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2023 年全球零售自动化市场规模为 211.9 亿美元。预计该市场将从 2024 年的 243.6 亿美元增长到 2032 年的 640.9 亿美元,预测期内复合年增长率为 12.9%。 p>
零售自动化是指使用技术和软件来实现零售运营中各种流程的自动化。这可以包括从库存管理和客户服务到结账流程和营销工作的一切。零售自动化的目标是通过利用人工智能 (AI)、机器学习、机器人和物联网 (IoT) 等先进技术来提高效率、降低成本、增强客户体验并增加销售额。零售业采用自动化系统后,顾客无需收银员即可扫描商品并付款,从而减少等待时间并提高服务效率。此外,移动销售点系统使员工能够在商店的任何地方完成交易,从而增强客户服务并加快结账流程。这些因素在预测期内推动全球零售自动化市场的增长发挥着至关重要的作用。
COVID-19 大流行对零售自动化产生了重大影响,加速了技术的采用并改变了企业的运营方式。为了尽量减少身体接触,许多零售商扩大了自助结账选项和非接触式支付系统。这减少了对收银员和实体货币处理的需求,满足客户偏好,提供更安全的购物体验。随着零售商希望其业务能够在未来免受类似干扰,这种趋势可能会持续下去。
我们的工作范围包括 NCR Voyix Corporation、Honeywell International Inc.、Diebold Nixdorf, Incorporated.、Amazon Web Services, Inc.、Datalogic S.p.A.、Pricer AB 等公司提供的解决方案。< /p>
对个性化营销和客户参与不断增长的需求预计将推动市场增长
生成式人工智能可以根据个人客户的偏好和行为创建个性化的营销内容,例如电子邮件、广告和社交媒体帖子。这种自动化提高了客户参与度并提高了转化率。通过分析客户数据和行为,生成式人工智能可以生成动态和个性化的产品推荐。这可以应用于各种渠道,包括电子商务网站、移动应用程序和店内展示,从而改善购物体验并增加销售额。例如,
此外,零售商可以使用生成式人工智能根据客户输入或趋势创建定制产品设计或变体,例如服装图案或家具 style。这使产品供应多样化并迎合利基市场和个人喜好。因此,随着生成式人工智能技术的不断发展,其对零售业的影响可能会扩大,从而提供更多创新的解决方案和机会。
消费者对店内自动化技术的需求不断增长有助于市场增长
电子货架标签 (ESL)、自动货架扫描仪以及监控库存水平和产品放置的机器人等技术正变得越来越普遍,帮助零售商确保货架正确、高效地备货。机器人被用于清洁、库存和客户协助等任务,减少了对人力的需求并提高了运营效率。例如,
此外,物联网 (IoT) 设备还用于收集有关库存水平、客户动向和设备性能的实时数据,使零售商能够优化运营并改善客户体验。智能货架可以自动跟踪库存水平,并在需要补货时提醒员工。智能购物车配备了传感器和摄像头,可以自动扫描物品、计算总数并方便结账。预计这些因素将在预测期内推动市场增长。
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零售业劳动力成本上升和劳动力短缺推动零售自动化解决方案的采用
零售商越来越多地转向自动化,以减少对人力的依赖,特别是在劳动力成本高的地区。自动化可最大限度地减少结账、库存管理和客户服务等各种任务中对体力劳动的需求,从而有助于降低运营成本。许多地区持续的劳动力短缺使得零售商很难找到和留住员工,特别是低工资或重复性岗位的员工。自动化通过填补劳动力缺口来帮助解决这些短缺问题。此外,当今的客户期望个性化的购物体验。自动化技术使零售商能够分析客户数据和行为、量身定制的建议、个性化营销和定制促销。此外,消费者越来越寻求快速便捷的购物选择。自动化有助于减少结账时的等待时间、简化产品搜索并加快交付流程,从而提高整体客户满意度。这些因素将在未来几年推动零售自动化市场的增长。例如,
高昂的初始成本和技术复杂性可能会阻碍市场增长
实施自动化技术需要在硬件、软件和基础设施方面进行大量前期投资。这对于中小型零售商来说可能是一个主要障碍,他们可能没有财力投资这些技术。集成新的自动化系统可能非常复杂且成本高昂。零售商可能需要投资额外的基础设施、培训和支持,以确保顺利整合和运营。
此外,自动化系统在技术上可能很复杂,需要专门的知识和技能来实施和维护。零售商在有效管理这些系统方面可能面临挑战,特别是如果他们缺乏内部专业知识。因此,这些因素预计将阻碍市场增长。
对提高效率和简化操作以有效处理交易的需求不断增长,从而增加了对 PoS 系统的需求
根据应用,市场分为 PoS 系统、库存管理、客户服务自动化以及分析和数据管理。
PoS 系统在 2023 年占据了最大的市场份额。现代 PoS 系统旨在快速高效地处理交易,减少结账时间并改善客户体验。条形码扫描、集成支付处理和数字收据等功能有助于简化结账流程。销售点 (PoS) 系统通常与库存管理软件集成,使零售商能够实时跟踪库存水平、自动化补货流程,并降低缺货和库存过剩的风险。
客户服务自动化预计在未来几年将以最高复合年增长率增长。由人工智能 (AI) 驱动的聊天机器人和虚拟助理为客户提供全天候支持,处理从产品信息到订单状态的各种查询。这确保了客户无论时区或商店营业时间如何都能得到及时的帮助。此外,自动电子邮件活动可以根据客户行为和偏好进行定制,从而实现更有针对性的营销工作并提高客户忠诚度。
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超市越来越多地采用自助结账系统以增强客户体验,促进市场增长
根据最终用户,市场分为大卖场、超市、专卖店、非食品零售店和其他(加油站、零售药店等)。
超市细分市场在 2023 年占据了最高的市场份额,因为自助结账系统允许顾客扫描商品并装袋,从而减少等待时间并加快结账流程。这在购物高峰时段尤其有利,有助于减少排队现象并提高客户满意度。通过减少对收银员的需求,自助结账系统可以帮助超市降低劳动力成本。它们允许商店将员工重新分配到其他客户服务角色或需要人工干预的任务。
未来几年,大卖场预计将以最高的复合年增长率增长。电子货架标签 (ESL) 允许大卖场根据库存水平、需求或促销活动自动实时更新价格。这减少了手动更改价格的需要并确保定价准确性。配备传感器的智能货架可以检测物品何时短缺或产品是否放错位置,帮助员工快速解决库存缺口并改善货架管理。预计这些因素将在未来几年推动市场增长。
按地区划分,我们对北美、欧洲、亚太地区、中东和非洲以及南美这五个主要地区的市场进行了分析。
North America Retail Automation Market Size, 2023 (USD Billion)
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2023 年,北美占据最大的零售自动化市场份额。该地区的零售商越来越多地采用自动化来抵消高昂的劳动力成本。自助结账系统、自动化库存管理和机器人技术等自动化技术有助于减少对人力的依赖、降低运营费用并提高效率。美国和加拿大处于技术创新的前沿,拥有强大的科技公司、初创企业和研究机构生态系统。这促进了尖端零售自动化技术的开发和早期采用,例如人工智能驱动的分析、物联网设备和机器人技术。这些因素在推动该地区市场增长方面发挥着至关重要的作用。例如,
预计亚太地区在预测期内将以最高的复合年增长率增长。该地区的零售业竞争激烈,本地和国际企业都在争夺市场份额。零售商正在采用自动化来提高运营效率、降低成本并通过提供卓越的客户体验来使自己脱颖而出。在日本和韩国等国家,人口老龄化和低出生率导致劳动力短缺,导致零售业务难以配备足够的人员。自动化通过减少对人力的依赖提供了解决方案。此外,在互联网普及率、智能手机采用率和数字支付解决方案不断提高的推动下,亚太地区的电子商务正在经历显着增长。零售商正在采用自动化技术来支持全渠道战略,确保线上和线下体验的无缝集成。
预计欧洲未来几年将以显着的复合年增长率增长。欧洲消费者对数字技术和自助服务选项越来越满意。这推动了自助结账、移动支付和数字信息亭等自动化解决方案的采用,这些解决方案迎合了英国、德国和法国等国家精通技术的购物者的需求。 Tesco、Carrefour 和 Lidl 等零售商已经实施了这些系统,以提高效率并减少结账时间。此外,移动钱包和非接触式支付解决方案在欧洲广泛采用。零售商正在将这些技术集成到更快、更安全的支付选项中,从而增强客户体验。此外,该地区的市场参与者非常注重建立合作伙伴关系,以加强其在该地区的业务。例如,
中东和非洲 (MEA) 预计将在预测期内呈现显着增长。该地区的电子商务正在快速增长,互联网普及率和智能手机使用率的提高加速了电子商务的发展。这种增长正在推动传统零售商整合线上和线下渠道,利用自动化来提高运营效率和客户体验。
此外,南美洲的零售市场竞争非常激烈,有本地和国际参与者。零售商正在转向自动化来降低成本、提高运营效率并增强客户服务,从而使自己脱颖而出。由于这些因素,预计该地区市场将稳步增长。
主要市场参与者正专注于合作和收购策略,以在全球范围内扩展其分析服务
零售自动化领域的主要参与者正致力于通过提供特定行业的服务来扩大其在全球的地理影响力。主要参与者专注于并购,而区域参与者则战略性地保持跨地区主导地位。顶级市场参与者正在推出新的解决方案以扩大其消费者基础。产品创新不断增加的研发投资正在促进市场扩张。因此,顶尖公司正在迅速实施这些战略举措,以维持其市场竞争力。
该报告对市场进行了详细分析,重点关注领先公司、产品/服务 type 以及产品的领先应用等关键方面。此外,它还提供了对市场趋势的洞察并突出了关键的行业发展。除了上述因素外,它还包括近年来推动市场增长的几个因素。
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属性 |
详细信息 |
学习期限 |
2019-2032 |
基准年 |
2023 |
预计年份 |
2024 |
预测期 |
2024-2032 |
历史时期 |
2019-2022 |
增长率 |
2024 年至 2032 年复合年增长率为 12.9% |
单位 |
价值(十亿美元) |
细分 |
按应用
最终用户
按地区
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