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1776718

小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場の2032年までの予測： 小売業タイプ別、提供内容別、展開モード別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

AI in Retail - Personalized Shopping Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Retail Type (E-commerce, Omnichannel, Brick-and-Mortar), Offering, Deployment Mode, Technology, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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本日の銀行送金レート: 1USD=151.79円
小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場の2032年までの予測： 小売業タイプ別、提供内容別、展開モード別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年07月07日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場は、2025年に417億米ドルを占め、予測期間中に34.0％のCAGRで成長し、2032年までに3,235億米ドルに達すると予想されています。

小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピングとは、個々の消費者のショッピング体験を強化し、カスタマイズするための人工知能技術の使用を指します。これには、閲覧履歴、購買行動、嗜好、人口統計などの顧客データを分析して、カスタマイズされた推奨商品、ターゲットを絞ったプロモーション、ダイナミックプライシングを提供することが含まれます。機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどのAIツールは、小売業者が顧客のニーズをリアルタイムで理解し、予測するのに役立ちます。これにより、オンラインストア、モバイルアプリ、店頭キオスクなど、さまざまなチャネルでシームレスかつ魅力的で効率的なインタラクションが可能になり、最終的に顧客満足度、顧客維持率、小売全体の売上実績が向上します。

パーソナライズされた顧客体験に対する需要の高まり

パーソナライズされた顧客体験に対する需要の高まりが、小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場を大きく牽引しています。消費者は、オーダーメイドのレコメンデーションや、チャネルを超えた個別エンゲージメントをますます期待するようになっています。機械学習や自然言語処理のようなAI技術は、小売業者に膨大なデータセットを分析し、リアルタイムでカスタマイズされたショッピング体験を提供する力を与えます。このシフトは顧客満足度とコンバージョン率を向上させ、より多くの小売業者がAI主導のパーソナライゼーションツールに投資することを促しています。その結果、市場の成長は加速し、小売業はデータ主導の顧客中心のエコシステムに変貌しつつあります。

データプライバシーとセキュリティの懸念

データのプライバシーとセキュリティに関する懸念は、小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピングを採用する中小企業にとって大きな障害となっています。リソースや技術的な専門知識が限られているため、強固なデータ保護対策を実施することが困難であり、機密性の高い顧客情報に依存するAI技術の利用を妨げています。データ漏洩や規制の不遵守を懸念する声はさらに投資を抑制し、中小企業がAIを活用したパーソナライゼーションを行うことを制限し、最終的にこの分野の市場成長とイノベーションを鈍化させる。

eコマースとオムニチャネル・リテイリングの成長

eコマースとオムニチャネル・リテイリングの成長は、パーソナライズされた消費者エンゲージメントのための広大なデジタルランドスケープを創出することで、小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場を積極的に牽引しています。買い物客がオンラインとオフラインのタッチポイントを行き来する中、小売業者は顧客データを統合し、嗜好を予測し、各チャネルに合わせた体験を提供するため、AIへの依存度を高めています。このシームレスな統合により、顧客満足度とロイヤルティが向上し、コンバージョン率と売上が高まるため、小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピングソリューションの需要が高まっています。

中小企業にとって高い導入コスト

中小企業が小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピングを導入するには、高い導入コストが大きな障壁となります。これらの企業には、データインフラ、ソフトウェア、熟練した人材など、AIの統合に必要な財源や技術的専門知識が不足していることが多いです。その結果、中小企業は大手小売企業との競争に苦戦し、市場の包摂性が制限され、全体的な成長が鈍化します。このようなコスト負担は、小売セクター全体の普及とイノベーションの妨げとなっています。

COVID-19の影響

COVID-19の大流行は、小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場におけるAIの採用を大幅に加速させました。物理的な店舗が制限に直面する中、小売業者は顧客エンゲージメントを強化するためにデジタルチャネルとAI駆動型ツールに目を向けた。進化する消費者の期待に応えるため、AIを活用したパーソナライズドレコメンデーション、バーチャル試着、チャットボットアシスタンスが人気を博しました。この危機は機敏性の必要性を浮き彫りにし、小売業者は不確実性の中で継続性を確保し、オーダーメイドの体験を提供するためにAIテクノロジーへの投資を促しました。

予測期間中、アパレル分野が最大となる見込み

アパレル分野は、カスタマイズ、スタイル推奨、バーチャル試着などの需要により、予測期間中最大の市場シェアを占めると予想されます。消費者がパーソナライズされたファッション体験を求める中、コンピュータビジョンや機械学習などのAI技術により、小売業者はオーダーメイドの提案、サイズ調整支援、トレンド分析を提供できるようになります。これにより、顧客満足度が向上し、転換率が高まり、返品率が低下します。アパレル・セグメントの拡大は、このようにAIの採用を加速し、ショッピングジャーニーを高度に個別化された体験へと変えます。

予測期間中、機械学習分野のCAGRが最も高くなる見込み

予測期間中、機械学習セグメントは、リアルタイムの消費者行動と嗜好に基づいて超個別化された体験を提供するため、最も高い成長率を示すと予測されます。高度なデータ分析を通じて、機械学習アルゴリズムは購買パターンを予測し、オーダーメイドの製品を提案し、顧客エンゲージメントを強化することができます。これは、コンバージョン率の向上、顧客満足度の向上、ブランドロイヤルティの向上につながります。自己学習機能によるアルゴリズムの継続的な改善により、ダイナミックなパーソナライゼーションが保証されるため、機械学習はパーソナライズされた小売体験の成長に不可欠な触媒となっています。

最大のシェアを持つ地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、急速なデジタル変革、スマートフォン普及率の増加、eコマース導入の拡大により、最大の市場シェアを占めると予想されます。小売企業はAIを活用し、リアルタイムの商品推奨、ダイナミックプライシング、予測分析を通じて、超パーソナライズされたショッピング体験を提供しています。中国、日本、インドなどの国々は、AIインフラへの投資の増加に支えられ、技術革新をリードしています。この技術シフトは顧客満足度を高め、売上成長を促進し、多様な消費者層にわたってブランドロイヤルティを強化します。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域が最も高いCAGRを示すと予測されるが、これは技術導入とカスタマイズされた体験を求める消費者の需要によるものです。小売企業は、レコメンデーションエンジン、顧客行動分析、バーチャルアシスタントなどのAI主導ツールを活用して、超パーソナライズされたショッピングジャーニーを提供しています。これにより、顧客満足度が向上し、コンバージョン率が高まり、ブランドロイヤルティが高まる。北米は、高度なデジタルインフラとスマートフォンの高い普及率がAIの統合をさらに後押しし、パーソナライズされた小売イノベーションのリーダーとなっています。

無料のカスタマイズサービス

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます。

  • 企業プロファイル
    • 追加市場企業の包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査資料
    • 1次調査資料
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場：小売業タイプ別

  • eコマース
  • オムニチャネル
  • 実店舗

第6章 世界の小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場：提供内容別

  • ソリューション
  • サービス

第7章 世界の小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場：展開モード別

  • オンプレミス
  • クラウド

第8章 世界の小売業におけるAI-パーソナライズされたショッピング市場：技術別

  • 機械学習
  • 予測分析
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータービジョン
  • チャットボットとバーチャルアシスタント

第9章 世界の小売業における世界のAI-パーソナライズショッピング市場：用途別

  • パーソナライズされた商品のおすすめ
  • 在庫管理
  • ダイナミックプライシング
  • 顧客行動分析
  • ビジュアル検索
  • バーチャル試着室
  • その他の用途

第10章 世界の小売業における世界AI-パーソナライズショッピング市場：エンドユーザー別

  • 衣服
  • 履物
  • 食料品
  • 家庭用家具
  • 美容とパーソナルケア
  • エレクトロニクス
  • その他のエンドユーザー

第11章 世界の小売業における世界AI-パーソナライズショッピング市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第12章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、ジョイントベンチャー
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Google LLC
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Salesforce, Inc.
  • SAP SE
  • Oracle Corporation
  • Adobe Inc.
  • Intel Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • Infosys Limited
  • Cognizant Technology Solutions
  • Capgemini SE
  • Tata Consultancy Services（TCS）
  • Wipro Limited
  • Shopify Inc.
  • Sentient Technologies
  • ViSenze Pte Ltd.
  • Syte Visual Conception Ltd.
図表

List of Tables

  • Table 1 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Region (2024-2032) ($MN)
  • Table 2 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Retail Type (2024-2032) ($MN)
  • Table 3 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By E-commerce (2024-2032) ($MN)
  • Table 4 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Omnichannel (2024-2032) ($MN)
  • Table 5 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Brick-and-Mortar (2024-2032) ($MN)
  • Table 6 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Offering (2024-2032) ($MN)
  • Table 7 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Solution (2024-2032) ($MN)
  • Table 8 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Services (2024-2032) ($MN)
  • Table 9 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Deployment Mode (2024-2032) ($MN)
  • Table 10 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By On-premise (2024-2032) ($MN)
  • Table 11 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Cloud (2024-2032) ($MN)
  • Table 12 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Technology (2024-2032) ($MN)
  • Table 13 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Machine Learning (2024-2032) ($MN)
  • Table 14 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Predictive Analytics (2024-2032) ($MN)
  • Table 15 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2024-2032) ($MN)
  • Table 16 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Computer Vision (2024-2032) ($MN)
  • Table 17 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Chatbots & Virtual Assistants (2024-2032) ($MN)
  • Table 18 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Application (2024-2032) ($MN)
  • Table 19 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Personalized Product Recommendations (2024-2032) ($MN)
  • Table 20 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Inventory Management (2024-2032) ($MN)
  • Table 21 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Dynamic Pricing (2024-2032) ($MN)
  • Table 22 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Customer Behavior Analytics (2024-2032) ($MN)
  • Table 23 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Visual Search (2024-2032) ($MN)
  • Table 24 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Virtual Fitting Rooms (2024-2032) ($MN)
  • Table 25 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Other Applications (2024-2032) ($MN)
  • Table 26 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By End User (2024-2032) ($MN)
  • Table 27 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Apparel (2024-2032) ($MN)
  • Table 28 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Footwear (2024-2032) ($MN)
  • Table 29 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Grocery (2024-2032) ($MN)
  • Table 30 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Home Furnishing (2024-2032) ($MN)
  • Table 31 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Beauty & Personal Care (2024-2032) ($MN)
  • Table 32 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Electronics (2024-2032) ($MN)
  • Table 33 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market Outlook, By Other End Users (2024-2032) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC30049

According to Stratistics MRC, the Global AI in Retail - Personalized ShoppingMarket is accounted for $41.7 billion in 2025 and is expected to reach $323.5 billion by 2032 growing at a CAGR of 34.0% during the forecast period. AI in Retail - Personalized Shopping refers to the use of artificial intelligence technologies to enhance and tailor the shopping experience for individual consumers. It involves analyzing customer data such as browsing history, purchase behavior, preferences, and demographics to deliver customized product recommendations, targeted promotions, and dynamic pricing. AI tools like machine learning, natural language processing, and computer vision help retailers understand and predict customer needs in real time. This enables seamless, engaging, and efficient interactions across various channels, including online stores, mobile apps, and in-store kiosks, ultimately boosting customer satisfaction, retention, and overall retail sales performance.

Market Dynamics:

Driver:

Rising Demand for Personalized Customer Experiences

The rising demand for personalized customer experiences is significantly driving the AI in Retail Personalized Shopping Market. Consumers increasingly expect tailored recommendations, and individualized engagement across channels. AI technologies like machine learning and natural language processing empower retailers to analyze vast datasets and deliver real-time, customized shopping experiences. This shift enhances customer satisfaction, and conversion rates, prompting more retailers to invest in AI-driven personalization tools. As a result, market growth is accelerating, transforming retail into a data-driven, customer-centric ecosystem.

Restraint:

Data Privacy and Security Concerns

Data privacy and security concerns pose a significant hindrance for SMEs adopting AI in retail personalized shopping. Limited resources and technical expertise make it challenging to implement robust data protection measures, deterring the use of AI technologies reliant on sensitive customer information. Fears of data breaches and regulatory non-compliance further discourage investment, restricting SMEs from leveraging AI-driven personalization and ultimately slowing market growth and innovation in this sector.

Opportunity:

Growth of E-commerce and Omnichannel Retailing

The growth of e-commerce and omnichannel retailing is positively driving the AI in Retail - Personalized Shopping Market by creating a vast digital landscape for personalized consumer engagement. With shoppers navigating between online and offline touchpoints, retailers increasingly rely on AI to unify customer data, predict preferences, and deliver tailored experiences across channels. This seamless integration enhances customer satisfaction and loyalty, while boosting conversion rates and sales, thereby propelling the demand for AI-driven personalized shopping solutions in the retail sector.

Threat:

High Implementation Costs for SMEs

High implementation costs pose a significant barrier for small and medium-sized enterprises (SMEs) in adopting AI in retail personalized shopping. These businesses often lack the financial resources and technical expertise required for AI integration, including data infrastructure, software, and skilled personnel. As a result, SMEs struggle to compete with larger retailers, limiting market inclusivity and slowing overall growth. This cost burden hinders widespread adoption and innovation across the retail sector.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI in the retail personalized shopping market. As physical stores faced restrictions, retailers turned to digital channels and AI-driven tools to enhance customer engagement. AI-enabled personalized recommendations, virtual try-ons, and chatbot assistance gained traction to meet evolving consumer expectations. The crisis highlighted the need for agility, prompting retailers to invest in AI technologies to ensure continuity and deliver tailored experiences amid uncertainty.

The apparel segment is expected to be the largest during the forecast period

The apparel segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, due to demand for customization, style recommendations, and virtual try-ons. As consumers seek personalized fashion experiences, AI technologies such as computer vision and machine learning enable retailers to deliver tailored suggestions, sizing assistance, and trend analysis. This enhances customer satisfaction, boosts conversion rates, and reduces return rates. The apparel segment's expansion thus accelerates AI adoption, transforming the shopping journey into a highly individualized experience.

The machine learning segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the machine learning segment is predicted to witness the highest growth rate as it delivers hyper-personalized experiences based on real-time consumer behavior and preferences. Through advanced data analysis, machine learning algorithms can predict purchasing patterns, suggest tailored products, and enhance customer engagement. This leads to increased conversion rates, higher customer satisfaction, and brand loyalty. The continuous improvement of algorithms through self-learning capabilities ensures dynamic personalization, making machine learning a vital catalyst in the growth of personalized retail experiences.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share due to rapid digital transformation, increasing smartphone penetration, and growing e-commerce adoption. Retailers are leveraging AI to deliver hyper-personalized shopping experiences through real-time product recommendations, dynamic pricing, and predictive analytics. Countries like China, Japan, and India are leading innovation, supported by rising investments in AI infrastructure. This technological shift enhances customer satisfaction, drives sales growth, and strengthens brand loyalty across diverse consumer segments.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, owing to technological adoption and consumer demand for customized experiences. Retailers are leveraging AI-driven tools like recommendation engines, customer behavior analytics, and virtual assistants to deliver hyper-personalized shopping journeys. This enhances customer satisfaction, increases conversion rates, and boosts brand loyalty. The region's advanced digital infrastructure and high smartphone penetration further support AI integration, making North America a leader in personalized retail innovation.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the AI in Retail - Personalized Shopping Market include IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, Amazon Web Services, Inc., Salesforce, Inc., SAP SE, Oracle Corporation, Adobe Inc., Intel Corporation, NVIDIA Corporation, Infosys Limited, Cognizant Technology Solutions, Capgemini SE, Tata Consultancy Services (TCS), Wipro Limited, Shopify Inc, Sentient Technologies, ViSenze Pte Ltd. and Syte Visual Conception Ltd.

Key Developments:

In May 2025, Finanz Informatik, has renewed and expanded its partnership with IBM. Under the new multi year agreement, Finanz Informatik will deploy state of the art IBM mainframe, Power, and storage systems-alongside AI-enabled software from the watsonx portfolio-within its own data centers.

In April 2025, IBM and Tokyo Electron (TEL) have signed a new five-year extension of their longstanding semiconductor R&D partnership, originally spanning over two decades. The renewed agreement centres on advancing next-generation semiconductor nodes, chiplet architectures, and High NA EUV patterning to meet the performance and energy-efficiency demands of generative AI.

Retail Types Covered:

  • E-commerce
  • Omnichannel
  • Brick-and-Mortar

Offerings Covered:

  • Solution
  • Services

Deployment Modes Covered:

  • On-premise
  • Cloud

Technologies Covered:

  • Machine Learning
  • Predictive Analytics
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Chatbots & Virtual Assistants

Applications Covered:

  • Personalized Product Recommendations
  • Inventory Management
  • Dynamic Pricing
  • Customer Behavior Analytics
  • Visual Search
  • Virtual Fitting Rooms
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Apparel
  • Footwear
  • Grocery
  • Home Furnishing
  • Beauty & Personal Care
  • Electronics
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2022, 2023, 2024, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market, By Retail Type

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 E-commerce
  • 5.3 Omnichannel
  • 5.4 Brick-and-Mortar

6 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market, By Offering

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Solution
  • 6.3 Services

7 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market, By Deployment Mode

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 On-premise
  • 7.3 Cloud

8 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Machine Learning
  • 8.3 Predictive Analytics
  • 8.4 Natural Language Processing (NLP)
  • 8.5 Computer Vision
  • 8.6 Chatbots & Virtual Assistants

9 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Personalized Product Recommendations
  • 9.3 Inventory Management
  • 9.4 Dynamic Pricing
  • 9.5 Customer Behavior Analytics
  • 9.6 Visual Search
  • 9.7 Virtual Fitting Rooms
  • 9.8 Other Applications

10 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Apparel
  • 10.3 Footwear
  • 10.4 Grocery
  • 10.5 Home Furnishing
  • 10.6 Beauty & Personal Care
  • 10.7 Electronics
  • 10.8 Other End Users

11 Global AI in Retail - Personalized Shopping Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 IBM Corporation
  • 13.2 Microsoft Corporation
  • 13.3 Google LLC
  • 13.4 Amazon Web Services, Inc.
  • 13.5 Salesforce, Inc.
  • 13.6 SAP SE
  • 13.7 Oracle Corporation
  • 13.8 Adobe Inc.
  • 13.9 Intel Corporation
  • 13.10 NVIDIA Corporation
  • 13.11 Infosys Limited
  • 13.12 Cognizant Technology Solutions
  • 13.13 Capgemini SE
  • 13.14 Tata Consultancy Services (TCS)
  • 13.15 Wipro Limited
  • 13.16 Shopify Inc.
  • 13.17 Sentient Technologies
  • 13.18 ViSenze Pte Ltd.
  • 13.19 Syte Visual Conception Ltd.