Globale Marktgröße, Prognose und Trendhighlights für 2025–2037
Die Größe des Bilderkennungsmarktes im Einzelhandel wurde im Jahr 2024 auf 4,52 Milliarden US-Dollar geschätzt und dürfte bis Ende 2037 70,17 Milliarden US-Dollar überschreiten und im Prognosezeitraum, d. h. zwischen 2025 und 2037, um über 23,2 % CAGR wachsen. Im Jahr 2025 wird die Branchengröße der Bilderkennung im Einzelhandel auf 5,37 Milliarden US-Dollar geschätzt.
Es wird prognostiziert dass der Markt durch die zunehmende Einführung der Cloud im Einzelhandel beeinflusst wird. Etwa 77 Prozent der Einzelhändler weltweit im Jahr 2022 waren reife oder fortgeschrittene Nutzer der Cloud die ihre Investitionen in die Cloud vorantreiben. Cloud Computing macht die Datenverarbeitungsfähigkeit und die Datenspeicherkapazität effizient was den Betrieb des Einzelhandelsgeschäfts mühelos macht.
Darüber hinaus wächst die Besorgnis über gefälschte Logos und Designs was die Nachfrage nach Bilderkennung weiter ankurbeln wird. Die Bilderkennungstechnologie ermöglicht es E-Commerce-Websites grundsätzlich Waren mit falschen Logos und Designs zu identifizieren die versuchen sich als authentische Marken auszugeben indem sie Inkonsistenzen zwischen Fotos und Informationen erkennen. Wenn eine Fälschung gefunden wird markiert das System sie und entfernt die Produkte der Verkäufer vom Marktplatz.
Globale Bilderkennung im Einzelhandel: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
- Wachsender Fokus auf Kundenzufriedenheit
Der Einzelhandel sowohl online als auch offline hat das Potenzial sich dank der Bildanalyse vollständig zu verändern. Es beinhaltet die Klassifizierung von Bildern basierend auf Merkmalen oder Objekten im Bild. In der Bildanalyse ist Bilderkennungssoftware entscheidend für die Identifizierung von Dingen wie Gesichtern Tieren Objekten und Farben was letztendlich die Zufriedenheit der Kunden erhöht da es einfach wird Produkte zu finden. Darüber hinaus arbeiten Forscher an der Erkennung von Gesichtsemotionen um die Zufriedenheit der Kunden zu erkennen.
- >Zunahme der Etablierung von physischen Einzelhandelsgeschäften
Auch wenn der wachsende Online-Einzelhandel geschätzt wird dass die Präsenz physischer Geschäfte in naher Zukunft aufrechterhalten oder wachsen wird. Während beispielsweise physische Geschäfte weiterhin etwa 86 % des Umsatzes ausmachen macht der E-Commerce nur etwa 12 % aller Einzelhandelsumsätze in den Vereinigten Staaten aus. Um das Wachstum der physischen Geschäfte anzukurbeln setzt jedoch eine große Anzahl von Einzelhändlern auf die Digitalisierung. Daher nimmt die Akzeptanz der Bilderkennung im Einzelhandel zu.
- Anstieg der Akzeptanz von Smartphones
Mit Hilfe von Bilderkennungssoftware die künstliche Intelligenz nutzt setzen Benutzer ihre Smartphones jeden Tag ein um eine Vielzahl von Gegenständen zu scannen und auf eine Reihe von Anwendungen zuzugreifen.
Herausforderungen
- Hohe Installationskosten
- Risiko von Datendiebstahl - Der Benutzer erhält die beabsichtigten Ergebnisse als Ergebnis der Verarbeitung der Bilddaten durch die Bilderkennungstechnologie. Es benötigt auch ergänzende Technologien um seine Funktionalität zu verbessern wie z. B. Gesichtserkennung Deep Learning Verarbeitung natürlicher Sprache maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) um die gespeicherten Daten zu verarbeiten und nützliche Ergebnisse zu erzielen. Mit dem Einsatz dieser Technologien sind Unternehmen in der Lage wertvolle Informationen aus riesigen Datenmengen zu extrahieren und sie zu nutzen um wichtige Entscheidungen zu treffen. Daher ist Datendiebstahl eine der größten Bedrohungen mit denen viele Online-Kunden derzeit konfrontiert sind.
- Qualitätsprobleme des Bildes
Bilderkennung im Einzelhandel: Wichtige Erkenntnisse
Bilderkennung in der Einzelhandelssegmentierung
- Typ (Code-Erkennung digitale Bildverarbeitung Gesichtserkennung Objekterkennung)
Das Segment der digitalen Bildverarbeitung wird voraussichtlich bis Ende 2037 den größten Umsatz erzielen. Dieses Wachstum des Segments wird sich aufgrund der zunehmenden Nutzung digitaler Bilder noch verstärken. Digitale Bildverarbeitungstechniken leiten bei der Verarbeitung von Videos und steigern auch die Qualität des Bildes z. B. durch Erhöhen des Kontrasts Schneiden von Rauschen und Entfernen von Artefakten aus dem Bild.
- Anwendung (Scannen & Bildgebung Bildersuche Sicherheit &; Überwachung Augmented Reality Marketing &; Werbung)
Das Marketing- und Werbesegment wird im Prognosezeitraum eine lukrative Wachstumsrate aufweisen. Die Akzeptanz der Bilderkennung ist in dieser Anwendung aufgrund der Notwendigkeit die Marketingaktivitäten zu verbessern und die Kundeninteraktionen zu erhöhen hoch.
Außerdem wächst das Publikum in den sozialen Medien was weitere Zuschauer anziehen könnte. Im Jahr 2021 nutzten über 5 Milliarden Menschen soziale Medien und der typische Nutzer besuchte jeden Monat etwa 5 verschiedene Social-Media-Plattformen auf der ganzen Welt. Um das Nutzererlebnis zu verbessern und Werbetreibenden die Möglichkeit zu geben kontextrelevante Anzeigen zu platzieren nutzen die großen Social-Media-Plattformen daher AI im Einzelhandel.
Unsere eingehende Marktanalyse umfasst die folgenden Segmente:
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Möchten Sie diesen Forschungsbericht an Ihre Anforderungen anpassen? Unser Forschungsteam wird die von Ihnen benötigten Informationen bereitstellen, um Ihnen zu helfen, effektive Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Diesen Bericht anpassenBilderkennung im Einzelhandel - Regionale Synopse
Marktprognose für Nordamerika
Es wird erwartet dass der Marktanteil der Bilderkennung im Einzelhandel in Nordamerika bis 2037 schnell wachsen wird unterstützt durch die zunehmende Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich des digitalen Einkaufens und des E-Commerce.
Darüber hinaus waren die Anbieter gezwungen sich auf die Entwicklung unverwechselbarer Produkte zu konzentrieren um aufgrund des wachsenden Wettbewerbs unter den Anbietern von Bilderkennungslösungen wettbewerbsfähig zu bleiben.
APAC-Marktstatistik
Es wird geschätzt dass der asiatisch-pazifische Markt bis 2037 einen erheblichen Umsatzanteil ausmachen wird. Rasante technische Fortschritte die steigende Nutzung von Smartphones und Tablets sowie die Popularität von Online-Streaming in Entwicklungsländern wie China und Indien sind alles Faktoren die zur Expansion der Branche beitragen.
Unternehmen die die Bilderkennung im Einzelhandel dominieren
- Amazon.com Inc.
- Unternehmen Übersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Wichtige Leistungsindikatoren
- Risikoanalyse
- Jüngste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
- Attrasoft Inc.
- Blippar
- >Google LLC
- Hitachi Ltd.
- Honeywell International Inc.
- Huawei Technologies Co. Ltd.
- IBM Corp.
- Intelligenter Einzelhandel
- LTU Technologies
In the News
- Um Aktionen in Videos zu erkennen wenn das Gesicht einer Person verdeckt ist oder es eine subtile Schwankung in der Bewegung gibt die schwer zu erkennen ist hat Hitachi Ltd. eine KI-Technologie zur Erkennung menschlicher Handlungen entwickelt. Mit dieser Technik ist es möglich winzige Variationen von Aktivitäten in Echtzeit zu erfassen ohne dass zusätzliche Sensoren verwendet werden indem die KI das Video- und Sensorsignal von zahlreichen am Körper getragenen Sensoren im Voraus lernt.
- Honeywell International Inc. gab bekannt. InbraTerrestre ein brasilianisches Unternehmen hat seine Spectra Shield-Technologie verwendet um leichtere Helme für das Militär und die Polizei zu entwickeln. Eines der Unternehmen der Inbra-Gruppe InbraTerrestre wäre der erste strategische Verteidigungsdienstleister des Landes der die T&A-Zertifizierung für ballistische Helme der Stufe III-A erhält.
Autorenangaben: Abhishek Verma
- Report ID: 4964
- Published Date: Oct 14, 2024
- Report Format: PDF, PPT
