개요
전 세계 소매 부문 인공지능(AI) 시장은 2022년 55억 달러 규모에 달했으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 34.2%의 성장률을 기록하며 2030년에는 554억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
AI는 소매업체가 제품 추천, 고객 서비스용 챗봇, 가상 체험 등 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있도록 지원하여 고객 만족도와 충성도를 향상시킵니다. AI 기반 시스템은 공급망 관리, 재고 관리, 수요 예측을 최적화하여 비용 절감과 운영 효율성 증대로 이어집니다. 소매업체는 AI를 활용하여 방대한 데이터를 분석하고 고객 행동, 시장 동향, 경쟁사 정보에 ​​대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 아마존은 2023년 9월 25일 AI 스타트업 앤트로픽(Anthropic)에 40억 달러를 투자하여 생성형 AI 모델을 개발하는 파트너십을 체결했습니다. 이 파트너십은 특히 소비자 대상 기기 및 서비스 분야에서 AI에 대한 아마존의 집중적인 투자와 맥락을 같이합니다. 초기에 이번 협력은 아마존의 클라우드 서비스와 마이크로칩을 활용한 앤트로픽의 생성형 AI 모델 개발을 지원할 것입니다. 이러한 모델은 아마존 웹 서비스(AWS)의 아마존 베드록(Bedrock) 플랫폼을 통해 이용 가능합니다.
아시아 태평양 지역은 전 세계 소매 인공지능 시장의 3/5 이상을 차지하며 빠르게 성장하는 지역 중 하나입니다. 이 지역은 인구가 많고 지속적으로 증가하고 있으며, 도시화가 빠르게 진행됨에 따라 소비자 기반이 확대되고 소매 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 수요를 효율적으로 충족하기 위한 AI 기반 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 정형 및 비정형 데이터를 포함하여 방대한 양의 데이터를 생성합니다. AI는 데이터를 기반으로 발전하며, 아시아 태평양 지역의 소매업체들은 AI를 활용하여 고객 행동, 선호도 및 시장 동향을 분석하고 데이터 기반 의사 결정을 내립니다.
동향
전자상거래 산업에서의 AI 도입
AI 알고리즘은 고객 데이터를 분석하여 개인화된 제품 추천과 쇼핑 경험을 제공함으로써 고객 만족도를 높이고 매출을 증대시킵니다. AI 기반 챗봇과 가상 비서는 연중무휴 24시간 고객 지원을 제공하여 응답 시간을 단축하고 고객 참여도를 향상시킵니다. AI는 수요 패턴을 예측하고 과잉 재고 및 재고 부족 상황을 줄이며 재고 유지 비용을 최소화함으로써 소매업체가 재고를 최적화하도록 돕습니다.
예를 들어, BigCommerce는 2023년 7월 31일 Google Cloud와의 파트너십을 통해 자사 전자상거래 플랫폼에 새로운 AI 기반 기능을 출시했습니다. 이러한 AI 도구는 대기업 판매자가 운영 효율성을 개선하고 고객 경험을 향상시키며 매출을 증대하는 데 도움이 될 것입니다. 주요 AI 기능에는 AI 기반 제품 설명, 고도로 개인화된 온라인 스토어, 비즈니스 성과에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있는 AI 기반 데이터 분석 등이 포함됩니다.
고객 경험을 개선하는 AI 기반 챗봇 사용 증가가 시장 성장을 견인합니다.
챗봇은 고객 문의에 빠르고 즉각적인 답변을 제공하여 대기 시간을 줄이고 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있으며, 대량의 고객 문의를 동시에 처리할 수 있어 고객 상호 작용 빈도가 높은 기업에 적합합니다. 챗봇은 모든 고객에게 일관된 답변과 정보를 제공하여 모든 고객이 동일한 수준의 서비스를 받을 수 있도록 보장합니다. 고급 챗봇은 고객 데이터를 활용하여 상호 작용을 개인화하고 맞춤형 추천 및 솔루션을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 스키 및 스포츠 용품 브랜드인 Evo는 2023년 7월 12일, 연휴 시즌을 맞아 ChatGPT 기반의 고객 서비스 챗봇을 출시할 예정입니다. 이 AI 기반 챗봇은 간단한 고객 서비스 문의를 처리할 수 있으며, 바쁜 겨울 시즌 동안 추가 상담원 채용 필요성을 줄여줄 수 있습니다. Evo는 일반적으로 이 기간 동안 고객 서비스 직원을 두 배로 늘립니다.
AI 기반 협업으로 소매 경험이 혁신적으로 변화하고 있습니다.
협업을 통해 소매업체는 자사의 데이터와 AI 기업의 데이터 분석 전문 지식을 결합하여 고객 행동, 선호도 및 트렌드에 대한 심층적인 통찰력을 얻고, 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AI 기반 소매 협업은 고도로 개인화된 쇼핑 경험을 가능하게 합니다. 소매업체는 AI 기업과 협력하여 개별 고객 프로필과 과거 상호 작용을 기반으로 제품을 추천하는 추천 엔진을 개발할 수 있습니다.

예를 들어, 2022년 4월 6일 유니레버는 소매 마케팅 플랫폼인 퍼치(Perch)와 제휴하여 워싱턴 DC 지역의 자이언트 푸드(Giant Food) 슈퍼마켓에 인터랙티브 매장 내 제품 참여 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 쇼핑객이 제품과 상호 작용하면 해당 제품에 대한 비디오와 정보를 자동으로 제공하는 디지털 스크린을 특징으로 하며, QR 코드, 추가 앱 또는 화면 터치 없이 모든 기능을 사용할 수 있습니다.
데이터 프라이버시 및 부정확한 데이터
AI는 개인화 및 인사이트 도출을 위해 방대한 양의 고객 데이터에 의존합니다. 그러나 데이터 프라이버시와 소매업체가 민감한 고객 정보를 처리하고 보호하는 방식에 대한 우려가 커지고 있습니다. GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 필수적이지만 어려운 과제입니다. 인프라, 소프트웨어 및 직원 교육을 포함한 AI 기술 구현은 소매업체, 특히 소규모 기업에게 비용 부담이 클 수 있습니다. AI 도입에 필요한 초기 투자는 장벽이 될 수 있습니다.
AI 시스템은 고품질 데이터에 의존합니다. 부정확하거나 불완전한 데이터는 잘못된 예측 및 추천으로 이어질 수 있습니다. 소매 조직 내 다양한 ​​소스의 데이터를 통합하는 것 또한 복잡할 수 있습니다. AI 시스템을 개발하고 유지 관리하려면 숙련된 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 및 AI 전문가가 필요하지만, AI 전문 인력이 부족하여 소매업체가 AI 팀을 구축하고 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
세분화 분석
전 세계 소매 부문 인공지능 시장은 제공 서비스, 기능, 배포 유형, 애플리케이션, 기술 및 지역별로 세분화됩니다.
고객 서비스 제공이 시장 성장을 촉진
AI를 통해 소매업체는 방대한 고객 데이터를 분석하여 개인화된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 개인화에는 제품 추천, 타겟 마케팅 및 맞춤형 프로모션이 포함되며, 이는 전반적인 쇼핑 경험을 향상시키고 매출 증대로 이어집니다. AI는 수요 예측을 통해 재고 수준을 최적화하고 과잉 재고 및 재고 부족 상황을 줄이며 공급망 효율성을 개선하여 비용 절감을 가져오고 고객이 원하는 시점에 제품을 제공할 수 있도록 합니다.
예를 들어, 아마존은 2022년 11월 10일, 제품 포장 전 개별 제품을 처리하여 주문 처리 프로세스를 개선하도록 설계된 지능형 로봇 시스템인 스패로우(Sparrow)를 출시했습니다. 아마존은 지난 10년 동안 운영의 다양한 측면을 자동화하기 위해 로봇 공학 및 첨단 기술에 대규모 투자를 해왔습니다. 스패로우는 아마존의 방대한 재고 내 개별 제품 관리에 있어 중요한 진전을 의미합니다.
지리적 침투
개인 맞춤형 추천으로 고객 참여도 향상 및 시장 성장 촉진
북미는 전 세계 소매 인공지능 시장을 주도하고 있으며, 이 지역의 소매업체들은 고객 쇼핑 경험 개선을 위해 AI 활용을 확대하고 있습니다. AI 기반 챗봇, 가상 쇼핑 도우미, 개인 맞춤형 추천은 고객 참여도와 만족도를 높입니다. 북미 소비자들은 개인 맞춤형 경험을 기대하며, AI는 소매업체가 방대한 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 제품 추천, 마케팅 메시지, 가격 전략을 제공하는 데 도움을 줍니다.
예를 들어, 2023년 8월 16일 허니웰이 실시한 설문조사에 따르면, 소매업체의 약 60%가 향후 1년 내에 오프라인 매장과 온라인 모두에서 쇼핑 경험을 향상시키기 위해 인공지능, 머신러닝, 컴퓨터 비전 기술을 도입할 계획이라고 밝혔습니다. 전 세계 1,000명의 소매업체 임원을 대상으로 한 이 설문조사에서 응답자의 48%는 AI, 머신러닝, 컴퓨터 비전(CV)이 향후 3~5년 내에 소매 산업에 상당한 영향을 미칠 것이라고 생각하는 것으로 나타났습니다.

경쟁 환경
시장의 주요 글로벌 기업으로는 Amazon.com, Inc., IBM Corporation, Intel Corporation, Google LLC, Salesforce.com, Inc., SAP SE, Talkdesk, Inc., Microsoft Corporation, Nvidia Corporation 및 Oracle Corporation이 있습니다.
COVID-19 영향 분석
봉쇄 조치와 사회적 거리두기로 인해 온라인 쇼핑이 급증했습니다. 소매업체들은 온라인 쇼핑 경험을 향상시키고 웹사이트 트래픽 증가를 관리하기 위해 AI 기반 추천 엔진, 챗봇 및 가상 쇼핑 도우미를 활용했습니다. COVID-19는 전 세계 공급망을 교란시켰습니다. AI 기반 예측 분석은 소매업체들이 공급망 차질을 예측하고 관리하고, 재고 수준을 최적화하고, 고객이 필요로 하는 시기와 장소에 제품을 제공하는 데 필수적인 요소가 되었습니다.
팬데믹으로 인해 수요와 공급에 변동이 발생했습니다. AI는 실시간으로 가격 전략을 조정하는 데 사용되어 소매업체들이 과잉 재고를 방지하고 수익성을 유지하는 데 도움이 되었습니다. 소매업체들은 고객과 매장 직원 간의 물리적 접촉을 최소화하기 위해 셀프 계산대 키오스크 및 비접촉식 결제 옵션과 같은 AI 기반 기술을 도입했습니다. 예측 불가능한 팬데믹 상황으로 인해 수요 예측이 더욱 어려워졌습니다. AI 모델은 소비자 행동 및 선호도의 급격한 변화를 반영하도록 조정되었습니다.
AI 분석은 소매업체가 팬데믹 기간 동안 변화하는 고객 행동을 이해하는 데 도움이 되었고, 이 정보는 마케팅 캠페인을 맞춤화하고, 제품 구성을 최적화하고, 고객 참여를 강화하는 데 사용되었습니다. 열화상 카메라 및 얼굴 인식 시스템과 같은 AI 기반 솔루션은 매장과 유통 센터에서 건강 및 안전 프로토콜을 시행하는 데 활용되었습니다.
AI 영향
AI 기반 추천 시스템은 고객 데이터를 분석하여 개인화된 제품 추천을 제공함으로써 쇼핑 경험을 향상시키고 고객의 구매 가능성을 높입니다. AI 알고리즘은 수요를 예측하여 재고 수준을 최적화하고 과잉 재고 및 품절을 줄여 비용 절감과 고객 만족도 향상을 가져올 수 있습니다.
소매업체는 AI 기반 챗봇과 가상 비서를 사용하여 실시간 고객 지원을 제공하고, 문의에 답변하고, 제품 검색을 지원함으로써 고객 서비스 담당자의 업무 부담을 줄입니다. AI는 시장 상황, 경쟁사 가격 및 고객 행동을 분석하여 제품 가격을 실시간으로 조정함으로써 최대 수익성을 달성할 수 있습니다. 또한 AI 기반 비디오 분석 및 이미지 인식 시스템은 시장 성장을 촉진합니다. 예를 들어, 2023년 9월 13일 아마존은 생성형 인공지능(AI)을 활용하여 판매자의 상품 등록 및 관리 프로세스를 개선했다고 발표했습니다. 이러한 AI 기능은 상품 제목, 설명 및 상품 정보 생성 과정을 간소화하여 판매자가 상품 목록을 더 빠르고 쉽게 만들고 풍부하게 만들 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근 방식은 상품 등록 프로세스를 간소화하고 수동 데이터 입력의 필요성을 줄이며 고객에게 더욱 포괄적이고 일관성 있으며 매력적인 상품 정보를 제공합니다.
러시아-우크라이나 전쟁의 영향
이 분쟁은 특히 기술 부문에서 공급망 관리를 교란했습니다. 반도체 및 하드웨어와 같은 많은 AI 관련 부품은 전 세계 여러 곳에서 제조됩니다. 공급망 차질은 AI 기술의 부족이나 비용 증가로 이어져 소매업에서의 AI 도입에 영향을 미칠 수 있습니다. 지정학적 갈등은 경제적 불확실성을 야기하여 소비자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다. 소매업체는 불확실한 시기에 AI 관련 투자를 포함한 투자에 더욱 신중해질 수 있습니다.

러시아-우크라이나 전쟁의 영향
이 분쟁은 특히 기술 부문에서 공급망 관리를 교란했습니다. 지정학적 긴장의 파급 효과는 세계 경제에 영향을 미쳐 환율 변동, 무역 제한, 소비자 지출 패턴 변화 등을 초래할 수 있으며, 이러한 요인들은 소매업에서 AI 도입 속도와 규모에 영향을 미칠 수 있습니다. 소매업체들은 고객 데이터 분석, 개인화, 사이버 보안을 위해 AI에 의존하고 있습니다. 지정학적 긴장은 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 우려를 증대시켜 소매업체들이 AI 전략과 데이터 처리 방식을 재평가하도록 유도할 수 있습니다.
제공 서비스별
• 서비스
• 솔루션
기능별
• 운영 중심
• 고객 중심
배포 유형별
• 클라우드
• 온프레미스
기술별
• 컴퓨터 비전
• 머신 러닝
• 자연어 처리
• 기타
애플리케이션별
• 예측 분석
• 매장 내 시각 모니터링 및 감시
• 고객 관계 관리
• 시장 예측
• 기타
지역별
• 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
• 유럽
o 독일
o 영국
o 프랑스
o 이탈리아
o 러시아
o 기타 유럽
• 남미
o 브라질
o 아르헨티나
o 기타 남미
• 아시아 태평양
o 중국
o 인도
o 일본
o 호주
o 기타 아시아 태평양
• 중동 및 아프리카
주요 개발 사항
• 2021년 10월, AT&T와 H2O.ai는 협력하여 데이터와 머신 러닝 엔지니어링 기술을 체계적으로 관리하고 재활용할 수 있는 AI 피처 스토어를 개발했습니다. 데이터 과학자와 개발자는 AI 모델을 만들 때 저장 및 배포에 사용되는 AI 기능과 동일한 기능을 활용합니다.
• 2023년 1월, EY는 마이크로소프트 클라우드와 클라우드 포 리테일을 활용하여 소비자의 쇼핑 경험을 향상시키는 EY 리테일 인텔리전스 솔루션을 출시했습니다. 소매 환경이 디지털 전환을 겪으면서 전통적인 소매업체는 소비자가 다양한 채널에서 최저가를 찾는 등의 문제에 직면하고 있습니다.
• 2022년 11월, AI 및 고급 분석 솔루션의 글로벌 공급업체인 프랙탈은 소비재, 제조 및 소매업을 위해 설계된 상호 연결된 AI 솔루션인 Asper.ai를 출시했습니다. Asper.ai는 수요 계획, 재고 최적화, 전략적 가격 책정 및 프로모션을 통합하는 엔드투엔드 AI 제품을 제공함으로써 이러한 부문의 AI 생태계 내 파편화를 해소하는 것을 목표로 합니다.
보고서 ​​구매 이유:

• 제품, 기능, 배포 유형, 애플리케이션, 기술 및 지역별로 세분화된 글로벌 소매 인공지능 시장을 시각화하고 주요 상업 자산 및 플레이어를 파악합니다.

• 트렌드 분석 및 공동 개발을 통해 사업 기회를 식별합니다.

• 소매 시장 전반의 모든 부문에 걸친 인공지능 관련 다양한 데이터가 담긴 엑셀 데이터시트

• 심층적인 질적 인터뷰와 연구를 바탕으로 한 종합적인 분석 결과를 담은 PDF 보고서

• 주요 기업들의 핵심 제품을 모두 포함한 제품 맵핑 자료(엑셀 파일)

글로벌 소매 시장 인공지능 보고서는 약 77개의 표, 77개의 그림, 197페이지 분량입니다.
주요 독자층 (2023년 기준)
• 제조업체/구매자
• 산업 투자자/투자은행
• 시장 조사 전문가
• 신흥 기업