Bilderkennung im Einzelhandel: Größe, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typen (visuelle Produktsuche, Sicherheit und Überwachung, visuelle Analyse, Marketing und Werbung, andere), nach abgedeckten Anwendungen (Codeerkennung, digitale Bildverarbeitung, Gesichtserkennung, Objekterkennung, andere) und regionale Einblicke und Prognosen bis 2033

Bilderkennung in der Einzelhandelsmarktgröße

Der globale Markt für Bilderkennung im Einzelhandel wurde im Jahr 2024 auf 2.430,18 Millionen US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 18,07 % auf 2.869,31 Millionen US-Dollar im Jahr 2025 und 10.836,64 Millionen US-Dollar im Jahr 2033 wachsen.

Der US-amerikanische Markt für Bilderkennung im Einzelhandel wächst rasant aufgrund der zunehmenden Einführung KI-gesteuerter Einzelhandelsanalysen, verbesserter Kundenerlebnisstrategien und der Ausweitung automatisierter Kassensysteme. Die Integration von Computer Vision, Deep Learning und IoT revolutioniert den Einzelhandel sowohl auf dem US-amerikanischen als auch auf dem globalen Markt.

Wichtigste Erkenntnisse

• Marktgröße– Im Jahr 2025 auf 2869,31 Mio. geschätzt, soll bis 2033 ein Wert von 10836,64 Mio. erreicht werden, was einer jährlichen Wachstumsrate von 18,07 % entspricht.
• Wachstumstreiber– Betriebseffizienz um 35 % verbessert; Inventurfehler um 40 % reduziert; 70 % der Einzelhändler investieren in KI-gesteuerte Lösungen zur Automatisierung.
• Trends– 85 % der Einzelhändler führen Bilderkennung ein; Intelligente Regale reduzieren Fehlbestände um 55 %; Gesichtserkennung steigert die Conversions um 25 %.
• Schlüsselspieler– AWS, Microsoft, IBM, Trax, Qualcomm.
• Regionale Einblicke– Nordamerika führt mit 80 % Marktanteil; Europa folgt mit 75 %; Asien-Pazifik hält 70 %; Auf den Nahen Osten und Afrika entfallen 45 %.
• Herausforderungen– 55 % der Kunden haben Datenschutzbedenken; 70 % der Plattformen haben mit Compliance-Problemen zu kämpfen; 30 % Rückgang der Akzeptanz in Regionen mit strenger Regulierung.
• Auswirkungen auf die Branche– 50 % Steigerung der KI-gesteuerten Marketingtools; 60 % der neuen Lösungen konzentrieren sich auf Automatisierung; 35 % Reduzierung des Diebstahls durch KI-Systeme.
• Aktuelle Entwicklungen– Zeitersparnis beim Self-Checkout um 60 %; visuelle Suchgenauigkeit um 50 % verbessert; Intelligente Regale steigerten die Effizienz um 45 %.

Die Bilderkennungstechnologie revolutioniert den Einzelhandel, indem sie eine fortschrittliche Automatisierung ermöglicht, das Kundenerlebnis verbessert und Abläufe optimiert. Diese Technologie wird häufig für die Bestandsverwaltung, Kundenverhaltensanalyse, Checkout-Automatisierung und personalisiertes Marketing eingesetzt. Einzelhändler, die die Bilderkennung einführen, berichten von einer Steigerung der betrieblichen Effizienz um 35 % und einer Reduzierung der Bestandsfehler um 40 %. Darüber hinaus bevorzugen 65 % der Kunden Einzelhändler, die KI-gesteuerte Empfehlungen verwenden. Da der Fokus zunehmend auf der digitalen Transformation liegt, investieren über 70 % der globalen Einzelhändler in KI- und Bilderkennungslösungen, um sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen.

Bilderkennung in Einzelhandelsmarkttrends

Der Einzelhandel erlebt eine rasante Einführung der Bilderkennungstechnologie, angetrieben durch KI-Fortschritte, Deep Learning und die zunehmende Verbreitung von Smartphones. Derzeit integrieren 85 % der Einzelhändler Bilderkennung in ihre Abläufe, um die Effizienz zu steigern und die Kundenbindung zu steigern.

Self-Checkout-Systeme mit Bilderkennung haben die Transaktionsgeschwindigkeit um 50 % erhöht und die Wartezeiten an der Kasse deutlich verkürzt. KI-gestützte intelligente Regale werden mittlerweile von 60 % der großen Einzelhandelsketten genutzt und tragen dazu bei, Fehlbestände um 55 % zu reduzieren und die Wiederauffüllungseffizienz um 45 % zu verbessern.

Darüber hinaus hat die Gesichtserkennung für personalisierte Werbung die Kundenbindung um 30 % verbessert und die Konversionsraten um 25 % erhöht. Die Einführung KI-basierter Verlustpräventionssysteme hat Einzelhändlern dabei geholfen, den Warenschwund um 20 % zu reduzieren und so Umsatzverluste zu verhindern. Schätzungen zufolge werden bis 2030 über 90 % der Einzelhändler weltweit KI-gesteuerte Bilderkennung für Echtzeitanalysen und Automatisierung nutzen.

Bilderkennung in der Dynamik des Einzelhandelsmarktes

Die Einführung der Bilderkennung im Einzelhandel wird durch ihre Fähigkeit vorangetrieben, die Bestandsverfolgung zu optimieren, Checkout-Prozesse zu automatisieren und die Kundeninteraktionen zu verbessern. Einzelhändler, die Bilderkennung zur Einhaltung der Planogramm-Compliance einsetzen, haben von einer 40-prozentigen Verbesserung der Produktplatzierungsgenauigkeit berichtet. Die Technologie hat auch die Diebstahlprävention verbessert und Verluste um 35 % reduziert. Herausforderungen wie Datenschutzbedenken und hohe Implementierungskosten behindern jedoch eine breite Akzeptanz. Dennoch wird erwartet, dass Fortschritte in den Bereichen KI und Cloud Computing in den kommenden Jahren zu einer Akzeptanzrate von über 80 % führen werden.

GELEGENHEIT

Integration von Augmented Reality (AR) mit Bilderkennung

Die Verschmelzung von AR und Bilderkennung eröffnet Einzelhändlern neue Möglichkeiten. Einzelhändler, die eine AR-basierte Produktvisualisierung implementieren, konnten eine Steigerung der Kundenbindung um 60 % und eine Verbesserung der Konversionsraten um 35 % verzeichnen. In der Mode- und Kosmetikbranche haben virtuelle Anproben mithilfe von AR die Produktretouren um 40 % reduziert. Da 80 % der Käufer der Generation Z interaktive Einkaufserlebnisse bevorzugen, wird die AR-Integration in den kommenden Jahren voraussichtlich zu einem Umsatzwachstum von 50 % führen.

TREIBER

Steigende Nachfrage nach personalisierten Einkaufserlebnissen

Die Nachfrage nach individuellen Einkaufserlebnissen treibt die Einführung der Bilderkennung im Einzelhandel voran. KI-gestützte Empfehlungsmaschinen mit Bilderkennung haben die Kaufwahrscheinlichkeit um 45 % erhöht. Einzelhändler, die virtuelle Anprobelösungen nutzen, konnten einen Anstieg der Kundenbindung um 50 % und einen Rückgang der Produktretourenquoten um 30 % beobachten. Personalisierte Produktempfehlungen haben die Kundenbindung um 35 % verbessert und den Umsatz um 40 % gesteigert. Da sich die Erwartungen der Verbraucher weiterentwickeln, investieren 75 % der weltweiten Einzelhändler in KI-gesteuerte Bilderkennung zur Personalisierung.

Zurückhaltung

"Datenschutzbedenken und Datensicherheitsrisiken"

Datenschutzbedenken im Zusammenhang mit Gesichtserkennung und KI-gestützter Nachverfolgung bleiben eine große Herausforderung. Umfragen zeigen, dass 55 % der Verbraucher besorgt darüber sind, wie Einzelhändler ihre biometrischen Daten verwenden. Darüber hinaus bevorzugen 65 % der Kunden den Einkauf in Geschäften, die Datenschutz und Transparenz gewährleisten. Regulierungsbehörden setzen strengere Richtlinien durch, was bei 70 % der KI-gestützten Einzelhandelsplattformen zu Compliance-Herausforderungen führt. Diese Sicherheitsbedenken haben die Akzeptanzraten um 30 % verlangsamt, insbesondere in Regionen mit strengen Datenschutzgesetzen.

Herausforderung

"Hohe Implementierungs- und Wartungskosten"

Trotz ihrer Vorteile stellen die hohen Kosten für die Implementierung der Bilderkennungstechnologie eine Herausforderung für kleine und mittlere Einzelhändler dar. Die anfänglichen Einrichtungskosten können unerschwinglich hoch sein, was dazu führt, dass 40 % der Einzelhändler die Einführung verzögern. Darüber hinaus haben 50 % der Einzelhändler Schwierigkeiten mit der Integration KI-gestützter Systeme in ihre bestehende Infrastruktur. Wartungskosten und ständige Aktualisierungen erhöhen die finanzielle Belastung und beschränken die Akzeptanz auf 30 % der mittelgroßen Einzelhändler. Die Überwindung dieser Kostenbarrieren wird für eine breitere Marktdurchdringung von entscheidender Bedeutung sein.

Segmentierungsanalyse

Die Bilderkennung im Einzelhandel wird nach Typ und Anwendung kategorisiert, sodass Einzelhändler KI-gesteuerte Lösungen implementieren können, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Die Segmentierung umfasst unter anderem visuelle Produktsuche, Sicherheit und Überwachung, Vision Analytics sowie Marketing und Werbung. Je nach Anwendung wird der Markt in Codeerkennung, digitale Bildverarbeitung, Gesichtserkennung und Objekterkennung unterteilt. Die Nachfrage nach KI-gestützter Bilderkennung steigt, wobei über 75 % der Einzelhändler mindestens eine Art von Bilderkennungstechnologie einsetzen. Die Segmentierung hilft Einzelhändlern, Abläufe zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und die Gesamteffizienz zu verbessern.

Nach Typ

• Visuelle Produktsuche:Mithilfe der visuellen Produktsuchtechnologie können Kunden mithilfe von Bildern anstelle von Schlüsselwörtern nach Produkten suchen. Einzelhändler, die die visuelle Suche implementieren, haben einen Anstieg der Kundenbindung um 40 % und einen Anstieg der Online-Conversions um 35 % gemeldet. 55 % der Millennials und Käufer der Generation Z bevorzugen die visuelle Suche gegenüber der herkömmlichen textbasierten Suche. Mode- und Wohnaccessoires-Einzelhändler, die die KI-gestützte visuelle Suche einführen, konnten eine Steigerung der Kundenzufriedenheit um 50 % verzeichnen.
• Sicherheit und Überwachung: Einzelhändler nutzen Bilderkennung zur Sicherheit und Schadensverhütung. Durch die KI-gestützte Überwachung konnten Diebstähle um 45 % reduziert und die Ladensicherheit um 50 % verbessert werden. Über 60 % der großen Einzelhändler haben Gesichtserkennung in Sicherheitssysteme integriert, um Betrug und Ladendiebstahl zu verhindern. Intelligente Sicherheitskameras mit Bilderkennung haben die Erkennung von Bedrohungen in Echtzeit um 55 % verbessert.
• Vision Analytics: Vision Analytics hilft Einzelhändlern, Kundenverhalten, Ladenverkehr und Produktleistung zu analysieren. Einzelhändler, die KI-gestützte Vision-Analysen nutzen, haben die Effizienz des Ladenlayouts um 30 % verbessert und die Produktsichtbarkeit um 35 % erhöht. Die Heat-Mapping-Technologie hat die Kundennavigation verbessert und zu einem Anstieg der Impulskäufe um 40 % geführt. Über 70 % der großen Einzelhandelsmarken nutzen Vision Analytics für datengesteuerte Entscheidungen.
• Marketing & Werbung: KI-gesteuerte Bilderkennung revolutioniert das Marketing, indem sie personalisierte Werbung ermöglicht. Einzelhändler, die KI-gestützte Anzeigen auf Basis visueller Erkennung nutzen, konnten eine um 25 % höhere Werbewirksamkeit und eine um 30 % höhere Interaktionsrate verzeichnen. 65 % der Vermarkter halten die KI-basierte Bilderkennung für entscheidend für zukünftige Werbestrategien. Personalisierte digitale Werbetafeln mit Bilderkennung haben den Ladenverkehr um 20 % gesteigert.

Auf Antrag

• Codeerkennung:Einzelhändler nutzen die Bilderkennung zum Scannen von Barcodes und QR-Codes und optimieren so die Checkout-Prozesse. Die KI-gestützte Codeerkennung hat die Transaktionsgeschwindigkeit um 50 % verbessert und die Checkout-Zeiten um 40 % verkürzt. 80 % der Supermärkte verfügen über integrierte Self-Checkout-Systeme, die auf Codeerkennungstechnologie basieren.
• Digitale Bildverarbeitung:Die digitale Bildverarbeitung ermöglicht es Einzelhändlern, Produktbilder für eine bessere Online-Sichtbarkeit zu optimieren. Die KI-gesteuerte Bildverbesserung hat den Online-Umsatz um 35 % gesteigert und die Kundenbindung um 45 % verbessert. Über 70 % der E-Commerce-Händler nutzen die digitale Bildverarbeitung, um Produktlisten zu verbessern.
• Gesichtserkennung:Gesichtserkennungstechnologie wird häufig für personalisierte Empfehlungen und Sicherheit eingesetzt. Einzelhändler, die Gesichtserkennung für personalisiertes Marketing einsetzen, konnten eine Steigerung der Kundenbindung um 30 % verzeichnen. Darüber hinaus hat die Gesichtserkennung zur Sicherheit von Geschäften dazu beigetragen, Betrugsfälle um 40 % zu reduzieren. Allerdings äußern 55 % der Kunden Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre, wenn in Geschäften Gesichtserkennung eingesetzt wird.
• Objekterkennung:Die Objekterkennung hilft bei der Bestandsverwaltung und Regalüberwachung. Einzelhändler, die KI-gestützte Objekterkennung nutzen, haben Fehlbestände um 50 % reduziert und die Bestandsgenauigkeit um 60 % verbessert. Automatisierte Nachschubsysteme auf Basis der Objekterkennung haben zu einer Steigerung der betrieblichen Effizienz um 45 % geführt.

Regionaler Ausblick

Die Einführung der Bilderkennung im Einzelhandel variiert je nach Region, wobei Nordamerika aufgrund seiner fortschrittlichen KI-Infrastruktur führend ist, gefolgt von Europa und dem asiatisch-pazifischen Raum. Die Region Naher Osten und Afrika führt nach und nach KI-gesteuerte Einzelhandelslösungen ein. Über 65 % der weltweiten Einzelhändler in entwickelten Volkswirtschaften haben bereits irgendeine Form der Bilderkennung implementiert, während die Akzeptanz in Schwellenländern in den kommenden Jahren voraussichtlich um 50 % zunehmen wird.

Nordamerika

Nordamerika dominiert die Bilderkennung im Einzelhandelsmarkt, wobei über 80 % der großen Einzelhändler KI-basierte Lösungen einsetzen. In der Region ist die Nutzung KI-gestützter Selbstbedienungskassen um 55 % gestiegen. Auf die USA entfallen 70 % des KI-gesteuerten Einzelhandelsmarkts in Nordamerika, wobei führende Einzelhändler stark in KI und maschinelles Lernen investieren. Die Gesichtserkennung aus Sicherheitsgründen hat Betrug im Einzelhandel um 45 % reduziert, während intelligente Regale mit KI die Bestandsverfolgung um 60 % verbessert haben.

Europa

Europa erlebt eine rasante Einführung der Bilderkennungstechnologie, wobei 75 % der Einzelhandelsketten eine KI-gestützte Bestandsverwaltung integrieren. Großbritannien, Deutschland und Frankreich sind Marktführer, wobei KI-gesteuerte Self-Checkout-Lösungen in den letzten drei Jahren um 50 % zugenommen haben. Die Gesichtserkennung für personalisiertes Marketing hat die Kundenbindung in europäischen Einzelhandelsketten um 35 % verbessert. Darüber hinaus nutzen 65 % der europäischen Supermärkte KI-gestützte Vision-Analysen, um die Ladengestaltung zu optimieren und das Einkaufserlebnis zu verbessern.

Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum erlebt einen rasanten Anstieg der Bilderkennung, der durch die zunehmende digitale Transformation vorangetrieben wird. Über 70 % der E-Commerce-Giganten in China, Japan und Südkorea nutzen KI-gestützte Bilderkennung für personalisierte Empfehlungen. Die KI-gesteuerte Checkout-Automatisierung hat in der Region um 60 % zugenommen. Einzelhändler in China haben einen Anstieg der Konversionsraten um 45 % durch visuelle Suchtechnologie gemeldet. Indien entwickelt sich zu einem Schlüsselmarkt, da bis 2030 voraussichtlich 50 % des Einzelhandelssektors KI-gesteuerte Bestandsverwaltung einführen werden.

Naher Osten und Afrika

Die Region Naher Osten und Afrika integriert schrittweise KI-gesteuerte Einzelhandelslösungen. 45 % der großen Einzelhändler in den Vereinigten Arabischen Emiraten und Saudi-Arabien investieren in KI-gestützte Bilderkennung zur Kundenbindung. Die intelligente Überwachung mittels Bilderkennung hat die Sicherheit in großen Einkaufszentren und Einkaufszentren um 50 % erhöht. KI-gesteuerte Checkout-Lösungen sind um 40 % gewachsen und haben die Transaktionszeiten verkürzt. Südafrika verzeichnet einen 30-prozentigen Anstieg der KI-Nutzung zur Bestandsverfolgung, während KI-gestützte Marketinglösungen die Kundenfrequenz in wichtigen Einzelhandelsmärkten um 25 % erhöht haben.

LISTE DER WICHTIGSTEN BILDERKENNUNGEN IN EINZELHANDELSMARKTUNTERNEHMEN PROFILIERT

Investitionsanalyse und -chancen

Die Imageerkennung im Einzelhandelsmarkt zieht erhebliche Investitionen von Technologieriesen und Risikokapitalfirmen an. Über 75 % der weltweiten Einzelhändler erhöhen ihre KI-Investitionen, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Im Jahr 2023 erhielten KI-gesteuerte Einzelhandels-Startups 40 % mehr Mittel im Vergleich zum Vorjahr, wobei sich Großinvestoren auf Self-Checkout-Lösungen und intelligentes Bestandsmanagement konzentrierten. Einzelhändler investieren in KI-gestützte LösungenKundenbindungslösungenhaben von einer Steigerung der Kundenbindung um 35 % berichtet.

Private-Equity-Firmen haben die Finanzierung von KI-gestützten Sicherheits- und Überwachungslösungen erhöht, wobei die Investitionen im vergangenen Jahr um 50 % gestiegen sind. Cloudbasierte Bilderkennungslösungen verzeichneten einen Investitionsanstieg von 45 %, angetrieben durch die Nachfrage nach skalierbaren KI-gestützten Einzelhandelsanalysen. Darüber hinaus ist die Risikokapitalfinanzierung für Startups mit Schwerpunkt auf visueller Suche und digitaler Bildverarbeitung im Jahr 2023 um 30 % gestiegen.

Die Integration von KI in das Supply Chain Management ist ein weiterer wichtiger Investitionsbereich, wobei Unternehmen 55 % ihrer KI-Budgets für die Logistikoptimierung aufwenden. Da 80 % der großen Einzelhändler KI in ihren Strategien zur digitalen Transformation priorisieren, wird erwartet, dass der Markt in den kommenden Jahren ein weiteres Investitionswachstum verzeichnen wird.

Entwicklung neuer Produkte

Im Einzelhandelssektor ist ein Anstieg der Produkteinführungen von KI-gestützten Bilderkennungsprodukten zu verzeichnen, die verschiedene Einzelhandelsanwendungen abdecken. Im Jahr 2023 konzentrierten sich über 60 % der neuen KI-Lösungen, die auf den Markt gebracht wurden, auf die Automatisierung von Kassen und die intelligente Bestandsverfolgung. Führende Technologieunternehmen führten eine fortschrittliche KI-gesteuerte Vision-Analysesoftware ein, die die Effizienz des Ladenlayouts um 40 % verbesserte.

Self-Checkout-Lösungen mit Gesichtserkennung erfreuen sich immer größerer Beliebtheit und verkürzen die Checkout-Zeit in großen Einzelhandelsketten um 50 %. KI-gestützte intelligente Regale, die 2023 von wichtigen Akteuren eingeführt wurden, haben die Effizienz der Bestandsverwaltung um 45 % verbessert. Darüber hinaus haben 35 % der weltweiten Einzelhändler neue KI-gesteuerte Marketingtools eingeführt, die das Kundenverhalten anhand visueller Echtzeitdaten analysieren. Bei der visuellen Suchtechnologie wurden Fortschritte erzielt, wobei neue Produkte die Suchgenauigkeit um 55 % verbesserten und das Online-Einkaufserlebnis erheblich verbesserten.

Neue KI-gestützte Lösungen zur Betrugserkennung haben Einzelhändlern dabei geholfen, Diebstähle um 30 % zu reduzieren und so für ein sichereres Einkaufsumfeld zu sorgen. Im Jahr 2024 führten Unternehmen eine KI-gesteuerte Schadensverhütungssoftware ein, die die Sicherheitseffizienz um 50 % verbesserte. Mit kontinuierlicher Innovation dürften KI-gestützte Bilderkennungslösungen den Einzelhandel weiter revolutionieren.

Aktuelle Entwicklungen der Hersteller 

1. Amazon führte die KI-gestützte Just Walk Out-Technologie in neuen Einzelhandelsgeschäften ein, wodurch die Checkout-Zeit um 60 % verkürzt und der Kundenkomfort erhöht wurde.
2. Microsoft hat im Jahr 2023 eine aktualisierte Version von Azure AI Vision Analytics auf den Markt gebracht, die die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit für die Analyse des Kundenverhaltens in Echtzeit um 45 % erhöht.
3. Google hat seine KI-gesteuerte visuelle Suchtechnologie verbessert und die Bilderkennungsgenauigkeit auf E-Commerce-Plattformen um 50 % verbessert.
4. IBM hat sich mit globalen Einzelhändlern zusammengetan, um KI-basierte intelligente Regale zu implementieren, wodurch die Fehlbestände um 40 % reduziert und die Wiederauffüllungseffizienz gesteigert werden.
5. Die NEC Corporation führte KI-gestützte Zahlungssysteme mit Gesichtserkennung in Einzelhandelsgeschäften ein, wodurch die Transaktionszeit um 30 % verkürzt und die Sicherheit erhöht wurde.
6. Huawei hat KI-gestützte intelligente Überwachungssysteme entwickelt, die die Diebstähle im Geschäft durch fortschrittliche Echtzeitüberwachung um 35 % reduzieren.
7. Trax hat eine neue KI-gesteuerte Regalüberwachungslösung auf den Markt gebracht, die die Prüfungsgenauigkeit im Einzelhandel um 55 % erhöht und die Effizienz der Produktplatzierung verbessert.
8. Qualcomm stellte KI-Chips der nächsten Generation vor, die für die Bilderkennung in Echtzeit konzipiert sind und die Edge-Computing-Leistung in Einzelhandelsanwendungen um 50 % steigern.

BERICHTSBERICHT über Bilderkennung im Einzelhandelsmarkt

Der Marktbericht „Bilderkennung im Einzelhandel“ bietet umfassende Einblicke in die Marktdynamik, Segmentierung, regionale Aussichten, Investitionstrends, Produktinnovationen und Wettbewerbsanalysen. Der Bericht behandelt KI-gestützte Self-Checkout-Systeme, Sicherheitslösungen, visuelle Suchtools und intelligente Lösungen für die Bestandsverwaltung. Es analysiert Markttreiber, einschließlich der zunehmenden Einführung von KI-basierter Automatisierung, die die betriebliche Effizienz um 45 % gesteigert hat.

Der Bericht untersucht auch Marktbeschränkungen wie Datenschutzbedenken und hohe Implementierungskosten, die die KI-Einführung in kleinen Einzelhändlern um 30 % verlangsamt haben. Es zeigt Marktchancen auf, einschließlich der Integration von AR mit KI-gesteuerter Bilderkennung, wodurch die Kundenbindung um 60 % verbessert wird.

Eine regionale Analyse deckt Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum sowie den Nahen Osten und Afrika ab und bietet Einblicke in KI-Einführungsraten, Investitionsmuster und technologische Fortschritte. Der Bericht umfasst eine detaillierte Wettbewerbslandschaft und stellt wichtige Akteure wie AWS, Microsoft, IBM, Google, Qualcomm und Trax und andere vor.

Der Bericht bietet umsetzbare Einblicke in aktuelle Produkteinführungen, wobei sich 60 % der im Jahr 2023 eingeführten neuen KI-gesteuerten Einzelhandelslösungen auf die Automatisierung von Kassen und die Bestandsverwaltung konzentrieren. Darüber hinaus untersucht der Bericht zukünftige Investitionstrends und prognostiziert für die nächsten fünf Jahre einen Anstieg der KI-gesteuerten Innovationen im Einzelhandel um 50 %.