объемы данных о клиентах, включая историю просмотров, модели покупок и даже активность в социальных сетях, чтобы создавать высокоперсонализированные покупательские впечатления. Используя модели машинного обучения, ритейлеры могут предсказывать предпочтения клиентов и рекомендовать продукты с высокой степенью точности. Такой уровень персонализации не только повышает удовлетворенность клиентов, но и способствует более высоким показателям конверсии. Например, рекомендательные системы на основе ИИ могут предлагать продукты, которые клиент, скорее всего, купит, на основе его прошлого поведения, что увеличивает вероятность продажи. Более того, ИИ может персонализировать маркетинговые сообщения, гарантируя, что клиенты получат целевые предложения и акции, соответствующие их интересам. Это снижает вероятность того, что клиенты будут чувствовать себя перегруженными нерелевантным контентом, что часто может привести к отстранению. Персонализация на основе ИИ также распространяется на стратегии ценообразования, где динамические модели ценообразования могут корректировать цены в режиме реального времени на основе поведения клиентов, цен конкурентов и рыночного спроса. Такой уровень персонализации помогает ритейлерам оптимизировать доход, предоставляя клиентам конкурентоспособные цены. Кроме того, ИИ позволяет ритейлерам предлагать персонализированное обслуживание клиентов с помощью чат-ботов и виртуальных помощников, которые могут обрабатывать запросы и предоставлять рекомендации в режиме реального времени, улучшая общее качество обслуживания клиентов. Поскольку потребители все больше ожидают персонализированного обслуживания, способность ИИ предоставлять такое обслуживание в масштабе стала важнейшим фактором роста на рынке розничной торговли и электронной коммерции. Ритейлеры, которые эффективно используют ИИ для персонализации, не только способны более эффективно привлекать и удерживать клиентов, но и выделяться на переполненном рынке, в конечном итоге способствуя росту продаж и лояльности клиентов.

Оптимизация цепочки поставок и управления запасами с помощью ИИ в розничной торговле и электронной коммерции

Применение прикладного ИИ в розничной торговле и электронной коммерции стало важнейшим фактором оптимизации цепочки поставок и управления запасами, которые являются важнейшими компонентами для поддержания эффективности и прибыльности в высококонкурентной среде электронной коммерции. Традиционные процессы управления цепочками поставок часто не поспевают за динамичной и быстро меняющейся природой онлайн-ритейла, где требования потребителей и рыночные условия могут быстро меняться. Технологии на основе ИИ решают эти проблемы, предоставляя ритейлерам расширенную предиктивную аналитику и информацию в реальном времени об их цепочках поставок. Анализируя исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы, такие как погодные условия или экономические условия, алгоритмы ИИ могут точно прогнозировать спрос, позволяя ритейлерам оптимизировать уровни своих запасов. Это гарантирует, что популярные продукты всегда будут в наличии, при этом минимизируя избыточные запасы, которые связывают капитал и пространство. Кроме того, ИИ повышает эффективность выполнения заказов за счет автоматизации складских операций и оптимизации логистики. Например, роботы на основе ИИ и автоматизированные системы подбора могут упростить процесс сборки заказов, сократив время и затраты, связанные с ручным трудом. В логистике алгоритмы ИИ могут оптимизировать маршруты доставки на основе данных о дорожном движении в реальном времени, погодных условий и приоритетов доставки, гарантируя, что клиенты получат свои заказы как можно быстрее. Этот уровень оптимизации не только повышает удовлетворенность клиентов за счет сокращения сроков доставки, но и снижает эксплуатационные расходы для ритейлеров. Кроме того, ИИ помогает выявлять потенциальные сбои в цепочке поставок, такие как задержки поставщиков или проблемы с транспортировкой, что позволяет ритейлерам принимать упреждающие меры для снижения этих рисков. В отрасли, где ожидания клиентов в отношении быстрой и надежной доставки постоянно растут, возможность оптимизировать цепочку поставок и управление запасами с помощью ИИ является существенным конкурентным преимуществом. Ритейлеры, которые используют ИИ для оптимизации своих операций, могут более эффективно удовлетворять потребности клиентов, сокращать эксплуатационные расходы и в конечном итоге повышать прибыльность на рынке розничной торговли и электронной коммерции.

Повышение вовлеченности и удержания клиентов с помощью ИИ в розничной торговле и электронной коммерции

ИИ стал преобразующей силой в повышении вовлеченности и удержания клиентов в секторе розничной торговли и электронной коммерции, играя решающую роль в стимулировании роста бизнеса. На рынке, где у потребителей есть множество вариантов под рукой, удержание клиентов и поощрение долгосрочной лояльности становится все более сложной задачей. Инструменты и технологии на основе ИИ решают эту проблему, позволяя ритейлерам взаимодействовать с клиентами более осмысленно и персонализированно. Одним из основных способов, с помощью которых ИИ повышает вовлеченность клиентов, является использование чат-ботов и виртуальных помощников, которые обеспечивают мгновенную круглосуточную поддержку клиентов. Эти инструменты на базе ИИ могут обрабатывать широкий спектр запросов клиентов, от информации о продукте до отслеживания заказов, без необходимости вмешательства человека. Это не только улучшает качество обслуживания клиентов, предоставляя быстрые и точные ответы, но и высвобождает человеческие ресурсы для более сложных задач. Более того, ИИ помогает анализировать отзывы и настроения клиентов по различным каналам, включая социальные сети, обзоры и прямое взаимодействие. Понимая настроения клиентов, ритейлеры могут определять области для улучшения и заблаговременно решать любые проблемы до того, как они обострятся, тем самым повышая удовлетворенность и лояльность клиентов. ИИ также играет важную роль в создании персонализированных маркетинговых кампаний, которые находят отклик у отдельных клиентов. Анализируя поведение и предпочтения клиентов, ИИ может помочь ритейлерам создавать целевые кампании по электронной почте, персонализированные предложения и индивидуальный контент, которые привлекают определенные сегменты их клиентской базы. Такой целевой подход увеличивает вероятность вовлечения клиентов и конверсии, поскольку клиенты с большей вероятностью положительно отреагируют на контент, который соответствует их интересам. Кроме того, программы лояльности на основе ИИ могут быть разработаны для поощрения клиентов на основе их уникальных покупательских привычек, что еще больше стимулирует повторные покупки. На конкурентном рынке способность привлекать и удерживать клиентов с помощью персонализированных взаимодействий на основе ИИ является ключевым фактором успеха. Ритейлеры, которые эффективно используют ИИ для повышения вовлеченности клиентов, имеют больше возможностей для построения прочных отношений с клиентами, сокращения оттока и, в конечном итоге, увеличения пожизненной ценности клиента на рынке розничной торговли и электронной коммерции.

Основные проблемы рынка

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

Внедрение прикладного ИИ на рынке розничной торговли и электронной коммерции создает значительные проблемы, связанные с конфиденциальностью и безопасностью данных, что является критической проблемой как для предприятий, так и для потребителей. Поскольку технологии ИИ все больше полагаются на огромные объемы данных потребителей для оптимизации персонализации, управления запасами и обслуживания клиентов, риск утечки данных и неправомерного использования возрастает. Сбор и анализ конфиденциальной личной информации, такой как покупательские привычки, платежные реквизиты и история просмотров, подвергают потребителей потенциальным нарушениям конфиденциальности, если они не управляются должным образом. Более того, внедрение систем на основе ИИ требует надежных мер кибербезопасности для предотвращения несанкционированного доступа и защиты от сложных кибератак, нацеленных на эти ценные хранилища данных. Розничные торговцы сталкиваются с проблемой обеспечения соответствия строгим правилам защиты данных, таким как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе, который налагает большие штрафы за несоблюдение. Внедрение ИИ при сохранении прозрачности использования данных также имеет важное значение для создания и сохранения доверия потребителей. Однако достичь этого баланса сложно, поскольку модели ИИ часто работают как «черные ящики», что затрудняет объяснение того, как принимаются решения. Такое отсутствие прозрачности может привести к скептицизму потребителей и сопротивлению принятию ИИ, что препятствует полному раскрытию потенциала технологии на рынке. Кроме того, динамичная природа электронной коммерции, где предпочтения и поведение потребителей постоянно меняются, требует постоянного обновления алгоритмов ИИ, чтобы избежать предвзятости и дискриминации. Эти обновления, если их неправильно обрабатывать, могут непреднамеренно вносить новые уязвимости, делая систему восприимчивой к манипуляциям или непреднамеренным последствиям. Ритейлеры должны инвестировать в передовые технологии безопасности, обучение персонала и этические практики ИИ для решения этих проблем. Невыполнение этого требования может привести к серьезному ущербу репутации, потере доверия потребителей и значительным финансовым штрафам, что создает существенные препятствия для более широкого внедрения ИИ в розничной торговле и электронной коммерции.

Сложность интеграции и нарушение работы

Интеграция прикладного ИИ в существующую инфраструктуру розничной торговли и электронной коммерции представляет собой значительную проблему из-за сложности и потенциального нарушения работы. Ритейлеры, особенно те, у которых есть устоявшиеся системы и процессы, сталкиваются с трудностями в беспрепятственном внедрении решений на основе ИИ в свои операции без возникновения сбоев. Проблема начинается с интеграции технологий ИИ с устаревшими системами, которые могут быть не предназначены для обработки расширенных вычислительных требований алгоритмов ИИ. Это может привести к проблемам совместимости, когда данные из разных источников должны быть согласованы для точной подачи в модели ИИ. Процесс перехода на системы на базе ИИ требует значительного времени, ресурсов и опыта, часто подразумевая полную перестройку существующей ИТ-инфраструктуры. Кроме того, внедрение ИИ может потребовать переосмысления организационных рабочих процессов, поскольку традиционные процессы могут больше не соответствовать операциям на базе ИИ. Такая перестройка может столкнуться с сопротивлением со стороны сотрудников, которые могут чувствовать угрозу со стороны технологии, опасаясь увольнения или существенного изменения своих ролей. Кроме того, для оптимальной работы систем ИИ часто требуются большие объемы высококачественных данных, но несоответствия данных, разрозненность или отсутствие доступа к данным в реальном времени могут препятствовать производительности ИИ. Ритейлерам также приходится сталкиваться с проблемой масштабирования решений ИИ по нескольким каналам, гарантируя, что система ИИ сможет справиться с требованиями многоканальной розничной среды, не вызывая замедления работы или неэффективности. Еще один уровень сложности возникает из-за необходимости постоянного мониторинга и обслуживания систем ИИ, чтобы гарантировать их адаптацию к изменяющимся рыночным условиям и поведению потребителей. Без регулярных обновлений и тонкой настройки модели ИИ могут устареть или давать неточные результаты, что приведет к принятию неверных решений. Поэтому ритейлерам необходимо инвестировать в постоянное управление ИИ и обеспечить адекватную подготовку своих сотрудников для работы с инструментами ИИ, которые могут перегружать ресурсы и нарушать нормальную работу бизнеса. Баланс преимуществ ИИ с трудностями интеграции и потенциальными сбоями в работе остается существенным препятствием для ритейлеров, стремящихся использовать ИИ в конкурентной среде электронной коммерции.

Основные тенденции рынка

Визуальный поиск на основе ИИ и дополненная реальность в розничной торговле и электронной коммерции

Еще одна важная тенденция в

сегментной аналитике

технологической аналитике

Сегмент машинного обучения занимал самую большую долю рынка в 2023 году. Применение прикладного ИИ на рынке розничной торговли и электронной коммерции, особенно в сегменте машинного обучения (МО), стимулирует значительный рост рынка благодаря его преобразующему влиянию на качество обслуживания клиентов, операционную эффективность и оптимизацию доходов. Алгоритмы машинного обучения позволяют платформам электронной коммерции предоставлять высокоперсонализированный опыт покупок, анализируя огромные объемы данных клиентов, включая поведение браузера, историю покупок и активность в социальных сетях. Эта возможность позволяет ритейлерам создавать индивидуальные рекомендации по продуктам, целевые маркетинговые кампании и динамические стратегии ценообразования, которые находят отклик у отдельных клиентов, тем самым увеличивая коэффициенты конверсии и лояльность клиентов. Кроме того, системы прогнозирования спроса и управления запасами на основе машинного обучения помогают ритейлерам оптимизировать свои цепочки поставок, сокращать дефициты и минимизировать избыточные запасы, что приводит к экономии средств и повышению прибыльности. Возможность прогнозировать спрос клиентов с большей точностью также позволяет более эффективно распределять ресурсы и лучше управлять логистикой, что имеет решающее значение в высококонкурентной среде электронной коммерции.

Машинное обучение улучшает обнаружение и предотвращение мошенничества в онлайн-транзакциях, защищая как ритейлеров, так и потребителей от потенциальных угроз. Поскольку электронная коммерция продолжает расти, интеграция инструментов машинного обучения в управление большими объемами транзакций и взаимодействиями с клиентами будет иметь важное значение для масштабирования операций без ущерба для качества обслуживания. Продолжающиеся достижения в области машинного обучения в сочетании с его способностью обрабатывать и обучаться на основе неструктурированных данных, таких как изображения и текст, также прокладывают путь для инновационных приложений, таких как визуальный поиск и обслуживание клиентов на основе искусственного интеллекта с помощью чат-ботов и виртуальных помощников. Эти инновации не только улучшают взаимодействие с клиентами, но и позволяют ритейлерам глубже понять предпочтения и тенденции потребителей. Ожидается, что растущий спрос на бесперебойный и персонализированный опыт покупок, а также потребность в операционной эффективности и надежных мерах безопасности будут способствовать внедрению машинного обучения в прикладной ИИ на рынке розничной торговли и электронной коммерции, что еще больше подстегнет его рост в ближайшие годы.

Региональные данные

Северная Америка занимала самую большую долю рынка в 2023 году. Прикладной ИИ на рынке розничной торговли и электронной коммерции в Северной Америке обусловлен несколькими ключевыми факторами, которые меняют ландшафт онлайн-ритейла. Одним из основных факторов является растущий спрос потребителей на персонализированный опыт покупок, который ИИ может обеспечить с помощью передовых алгоритмов анализа данных и машинного обучения. Ритейлеры используют ИИ для анализа огромных объемов данных о клиентах, что позволяет им адаптировать рекомендации по продуктам, оптимизировать стратегии ценообразования и повышать вовлеченность клиентов. Такой персонализированный подход не только повышает удовлетворенность клиентов, но и увеличивает коэффициенты конверсии и продажи. Чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ преобразуют обслуживание клиентов, предоставляя мгновенную круглосуточную поддержку, решая вопросы и направляя клиентов в ходе их покупок. Быстрый рост мобильной коммерции в Северной Америке еще больше стимулирует внедрение ИИ, поскольку ритейлеры стремятся предлагать бесшовные, интуитивно понятные и удобные для пользователя возможности на нескольких платформах.

Системы управления запасами на базе ИИ становятся критически важными для ритейлеров для оптимизации цепочек поставок, снижения затрат и обеспечения своевременной доставки товаров, что особенно важно на высококонкурентном рынке. Интеграция ИИ в платформы электронной коммерции также поддерживает динамическое ценообразование, позволяя ритейлерам корректировать цены в режиме реального времени на основе рыночного спроса, цен конкурентов и других внешних факторов, тем самым максимизируя прибыльность. Кроме того, рост голосовой коммерции, обусловленный распространением умных колонок и голосовых помощников, подталкивает ритейлеров к внедрению технологий ИИ, которые расширяют возможности голосового поиска и улучшают общий опыт покупок. В контексте кибербезопасности ИИ играет ключевую роль в защите платформ электронной коммерции от мошенничества и кибератак, обнаруживая подозрительные действия и аномалии в режиме реального времени, тем самым защищая как ритейлеров, так и потребителей.

На североамериканский рынок также влияют значительные инвестиции в исследования и разработки ИИ, при этом технологические гиганты и стартапы в равной степени стимулируют инновации в приложениях ИИ для розничной торговли и электронной коммерции. Государственная поддержка инициатив ИИ и благоприятная нормативная среда дополнительно способствуют росту рынка. Пандемия COVID-19 ускорила цифровую трансформацию розничной торговли, при этом ИИ стал важным инструментом для ритейлеров, позволяющим адаптироваться к меняющемуся поведению потребителей, управлять сбоями в цепочках поставок и повышать операционную эффективность. По мере того как ожидания потребителей продолжают меняться, потребность в гиперперсонализированном опыте, эффективных операциях и надежных мерах безопасности будет и дальше стимулировать внедрение прикладного ИИ на североамериканском рынке розничной торговли и электронной коммерции, позиционируя его как важнейший компонент будущего отрасли.

Последние разработки

• В августе 2024 года Amazon представила Rufus, чат-бота-помощника по покупкам на базе ИИ для индийских покупателей. Rufus предоставляет персонализированные рекомендации по продуктам, дает советы, доставляет обновления и помогает пользователям понять их особые потребности при совершении покупок на Amazon.
• В апреле 2024 года SAP Emarsys представила свой AI Product Finder, отреагировав на всплеск спроса на решения на базе ИИ в секторе розничной торговли. Этот инновационный инструмент использует передовой искусственный интеллект для улучшения процесса покупок, позволяя ритейлерам предлагать более персонализированные рекомендации по продуктам и оптимизировать взаимодействие с клиентами. Поскольку компании все больше осознают ценность ИИ в оптимизации продаж и повышении удовлетворенности клиентов, AI Product Finder выводит SAP Emarsys на передний план этой трансформации розничной торговли, позволяя брендам удовлетворять меняющиеся ожидания потребителей с большей эффективностью и пониманием.

Ключевые игроки рынка

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