零售市场规模和份额的生成式人工智能，按应用（供应链和物流、销售和营销）、最终用户（实体店、在线商店、超市和大卖场）、区域预测、行业参与者、2024-2032 年增长统计报告

市场展望:

零售市场的生成式人工智能在 2023 年突破 5.4656 亿美元，预计到 2032 年底将达到 92 亿美元，2024 年至 2032 年复合年增长率超过 36.9%。

• Base Year Value (2023): USD 546.56 million
• CAGR (2024-2032): 36.9%
• Forecast Year Value (2032): USD 9.2 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

市场动态:

增长动力和机遇：

零售市场中生成式人工智能的主要增长动力之一是对个性化购物体验的需求不断增长。零售商正在利用生成式人工智能来分析消费者的行为和偏好，使他们能够创建量身定制的推荐和营销活动。这种程度的个性化提高了客户参与度和满意度，最终推动销售并培养品牌忠诚度。随着消费者越来越期望定制化体验，采用生成式人工智能技术的零售商可能会获得竞争优势。

另一个重要的增长动力是生成式人工智能解决方案带来的运营效率。通过自动化库存管理、销售预测和客户服务交互，零售商可以简化运营并降低成本。生成式人工智能工具可以实时分析大量数据，使零售商能够做出更明智的决策，同时最大限度地减少人为错误。这种效率不仅提高了利润率，还使零售商能够更有效地分配资源，为进一步创新和增长铺平道路。

最后的增长动力是技术的快速发展和人工智能研发投资的增加。随着生成式人工智能的不断进步，零售商越来越有能力利用这些工具来满足他们的需求。自然语言处理和计算机视觉等不断发展的人工智能技术生态系统为零售商增强其产品和运营能力创造了众多机会。这种对技术的投资推动了创新周期，吸引更多参与者进入市场，并扩大了生成式人工智能在零售业的潜在应用。

行业限制：

尽管生成式人工智能在零售业的潜力巨大，但其广泛采用仍面临一些限制。一项主要限制是对数据隐私和安全的担忧。零售商必须处理大量敏感的消费者数据，任何违规行为都可能导致重大法律后果并损害品牌声誉。随着消费者越来越意识到隐私问题，零售商在实施利用个人数据的人工智能解决方案时可能会面临相当大的阻力，因此需要采取严格的措施来保护这些信息，同时遵守法规。

另一个限制是零售行业内的技能差距和对生成式人工智能技术缺乏了解。许多零售商可能缺乏有效实施和管理这些先进人工智能系统的技术专业知识。这种知识差距可能会阻碍生成式人工智能解决方案的采用，并减缓行业内的创新。此外，中小企业可能会发现投资必要的培训和资源特别具有挑战性，从而在拥有大量资本的大公司和难以适应的小企业之间造成不平衡。

区域预报:

北美

在寻求增强客户体验和优化运营的零售商中越来越多地采用人工智能技术的推动下，北美零售市场的生成式人工智能正在经历快速增长。美国在这一市场处于领先地位，主要零售商大力投资生成式人工智能，用于个性化营销、库存管理和自动化客户支持等应用。加拿大紧随其后，企业利用人工智能来分析消费者行为并提高供应链效率。两国支持性的监管环境和技术基础设施进一步促进零售行业生成式人工智能解决方案的创新和整合。

亚太地区

在亚太地区，零售市场的生成式人工智能正在显着扩张，特别是在中国、日本和韩国。中国作为关键参与者脱颖而出，重点关注电子商务和数字零售创新，推动了对改善个性化和自动化销售流程的人工智能应用程序的需求。日本专注于通过人工智能驱动的解决方案增强店内体验和客户互动，而韩国则利用生成式人工智能进行供应链优化和消费者分析。这些国家不断增长的互联网普及率和智能手机使用率促进了生成式人工智能技术在零售业的日益普及。

欧洲

欧洲零售市场的生成式人工智能正在取得显着的发展，特别是在英国、德国和法国。英国处于领先地位，许多零售商采用人工智能技术来简化运营并通过个性化优惠提高客户参与度。德国强调将人工智能融入产品推荐和库存预测，帮助零售商保持市场竞争力。法国正在探索生成式人工智能，以改善在线购物体验和客户服务互动。零售商和技术提供商之间的合作，以及消费者对创新购物解决方案的强劲需求，正在推动欧洲零售领域生成式人工智能的发展。

细分分析:

在细分方面，基于零售应用中的生成式人工智能、最终用户，对全球零售市场中的生成式人工智能进行了分析。

零售市场生成式人工智能细分分析

按应用（供应链和物流、销售和营销）

生成式人工智能在零售市场的应用正在显着改变两个关键领域：供应链和物流，以及销售和营销。在供应链和物流中，生成式人工智能通过预测分析、优化库存管理和简化运输来提高效率。通过利用人工智能算法，零售商可以更准确地预测需求，从而减少浪费并确保及时交货。此外，人工智能驱动的解决方案可以分析大量数据，以确定最有效的运输路线和方法，直接影响运营成本。另一方面，在销售和营销方面，生成式人工智能使零售商能够创造个性化的购物体验。人工智能根据消费者行为模式生成的内容和推荐正在彻底改变品牌与客户互动的方式。这种个性化方法不仅提高了转化率，还培养了品牌忠诚度，使销售和营销成为零售业人工智能应用的关键领域。

按最终用户（实体店、在线商店、超市和大卖场）

零售业生成人工智能市场的最终用户部分包括实体店、网上商店、超市和大卖场等各种渠道。实体店正在利用人工智能技术，通过增强现实和个性化的客户互动来增强店内体验。生成式人工智能协助视觉营销，帮助零售商优化产品布局并创建沉浸式店内展示。对于在线商店来说，人工智能在管理客户数据和自动化营销策略方面发挥着关键作用，从而提高参与度和销量。在线平台受益于分析用户行为的先进算法，最终完善产品推荐。超市和大卖场也采用生成式人工智能来简化运营并增强客户体验。人工智能解决方案用于更有效地管理库存，提供对采购趋势的洞察并简化补货程序。总之，每个最终用户渠道都为生成式人工智能提供了独特的机会，推动零售行业客户服务、运营效率和整体市场增长的创新。

竞争格局:

零售市场中的生成式人工智能的特点是竞争格局快速发展，众多公司正在利用先进的算法和机器学习技术来增强客户体验、库存管理和个性化营销策略。主要参与者正在专注于开发人工智能驱动的解决方案，使零售商能够通过量身定制的产品推荐和动态定价模型来优化运营、降低成本并提高客户参与度。市场正在见证大量的研发投资，因为公司旨在将生成式人工智能功能集成到现有平台中，以在竞争中保持领先地位。电子商务的兴起和零售业对自动化的需求不断增加，进一步加剧了竞争，导致技术提供商和零售企业之间建立战略伙伴关系和合作。

顶级市场参与者

1.谷歌云

2.微软Azure

3、IBM

4. 销售人员

5. 亚马逊网络服务

6.土坯

7.开放人工智能

8.英伟达

9. 元平台

10.阿依玛

Table of Contents (ToC)

章 次 页 次 1. 方法

• 市场定义
• 研究假设
• 市场范围
  • 分块
  • 覆盖区域
  • 基数
  • 预测数
• 数据来源
  • 小学
  • 中学

章 次 页 次 2. 执行摘要

第三章 零售市场中的生成式人工智能 透视

• 市场概况
• 市场驱动和机会
• 市场限制和挑战
• 规范景观
• 生态系统分析
• 技术和创新 展望
• 主要工业发展
  • 伙伴关系
  • 合并/收购
  • 投资
  • 产品发射
• 供应链分析
• 波特的"五力量分析"
  • 新因素的威胁
  • 威胁代用品
  • 工业竞争
  • 供应商的谈判权
  • 买方的谈判权
• COVID-19 影响
• PESTLE 分析
  • 政治风景区
  • 经济景观
  • 社会景观
  • 技术景观
  • 法律景观
  • 环境景观
• 竞争性景观
  • 导言
  • 公司市场 份额
  • 竞争性定位矩阵

第四章 零售市场中的生成式人工智能 按分部分列的统计数据

• 主要趋势
• 市场估计和预测
  • 图表
  • 图表

* 按照报告范围/要求列出的部分

第五章 零售市场中的生成式人工智能 按地区分列的统计数据

• 主要趋势
  • 导言
  • 衰退影响
• 市场估计和预测
  • 图表
  • 图表
• 区域范围
  • 北美
    • 美国
    • 加拿大
    • 墨西哥
  • 欧洲
    • 德国
    • 联合王国
    • 法国
    • 意大利
    • 页:1
    • 欧洲其他地区
  • 亚太
    • 中国
    • 日本
    • 韩国
    • 新加坡
    • 印度
    • 澳大利亚
    • APAC 其余部分
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 联合国
    • 南美洲其他地区
  • 中东和非洲
    • 海合会
    • 南非
    • 其余的MEA地区

*列表不穷

章 次 页 次 6. 公司数据

• 业务概览
• 财务
• 产品提供
• 战略绘图
  • 伙伴关系
  • 合并/收购
  • 投资
  • 产品发射
• 最近的发展
• 区域统治
• SWOT 分析

* 按照报告范围/要求列出的公司清单