全球 AI 商店管理工具市场 – 2031 年行业趋势和预测

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全球 AI 商店管理工具市场 – 2031 年行业趋势和预测

  • ICT
  • Upcoming Report
  • Apr 2024
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Global Ai Store Manager Tool Market

市场规模(十亿美元)

CAGR :  % Diagram

Chart Image USD 7.34 Million USD 50.51 Million 2023 2031
Diagram Forecast Period
2024 –2031
Diagram Market Size (Base Year)
USD 7.34 Million
Diagram Market Size (Forecast Year)
USD 50.51 Million
Diagram CAGR
%
Diagram Major Markets Players
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>全球 AI 商店管理工具市场,按解决方案(AI 商店管理软件、服务)、按应用(库存管理、POS 系统、员工排班、任务管理等)、企业规模(小型办公室(1-9 名员工)、小型企业(10-99 名员工)、中型企业(100-499 名员工)、大型企业(500-999 名员工)和超大型企业(1,000 名以上员工))、最终用户(超市、专业零售店、杂货店、零售药店等) - 行业趋势和预测到 2031 年。

AI店铺经理工具市场

人工智能商店管理工具市场分析和规模

AI Store Manager Tool 通过提供高级应用程序来简化商店管理的各个方面,从而彻底改变了零售运营。其应用范围涵盖库存管理、POS 系统、员工排班、任务管理等,为零售商提供高效的解决方案,以提高运营效率、优化资源配置和提升客户体验。该工具能够结合人工智能的力量,实现预测分析、个性化推荐和实时洞察,从根本上重塑零售商在当今动态市场环境中的运营方式。它的重要性在于它能够推动成本节约、改善决策流程并促进零售管理创新,最终使企业在不断发展的行业中保持竞争力和敏捷性。

Data Bridge Market Research 分析称,全球 AI 商店管理工具市场规模在 2023 年为 734 万美元,到 2031 年将飙升至 5051 万美元,预计在预测期内的复合年增长率为 23.9%。除了对市场价值、增长率、细分、地理覆盖范围和主要参与者等市场情景的洞察外,Data Bridge Market Research 策划的市场报告还包括深入的专家分析、按地理代表的公司生产和产能、分销商和合作伙伴的网络布局、详细和最新的价格趋势分析以及供应链和需求的缺口分析。

报告范围和市场细分

报告指标

细节

预测期

2024 至 2031 年

基准年

2023

历史岁月

2022 (定制 2016-202)

定量单位

收入(单位:十亿美元)、销量(单位:台)、定价(美元)

涵盖的领域

解决方案(AI 商店管理软件和服务)、应用程序(库存管理、POS 系统、员工排班、任务管理等)、企业规模(小型办公室(1-9 名员工)、小型企业(10-99 名员工)、中型企业(100-499 名员工)、大型企业(500-999 名员工)和超大型企业(1,000 名以上员工))、最终用户(超市、专业零售店、杂货店、零售药店等)、

覆盖国家

美国、加拿大、墨西哥、巴西、阿根廷、南美洲其他地区、德国、意大利、英国、法国、西班牙、荷兰、比利时、瑞士、土耳其、俄罗斯、欧洲其他地区、日本、中国、印度、韩国、澳大利亚、新加坡、马来西亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太其他地区、沙特阿拉伯、阿联酋、南非、埃及、以色列以及中东和非洲其他地区

涵盖的市场参与者

RetailAI Solutions(美国)、StoreGenie Technologies(加拿大)、ShopMind AI(美国)、OmniRetail AI(英国)、StoreIQ Solutions(澳大利亚)、IntelliStore Solutions(德国)、AI Retail Manager(法国)、StoreSense AI(新加坡)、SmartStore Solutions(荷兰)和 AI-StoreTech(日本)

市场机会

  • 与物联网和大数据分析的日益融合
  • 新兴市场不断扩张
  • 与零售科技初创企业的合作不断增多

市场定义

AI 商店管理工具是一种先进的软件解决方案,旨在利用人工智能的力量彻底改变零售管理。它包含一套专门为简化商店运营而量身定制的应用程序和功能,包括库存管理、销售点系统、员工排班、任务管理等。利用人工智能算法,这些工具使零售商能够做出数据驱动的决策,提高运营效率,优化资源配置并提升客户体验。通过预测分析、个性化推荐和实时洞察,AI 商店管理工具使零售商能够适应不断变化的市场动态,提高盈利能力,并在快速变化的零售环境中保持竞争力。

人工智能商店管理工具市场动态

驱动程序

  • 零售电子商务的增长

电子商务活动的激增催生了对能够自动化和优化商店管理任务(例如库存管理、定价和促销)的工具的需求。人工智能商店经理工具可以通过提供数据驱动的见解和建议来应对这些挑战。

  • 提高运营效率的需求日益增加

对提高运营效率的需求不断增长,这是推动全球 AI 商店管理工具市场增长的关键驱动力。随着企业努力在日益动态的市场环境中保持竞争力,基于 AI 的解决方案提供了无与伦比的能力来简化运营、优化资源配置和改进决策流程。通过利用先进的算法和数据分析,AI 商店管理工具使零售商能够自动执行日常任务、预测消费者偏好并优化库存管理,最终提高生产力并节省成本。因此,随着组织优先考虑提高效率,对 AI 商店管理工具的需求预计将激增,从而推动市场大幅扩张。

  • 劳动力成本上涨

不断上涨的劳动力成本正在成为推动全球 AI 商店管理工具市场增长的重要驱动力。随着企业面临越来越大的优化运营费用的压力,基于 AI 的解决方案通过自动化传统上由人工处理的各种任务提供了一种引人注目的替代方案。通过利用 AI 算法进行库存管理、需求预测和客户服务等任务,零售商可以减轻劳动力成本上升的影响,同时提高运营效率和盈利能力。因此,随着企业寻求创新方法来应对不断上涨的劳动力成本带来的挑战,从而推动市场增长,对 AI 商店管理工具的需求预计将激增。

机会

  • 个性化客户体验需求不断增长

对个性化客户体验日益增长的需求为全球 AI 商店管理工具市场提供了重大机遇。随着消费者越来越期望零售商提供量身定制的互动和推荐,基于 AI 的解决方案对于大规模提供个性化体验至关重要。AI 商店管理工具利用先进的算法来分析客户数据、偏好和行为,使零售商能够提供定制的产品推荐、促销和营销信息。通过提供相关且及时的体验,AI 商店管理工具不仅可以提高客户满意度和忠诚度,还可以为零售商带来更高的销售额和收入。这一机会使 AI 商店管理工具提供商能够将自己定位为零售商的战略合作伙伴,这些零售商寻求通过为客户提供卓越的个性化体验,在竞争激烈的市场环境中脱颖而出

  • 与物联网 (IoT) 设备集成

人工智能与物联网 (IoT) 设备的集成为全球人工智能商店经理工具市场提供了重大机遇。通过利用物联网传感器和数据分析的强大功能,人工智能驱动的商店经理工具可以提供前所未有的客户行为、库存管理和运营效率洞察。这种集成使零售商能够简化流程、增强客户体验并推动收入增长。因此,人工智能和物联网的融合为人工智能商店经理工具的扩展和发展提供了巨大的潜力,使其成为现代零售环境必不可少的解决方案。

限制/挑战

  • 缺乏熟练劳动力

实施和有效利用人工智能解决方案需要具备数据分析、机器学习和软件开发方面的专业知识以及其他专业技能。然而,这些领域的专业人员短缺,尤其是在零售业。如果没有能够理解和利用人工智能商店管理工具功能的熟练劳动力,零售商可能难以最大限度地发挥这些解决方案的价值。此外,人工智能的技术进步进一步加剧了技能差距,因为跟上最新发展需要不断培训和提高技能。应对这一挑战需要行业利益相关者(包括教育机构、政府机构和企业)的共同努力,投资培训计划、认证和人才发展计划,以建立一支具备必要技能的劳动力队伍,以利用人工智能在零售管理中的力量。

  • 实施成本高

高昂的实施成本可能会严重制约全球 AI 商店管理工具市场的发展。虽然 AI 驱动的解决方案具有巨大的潜力来彻底改变零售运营并提高盈利能力,但实施所需的初始投资可能相当可观。这包括与软件许可、硬件基础设施、定制、与现有系统的集成以及员工培训相关的费用。对于预算有限的中小型零售商来说,采用 AI 商店管理工具的前期成本可能会构成进入壁垒,导致采用率和市场增长放缓。此外,持续的维护和支持费用可能会进一步给预算造成压力,尤其是对于利润微薄的零售商而言。总之,AI 商店管理工具的长期效益是令人信服的,但高昂的前期成本可能会阻止一些零售商投资这些解决方案,从而限制市场渗透和增长。

本市场报告详细介绍了最新发展、贸易法规、进出口分析、生产分析、价值链优化、市场份额、国内和本地市场参与者的影响,分析了新兴收入领域的机会、市场法规的变化、战略市场增长分析、市场规模、类别市场增长、应用领域和主导地位、产品批准、产品发布、地域扩展、市场技术创新。如需了解有关变频驱动器市场的更多信息,请联系 Data Bridge 市场研究部门获取分析师简报,我们的团队将帮助您做出明智的市场决策,以实现市场增长。

近期发展

  • 2023 年 1 月,Google Cloud 推出了四款全新升级的 AI 工具,旨在增强客户的在线购物体验并帮助零售商优化运营。这些工具旨在提供更流畅的导航和个性化推荐,提高零售行业的效率和客户满意度
  •  2022 年 9 月,SymphonyAI 与微软合作,利用 Microsoft Azure OpenAI 服务推出了零售 AI 软件应用程序,包括类别管理器和需求计划器 Copilot 系统,以帮助零售商和 CPG 快速准确地做出数据驱动的决策

AI 商店管理工具市场范围

市场根据解决方案、应用、企业规模和最终用户进行细分。这些细分市场之间的增长情况将帮助您分析行业中增长缓慢的细分市场,并为用户提供有价值的市场概览和市场洞察,帮助他们做出战略决策,确定核心市场应用。

解决方案

  • 人工智能商店管理软件
    • 基于云
    • 本地
  • 服务
    • 设计与实施
    • 技术咨询
    • 支持服务

应用

  • 库存管理
  • POS 系统
  • 员工排班
  • 任务管理
  • 其他的

企业规模

  • 小型办公室(1-9 名员工)
  • 小型企业(员工人数 10-99 人)
  • 中型企业(员工数 100-499 人)
  • 大型企业(员工人数 500-999 人)
  • 超大型企业(1,000 名以上员工)

最终用户

  • 超市
  • 专业零售店
  • 杂货店
  • 零售药店
  • 其他的

人工智能商店管理工具市场区域分析/洞察

对市场进行分析,并按上述区域、解决方案、应用、企业规模和最终用户提供市场规模洞察和趋势。

市场报告涉及的国家包括美国、加拿大、墨西哥、巴西、阿根廷、南美洲其他地区、德国、意大利、英国、法国、西班牙、荷兰、比利时、瑞士、土耳其、俄罗斯、欧洲其他地区、日本、中国、印度、韩国、澳大利亚、新加坡、马来西亚、泰国、印度尼西亚、菲律宾、亚太其他地区、沙特阿拉伯、阿联酋、南非、埃及、以色列以及中东和非洲其他地区。

North America is expected to dominate the market due to several key factors. The region boasts a robust retail sector with a high level of technological adoption, creating a fertile ground for implementing AI-driven solutions. In addition, North America is home to major technology companies and AI innovators, fostering a conducive environment for developing and deploying cutting-edge AI Store Manager Tools. Furthermore, the region's stringent focus on operational efficiency and customer experience drives the demand for advanced retail management solutions, making North America a primary market for adoption of AI Store Manager Tools and growth.

Asia-Pacific is the fastest-growing region in the market due to several factors. Rapid economic growth, urbanization, and the expanding retail sector in countries such as China, India, and Japan create a burgeoning market for advanced retail management solutions. In addition, the increasing adoption of digital technologies and rising consumer expectations for personalized shopping experiences drive the demand for AI-driven tools in the region.

The region section of the report also provides individual market-impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impact the current and future trends of the market. Data points like downstream and upstream value chain analysis, technical trends, and Porter’s five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and the challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, the impact of domestic tariffs, and trade routes are considered while providing forecast analysis of the region data.   

Semiconductor Infrastructure growth Installed Base and New Technology Penetration

The market also provides you with a detailed market analysis for every region’s growth in healthcare expenditure for capital equipment, installed base of different kinds of products for the market, the impact of technology using lifeline curves, and changes in battery regulatory scenarios and their impact on the variable frequency drive market. The data is available for the historic period 2020-2030.

Competitive Landscape and AI Store Manager Tool Market Share Analysis

The market competitive landscape provides details of competitors. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, global presence, production sites and facilities, production capacities, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, and application dominance. The above data points provided are only related to the companies' focus related to the market.

Some of the major players operating in the market are:

  • RetailAI Solutions (U.S.)
  • StoreGenie Technologies (Canada)
  • ShopMind AI (U.S.)
  • OmniRetail AI (U.K.)
  • StoreIQ Solutions(澳大利亚)
  • IntelliStore Solutions(德国)
  • AI零售经理(法国)
  • StoreSense AI(新加坡)
  • SmartStore Solutions(荷兰)
  • AI-StoreTech(日本)

SKU-

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研究方法

数据收集和基准年分析是使用具有大样本量的数据收集模块完成的。该阶段包括通过各种来源和策略获取市场信息或相关数据。它包括提前检查和规划从过去获得的所有数据。它同样包括检查不同信息源中出现的信息不一致。使用市场统计和连贯模型分析和估计市场数据。此外,市场份额分析和关键趋势分析是市场报告中的主要成功因素。要了解更多信息,请请求分析师致电或下拉您的询问。

DBMR 研究团队使用的关键研究方法是数据三角测量,其中包括数据挖掘、数据变量对市场影响的分析和主要(行业专家)验证。数据模型包括供应商定位网格、市场时间线分析、市场概览和指南、公司定位网格、专利分析、定价分析、公司市场份额分析、测量标准、全球与区域和供应商份额分析。要了解有关研究方法的更多信息,请向我们的行业专家咨询。

可定制

Data Bridge Market Research 是高级形成性研究领域的领导者。我们为向现有和新客户提供符合其目标的数据和分析而感到自豪。报告可定制,包括目标品牌的价格趋势分析、了解其他国家的市场(索取国家列表)、临床试验结果数据、文献综述、翻新市场和产品基础分析。目标竞争对手的市场分析可以从基于技术的分析到市场组合策略进行分析。我们可以按照您所需的格式和数据样式添加您需要的任意数量的竞争对手数据。我们的分析师团队还可以为您提供原始 Excel 文件数据透视表(事实手册)中的数据,或者可以帮助您根据报告中的数据集创建演示文稿。

Frequently Asked Questions

The AI store manager tool market size will be worth USD 50.51 million by 2031.
The growth rate of the AI store manager tool market is 23.9%.
Growth in Retail E-commerce & Rising Need for Enhanced Operational Efficiency are the growth drivers of the AI store manager tool market.
Solution, application, enterprise size, and end user are the factors on which the AI store manager tool market research is based.
Major companies in the AI store manager tool market are RetailAI Solutions (U.S.), StoreGenie Technologies (Canada), ShopMind AI (U.S.), OmniRetail AI (U.K.), StoreIQ Solutions (Australia), IntelliStore Solutions (Germany), AI Retail Manager (France), StoreSense AI (Singapore), SmartStore Solutions (Netherlands), and AI-StoreTech (Japan).
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