Stratistics MRC에 따르면 글로벌 스마트 리테일 시장은 2024년 519억 달러 규모이며 2030년에는 예측 기간 동안 31.1%의 연평균 성장률로 성장하여 2,639억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 스마트 리테일은 첨단 기술을 활용하여 쇼핑 경험을 향상하고 운영을 간소화하며 효율성을 높입니다. 사물 인터넷(IoT) 디바이스, 인공 지능(AI), 데이터 분석을 통합하여 개인화되고 원활한 고객 여정을 만듭니다. 스마트 스토어에서는 RFID 태그와 센서가 실시간으로 재고를 추적하여 품절 및 과잉 재고 상황을 줄입니다. AI 기반 분석은 소비자 행동에 대한 인사이트를 제공하여 동적 가격 책정 및 타겟 마케팅을 가능하게 합니다. Amazon Go의 ‘그냥 걸어 나가기’ 기술과 같은 자동화된 결제 시스템은 긴 줄을 없애고 편의성을 향상시킵니다.
국제 스마트 리테일 기구(ICO)에 따르면 스마트 리테일 가방의 전 세계 수출량은 2019년 2월 1083만 개에서 2020년 2월 1111만 개로 증가하여 1년 만에 2.6%의 성장률을 기록했습니다.
시장 역학:
동인:
AI, IoT 및 기타 기술의 통합
AI 기반 시스템은 고객 데이터를 분석하여 챗봇과 가상 비서를 통해 개인화된 추천, 예측 인사이트, 향상된 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 스마트 선반 및 비콘과 같은 IoT 디바이스는 고객에게 실시간 정보와 맞춤형 제안을 제공하여 매장 내 경험을 향상시킵니다. 또한 IoT 센서는 상품의 상태와 위치를 실시간으로 모니터링하고, AI는 이 데이터를 분석하여 배송 중단을 예측하고 경로를 최적화하며 배송 시간을 개선함으로써 보다 탄력적이고 신속한 공급망을 보장하여 시장 성장을 촉진합니다.
제약:
높은 초기 투자 비용
AI, IoT, 데이터 분석과 같은 첨단 기술을 구현하려면 하드웨어, 소프트웨어, 인프라, 직원 교육에 상당한 초기 자본 지출이 필요합니다. 이러한 높은 비용은 특히 예산이 제한된 중소규모 리테일러에게 큰 장벽이 될 수 있습니다. 또한 이러한 기술 통합의 복잡성과 규모 때문에 구현 기간이 길어지고 기존 운영에 차질이 발생할 수 있습니다. 또한 리테일러는 투자 수익률(ROI)에 대한 불확실성에 직면할 수 있는데, 이는 이점이 즉각적으로 드러나지 않을 수 있기 때문입니다.
기회:
개인화에 대한 소비자의 요구
현대의 쇼핑객들은 점점 더 개인의 취향과 행동에 맞는 맞춤형 경험을 기대합니다. 이러한 수요로 인해 리테일러들은 인공지능(AI), 머신러닝, 데이터 분석과 같은 첨단 기술을 도입하여 고객 데이터를 수집하고 분석하고 있습니다. 또한 스마트 진열대, 디지털 디스플레이와 같은 매장 내 기술은 실시간으로 개인화된 제안과 정보를 제공하여 쇼핑 경험을 개선함으로써 시장을 활성화하고 있습니다.
위협:
새로운 기술 도입에 대한 저항
경영진의 관점에서 신기술에 대한 투자를 꺼리는 이유는 초기 비용, 기존 프로세스에 대한 잠재적 중단, 투자 수익에 대한 불확실성 등의 우려에서 비롯됩니다. 직원들은 실직에 대한 두려움, 교육 부족, 새로운 도구와 시스템에 대한 불편함 등으로 인해 변화에 저항할 수 있습니다. 또한 고객은 새로운 기술이 시장에 방해가 되거나 복잡하거나 신뢰할 수 없다고 인식하면 도입을 주저할 수 있습니다.
코로나19의 영향
코로나19는 물류 및 여행 제한으로 인해 상품의 이동을 방해하면서 스마트 리테일의 공급망에 악영향을 미쳤습니다. 소매업체는 물론 소비자들에게도 배송이 연기되었습니다. 팬데믹 이전에도 높은 연평균 성장률을 기록했던 스마트 리테일 산업은 코로나19 사태 이후 가파르게 성장하고 있습니다. 팬데믹 상황이 불확실하고 향후 몇 달 동안의 상황을 예측할 수 없기 때문에 규제 기관에서 부과하는 안전 조치도 빠르게 변화하고 있습니다. 비대면 영업과 사회적 거리두기로 인해 소비자는 대체 유통 솔루션을 이용할 수 있게 되었으며, 스마트 리테일은 일상 생활에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 규모가 될 것으로 예상됩니다.
소프트웨어는 전 세계 소매업체의 분석 소프트웨어 채택이 증가하고 고객 참여를 개선하기 위해 특정 최종 사용자의 요구와 행동을 이해하기 위해 예측 기간 동안 가장 클 것으로 예상되며 쇼핑 경험은 세그먼트의 성장을 촉진하는 중요한 요소 중 하나입니다. 변화하는 소비자 선호도를 분석하고 고객 중심 마케팅에 중점을 두어야 할 필요성 또한 소매 투자 증가에 따라 증가하고 있습니다. 이는 스마트 소매업에서 분석에 대한 막대한 기회를 창출할 것으로 예상됩니다.
마케팅 및 광고 부문은 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.
마케팅 및 광고 부문은 소매업체들이 매력적인 매장, 디지털 사이니지, 인테리어 디스플레이, 최첨단 조명을 통한 시각적 마케팅을 고객 참여를 위한 스마트 리테일 솔루션의 필수 요건 중 하나로 고려하고 있기 때문에 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한 소셜 미디어 마케팅은 특히 밀레니얼 세대를 끌어들이는 데 큰 도움이 되었습니다. 이를 통해 리테일러는 소셜 미디어의 간섭을 최소화하면서 원활한 쇼핑 경험을 제공하는 데 집중할 수 있게 되었습니다. 따라서 2020년에는 비주얼 마케팅이 시장의 대부분을 차지했습니다.
점유율이 가장 높은 지역:
북미는 명품 및 프리미엄 제품에 대한 수요 증가와 보다 편리하고 시간 집약적인 소매 경험에 대한 급변하는 고객 선호도로 인해 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 모든 애플리케이션 영역에서 디지털 기술의 채택이 증가하면서 미국 경제가 재편되고 있습니다. 팬데믹 이후의 영향은 이전에 계획했던 것보다 더 빠르게 비즈니스를 디지털 방식으로 전환함으로써 리테일 업계에 영향을 미쳤습니다.
연평균 성장률이 가장 높은 지역:
아시아 태평양 지역은 일본과 중국과 같은 국가에서 빅데이터 분석, 지능형 드레싱 미러, 리셉션 로봇, 쇼핑 가이드 로봇과 같은 스마트 소매 솔루션의 적용이 증가함에 따라 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상되며, 이는 지역 시장 성장을 견인할 것으로 예상됩니다. 알리바바, 아마존과 같은 대형 스마트 리테일 업체 외에도 소규모 업체들도 이 기회를 활용할 계획입니다.
주요 개발 사항:
2024년 6월, 하니웰은 캐리어의 글로벌 액세스 솔루션 사업부 인수를 완료하고 2024년 전망을 업데이트했습니다. 이 거래는 또한 자동화를 포함한 세 가지 강력한 메가트렌드를 중심으로 하니웰의 포트폴리오를 강화하고 하니웰의 빌딩 자동화 부문을 보완합니다.
2024년 5월, Lenovo와 Cisco가 전략적 파트너십을 체결하여 AI 혁신으로 가는 길을 간소화합니다. 두 회사는 기업 생산성 향상을 위해 제너레이티브 AI 기능과 디지털 업무 공간 솔루션을 발전시키는 심층 통합 솔루션을 설계, 엔지니어링 및 제공하기로 합의했습니다.
2024년 5월, AT&T와 Cisco는 기업용 5G 고정 무선 액세스를 보다 간편하게 구축할 수 있는 방법을 소개합니다. AT&T의 무선 WAN 서비스 통합 디지털 구매 환경과 AT&T의 인스턴트 온 프로비저닝을 통해 기업은 캠퍼스 및 지사 환경 전반에서 5G FWA를 쉽게 확장할 수 있습니다.
지원 솔루션
– 하드웨어
– 소프트웨어
– 서비스
지원 기술
– 사물 인터넷(IoT)
– 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR)
– 빅 데이터 및 분석
– 머신 러닝
– 블록체인
– 로봇 공학 및 자동화
– 모바일 기술 및 클라우드 컴퓨팅
– 기타 기술
적용 분야
– 재고 관리
– 고객 경험
– 결제 및 결제
– 공급망 관리
– 보안 및 손실 방지
– 매장 내 탐색
– 마케팅 및 광고
– 고객 분석
– 기타 애플리케이션
최종 사용자 대상
– 오프라인 소매업체
– 이커머스 기업
– 쇼핑몰
– 소비재 제조업체
– 식음료 소매업체
– 엔터테인먼트 및 접객업
– 기타 최종 사용자
지원 지역
– 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
– 유럽
o 독일
o 영국
o 이탈리아
o 프랑스
o 스페인
o 기타 유럽
– 아시아 태평양
o 일본
o 중국
o 인도
o 호주
o 뉴질랜드
o 대한민국
o 기타 아시아 태평양 지역
– 남미
o 아르헨티나
o 브라질
o 칠레
o 기타 남미
– 중동 및 아프리카
o 사우디 아라비아
o 아랍에미리트
o 카타르
o 남아프리카 공화국
o 기타 중동 및 아프리카
보고서의 주요 내용
– 지역 및 국가별 세그먼트에 대한 시장 점유율 평가
– 신규 참가자를 위한 전략적 권장 사항
– 2022년, 2023년, 2024년, 2026년, 2030년의 시장 데이터를 다룹니다.
– 시장 동향 (동인, 제약, 기회, 위협, 과제, 투자 기회 및 권장 사항)
– 시장 추정치를 기반으로 한 주요 비즈니스 부문의 전략적 권장 사항
– 주요 공통 트렌드를 매핑하는 경쟁 조경 매핑
– 상세한 전략, 재무 및 최근 개발 사항을 포함한 회사 프로파일링
– 최신 기술 발전을 매핑하는 공급망 동향
1 요약
2 서문
2.1 요약
2.2 스테이크 홀더
2.3 연구 범위
2.4 연구 방법론
2.4.1 데이터 마이닝
2.4.2 데이터 분석
2.4.3 데이터 검증
2.4.4 연구 접근 방식
2.5 연구 출처
2.5.1 1차 연구 출처
2.5.2 보조 연구 출처
2.5.3 가정
3 시장 동향 분석
3.1 소개
3.2 동인
3.3 제약
3.4 기회
3.5 위협
3.6 기술 분석
3.7 애플리케이션 분석
3.8 최종 사용자 분석
3.9 신흥 시장
3.10 코로나19의 영향
4 포터의 다섯 가지 힘 분석
4.1 공급자의 협상력
4.2 구매자의 협상력
4.3 대체재의 위협
4.4 신규 진입자의 위협
4.5 경쟁 경쟁
5 솔루션별 글로벌 스마트 리테일 시장
5.1 소개
5.2 하드웨어
5.3 소프트웨어
5.4 서비스
6 기술별 글로벌 스마트 리테일 시장
6.1 소개
6.2 사물 인터넷(IoT)
6.3 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR)
6.4 빅 데이터 및 분석
6.5 머신 러닝
6.6 블록체인
6.7 로봇 공학 및 자동화
6.8 모바일 기술 및 클라우드 컴퓨팅
6.9 기타 기술
7 애플리케이션별 글로벌 스마트 리테일 시장
7.1 소개
7.2 재고 관리
7.3 고객 경험
7.4 결제 및 결제
7.5 공급망 관리
7.6 보안 및 손실 방지
7.7 매장 내 탐색
7.8 마케팅 및 광고
7.9 고객 분석
7.10 기타 애플리케이션
8 최종 사용자 별 글로벌 스마트 리테일 시장
8.1 소개
8.2 오프라인 소매 업체
8.2.1 슈퍼마켓 및 대형 슈퍼마켓
8.2.2 백화점
8.2.3 편의점
8.3 전자 상거래 회사
8.3.1 온라인 소매 업체
8.3.2 옴니 채널 소매 업체
8.4 쇼핑몰
8.5 소비재 제조업체
8.5.1 브랜드 스토어
8.5.2 팝업 스토어
8.6 식음료 소매 업체
8.7 엔터테인먼트 및 접대
8.8 기타 최종 사용자
9 지역별 글로벌 스마트 소매 시장
9.1 소개
9.2 북미
9.2.1 미국
9.2.2 캐나다
9.2.3 멕시코
9.3 유럽
9.3.1 독일
9.3.2 영국
9.3.3 이탈리아
9.3.4 프랑스
9.3.5 스페인
9.3.6 기타 유럽
9.4 아시아 태평양
9.4.1 일본
9.4.2 중국
9.4.3 인도
9.4.4 호주
9.4.5 뉴질랜드
9.4.6 대한민국
9.4.7 기타 아시아 태평양 지역
9.5 남미
9.5.1 아르헨티나
9.5.2 브라질
9.5.3 칠레
9.5.4 남미의 나머지 지역
9.6 중동 및 아프리카
9.6.1 사우디 아라비아
9.6.2 아랍에미리트
9.6.3 카타르
9.6.4 남아프리카 공화국
9.6.5 중동 및 아프리카의 나머지 지역
10 주요 개발 사항
10.1 계약, 파트너십, 협업 및 합작 투자
10.2 인수 및 합병
10.3 신제품 출시
10.4 확장
10.5 기타 주요 전략
11 회사 프로파일링
❖본 조사 보고서의 견적의뢰 / 샘플 / 구입 / 질문 폼❖
