报告概述

到 2034 年，零售市场中的全球预测人工智能规模预计将从 2024 年的44.2 亿美元增长到202 亿美元左右，在预测期内以 16.4% 的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。到 2024 年，北美在预测性人工智能零售市场占有重要地位，占据超过 34.1% 的市场份额，并产生15 亿美元的收入。

零售业中的预测性人工智能使用人工智能技术来预测趋势和消费者行为历史数据和实时输入。通过利用机器学习和大数据分析，零售商可以预测采购模式、库存需求和定价策略。它通过需求等应用程序改善决策、优化运营并个性化体验预测、客户细分、推荐和动态定价。

零售业对预测性人工智能的需求是由对更准确的需求预测和个性化客户体验的需求驱动的。零售商越来越多地采用这些技术来提高运营效率并使库存与实际市场需求保持一致。这种趋势在客户偏好快速变化的行业尤其明显，需要对库存和营销策略采取动态方法。

在零售业采用预测人工智能的关键驱动因素包括降低库存成本、通过个性化体验提高客户满意度以及运营效率的整体提高。这些因素极大地提高了零售商在数字和数据驱动的商业模式日益主导的市场中的竞争力。

零售业预测人工智能的新兴趋势包括日益增长的影响实时数据处理在快速决策中的重要性、人工智能与物联网和增强现实的集成以增强购物体验，以及人工智能在通过减少浪费和提高供应链效率来支持可持续发展方面的作用。

机器学习、大数据分析和云计算等技术进步正在促进预测性人工智能在零售业的广泛采用。这些技术提供了处理大量数据所需的基础设施和分析能力，使零售商更容易获得预测性见解并具有可操作性。

影响零售业预测人工智能市场的首要因素包括技术创新、消费者对个性化购物体验的需求以及竞争格局。能够有效地将预测人工智能融入其运营的零售商可能会在市场上获得竞争优势。

零售商采用预测人工智能技术的主要目的是提高客户参与度和运营效率。更准确地预测趋势的能力可以实现更好的库存管理、有针对性的营销和改进的客户服务，所有这些都是最大化销售额和建立客户忠诚度的关键组成部分。

关键要点

• 预计零售市场的全球预测人工智能到 2034 年，这一数字将从 2024 年的 44.2 亿美元增长到 202 亿美元。这意味着在 2025 年至 2034 年的预测期内，复合年增长率为 16.4%。
• 到 2024 年，复合年增长率为 16.4%。 data-start="235" data-end="255">解决方案细分市场在零售领域的预测人工智能中占据主导地位，占据超过59.2%的市场份额。
• 客户体验管理 (CEM) 细分市场也在 2024 年引领市场，在全球预测人工智能零售市场份额中占据超过 24.3% 的份额。
• 2024 年，24.3% data-start="556" data-end="586">杂货和食品细分市场主导了预测人工智能零售市场，份额超过 21.2%。
• 北美在 2024 年预测人工智能零售市场占有重要地位，占有超过 34.1% 的市场份额，并产生15 亿美元收入。
• 美国机器人预测人工智能市场的估值为2024 年将达到 13.2 亿美元，预计将以复合年增长率 15.8% 的速度增长。

业务效益

通过预测需求波动，预测 AI 可以帮助零售商优化库存水平并简化供应链流程。这种优化减少浪费，防止缺货，并确保及时的产品供应。根据 Algolia 报告，这可以将仓储成本降低5-10%，并将管理成本降低 25-40%。

预测人工智能可以帮助零售商了解个人客户偏好，从而实现个性化推荐和有针对性的营销。Folio3 报告显示，62% 的顶级零售商表示。预测分析增强了他们对客户行为的理解，推动更有针对性的营销和更强的忠诚度。这种量身定制的方法增强了购物体验，培养了客户忠诚度。

准确的需求预测使零售商能够简化供应链运营、减少过剩库存并最大限度地降低存储成本。这种效率可以显着节省成本并实现更好的资源分配。根据 Shopify 的一份报告，44% 的零售商正在利用人工智能进行预测分析，而41% 则使用它来分析和细分客户。这两种人工智能驱动的工具在制定销售策略和完善需求预测方面都发挥着至关重要的作用。

人工智能的影响

• 增强个性化和客户参与度：人工智能驱动的个性化通过根据个人行为和偏好提供量身定制的产品推荐和营销信息，提高参与度、转化率和客户，正在彻底改变零售业。忠诚度。
• 提高d 库存和供应链管理：人工智能技术被用来优化供应链流程和库存管理。预测分析可以改进需求预测，减少积压和缺货，同时提高供应链效率，从而节省成本和敏捷的业务运营。
• 运营效率和员工授权：人工智能工具为零售员工提供数据驱动的见解，改进销售点决策，优化人员配置并增强客户服务，从而实现更高效的工作环境和更好的组织绩效。
• 欺诈检测和安全改进：零售商越来越多地使用人工智能来改善安全措施。人工智能驱动的系统可以实时检测欺诈活动和潜在的安全威胁，确保为客户提供更安全的购物环境，为零售商提供更安全的运营。
• 动态定价和管理市场响应能力：人工智能使零售商能够实施动态定价策略，根据市场状况、需求和竞争对手的行为实时调整。这种敏捷性使零售商能够优化定价，以实现最大利润，同时保持竞争力。

美国市场增长

2024 年，美国机器人预测人工智能市场价值13.2 亿美元。该行业正在经历强劲增长，预计复合年增长率 (CAGR) 为 15.8%。这一显着增长率凸显了人工智能技术在各行业机器人系统中的日益集成。

制造、物流和供应链管理领域对自动化的需求不断增长，推动了市场的增长。预测人工智能通过预测故障、优化操作和适应变化来提高机器人性能环境。机器学习和人工智能算法的进步进一步增强了机器人的能力，促进了各行业的采用。

预测人工智能正在改变医疗保健、汽车和消费电子等行业。在医疗保健领域，它用于精确的手术和患者护理。汽车行业受益于更快的装配和更少的错误，而消费电子制造商则改进组件装配以提高质量。

随着预测人工智能变得更加先进、学习能力的提高以及机器人应用程序之间更广泛的集成，预计该市场将在未来几年实现持续增长。这种演变将创造新的机遇和市场，推动美国机器人行业的进一步增长。

2024 年，北美在预测人工智能零售领域占据主导市场地位，占据超过34.1% 的份额，收入达美元15 亿。该地区的市场领先地位主要归功于几个关键因素。

北美零售商广泛采用先进技术，加速了预测人工智能的发展。零售商正在使用人工智能来改善客户体验、优化供应链并增强库存管理。此外，投资于人工智能研发的大型科技公司的强大影响力进一步支持了强劲的市场增长。

该地区受益于成熟的数字基础设施，可实现零售业务中的无缝人工智能集成。互联网的高度普及和数字支付方式的广泛使用使零售商能够收集大量数据，这对于人工智能系统提供准确的预测至关重要。

此外，北美的监管环境有利于人工智能的采用。政府和监管机构积极创建了促进创新的框架，同时确保消费者数据一种保护。鼓励创新和保护隐私之间的这种平衡增强了零售商的信心，推动他们对人工智能技术的投资。

组件分析

2024年，解决方案细分在零售领域的预测人工智能中占据主导市场地位，占据了59.2%以上的份额。这种领先地位可归因于几个关键因素

对高级分析的需求推动了零售业对预测性人工智能解决方案的需求，这些分析可以处理大量数据以预测消费者行为、产品需求和供应链趋势。需求预测模型、客户行为分析和库存优化软件等工具对于寻求提高运营效率和客户满意度的零售商来说至关重要。

采用这些解决方案的零售商可以定制营销策略、优化库存水平并提高产品质量。比依赖传统方法的客户体验更有效地提供个性化客户体验。这刺激了具有前瞻性思维的零售商的快速采用率，进一步促进了解决方案领域的增长。

机器学习和数据分析方面的技术进步和创新使预测性人工智能解决方案更容易获得和有效。用户友好界面的开发和技术成本的降低使得中小型零售商也能够实施复杂的人工智能工具，从而扩大了该细分市场的市场基础。

应用分析

2024 年，客户体验管理 (CEM) 细分市场占据了市场主导地位，在全球零售预测人工智能领域占据了超过24.3% 的份额市场。这种领先地位可归因于零售行业对个性化体验的日益重视。

作为客户前随着期望的发展，零售商越来越多地投资于预测性人工智能工具，以了解消费者的行为、偏好和购买模式。 AI 驱动的个性化可增强客户参与度、提高满意度并培养品牌忠诚度，从而实现更高的销售转化率和长期保留。

CEM 细分市场的主导地位源于其提供实时、数据驱动的见解的能力，使零售商能够提供个性化促销、产品推荐和动态定价。预测分析可帮助企业预测客户需求，增强购物体验。这种方法在线上和线下环境中都有效，因为人工智能算法适应不断变化的消费者趋势。

CEM 增长的关键驱动力是其与全渠道平台的集成。当消费者在不同的接触点购物时，预测性人工智能工具可以帮助零售商确保一致的沟通和体验。先进的 CEM 平台管理无缝客户消费者旅程、识别摩擦点并提供见解来优化服务，从而在低转换成本和高期望的市场中提供竞争优势。

行业垂直分析

2024 年，杂货和食品细分市场在预测人工智能零售市场中占据主导地位，占据了21.2% 以上的份额 这种领先地位可归因于几个关键因素，这些因素使该行业处于人工智能集成的前沿。

在杂货和食品行业占据主导地位的一个关键驱动因素是库存优化的需求。零售商正在转向预测人工智能来准确预测需求、减少浪费并保持最佳库存水平。对于产品保质期有限且需求因季节性和饮食趋势而波动的行业来说，这一点尤其重要。

另一个关键驱动因素是使用预测人工智能来深入了解合作情况消费者购买模式。通过分析来自不同接触点的数据，人工智能可以帮助零售商了解消费者的偏好和行为，从而使他们能够提供个性化产品并提高客户满意度和保留率。

预测人工智能通过预测中断和调整策略来提高物流和供应链管理的运营效率，这对于易腐烂的商品至关重要。杂货和食品领域由于在需求预测、库存管理和运营敏捷性方面需要先进的解决方案，因此在预测性人工智能零售市场中处于领先地位。随着零售商继续利用人工智能，这一细分市场将保持主导地位，将挑战转化为增长机遇。

主要细分市场

按组件划分

• 解决方案
• 服务

按应用划分

• 客户体验管理
• 库存管理
• 销售和营销
• 欺诈检测和预防
• 其他

按行业分类

• 杂货和食品
• 服装和鞋类
• 消费电子产品
• 美容和个人护理
• 其他

主要地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

司机

增强的客户个性化

预测人工智能的集成（零售业中的人工智能显着提高了客户个性化水平。通过分析个人消费者行为、购买历史和浏览模式，人工智能使零售商能够提供量身定制的产品推荐和营销信息。这种个性化方法不仅可以增强购物体验，还可以提高客户满意度和忠诚度。

例如，人工智能驱动的个性化已成为现代零售的基石，其系统旨在分析个人消费者行为，从而提供符合每个客户偏好的定制建议。事实证明，此类策略可以提高销售转化率，因为客户更有可能参与并购买与其偏好产生共鸣的产品。​

限制

数据隐私和安全问题

预测人工智能在零售业的部署引发了重大的数据隐私和安全问题。 AI模型的有效性取决于访问大量消费者数据，包括敏感的个人信息。这就需要严格的数据治理政策并遵守《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规。

零售商必须实施强大的安全措施，以防止数据泄露和未经授权的访问。此外，数据收集和使用实践的透明度对于维持消费者信任至关重要。

未能解决这些问题可能会导致声誉受损和法律后果。因此，虽然预测人工智能提供了巨大的好处，但零售商必须应对数据隐私和安全的复杂环境，以充分发挥其潜力。​

机遇

库存优化

预测人工智能为零售商优化库存管理提供了重要机会。通过利用历史销售数据、市场趋势和天气模式等外部因素，人工智能模型可以高精度地预测需求。这使零售商能够保持最佳库存水平，减少库存过剩和缺货的情况。

该系统会考虑来自事件、天气模式、促销和过去销售的数据，通过提前提醒供应商来提高供应链效率。这种方法可确保商店有充足的库存，特别是在除夕和圣诞节等重要活动期间，从而提高客户满意度并降低库存持有成本。通过预测人工智能进行有效的库存优化不仅可以简化运营，还有助于提高盈利能力。​

挑战

与遗留系统集成

将预测人工智能集成到现有零售基础设施中会带来相当大的挑战，特别是在处理遗留系统时。许多零售商在过时的平台上运营，这些平台可能与现代人工智能技术不兼容。这个因科兼容性会阻碍人工智能解决方案的无缝实施，从而导致成本增加和系统检修时间延长。

此外，集成过程通常需要对现有工作流程和员工培训计划进行重大更改。零售商需要评估他们的技术并投资升级遗留系统，以充分利用预测人工智能。这需要一种战略方法，平衡人工智能的潜在收益与系统现代化的成本和实用性。

新兴趋势

预测人工智能正在重塑零售行业，帮助企业更好地预测客户需求、简化运营和改善整体购物体验。一个关键趋势是使用人工智能进行需求预测。

零售商使用预测模型来预测不同季节、地区和客户群体的产品需求，从而使他们能够保持最佳库存水平并最大限度地减少库存库存和缺货。

另一个新兴趋势是个性化营销。预测分析通过分析客户偏好、购买历史和浏览行为，帮助零售商创建量身定制的营销活动。这种方法允许根据购买行为将消费者分组，并根据本地化趋势进行超本地化营销活动。​

动态定价正在兴起，人工智能允许零售商根据需求、竞争和市场状况实时调整价格，以提高竞争力和利润。人工智能驱动的虚拟助理和聊天机器人也正在增强在线平台，提供个性化推荐和即时客户支持，从而改善整体购物体验。

关键参与者分析

几家主要科技公司已成为零售市场预测人工智能领域的关键参与者。 

NVIDIA 公司on是人工智能和机器学习领域最具影响力的公司之一。其 GPU 为一系列人工智能应用提供支持，包括零售业中使用的预测分析。凭借深度学习功能和高性能计算，NVIDIA 的技术使零售商能够处理大量数据并生成有关消费者行为、供应链需求和市场趋势的准确预测。

微软公司通过其云计算平台 Azure 在预测人工智能领域发挥着关键作用。通过提供 Azure 机器学习等先进的人工智能服务，微软帮助零售商将预测模型集成到他们的业务战略中。该公司的人工智能驱动工具使零售商能够优化定价，通过聊天机器人增强客户服务，并高精度预测需求趋势。

Google LLC是人工智能和数据分析领域的领导者，通过其强大的人工智能技术为零售市场做出了重大贡献。ols，包括 Google Cloud AI 和机器学习框架。 Google 的预测性 AI 模型被零售商广泛用于增强客户体验、个性化营销工作和优化产品布局。

市场主要参与者

• NVIDIA 公司
• 微软公司
• Google LLC
• IBM 公司
• SAP SE
• Oracle 公司
• Appen Limited
• 英特尔公司
• Salesforce、 Inc.
• Amazon Web Services (AWS)
• Cognizant
• Intellias
• 其他主要参与者

等待玩家的顶级机会

预测人工智能有望彻底改变零售行业的各个方面，为市场参与者提供提高效率、个性化客户体验和优化运营的重要机会。 

• 库存管理预测分析：人工智能驱动的预测分析可以根据历史销售数据和市场趋势预测需求，从而显着提高库存准确性。此功能可帮助零售商保持最佳库存水平，防止库存过剩和库存短缺，从而确保有效满足客户需求。
• 个性化购物体验：利用人工智能提供个性化购物体验可以极大提高客户参与度和满意度。通过分析个人客户的行为和偏好，人工智能使零售商能够提供量身定制的建议和促销活动，从而提高转化率并培养客户忠诚度。
• 人工智能增强的客户支持：实施人工智能驱动的客户支持（例如聊天机器人和虚拟助理）可以提供全天候的客户服务。这些工具可以处理查询并快速提供准确的响应，从而增强整体客户体验，同时减少员工的工作量。
• 动态定价策略：人工智能可以根据需求、库存水平和竞争对手定价等各种因素动态调整定价。此功能不仅有助于保持有竞争力的价格，而且在价格敏感场景中实现利润最大化和提高客户满意度方面发挥着至关重要的作用​。
• 用于增强购物的增强现实 (AR)：AR 技术与人工智能集成，使客户能够通过移动设备在现实环境中可视化产品，从而为客户提供身临其境的购物体验。这项技术不仅降低了产品退货的可能性，还增强了客户对购买决策的信心，从而提高销售转化率。

近期进展

• 2024 年 1 月，Salesforce 推出了新的数据和人工智能驱动的工具来改造商店ping 经验。通过将生成式 AI 集成到 Commerce Cloud 和 Marketing Cloud 中，零售商家和营销人员可以优化客户互动，提高忠诚度并增加收入。
• 2025 年 3 月，AWS 推出了 Nova Act，这是一种能够直接在网络浏览器中执行在线购物等任务的 AI 代理。 Nova Act 最初作为研究预览提供给开发人员，可以进行网络搜索、购买和安排任务。此次发布是亚马逊对人工智能计划进行更广泛投资的一部分。
• 2025 年 3 月，Oracle 的零售套件被 IDC MarketScape 评为人工智能驱动的零售分类规划解决方案的领导者。该套件提供先进的 SKU 优先级排序和分类优化功能，支持复杂的零售规划流程并提供个性化的客户体验。 ​