Apprentissage automatique dans la taille, la part, la croissance et l’analyse de l’industrie du marché de détail, par type (basé sur le cloud et sur site), par application (en ligne et hors ligne) et prévisions régionales jusqu’en 2032

Dernière mise à jour: 08 January 2025

APPRENTISSAGE MACHINE DANS LE MARCHÉ DE DÉTAIL

La taille du marché mondial de l'apprentissage automatique dans le commerce de détail était de 2,78 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 4,44 milliards de dollars d'ici 2032, avec un TCAC de 5,9 % au cours de la période de prévision.

Le machine learning transforme le secteur de la vente au détail en permettant aux entreprises d'analyser de grandes quantités de données afin de découvrir des informations exploitables. Il aide à personnaliser les expériences client, à prévoir la demande, à gérer les stocks, à établir une tarification dynamique et à détecter les fraudes. Les détaillants utilisent l'apprentissage automatique pour connaître le comportement des consommateurs et optimiser les chaînes d'approvisionnement afin d'améliorer encore l'efficacité opérationnelle. Cette technologie joue également un rôle important dans l’analyse prédictive, les systèmes de recommandation et l’automatisation des processus métier clés. Face aux attentes croissantes des consommateurs et à la concurrence de leurs entreprises concurrentes, les détaillants souhaitent que l'apprentissage automatique soit intégré à leur répertoire pour anticiper la concurrence, améliorer la prise de décision, réduire les coûts et créer des opportunités de croissance des ventes.

CRISE MONDIALE IMPACTANT L'APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE DÉTAILIMPACT DU COVID-19

L'apprentissage automatique dans le secteur de la vente au détail a eu un effet négatif en raison de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement pendant la pandémie de COVID-19

La pandémie mondiale de COVID-19 est sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande plus élevée que prévu dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par l'augmentation du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

La pandémie de coronavirus a considérablement affecté le marché de détail du machine learning, plus que prévu, avec un impact important sur le comportement des clients, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et les opérations commerciales. Les détaillants mettent en œuvre une transformation numérique rapide, adoptent des plateformes virtuelles et exploitent l’apprentissage automatique pour des expériences d’achat et une gestion des stocks personnalisées. Le manque de prévisibilité de la demande des consommateurs a tendance à révéler les limites des prévisions traditionnelles, ce qui pousse les investissements vers des solutions avancées d'apprentissage automatique pour un meilleur score de précision. En dehors de cela, l’apprentissage automatique a contribué à minimiser les perturbations de la chaîne d’approvisionnement et à optimiser la logistique. L’essor du commerce électronique a également mis en évidence la nécessité de systèmes de recommandation solides et d’un marketing basé sur les données. Dans l'ensemble, la pandémie a attiré l'attention sur l'importance de l'apprentissage automatique pour la capacité d'être durable et de s'adapter dans le paysage du commerce de détail.

DERNIÈRE TENDANCE

" Utilisation de l'IA générative pour des expériences client personnalisées afin de stimuler la croissance du marché "

La fourniture d'une expérience client personnalisée à l'aide de l'IA générative fait désormais partie des principales tendances du marché de détail du machine learning. Grâce à ses modèles d'apprentissage automatique avancés tels que GPT et GAN, Generative AI sert à fournir des recommandations de produits hyper-personnalisées, une génération de contenu dynamique et des assistants d'achat virtuels interactifs. Les détaillants capitalisent sur cette technologie pour se connecter avec les clients, en proposant des expériences sur mesure telles que des descriptions de produits générées par l'IA, des essais virtuels en temps réel et des campagnes marketing personnalisées. Cette tendance révolutionne la façon dont les détaillants analysent et interagissent avec les consommateurs, leur permettant de proposer des parcours d'achat beaucoup plus immersifs et individualisés.

APPRENTISSAGE MACHINE DANS LA SEGMENTATION DU MARCHÉ DE DÉTAIL

PAR TYPE

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en cloud et sur site

Basé sur
• Cloud : cette section connaît une croissance rapide, principalement en raison de l'évolutivité flexible, de la rentabilité et des options de déploiement faciles. Les solutions basées sur le cloud peuvent offrir aux détaillants l'accès aux boîtes à outils d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle les plus avancées sans nécessiter d'investissements initiaux massifs dans l'infrastructure. De plus, il permet une intégration transparente des données et est accessible à distance, ce qui en fait un paradis pour les détaillants souhaitant améliorer leur flexibilité et leur stratégie omnicanal.
• On Premises : les solutions sur site s'adressent aux entreprises soucieuses de la sécurité des données et disposant d'une infrastructure existante pour prendre en charge de tels déploiements. Bien que ces solutions permettent un meilleur contrôle sur les données et les systèmes, elles nécessitent généralement des investissements initiaux et des coûts de maintenance plus élevés et sont donc moins appréciées par les petits et moyens détaillants.

PAR APPLICATION

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en ligne et hors ligne

• Online : Le commerce électronique et les plateformes numériques ont favorisé la croissance de ce segment. De nombreux détaillants en ligne l'utilisent pour la tarification dynamique, l'analyse du comportement des clients, les recommandations et la détection des fraudes. Les chatbots avancés pilotés par l'IA, les assistants virtuels et le suivi des stocks en temps réel améliorent l'expérience client dans les achats en ligne, qui constituent un segment très émergent.
• Offline : la catégorie s'intéresse davantage à l'optimisation du magasin avec l'apprentissage automatique pour aider à obtenir de meilleures interactions avec le magasin et le client. Cela apporte des applications qui incluent l'analyse prédictive dans la gestion des stocks, l'utilisation de la prévision de la demande et le marketing basé sur la localisation. La reconnaissance faciale ainsi que le paiement alimenté par l'IA sont également disponibles pour vivre des expériences personnelles fluides en magasin.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis qui indiquent les conditions du marché.                

FACTEURS MOTEURS

" La demande croissante de matériaux de construction durables pour stimuler le marché "

Le nouveau pôle des stratégies de vente au détail modernes est la personnalisation, car le client exige une expérience sur mesure. Cela est possible grâce à l'apprentissage automatique, qui analyse de vastes ensembles de données comprenant des historiques d'achats, des comportements de navigation et même des facteurs externes tels que les tendances saisonnières. Les moteurs de recommandation alimentés par l'apprentissage automatique suggèrent des produits adaptés aux préférences individuelles, tandis que l'analyse prédictive anticipe les besoins des clients et propose des solutions proactives. Par exemple, les campagnes par e-mail basées sur l'IA peuvent cibler les clients en fonction des produits les plus susceptibles d'être achetés, améliorant ainsi les taux de conversion. L'expérience plus personnalisée rend non seulement les ventes plus fortes, mais aussi la fidélité et la rétention à la marque encore plus fortes.

" Croissance du commerce électronique et de la vente au détail omnicanal pour élargir le marché "

Le commerce électronique et la vente au détail omnicanal transforment l'environnement de la vente au détail. L'apprentissage automatique est essentiel pour coordonner la gestion des stocks, la tarification et les interactions avec les clients sur plusieurs canaux. Par exemple, un détaillant en ligne peut appliquer l’apprentissage automatique pour prédire quels produits seront à la mode dans une région particulière et ainsi coordonner sa chaîne d’approvisionnement. Pour les magasins physiques, ils peuvent connecter des profils de clients en ligne afin que le profil d'un client puisse être utilisé pour des expériences personnalisées au sein d'un magasin. Les canaux en ligne et hors ligne doivent s'intégrer parfaitement afin de garantir un parcours client cohérent : un impératif concurrentiel sur le marché d'aujourd'hui.

FACTEUR DE RETENUE

"Investissement initial élevé et complexité d'intégration susceptible d'entraver la croissance du marché"

Bien que le machine learning présente de nombreux avantages, son utilisation est très coûteuse, en particulier pour les petites et moyennes entreprises. Un détaillant doit investir dans une infrastructure informatique puissante, recruter des data scientists et acquérir des logiciels spécialisés pour utiliser toutes les capacités de l'apprentissage automatique. De plus, l’intégration de solutions d’apprentissage automatique dans des systèmes existants est très difficile et nécessite des modifications et un support technique importants. Par exemple, l’alignement des algorithmes d’apprentissage automatique sur un système de gestion des stocks obsolète nécessite une restructuration des données et une mise à niveau du système, ce qui peut prendre du temps et coûter cher. De tels obstacles empêchent souvent les petits acteurs d'adopter la technologie.

OPPORTUNITÉ

" progresse dans l'IA et les solutions basées sur le cloud pour créer des opportunités pour le produit sur le marché "

Il permet le cloud computing et l'IA, ouvrant ainsi la voie à un apprentissage automatique démocratisé, à la fois coûteux et hautement évolutif, pour un très large éventail d'entreprises. De plus, en adoptant l'apprentissage automatique basé sur le cloud, les détaillants peuvent éviter l'installation d'infrastructures coûteuses au sein de leurs systèmes sur site, car ils paient pour la puissance informatique consommée, tandis que d'autres bénéficient de modèles pré-entraînés considérablement améliorés et d'interfaces encore plus intuitives telles que les détaillants. manquant de compétences techniques pourraient utiliser la puissance d’outils d’apprentissage automatique puissants et sophistiqués. Par exemple, AWS, Google Cloud et Microsoft Azure proposent des modèles d'IA prédéfinis qui peuvent être facilement personnalisés pour les applications de vente au détail telles que la détection des fraudes, l'optimisation des stocks et la segmentation des clients. Cela en soi a considérablement abaissé les barrières à l'entrée pour l'adoption du machine learning.

DÉFI

" Les problèmes de confidentialité et de sécurité des données pourraient constituer un défi potentiel pour les consommateurs "

Le recours croissant aux informations basées sur les données signifie que les détaillants gèrent désormais de grandes quantités d'informations sensibles sur les clients, notamment l'historique des achats, les détails de paiement et les préférences personnelles. Cela signifie que le recours aux données expose les détaillants à des risques potentiels de violations et d’utilisation abusive, entraînant des pertes financières importantes et une atteinte à leur réputation. En outre, ces réglementations sont si strictes en Europe - le Règlement général sur la protection des données et en Californie, aux États-Unis - le California Consumer Privacy Act qu'elles imposent des charges de conformité importantes aux entreprises. Par exemple, cela exige de la transparence sur l'utilisation des données et donne aux clients le droit de demander la suppression de leurs données personnelles, ce qui ajoute à la complexité de l'aspect opérationnel des détaillants. Pour maintenir la confiance des consommateurs et rester hors de l’eau au milieu de ces eaux réglementaires, les détaillants devraient investir dans des mesures globales de cybersécurité et d’IA éthique.

APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE DÉTAIL RÉGIONAL

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord est le plus grand acteur sur le marché mondial, où les technologies avancées ont été adoptées bien plus tôt et où se trouvent les géants du commerce électronique Amazon et Walmart. Le pays dispose d’une solide infrastructure technologique, le taux de pénétration d’Internet est bon et des investissements massifs ont été réalisés dans l’IA et l’apprentissage automatique. Les détaillants utilisent largement le ML pour l'analyse prédictive, la personnalisation et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Les États-Unis dominent ce marché avec une adoption généralisée dans les magasins en ligne et physiques, tandis que le Canada rattrape rapidement son retard en raison de la pénétration croissante du commerce électronique.

• Europe

L'Europe est un autre marché clé, avec une forte concentration sur l'expérience client et des normes réglementaires strictes telles que le RGPD. Les détaillants de cette région utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité opérationnelle et répondre aux exigences en matière de confidentialité des données. Des pays comme le Royaume-Uni, l'Allemagne et la France ouvrent la voie, en mettant de plus en plus l'accent sur l'intégration du ML pour la tarification dynamique, la détection des fraudes et la gestion des stocks. L'Union européenne encouragera davantage l'adoption de l'IA dans tous les secteurs, stimulant ainsi le marché.

• Asie-Pacifique

La région où l'adoption du machine learning connaît la croissance la plus rapide est l'Asie-Pacifique, tirée par le marché croissant du commerce électronique, l'utilisation accrue des smartphones et l'augmentation du revenu disponible. Ce phénomène est mené par des pays comme la Chine, l’Inde et le Japon, où des géants de la vente au détail comme Alibaba et Flipkart réalisent des investissements importants. Les applications de l'apprentissage automatique sont répandues dans les recommandations de personnalisation, l'analyse en temps réel et l'optimisation des réseaux logistiques. Avec sa population importante et sa base de consommateurs diversifiée, la région constitue le marché idéal pour déployer des stratégies de vente au détail avancées basées sur l'IA.

ACTEURS CLÉS DU SECTEUR

"Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché grâce à l'innovation et à l'expansion du marché"

Certains des principaux acteurs de l'entreprise façonnent l'apprentissage automatique sur le marché de la vente au détail grâce à leurs innovations stratégiques et à leur expansion sur le marché. Ils utilisent des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour améliorer l'analyse prédictive, la personnalisation et l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. Ils élargissent également stratégiquement leurs gammes de produits pour inclure des solutions d'IA spécialisées, telles que des outils d'IA générative pour des expériences client hyper-personnalisées et des systèmes de recommandation sur mesure pour répondre aux divers besoins de leur clientèle. Ceci est rendu possible par leurs puissantes plateformes numériques, qui favorisent une meilleure pénétration du marché, augmentent l’efficacité opérationnelle et garantissent un engagement client plus fort. L’entrée sur le marché est soutenue par d’importants investissements en R&D, des partenariats avec des fournisseurs de technologies et une expansion sur les marchés émergents. Ces stratégies permettent aux acteurs clés de stimuler la croissance, d'établir des références dans le secteur et de façonner les tendances du machine learning dans le secteur de la vente au détail.

LISTE DES MEILLEURS APPRENTISSAGES MACHINE DANS LES ENTREPRISES DE DÉTAIL

• IBM – États-Unis
• Microsoft – États-Unis
• Amazon Web Services – États-Unis
• Oracle – États-Unis
• SAP – Allemagne
• Intel – États-Unis
• NVIDIA – États-Unis
• Google – États-Unis
• Sentient Technologies – États-Unis
• Salesforce – États-Unis
• ViSenze – Singapour

DÉVELOPPEMENT DE L'INDUSTRIE CLÉ

novembre 2024 : Un développement important sur le marché de détail du machine learning a eu lieu lors de l'événement NRF 2024, où l'IA générative a été présentée comme un outil de transformation pour les détaillants. Cette technologie est de plus en plus utilisée pour automatiser le service client, générer des descriptions de produits et améliorer les stratégies marketing personnalisées. Les détaillants exploitent également l’IA pour optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement et produire du contenu créatif, rationalisant ainsi les processus dans divers aspects de l’entreprise. Ce changement témoigne d'un engagement croissant au sein du secteur à exploiter la puissance de l'IA pour l'amélioration opérationnelle et la différenciation du marché.

COUVERTURE DU RAPPORT

L'étude comprend une analyse SWOT complète et fournit un aperçu des développements futurs du marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d’applications potentielles susceptibles d’avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte à la fois les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Le marché du commerce de détail est en plein essor en raison des pressions croissantes liées à la transformation numérique, des attentes des consommateurs en matière d'expériences personnalisées et de l'évolution continue de la technologie de l'IA. À mesure que la demande augmente en matière d'achats personnalisés, d'analyses prédictives et d'une meilleure efficacité opérationnelle, le marché devient de plus en plus dépendant d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique qui améliorent les chaînes d'approvisionnement, améliorent l'engagement des clients et rationalisent la gestion des stocks. Ces innovations contribuent également à atténuer des problèmes tels que la demande instable des consommateurs, la concurrence entre les détaillants et la nécessité de traiter les données en temps réel. Les leaders du secteur réalisent des progrès rapides en matière de technologies avancées d’IA et d’expansion stratégique du marché, et ces efforts se traduisent par la diversification et la croissance des solutions d’apprentissage automatique pour les détaillants. Alors que le secteur continuera d’intégrer l’IA et l’automatisation, il dispose d’un large potentiel de croissance grâce à des innovations continues en matière d’apprentissage profond, d’IA générative et de prise de décision basée sur les données, promettant un avenir meilleur pour le marché. Avec la durabilité et l'efficacité au cœur même de cet objectif central, le potentiel d'intégration de l'apprentissage automatique dans le secteur de la vente au détail est illimité.