소매 및 전자 상거래 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석의 AI 유형별 (판매 및 상품 계획, 사기 및 수축 감소, 물류 및 배송, 무역 프로모션 관리, 기타) 및 2033 년까지 지역 예측별로.

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소매 및 전자 상거래 시장 개요의 AI

소매 및 전자 상거래 시장의 글로벌 AI는 2024 년에 10 억 달러에 달했으며 2025 년에 20 억 달러에 달할 것으로 예상되며 2033 년까지 20 억 달러로 2025 년에서 2033 년까지 미화가 증가 할 것으로 예상됩니다.

조직이 인공 지능을 활용하여 더 나은 조직을 운영하고 고객 경험을 향상 시키며 공급망을 촉진함에 따라 소매 및 전자 상거래 인공 지능 공간은 극적으로 변화하고 있습니다. 조직은 수요 예측, 제품 권장 사항, 사기 탐지 및 동적 가격에 AI 도구를 사용하고 있습니다. 조직이 주로 또는 전적으로 벽돌과 박격포에서 온라인으로 고객에게 서비스를 제공하고 조직이 의사 결정에 정보를 제공하기 위해 데이터에 계속 의존함에 따라 AI는 필요한 선택이되었습니다. 온라인 및 벽돌 및 박격포 조직을 판매하는 소매 업체는 AI 솔루션을 사용하여 운영 효율성을 향상시키고 비용을 줄이며 고객 만족도를 높이고 있습니다. 이러한 추세는 소매 및 전자 상거래 산업의 경쟁력에 계속 영향을 미칠 것으로 기대합니다.

Covid-19 영향

소매 및 전자 상거래 시장의 AI는 COVID-19 Pandemic 동안 디지털 기술에 대한 의존도가 높아져 긍정적 인 영향을 미쳤습니다.

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로 돌아 오는 수요.

Covid-19 Pandemic은 소매 및 전자 상거래 부문에서 AI를 흡수 할 수있는 엄청난 기회를 만들었습니다. 잠금 및 소셜 디스트 랜싱 프로토콜의 구현은 소비자 행동을 변화 시켰고 디지털 기술에 대한 의존도를 높여 디지털 기술을 사용하는 능력을 갖춘 비즈니스에 시급성을 창출했습니다. AI 기반 챗봇, 가상 쇼핑 어시스턴트 및 자동 고객 서비스 도구는 기업에게 압도적 인 온라인 트래픽을 관리하고 고객 참여 및 경험을 향상시킬 수있는 기회를 제공했습니다. AI의 빠른 채택은 재고 및 공급망 관리 도구에서 발생하여 중단을 완화하고 상품에 대한 액세스를 최적화했습니다. 또한, AI는 또한 수요를 지속적으로 예측하고 추세 데이터를 사용하는 동안 신뢰할 수있는 도구를 제공했습니다. 예를 들어 구매가 구매자가 방향을 변경했을 때 구매할 때 예측 가능성의 모델로서 특히 구매자가 방향을 변경했을 때 적용 할 수 없었습니다. 위기는 많은 레거시와 전통적인 비즈니스가 자신의 디버깅 프로세스를 마련했다면 할 수 없었던 방식으로 새로운 자동화 및 옴니 채널 전략의 실험을 가속화했습니다. 전염병의 혼란을 통해 AI는 전염병의 영향을받는 많은 부문과 사업에 대한 탄력성과 적응성의 측면으로 내재되어 있습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기위한 고객 경험에서 생성 AI의 증가

소매 및 전자 상거래를위한 AI 시장에서 중요한 개발 중 하나는 고객 참여 및 콘텐츠 생성을위한 생성 AI의 사용이 증가하고 있다는 것입니다. 많은 소매 업체는 고객 개인화를위한 제품 설명 및 제안을 생성 할 수있는 생성 AI 모델을 통합하기 시작했을뿐만 아니라 마케팅 깔때기 또는 소매 업체에서 생성 AI 모델을 사용하여 브랜드를 사용하여 개별 쇼핑객을 참여시키기 위해 시각적 컨텐츠를 동적으로 생성 할 수 있습니다. 개인에게 사용자의 행동을 평가하고 사용자의 행동을 평가할 수있는 생성 AI를 구현할 수 있습니다. IDC (International Data Corporation)의 AI 전문가에 따르면, "Generative AI는 비즈니스가 대규모 규모의 대규모 마케팅을 보상하고 제공하는 동시에 직원들로부터 작업을 아웃소싱 할 수있게 해줍니다." Generative AI는 또한 실시간 고객 지원을 제공하는 AI 기능 지원 챗봇 및 음성 보조원을 개발하고 있으며, 행동과 감정 분석을 추가하면 생성 AI 모델이 인간의 반응을 시뮬레이션하는 문의에 대한 문의 대답에 참여할 수 있도록 고객과 더 깊은 방식으로 고객과 의사 소통한다고 주장합니다. 경쟁이 점점 더 높아짐에 따라 브랜드는 생성 AI를 사용하여 고객에게 구매 행동을 생성하는 데 도움이되는 독특하고 몰입 형 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다.

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소매 및 전자 상거래 시장 세분화 AI

유형별

유형을 기준으로 글로벌 시장은 판매 및 상품 계획, 사기 및 수축 감소, 물류 및 배송, 거래 프로모션 관리 등으로 분류 할 수 있습니다.

• 판매 및 상품 계획 : AI는 소매 업체가 거의 실시간으로 데이터를 처리하고 행동 예측 모델을 개발할 수 있도록하여 판매 및 상품 계획 기능에 혁명을 일으키고 있습니다. 소매 업체는 AI 알고리즘을 사용하여 과거 판매 데이터를 처리하고 있습니다. 장기 수요 패턴; 과거 계절 패턴; 고객 데이터의 행동 예측 모델링을 위해 미래 수요에 대한보다 합리적인 추정에 도달합니다. AI의 예측 능력을 통해 소매 업체는 재고 수준 또는 최적의 주식 수준, 고객이 요구하는 Assort 패턴에 대해보다 지능적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있으며 향후 마크 다운을 예측할 수 있습니다. AI는 계절을 무시하고 시장 현실을 기반으로 가격 책정을 반응적으로 개발하는 소매 업체의 동적 가격 책정 모델 사용을 지원하고 향상시켜 예측 능력을 다음 단계로 끌어 올립니다. 결국 회사는 판매 및 상품 계획의 정확도를 높이고 있습니다. 그들은 더 관련성이 높고시기 적절한 가격으로 고객에게 개선 된 쇼핑 경험을 제공하면서 이익을 극복하는 결정을 내릴 수 있습니다.
• 사기 및 수축 감소 : AI는 소매 및 전자 상거래 운영의 사기 및 수축을 줄이는 데 중요해졌습니다. 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 소매 업체는 사기가 발생할 때 사기를 의미 할 수있는 이상에 대한 거래를 조사 할 수 있습니다. 전통적인 소매점에서 AI를 사용하는 컴퓨터 비전 시스템은 고객의 매장 내 동작을 모니터링하고 도난과 관련하여 탐지 할 수 있습니다. 개입은 보안을 향상시키고, 운영 손실을 줄이며, 법을 준수합니다. 또한 AI 중심 시스템은 적응하여 시간이 지남에 따라 의심스러운 행동을 감지 할 때 지속적으로 학습하고 정확하게 학습하고 향상시킵니다. 결과적으로 AI 기술은 신뢰를 유지하고 위험을 줄이기위한 조직의 노력의 핵심 요소가되었습니다.
• 물류 및 배송 : AI는 제안 된 경로를 프롬프트하고 배송 시간 예측 및 창고 관리로 물류 및 배송 시스템을 변화시키고 있습니다. AI Technologies는 데이터를 가져오고 고급 알고리즘은 트래픽, 배송 및 주문 금액을 포함한 데이터를 분석 한 다음 전달 지연을 피하기 위해 제안 된 경로를 제공합니다. AI 창고에서 고급 재료 처리 로봇 공학에 대한 액세스가 향상되면 속도와 정확도를 향상시키기 위해 품목의 피킹 및 포장 프로세스를 자동화 할 수 있습니다. 배송을위한 AI 시스템은 소매 업체에게 가용 리소스 제공 계획을 지원하기위한 운송 수요에 관한 예측 정보를 제공 할 수 있습니다. AI는 물류 프로세스를 간소화하고 개선하여 고객 만족도를 향상시키는 동시에 비용을 절감하고 소매 공급망의 환경 영향을 최소화 할 수 있습니다.
• 무역 프로모션 관리 : 인공 지능은 마케팅 프로모션 관리에 유용하며 소비자 행동뿐만 아니라 홍보 판매에 대한 풍부한 통찰력을 제공합니다. 소매 업체는 AI 행동 모델을 사용하여 이전 구매 기록, 인구 통계 및 행동 데이터를 기반으로 더 많은 목표 할인을 제공 할 수 있습니다. 이러한 시스템은 또한 각 프로모션 시도의 기회를 각 고객에게 성공할 수있는 기회를 평가할 수 있으며, 이는 비즈니스가 최적의 성공 가능성이있는 프로모션에 대한 투자에 도움이됩니다. AI는 또한 캠페인이 발전 할 때 실시간 추적을 제공 할 수 있습니다. 이 기능은 소매 업체가 제품을 조정하는 데 더 역동적 일 수 있기 때문에 중요합니다. 이러한 기능의 결과는 최소한의 조정 비용으로 홍보 활동에 대한 수익을 높이고 고객이 원하는 것과 일치하여 쇼핑객 참여와 추가 구매를 유도 할 수 있습니다.
• 기타 : 여기에는 시각적 검색, 감정 분석 및 AI 지원 충성도 프로그램과 같은 소매 및 전자 상거래에서 등장하기 시작한 AI의 새로 새로운 응용 프로그램이 포함됩니다. 시각적 검색은 사용자가 제품 사진을 업로드하고 일치하는 제품을 찾을 수있는 기능을 나타냅니다. 시각적 검색은 사용자의 발견을 크게 향상시킵니다. 감정 분석은 소매 공간에 사람들이 제품과 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 이해할 수있는 능력으로 표시됩니다. 감정 분석은 브랜드와 제품에 대한 감정을 실시간으로 관찰하기 때문에 소매 업체는 고객 참여 전술을 향상시키기 위해 적응 형 실시간 의사 결정을 할 수 있습니다. AI 지원 충성도 프로그램은 고객을 브랜드에 연결하는 개인화 된 보상을 제공하는보다 적응 형 데이터 중심의 접근 방식을 제공합니다. 이러한 새로운 AI 응용 프로그램은보다 지능적이고 적응 형 소매 생태계를 만드는 데 도움이되는 흥미롭고 의미있는 기회를 제공합니다. 고객의 기대가 하룻밤 사이에 바뀌는 제안 된 시간에 설명 된 바와 같이 솔루션은 비즈니스를 관련성 있고 혁신적으로 유지하고 다음에 적응할 준비가되어 있습니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 브릭 및 박격포 상점, 전자 상거래 상점으로 분류 할 수 있습니다.

• Brick & Mortar Stores : AI는 효율성과 고객 참여로 전통적인 물리적 소매를 변화시키고 있습니다. 스마트 선반, 얼굴 인식 기술 및 실시간 인벤토리 관리 도구는 매장을 더 잘 운영하는 데 도움이됩니다. 또한 AI 비디오 분석은 발 트래픽 패턴을 검사하고 보안 라우팅뿐만 아니라 최적의 매장 레이아웃을 제안하고 있습니다. 첫 번째 당사자의 고객 데이터 및 충성도 프로그램을 통해 고객 항목의 매장 내 개인화를 통해 쇼핑 경험을 개인화 할 수 있습니다. 음성 활성화 키오스크 및 계산원이없는 체크 아웃 시스템은 계속해서 상승하여 고객의 편의성을 향상시키고 고객 대기 시간을 줄입니다. 이러한 기술 혁신을 통해 이전에 분산 된 아이디어는 디지털 세계를 매장에 연결하는 온라인 인텔리전스를 사용하여 온라인 버전과 경쟁 할 수 있습니다.
• 전자 상거래 상점 : AI 전자 상거래의 AI는 고객 요청을 개인화, 자동화 및 서비스하는 데 도움이됩니다. 알고리즘은 사용자 데이터를 읽고 개인화 된 제품 제안 및 맞춤형 광고 및 동적 가격을 작성합니다. AI 지원 챗봇은 24/7 고객 서비스를 제공하고 질문에 답변하고 수익을 촉진하며 고객이 추적 업데이트를 찾을 수 있습니다. 시각적 검색 도구를 사용하면 사용자가 그림과 관련하여 제품을 찾을 수있어 브라우징에 대한 장벽을 제거합니다. 사기 탐지 알고리즘은 지불 거래를 보호하고 소비자와의 신뢰를 구축합니다. AI는 또한 창고 자동화에서 최적화 된 경로에서 소스-배송 시각화에 이르기까지 인식적인 용도를 가지고 있습니다. 이러한 기술을 통해 온라인 소매 업체는 동급 최고의 데이터 중심의 구매 경험, 구매 용이성 및 고객 만족을 제공하여 점점 증가하는 경쟁 환경의 전환을 증가시킬 수 있습니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.                         

운전 요인

시장을 늘리기 위해 개인화 된 고객 경험에 대한 수요 증가

보다 개별화 된 고객 경험을 요구하는 것은 소매 및 전자 상거래 시장 성장에서 AI 사용을 주도하고 있습니다. 고객은 브랜드가 개별 고객의 다양한 선호도에 따라 다르게 취급 할 것으로 기대하며, AI를 통해 브랜드는 관련 컨텐츠, 권장 사항, 상품 및 서비스와 함께 소비자를 개인적으로 연결 / 연결할 수 있기를 기대합니다. AI는 소매 업체가 고객에 대한 모든 단일 데이터 포인트 (탐색 내역, 구매 행동, 제품 검토 / 피드백)와 같은 실시간으로 고객에 대한 모든 단일 데이터 포인트를 볼 수 있도록하여 소매 업체가 고객에게 선별 된 마케팅 및 제품 권장 사항을 제공 할 수있는 기회를 제공 할 수 있습니다.  개인 참여는 고객에게 즐거운 매장 내 경험을 제공 할뿐만 아니라 충성도를 높이고 반복 구매를합니다. 지속적인 개인 참여에 대한 기대가 증가함에 따라 기업은 점점 더 많은 기술과 AI를 사용하여 소비자와의 "더 깊은"관계를 유지하고 연결하는 데있어 경쟁력을 높일 것입니다.

시장 확장을위한 운영 효율성 및 비용 절감

점점 더 많은 상인들이 AI를 활용하여 운영 효율성을 향상시키고 상점 및 공급망의 비용을 줄입니다. 재고 관리, 수요 예측 및 고객 지원과 같이 자동화 할 수있는 모든 작업은 AI 도구를 사용하여 전자적으로 촉진하여 사람들이 더 나은 수익성있는 작업을 수행 할 수 있습니다. 예측 분석은 공급망을 간소화하여 과도한 주문 및 부족 인스턴스를 줄일 수 있습니다. 가맹점은 채팅 봇 또는 가상 비서를 사용하여 고객 지원 운영에서 인건비를 줄일 수 있습니다. 회사는 AI가 대표하는 개선 사항을 깨닫고 성과를 향상시키고 이익을 향상시킵니다. 회사는 AI의``좋은 ''부분을 추가해야합니다. AI는 더 똑똑하고 빠른 결정을 내릴 수 있으며 비용을 늘리지 않고 모든 회사가 성장하는 데 필요한 투자이기 때문입니다.

구속 요인

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 잠재적으로 시장 성장을 방해합니다.

AI는 소매 및 전자 상거래를 크게 변경할 수있는 능력이 있지만 데이터의 개인 정보 및 보안은 진보의 장애물입니다. AI 시스템은 브라우저 이력, 구매 동작 및 식별자를 포함한 소비자 데이터에 의해 촉진됩니다. 제품 및 서비스를 생산하는 데 해당 데이터를 수집, 어디서 저장하거나 저장하거나 사용하는지와 관련된 심각한 개인 정보 문제 외에도 일반적으로 규제 기관과 사회의 추가 조사가있는 것으로 보입니다. 회사는 대다수의 데이터 보호 규정을 준수해야하며 데이터 유출로부터 자신을 보호해야합니다. 많은 회사의 경우 규정 준수는 억제력 중 하나입니다. 어떻게 준수하고 혁신 하는가?

AR (Augmented Reality)과 AI를 통합하여 시장에서 제품을위한 기회를 창출합니다.

기회

AI와 AR (Augmented Reality)과의 통합을 포함하여 AI 및 전자 상거래 공간의 AI에는 고객 참여를 향상시키는 것을 포함하여 많은 흥미로운 기회가 있습니다. 소매 업체는 고객이 의류, 예를 들어 집에서 가구를 미리보기 또는 구매하기 전에도 제품 사용을 시각화 할 수있는 AI 지원 AR 앱을 통합하기 시작하고 있습니다. 이 참여 경험은 디지털 쇼핑 경험 사이의 분열을 닫는 동시에 개인이 구매의 편의성과 자신감을 경험할 수 있도록 도와줍니다. AI는 객체 인식의 개인화와 개선을 통해 AR 경험에 가치를 제공합니다. AI, AR, 그리고 큰 기회의 조합은 소비자가 구매 여정 전반에 걸쳐 더욱 참여하고 정보를 얻을 수 있기 때문에 브랜드 혁신가와 비전가들에게 견고한 성장을 제공합니다.

 

레거시 시스템과의 통합은 시장의 잠재적 인 과제가 될 수 있습니다.

도전

소매 및 전자 상거래에서 AI의 발전에 대한 가장 큰 과제 중 하나는 레거시 인프라에서 최첨단 AI 기능을 채택하는 능력입니다. 대규모 및 잘 확립 된 소매 업체 중 다수는 여전히 호환성이 적고 AI 도구 및 측정으로 인프라의 현재 기능을 크게 확장 할 수있는 이전 레거시 시스템에서 여전히 실행 중입니다. 이로 인해 데이터는 종종 데이터가 흐르고 최적으로 흐르지 않을 수 없으며 경쟁 업체 제공에 대한 회사 전체의 자동화 제한 및 기업 전체의 AI 이니셔티브를 확장 할 수있는 기회를 제한합니다. 이러한 시스템을 업그레이드하기위한 프로세스 관리는 복잡하고 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며, 각각 조직 내에 존재하거나 존재하지 않을 수도있는 가속화 특성이 필요합니다. 기본적으로 인프라는 AI를 효과적으로 활용하기 위해 기능 병목 현상을 생성했습니다. 비즈니스가 AI 도구를 효과적으로 추구 할 수 있도록 시스템을 원활하게 통합하지 않으면 조직은 점점 더 역동적 인 디지털 마켓 플레이스에서 Agiler 및 통합 경쟁 업체를 점점 더 이익을 얻는 기능 격차를 찾을 수 있습니다.

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소매 및 전자 상거래 시장 지역 통찰력의 AI

● 북미

북미는 특히 소매 및 전자 상거래 시장에서 미국 AI 중 신호를 보내고 있습니다. 고도로 개발 된 디지털 기능과 새로운 관련 기술을 채택한 오랜 역사로 인해 소매 및 전자 상거래에서 AI를위한 최대 규모의 시장 인 회사. 북미 소매 업체와 기술 회사는 AI 시장 솔루션 (예 : 예측 분석, 자동화 및 개인화)을 적용하는 데 주도했습니다. 미국은 대규모 시장을 창출하고 있지만 AI 신생 기업 개발에 대한 풍부한 전문 인재와 대규모 벤처 캐피탈 투자의 혜택을 받았습니다. 마찬가지로, AI와 관련된 연구에 대한 주 및 연방 정부 지원 및 데이터와의 일관된 규정은 소매 시장에서 AI에 대한 추가 성장 기회를 제공 할 것입니다. 전반적으로 북미는 전자 상거래 및 소매를 위해 AI의 트렌드를 계속 설정할 것입니다.

● 유럽

유럽의 소매 및 전자 상거래 시장의 AI는 국가가 소매 및 전자 상거래 부문을 소비자 중심 전략으로 디지털 방식으로 전환하기 시작함에 따라 성장 구문 분석을 계속하고 있습니다. 독일, 영국 및 프랑스와 함께 경이로운 투자에서 AI 기술에 이르기까지 재고 관리, 고객과의 참여 및 운영 Workstreams를 목표로하는 AI 기술에 이르기까지 참여했습니다. 유럽의 데이터 관리에 대한 GDPR의 엄격한 제한을 준수하는 것과 같은 큰 고통 지점은 회사가 AI 솔루션 장착이있는 동기 부여에 대한 규정 준수 및 투명성을 포함하도록 강요하고 있습니다. GDPR은 과제를 제기하지만 유럽 소매 업체는 국경에 걸쳐 경쟁하기 시작하면서 AI를 채택하기 시작했으며 소매 업체와 기술 제공 업체 간의 협업 작업이 고객 친화적이고 선구적인 솔루션을 개발하기 위해 증가하고 있습니다.

● 아시아

아시아는 디지털화 증가와 활기차고 혁신적인 총 전자 상거래 생태계로 인해 소매 및 전자 상거래 공간에서 경쟁력있는 AI에서 상당한 경쟁자가되고 있습니다. 중국, 일본, 한국 및 인도와 같은 국가는 AI를 독창적으로 개인화 된 쇼핑, 실시간 고객 상호 작용 및 물류 제공 업체와 같은 조직을 활용하고 있습니다. 현재 중국은 AI가 모바일 상거래 플랫폼에 포함 될 수있는 방법을 보여주는 독특한 기술 중심 소매 기반 모델로 이끌고 있습니다. AI에 광범위하게 투자하여 더 나은 사용자 경험을 제공하고 소매 시장을 포착하려고 시도하는 신생 기업과 설립 된 회사가 혼합되어 있습니다. 모바일 최초의 디지털 접근 방식을 갖춘 아시아에 본사를 둔 상당한 소비자 시장은 소매점에서 AI에 대한 혁신적인 접근 방식을위한 비옥 한 근거가됩니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

소매 및 전자 상거래 시장의 AI의 최고 플레이어는 혁신적인 솔루션 개발, 전략적 파트너십을 통합하며 기술 포트폴리오를 다각화하여 경쟁력을 유지하는 데 중점을두고 있습니다. 예를 들어, IBM Corporation과 Microsoft Corporation은 소매 컨텍스트에서 개인화 된 쇼핑, 재고 예측 및 사기 탐지를 주도하는 AI 플랫폼 (기술)을 개발하고 있습니다. Amazon.com, Inc.는 여전히 AI 구동 추천 엔진 및 이행 프로세스를 개선하여 시장의 표준을 설정하고 있습니다. Alphabet Inc.와 SAP SE는 모두 클라우드 기반 소매 전략의 일부로 AI를 확장 성을 촉진합니다. Constica Inc. 및 Visenze Pte Ltd와 같은 회사는 각각 대화 AI 및 시각적 검색을 전문으로하며, 기본적으로 고객 상호 작용 패러다임을 변화시키고 차세대 소매 경험을 구축하고 있습니다.

소매 및 전자 상거래 시장 회사의 최고 AI 목록

• IBM Corporation (United States)
• Versium Analytics Inc. (United States)
• Amazon.com, Inc. (United States)
• Microsoft Corporation (United States)
• SAS Institute Inc. (United States)
• Conversica Inc. (United States)
• SAP SE (Germany)
• Alphabet Inc. (United States)
• ViSenze Pte Ltd (Singapore)

주요 산업 개발

2025 년 5 월 : Shopify는 가맹점이 간단한 설명 키워드로 완전히 기능적인 온라인 상점을 구축 할 수있는 생성 AI 도구 인 "AI Store Builder"를 발표했습니다. 이 독창적 인 기술을 둘러싼 흥분으로 인해 사용자는 상점 레이아웃 (이미지 및 텍스트)을 생성하고 매장을 완전히 완성 할 수 있습니다. AI 매장 빌더는 자동화 및 비 측정 인간 입력을 통해 시간과 비용을 절약 할 수있는 온라인 상점을 설정하는 데 목격 한 것보다 빠릅니다. 개별 구성 요소가 아닌 완전히 기능적인 온라인 상점을 생성하고 있습니다. AI Store Builder는 웹 사이트 구축 프로세스를 자동화하는 통합 기능이므로 사용하기위한 개념이 다릅니다. 이 경험과 경로는 사용자 경험 기술 장벽을 기반으로 한 제품이나 서비스보다 기업가 및 소기업의 장벽을 심각하게 낮출 것입니다. AI 스토어 빌더의 출시는 AI 기술을 활용하여 전자 상거래 기능을 개선하고 그 과정에서 사용자가되는 것을 고려하는 사람의 기술적 부담을 낮추는 것만 큼 많은 상인에 대한 사기 방지 방법론을 구현하려는 Shopify의 지속적인 노력을 나타냅니다.

보고서 적용 범위 

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장을위한 잠재적 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 정 성적 및 정량적 연구 방법을 활용하여 철저한 분석을 제공하는 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무 및 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적 공급 및 수요의 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제시합니다. 경쟁 환경은 중요한 경쟁 업체의 시장 점유율을 포함하여 세 심하게 상세합니다. 이 보고서에는 예상 기간 동안 조정 된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로, 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적 인 통찰력을 공식적이고 쉽게 이해할 수있는 방식으로 제공합니다.