소매 시장 전망에서의 AI:
소매업 AI 시장 규모는 2025년 144억 달러로 평가되며, 2035년 말까지 1,237억 달러에 도달할 것으로 예상되며, 예측 기간인 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 24%로 성장할 것으로 예상됩니다. 2026년 소매업 AI 산업 규모는 178억 달러로 평가됩니다.
소매업체들이 공급망 최적화, 상품 기획, 그리고 개인화된 고객 경험을 자동화하기 위해 인공지능을 점점 더 많이 활용함에 따라 시장은 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 변화의 원동력 중 하나는 AI가 온라인과 오프라인 채널을 연결하고 원활한 쇼핑 경험을 제공하는 통합 커머스의 필요성입니다. IBM은 2024년 1월 NRF에서 주요 발표를 통해 새로운 생성적 AI 솔루션을 선보였습니다. 이 솔루션은 향상된 공급망 투명성과 맞춤형 서비스를 통해 쇼핑 경험을 통합하고 매장 단위의 제품 구색 최적화를 극대화하기 위한 것입니다. 이는 AI를 활용하여 고객의 기대와 소매 운영 간의 격차를 해소하려는 업계 전반의 추세의 일환입니다.
정부 조치 또한 AI 도입에 대한 인센티브와 규제 체계를 제공함으로써 시장에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, 미국 정부는 2023년 5월 국가 인공지능 연구개발 전략 계획을 통해 장기 연구 투자 및 공공 데이터셋 구축 등 신뢰할 수 있는 AI 개발을 위한 9가지 전략을 제시했습니다. 이러한 규제는 소매업계를 위한 AI 기술 개발을 가속화하는 동시에 데이터 거버넌스 및 보안에 대한 필수 지침을 마련하고 있습니다.
소매 시장의 AI - 성장 동인과 과제
성장 동력
- 공급망 및 재고 최적화 개선: 소매업체들은 수요 계획부터 재고 관리에 이르기까지 더욱 강력하고 효과적인 공급망을 구축하기 위해 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다. AI의 핵심 요소는 방대한 정보를 분석하고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 비용을 절감하고 재고 부족을 방지하는 것입니다. 예를 들어, 액센추어는 2024년 8월, 소매 기술 서비스 회사 로직(Logic)을 인수하여 상품 기획 및 공급망 대응력 강화를 위한 AI 기반 혁신을 추진하는 역량을 강화한다고 발표했습니다. 이처럼 AI 기반 운영 효율성에 중점을 두는 것은 소매업체들이 어렵고 경쟁이 치열한 환경에서 운영할 수 있도록 지원하고 있습니다.
- 고객 개인화: AI는 상품 추천부터 대화형 서비스에 이르기까지 고도로 개인화된 쇼핑 경험을 제공함으로써 소매업체가 고객과 소통하는 방식을 혁신하고 있습니다. 개인화된 콘텐츠와 지원을 대규모로 제공하는 AI의 역량은 중요한 성장 동력입니다. Salesforce는 2024년 2월, 자사 Commerce Cloud에 직접 통합되어 개인화된 상품 추천과 지원을 제공하는 생성형 AI 기반 대화형 비서인 Einstein Copilot for Shoppers를 출시했습니다. 이는 더욱 풍부하고 의미 있는 고객 관계를 구축하기 위해 AI를 활용하는 소매업계의 움직임을 보여줍니다.
- 인기 AI 플랫폼 구축: 민첩한 AI 플랫폼과 마이크로서비스 덕분에 소매업체는 자사의 요구에 맞는 맞춤형 애플리케이션을 구축할 수 있게 되었습니다. 이는 혁신을 촉진하고 기업들이 수요 예측, 시각 검색, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 고유한 과제를 해결하기 위한 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있도록 지원합니다. NVIDIA는 2025년 1월, 소매업체가 재고 관리, 공급망 최적화, 가상 비서를 위한 맞춤형 생성형 AI 앱을 개발할 수 있도록 지원하는 새로운 마이크로서비스를 통해 소매 AI 플랫폼을 확장했습니다. 확장 가능하고 맞춤형 AI 솔루션으로의 이러한 전환은 시장의 주요 성장 동력입니다.
전체 소매 판매에서 차지하는 온라인 소매 판매 비중(2023년)
팬데믹 기간 동안 온라인 소매 매출이 급증하여 중국, 영국, 한국에서는 전체 소매 매출의 25~30%에 달했습니다. 반면 미국은 15%에 머물렀고, 다른 대부분의 시장은 5~10% 수준에 머물렀습니다. 이처럼 온라인 활동이 집중됨에 따라 수요 예측부터 실시간 개인화에 이르기까지 소매업에서 AI 도입이 가속화되고 있습니다.

출처: UNCTAD
소매 및 관련 부문의 AI 도입 및 생산성(2023)
측면 | 주요 수치/통찰력 | 소매업에 미치는 영향 |
AI 도입 대 생산성 | 벨기에, 독일, 이탈리아, 한국 등 생산성이 높은 상위 10% 기업의 AI 활용도는 하위 10% 기업보다 약 2배 높은 것으로 나타났다. | 생산성이 높은 소매업체는 예측, 개인화 및 공급망 최적화를 위해 AI를 통해 가장 큰 혜택을 얻습니다. |
보완 자산 | 생산성 향상은 ICT 시스템, 디지털 인프라, 관리 기술 및 문제 해결 능력에 달려 있습니다. | 소매업체는 가치를 최대한 포착하기 위해 AI를 강력한 디지털 플랫폼과 직원 교육과 결합해야 합니다. |
인적 자본 요구 사항 | 미국 최고 AI 고용주의 온라인 구인 공고 중 30% 이상은 기술 전문성을 넘어 관리 또는 리더십 기술을 언급합니다. | AI를 도입하는 소매업체는 팀을 AI 기반 운영에 맞추기 위해 리더십, 혁신 및 분석 기술에 투자해야 합니다. |
부문 집중도 | OECD 국가의 ICT 기업 중 28%가 2023년에 AI를 사용했으며, 이는 모든 기업의 평균 8%에 비해 높은 수치입니다. | AI가 여전히 ICT에 집중되어 있는 반면, 옴니채널 상거래와 개인화가 중요해짐에 따라 소매 도입이 확대되고 있습니다. |
회사 규모 역학 | 대기업은 중소기업(직원 수 250명 미만)보다 AI를 사용할 가능성이 약 2배 더 높습니다. | 대형 소매업체는 종종 AI 투자를 선도하지만 중소기업은 클라우드 AI 도구를 활용하여 격차를 메울 수 있습니다. |
회사 연령 변화 | 프랑스와 덴마크에서는 젊은 기업이 노년 기업보다 AI 활용도가 더 높은 것으로 나타났습니다. | 신규 소매업체 및 스타트업은 AI를 더 빠르게 도입하여 고객 경험 및 재고 시스템 혁신을 실현할 수 있습니다. |
출처: OECD
도전 과제
- 규제 감시 및 규정 준수: 소매업에서 AI 적용이 증가함에 따라 데이터 프라이버시 및 소비자 보호와 관련된 규제의 관심이 더욱 높아졌으며, 이로 인해 기업은 다면적인 규정 준수 환경을 구축해야 합니다. 주요 과제 중 하나는 가격 분석 및 고객 지원에 적용되는 도구를 포함한 AI 기반 도구가 개방적이고 공평하게 활용되도록 하는 것입니다. 2024년 9월, 미국 연방거래위원회(FTC)는 사기성 AI 주장을 겨냥한 법 집행 조치인 'Operation AI Comply'를 발표했습니다. 이는 소매업체가 법적 및 평판적 손실을 방지하기 위해 AI 솔루션을 광고하고 구현하는 방식에 신중해야 함을 시사합니다.
- 레거시 시스템과의 통합: 정교한 AI 솔루션을 레거시 시스템과 통합하는 것은 대부분의 소매업체에게 상당한 운영상의 장벽으로 작용하며, 일반적으로 상당한 투자와 기술 노하우가 필요합니다. 개별 시스템을 통합하는 복잡성은 새로운 AI 기술의 구현을 저해하고 기능을 제한할 수 있습니다. 이와 유사한 과제 중 하나는 신규 플랫폼과 기존 플랫폼 간의 데이터 보호 및 상호운용성입니다. 2024년 7월, 영국과 인도는 영국-인도 기술 보안 이니셔티브(UK-India Technology Security Initiative)를 출범시켰습니다. 이 이니셔티브의 목표는 기술 보안 프로토콜을 표준화하여 소매업에 AI 서비스를 제공하는 SaaS 제공업체에 영향을 미치는 것입니다. 이는 소매 시장에서 AI의 이점을 극대화하기 위해 통합 및 보안 문제를 해결해야 할 필요성을 강조합니다.
소매 시장 규모 및 예측에서의 AI:
| 보고서 속성 | 세부정보 |
|---|---|
|
기준 연도 |
2025 |
|
예측 연도 |
2026-2035 |
|
연평균 성장률 |
24% |
|
기준 연도 시장 규모(2025년) |
144억 달러 |
|
예측 연도 시장 규모(2035년) |
1,237억 달러 |
|
지역 범위 |
|
소매 시장 세분화에서의 AI:
구성 요소 세그먼트 분석
솔루션 부문은 예측 기간 동안 60%의 압도적인 시장 점유율을 기록할 것으로 예상되며, 이는 소매업계의 주요 애로사항 완화에 중점을 둔 엔드투엔드(end-to-end) 종합 AI 솔루션에 대한 강력한 수요에 힘입은 것입니다. 주요 성장 동력 중 하나는 AI 기반 머천다이징, 물류, 고객 경험 기능을 단일 플랫폼에 통합하는 통합 솔루션의 필요성입니다. 소매업계에서 활용 가능한 전문 AI 어시스턴트의 수가 증가하고 있다는 점도 주목할 만한 발전입니다. 2024년 4월, Amazon Web Services(AWS)는 판매 데이터 분석을 처리하고 공급망 성과에 대한 인사이트를 제공하는 생성형 AI 어시스턴트인 Amazon Q를 비롯한 새로운 소매 AI 서비스를 정식 출시했습니다. 모든 기능을 하나로 제공하는 솔루션으로의 이러한 변화는 소매업체들이 기술 스택을 간소화하고 높은 투자수익률(ROI)을 달성하고자 함에 따라 이 부문의 성장을 견인하고 있습니다.
기술 부문 분석
머신러닝 분야는 2035년까지 시장 점유율 40%를 차지할 것으로 예상됩니다. 예측 분석부터 개인화까지 소매업에서 가장 중요한 AI 활용 분야 대부분을 뒷받침하는 기반 기술이기 때문입니다. 대량의 데이터 세트를 처리하고 패턴을 파악하는 머신러닝 알고리즘의 역량은 수요 예측부터 고객 세분화에 이르기까지 모든 것을 최적화하는 데 핵심적입니다. 주요 발전 중 하나는 머신러닝을 활용하여 매장 운영 효율성을 높이는 것입니다. 2024년 4월, Zebra Technologies는 모바일 컴퓨터와 스캐너용 새로운 AI 기반 소프트웨어를 출시했습니다. 이 소프트웨어는 머신러닝을 활용하여 매장 직원에게 재고 정리와 같은 활동에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 소매업체들이 데이터 기반 의사 결정에 더 많이 투자함에 따라, 머신러닝 부문은 앞으로도 소매업 AI 시장의 핵심으로 자리매김할 것입니다.
판매 채널 세그먼트 분석
옴니채널 부문은 예측 기간 동안 45%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 소매업체들이 디지털 및 오프라인 채널 모두에서 원활하고 통합된 경험 제공을 점점 더 강조하고 있기 때문입니다. AI는 이러한 추세의 핵심 동력으로, 전자상거래 사이트, 모바일 애플리케이션, 오프라인 매장의 데이터와 운영을 통합할 수 있도록 지원합니다. 주요 동력 중 하나는 통합 물류 및 주문 처리 네트워크를 강화하기 위한 AI 적용입니다. 2023년 8월, Shopify는 Amazon과 파트너십을 확대하여 판매자가 Shopify 매장에서 바로 Buy with Prime 서비스를 이용할 수 있도록 했습니다. Amazon의 AI 기반 물류 네트워크를 기반으로 하는 이러한 옴니채널 통합은 소매업에 있어 단일 솔루션의 중요성이 커지고 있으며, 이를 가능하게 하는 AI의 핵심적인 역할을 보여줍니다.
글로벌 소매 AI 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
분절 | 하위 세그먼트 |
요소 |
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기술 |
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판매 채널 |
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애플리케이션 |
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Vishnu Nair
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소매 시장의 AI - 지역 분석
북미 시장 통찰력
북미 지역은 예측 기간 동안 35%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 고도로 발전된 소매 산업, 탄탄한 기술 생태계, 그리고 AI 개발 및 연구에 대한 상당한 투자 덕분입니다. 이 지역은 대형 AI 공급업체와 얼리어답터 문화의 지지를 받아 소매 AI 시장의 선두를 달리고 있습니다. AI 혁신을 지원하는 정부 정책 또한 결정적인 요인입니다.
미국 은 북미에서 가장 큰 시장으로, 거대하고 경쟁이 치열한 소매 부문을 자랑하며 끊임없이 혁신과 효율성 향상을 위한 새로운 방안을 모색하고 있습니다. 이러한 시장 확대의 주요 동인은 방대하고 복잡한 공급망을 극대화해야 한다는 요구이며, 이는 AI 기반 솔루션에 최적의 조건입니다. 관련 정부 정책 중 하나는 AI 인프라에 대한 대규모 투자입니다. 2025년 1월, 미국은 AI 인프라 분야에서 미국의 리더십을 강화하기 위한 행정명령을 발표하여 연방 기관들이 소매 부문의 컴퓨팅 수요를 충족하기 위해 대규모 데이터 센터에 적합한 부지 및 전력망 개선을 강화하도록 촉구했습니다. 이처럼 강력한 AI 생태계 구축에 대한 집중적인 노력 또한 시장 성장을 견인하고 있습니다.
캐나다 소매업 AI 시장은 탄탄한 연구 커뮤니티와 정부의 AI 투자 덕분에 꾸준히 성장하고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 교육받은 노동력을 구축하고 국가 정책을 통해 혁신을 창출하는 데 중점을 두고 있다는 것입니다. 주요 정부 프로그램 중 하나는 연구 기관인 CIFAR가 주관하는 범캐나다 인공지능 전략으로, 2024년까지 AI 연구 의장과 국립 AI 연구소를 지속적으로 지원해 왔습니다. 핵심 AI 연구에 대한 장기적인 투자를 통해 캐나다 소매업 부문에서 상용화 및 활용될 차세대 머신러닝 및 자연어 처리(NLP) 기법을 개발하고, 이를 통해 강력한 인재 풀과 건강한 혁신 생태계를 구축하고 있습니다.
APAC 시장 통찰력
아시아 태평양 지역 의 소매 AI 시장은 도시화, 디지털 소비자 기반 확대, 그리고 전자상거래 붐에 힘입어 2026년부터 2035년까지 연평균 22% 성장할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 다양하고 역동적인 시장은 다양한 소비자 가치와 트렌드에 맞춰 AI 기반 솔루션을 적용할 수 있는 무궁무진한 기회를 제공합니다. 이러한 성장은 AI 기술에 대한 투자 증가와 기업 전반의 디지털 전환을 촉진하는 정부 지원 제도에 힘입은 바도 큽니다. 아시아 태평양 지역은 소매 부문에서 AI 도입의 글로벌 리더로 부상하여 혁신과 고객 경험의 새로운 기준을 제시할 수 있는 유리한 입지를 갖추고 있습니다.
중국 시장은 고도로 발달된 디지털 생태계와 모바일 중심 소매업에 대한 높은 비중을 특징으로 합니다. 주요 성장 동력은 소비자와 기업의 신기술 도입 확대로, AI 혁신을 위한 풍부한 토양을 제공합니다. 하지만 특히 데이터 프라이버시에 대한 엄격한 규제 생태계는 현지화가 필요합니다. 2024년 중국은 개인정보보호법(PIPL)을 지속적으로 엄격하게 적용했으며, 이는 해외 기업의 중국 소비자 마케팅 방식에 영향을 미치고 데이터 관리에 대한 규정 준수 프로세스를 요구합니다. 이러한 규제 환경은 전문적이고 규정을 준수하는 솔루션에 대한 수요가 증가하는 중국 소매업 AI 시장의 성장에 영향을 미치고 있습니다.
인도 시장은 디지털 기술을 빠르게 채택하는 젊은 인구의 비중이 높으며, 이를 주도하며 꾸준히 성장하고 있습니다. 이러한 성장의 원동력 중 하나는 정부가 국가의 디지털 전환을 촉진하기 위해 숙련된 인력 양성에 중점을 두고 있다는 것입니다. 주요 정부 사업 중 하나는 기술개발창업부(Ministry of Skill Development & Entrepreneurship)가 2023년 7월에 시작한 무료 온라인 AI 교육 사업인 '인도 AI 2.0(AI for India 2.0)'입니다. 이 사업은 CRM부터 공급망 관리에 이르기까지 모든 분야에서 AI에 대한 의존도가 높아지고 있는 소매업을 포함한 주요 산업에서 AI 도입을 촉진할 수 있는 숙련된 인재 풀을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이러한 역량 개발에 대한 강조는 인도 소매업 AI 시장 성장의 핵심 동력입니다.
유럽 시장 통찰력
유럽은 데이터 프라이버시에 대한 높은 우려, 선진화된 소매 산업, 그리고 디지털화를 지원하는 정부 정책에 힘입어 2035년까지 소매업 AI 시장에서 안정적인 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 일반 개인정보보호법(GDPR)은 안전하고 투명하며 규정을 준수하는 AI 솔루션에 대한 수요가 높은 특별한 시장 역학을 형성했습니다. 책임감 있는 AI 개발에 대한 이러한 집중과 경쟁이 치열한 소매 환경은 유럽을 고객 신뢰와 윤리에 중점을 둔 혁신적인 AI 애플리케이션의 주요 시장으로 자리매김하게 할 것입니다. 이러한 추세는 안전하고 규정을 준수하는 AI 소매 솔루션 분야의 선두 주자로서 유럽의 입지를 더욱 공고히 할 것입니다.
독일 시장은 탄탄한 B2B 소매 산업과 효율성, 품질, 데이터 보호에 중점을 두고 있습니다. 복잡한 공급망과 산업 프로세스를 간소화할 수 있는 AI 솔루션에 대한 요구가 주요 성장 동력입니다. 관련 정부 정책으로는 안전하고 통합된 데이터 인프라 구축이 있습니다. 2025년 독일 디지털 전략은 유럽 가이아-X(Gaia-X) 이니셔티브의 일환으로 데이터 공간 구축을 장려했습니다. 가이아-X는 소매업체가 자체 독점 정보를 침해하지 않고 AI 모델을 학습할 수 있도록 데이터를 교환할 수 있는 개방형 데이터 인프라를 구축하는 것을 목표로 합니다. 데이터 주권과 보안에 대한 이러한 강조는 독일 소매 부문의 AI 도입을 좌우하고 있습니다.
영국 경제는 역동적이고 주도적이며, 전자상거래와 활발한 기술 스타트업 문화에 상당한 중점을 두고 있습니다. 이러한 성장의 원동력 중 하나는 정부가 소매업을 포함한 대부분의 부문에서 AI 도입을 적극적으로 장려하는 것입니다. 핵심 정부 정책 중 하나는 2025년 1월에 시작된 50개 항목의 AI 기회 실행 계획(AI Opportunities Action Plan)으로, 기업의 AI 도입을 장려하는 것을 목표로 합니다. 이 계획에는 AI를 활용하여 정확한 매출 예측을 통해 제빵소의 음식물 쓰레기를 최소화하는 시범 사업 자금 지원과 우수 사례를 공유하는 "AI 지식 허브" 설립 등이 포함되었습니다. 이러한 미래 지향적인 정부 지원은 영국 소매업 부문의 AI 혁신을 위한 토대를 마련하고 있습니다.
소매 시장의 주요 AI 참여자:
- 마이크로소프트 주식회사
- 회사 개요
- 사업 전략
- 주요 제품 제공
- 재무 실적
- 핵심 성과 지표
- 위험 분석
- 최근 개발
- 지역적 존재감
- SWOT 분석
- 오라클 코퍼레이션
- IBM 주식회사
- Google LLC(알파벳 주식회사)
- 아마존 웹 서비스 주식회사
- 세일즈포스 주식회사
- 엔비디아 코퍼레이션
- SAP SE
- 인텔 코퍼레이션
- 쇼피파이 주식회사
- 타타 컨설턴시 서비스 리미티드
- 삼성SDS(주)
- NTT 데이터 주식회사
- 후지쯔 주식회사
- 히타치 주식회사
소매업 AI 시장은 대형 기술 기업, 특정 분야 AI 공급업체, 그리고 점점 더 많은 스타트업 기업들이 참여하면서 경쟁이 매우 치열합니다. 주요 공급업체로는 Microsoft Corporation, Oracle Corporation, IBM Corporation, Google LLC, Amazon Web Services, Inc., Salesforce, NVIDIA Corporation, SAP SE 등이 있으며, 이들은 모두 소매업 부문을 위한 엔드 투 엔드(end-to-end) AI 솔루션을 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다. 경쟁 환경은 빠르게 변화하는 소매업체의 요구에 대응하기 위해 기업들이 새로운 AI 기반 도구와 기능을 지속적으로 출시하는 등 빠른 혁신 속도로 특징지어집니다. 기업들이 역량과 시장 범위를 확대하기 위해 전략적 협력과 인수 또한 활발하게 이루어지고 있습니다.
이는 가장 완벽하고 접근성이 뛰어난 AI 지원 제품군을 제공하기 위한 경쟁을 가속화하고 있습니다. 새롭게 부상하는 트렌드 중 하나는 공급망 관리 및 고객 경험을 위한 ERP 시스템에 생성적 AI를 통합하는 것입니다. 2024년 6월, SAP는 S/4HANA 클라우드 플랫폼에 통합된 새로운 생성적 AI 기능을 출시했습니다. 여기에는 스마트 수요 예측 및 개인 맞춤형 제품 추천을 위한 AI 기능도 포함됩니다. 이는 AI를 비즈니스 소프트웨어의 핵심 요소로 통합하여 소매업체가 비즈니스를 관리하는 데 더욱 스마트하고 자동화된 솔루션을 제공하려는 추세를 잘 보여주는 사례입니다.
소매업 분야의 AI 시장을 선도하는 몇몇 기업은 다음과 같습니다.
최근 동향
- 2025년 9월, Tata Consultancy Services(TCS)는 NVIDIA와 파트너십을 체결하고 자사의 가속 컴퓨팅 기능을 TCS의 AI 기반 소매 솔루션에 통합한다고 발표했습니다. 이 협력은 컴퓨터 비전 및 디지털 트윈과 같은 기능을 통해 글로벌 소매업체들이 비용을 절감하고 효율성을 높이며 혁신을 추진할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
- 2025년 6월, 아마존은 차세대 수요 예측 모델인 "웰스프링 매핑(Wellspring Mapping)"과 자연어 기반 로봇 기술을 도입했습니다. 이러한 AI 기반 개선은 12억 달러 규모의 인력 역량 강화 투자의 일환이며, 공급망 효율성을 개선하고 주문 처리 비용을 절감하도록 설계되었습니다.
- 2025년 4월, ReTechCon 행사에서 SymphonyAI는 새로운 자율 AI 에이전트를 탑재한 CINDE 커넥티드 리테일 플랫폼을 선보였습니다. 이 에이전트는 프로모션 최적화, 재고 관리, 공급망 실시간 조율 등의 작업을 처리하도록 설계되어, 소매업체가 데이터 기반 인사이트를 기반으로 더 빠르게 행동하고 반복적인 작업을 자동화할 수 있도록 지원합니다.
- Report ID: 3516
- Published Date: Sep 24, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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Palau (+680)
Palestine (+970)
Panama (+507)
Papua New Guinea (+675)
Paraguay (+595)
Peru (+51)
Philippines (+63)
Poland (+48)
Portugal (+351)
Puerto Rico (+1787)
Qatar (+974)
Romania (+40)
Russia (+7)
Rwanda (+250)
Saint Barthélemy (+590)
Saint Helena, Ascension and Tristan da Cunha (+290)
Saint Kitts and Nevis (+1869)
Saint Lucia (+1758)
Saint Martin (French part) (+590)
Saint Pierre and Miquelon (+508)
Saint Vincent and the Grenadines (+1784)
Samoa (+685)
San Marino (+378)
Sao Tome and Principe (+239)
Saudi Arabia (+966)
Senegal (+221)
Serbia (+381)
Seychelles (+248)
Sierra Leone (+232)
Singapore (+65)
Sint Maarten (Dutch part) (+1721)
Slovakia (+421)
Slovenia (+386)
Solomon Islands (+677)
Somalia (+252)
South Africa (+27)
South Georgia and the South Sandwich Islands (+0)
South Korea (+82)
South Sudan (+211)
Spain (+34)
Sri Lanka (+94)
Sudan (+249)
Suriname (+597)
Svalbard and Jan Mayen (+47)
Eswatini (+268)
Sweden (+46)
Switzerland (+41)
Syria (+963)
Taiwan (+886)
Tajikistan (+992)
Tanzania (+255)
Thailand (+66)
Togo (+228)
Tokelau (+690)
Tonga (+676)
Trinidad and Tobago (+1868)
Tunisia (+216)
Turkey (+90)
Turkmenistan (+993)
Turks and Caicos Islands (+1649)
Tuvalu (+688)
Uganda (+256)
Ukraine (+380)
United Arab Emirates (+971)
United Kingdom (+44)
Uruguay (+598)
Uzbekistan (+998)
Vanuatu (+678)
Vatican City (+39)
Venezuela (Bolivarian Republic of) (+58)
Vietnam (+84)
Wallis and Futuna (+681)
Western Sahara (+212)
Yemen (+967)
Zambia (+260)
Zimbabwe (+263)