AI-Driven Retail Heat Map Global Market Report 2025
상품코드:1852223
리서치사:The Business Research Company
발행일:On Demand Report
페이지 정보:영문 250 Pages
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한글목차
AI 기반 소매 히트맵 시장 규모는 최근 급격히 확대되고 있습니다. 2024년 12억 9,000만 달러에서 2025년 15억 9,000만 달러에 달하고, CAGR 23.2%로 확대될 전망입니다. 이 역사적인 기간 동안 성장의 원동력은 온라인 소매와 오프라인 소매의 융합, 고객 경험의 최적화, 소매 기업의 채용 증가, 데이터에 기반한 매장 설계에 대한 수요 증가, 업무 효율성에 대한 강조 등이었습니다.
AI 기반 소매 히트맵 시장 규모는 향후 몇 년간 비약적인 성장이 예상됩니다. 2029년에는 연평균 성장률(CAGR) 22.8%로 36억 3,000만 달러로 성장할 것입니다. 예측 기간 동안의 성장은 지속가능성과 에너지 효율성에 대한 관심 증가, 소매업의 지속적인 성장, AI 기반 스마트 리테일 솔루션의 광범위한 채택, 신흥 소매업체들의 채택 증가, 실시간 예측적 통찰력에 대한 수요 증가에 기인할 것으로 예측됩니다. 향후 예상되는 주요 동향으로는 AI를 활용한 예측 히트맵 활용, IoT 센서와의 통합, 발밑 모니터링에 컴퓨터 비전 적용, 실시간 분석을 위한 엣지 컴퓨팅 도입, 증강현실 및 가상현실 플랫폼의 접목 등을 들 수 있습니다.
인공지능(AI) 기반 리테일 히트맵은 AI를 활용하여 매장 내 고객의 움직임과 행동을 분석하는 시각화 도구입니다. 카메라, 센서, 기타 장치에서 데이터를 수집하여 쇼핑객의 동선, 관심 지역, 특정 구역에서의 체류 시간을 모니터링합니다. 통행량이 많은 구역과 적은 구역을 색상으로 구분하여 표시함으로써 매장 레이아웃과 상품 배치, 전반적인 고객 경험 향상에 도움이 됩니다.
AI 기반 소매 히트맵의 주요 요소에는 소프트웨어, 하드웨어, 서비스가 포함됩니다. 이 소프트웨어는 AI를 사용하여 쇼핑객의 행동 데이터를 처리하고, 시각적 히트맵을 생성하고, 머천다이징 전략을 강화하고, 상품 배치를 실시간으로 최적화하는 플랫폼 역할을 합니다. 이러한 시스템은 On-Premise 또는 클라우드를 통해 도입할 수 있으며, 매장 내 분석, 고객 행동 추적, 대기열 관리, 매장 레이아웃 최적화 등의 분야에 적용되고 있습니다. 최종 사용자에는 슈퍼마켓, 대형마트, 전문점, 백화점, 편의점, 기타 소매점 등이 포함됩니다.
2025년 봄, 미국의 급격한 관세 인상과 그에 따른 무역 마찰은 소매 및 도매 부문, 특히 조달, 재고 관리, 가격 전략에 큰 영향을 미치고 있습니다. 가전제품, 의류, 가구, 가공식품을 포함한 수입 소비재에 대한 관세 인상은 소매업체와 도매업체의 조달 비용을 증가시켜 많은 업체들이 최종 소비자 가격을 인상하거나 손실을 흡수해야 하는 상황에 처해 있습니다. 가격 결정력이 제한된 중소기업은 특히 취약하며, 종종 이익률 감소와 경쟁력 하락에 직면하고 있습니다. 또한, 국제 공급망의 지연과 불확실성에 대처하기 위해 재고 주기 또한 혼란스러워집니다. 또한, 해외 시장에서의 보복 관세는 미국 브랜드의 수출 기회를 축소하고 수익 성장을 제한하고 있습니다. 이에 대응하기 위해 기업들은 국내 및 지역 공급업체로 전환하고, 공급망 탄력성에 투자하고, 데이터 기반 수요 예측을 채택하고, 비용 변동을 피하고, 고객 만족도를 유지하려고 노력하고 있습니다.
이 보고서는 AI 기반 소매 히트맵 산업 세계 시장 규모, 지역별 점유율, AI 기반 소매 히트맵 시장 점유율을 보유한 경쟁사, 상세한 AI 기반 소매 히트맵 시장 부문, 시장 동향 및 비즈니스 기회, AI 기반 소매 히트맵 산업에서 성공하기 위해 필요한 데이터 등 AI 기반 소매 히트맵 시장 통계를 제공합니다. AI 기반 소매 히트맵 시장 통계를 제공하는 The Business Research Company의 새로운 보고서 시리즈 중 하나입니다. 이 AI 기반 소매 히트맵 시장 조사 보고서는 업계의 현재와 미래 시나리오에 대한 상세한 분석을 통해 필요한 모든 것을 완벽하게 전망할 수 있도록 도와줍니다.
전자상거래 산업의 성장은 향후 몇 년 동안 AI 기반 소매 히트맵 시장을 견인할 것으로 예측됩니다. 이 분야는 주로 웹사이트나 모바일 앱 등 전자 플랫폼을 통해 상품과 서비스를 매매하기 때문에 오프라인 매장의 제약 없이 기업과 소비자 간의 원활한 거래가 가능합니다. 이커머스 산업의 확대에 크게 기여하고 있는 것은 모바일 커머스의 보급입니다. 스마트폰에 대한 의존도가 높아지면서 소비자들은 온라인 마켓플레이스에 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이러한 편의성은 사용자 참여를 높이고, 디지털 거래의 지속적인 증가를 뒷받침하고 있습니다. AI 기반 소매 히트맵은 소비자의 행동과 트래픽 흐름을 분석하여 이커머스 사업자의 상품 배치, 마케팅 전략, 재고 관리 최적화를 돕고, 나아가 시장 성장을 가속화하는 데 필수적인 역할을 합니다. 예를 들어, 2025년 8월 미국 인구조사국이 발표한 2025년 2분기 미국 소매 전자상거래 매출은 2,929억 달러로 전년 동기 대비 6.2%, 2024년 2분기 대비 5.3% 증가하였습니다. 전체 소매업 매출은 3.8% 증가했으며, 전자상거래는 전체 소매업 매출의 15.5%를 차지했습니다. 따라서 확대되는 전자상거래 분야가 AI 기반 소매 히트맵 시장의 성장을 견인하고 있습니다.
AI 기반 소매 히트맵 시장의 주요 기업들은 실시간 히트맵 시각화와 AI를 활용한 예측 모델링을 결합하여 정확성, 통찰력, 업무 대응력을 향상시키는 데 주력하고 있습니다. 이 기능을 통해 기업은 디지털 인터페이스에서 사용자 상호작용을 관찰하는 동시에 AI를 사용하여 미래의 참여 동향을 예측하고, 사용자 경험을 즉각적으로 통찰하여 사전에 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 미국에 본사를 둔 고객 인사이트 플랫폼인 스프릭(Sprague)은 2024년 7월 대규모 사용자 참여 데이터 수집 및 분석을 위한 AI 기반 툴인 '스프릭 히트맵(Sprague Heatmap)'을 발표했습니다. 이 제품은 실시간 히트맵 시각화, 참여 패턴 예측 모델링, 분석 플랫폼과의 통합을 통해 고객 경험을 선제적으로 관리하고 비즈니스 성과를 극대화하여 데이터 기반의 도입, 유지, 고객 만족도 향상을 지원합니다. 고객 만족도를 향상시킵니다.
2022년 10월, 미국에 본사를 둔 부동산 소프트웨어 제공업체인 MRI Software, LLC가 Springboard를 비공개 금액으로 인수했습니다. 이번 인수는 실시간 고객 동선 데이터와 행동 분석을 통합하여 MRI의 Retail Solutions Suite를 강화하고, 상세한 매장 내 분석을 제공하는 역량을 강화하기 위한 것입니다. 이러한 통찰력을 통해 고객은 고객의 행동을 더 잘 이해하고 소매업의 성과를 향상시킬 수 있습니다. 영국에 본사를 둔 Springboard는 AI를 활용한 인사이트를 통해 플러그 앤 플레이 방식의 발자국 모니터링, 인구통계, 감정 분석, 체류시간 등의 변동 분석을 전문으로 하는 기업입니다.
AI 기반 소매 히트맵 시장은 실시간 모니터링, 데이터 분석, 직원 교육, 유지보수, 컨설팅 등의 서비스를 제공하는 사업자가 얻는 수익으로 구성됩니다. 시장 가치에는 서비스 제공업체가 판매하거나 서비스 제공에 포함된 관련 상품의 가치도 포함됩니다. AI 기반 소매 히트맵 시장에는 적외선 열화상 카메라, 와이파이 추적 장치, 피플카운팅 시스템, 디지털 사이니지 시스템 등의 제품 판매액도 포함됩니다. 이 시장의 가치는 '팩토리 게이트(공장 출고 시)'의 가치입니다. 즉, 상품의 생산자 또는 제조자가 다른 사업자(다운스트림 공급자, 도매업체, 유통업체, 소매업체 등) 또는 최종 소비자에게 직접 판매한 상품의 가치입니다. 이 시장에서 상품의 가치에는 상품을 만든 사람이 판매하는 관련 서비스도 포함됩니다.
목차
제1장 주요 요약
제2장 시장 특징
제3장 시장 동향과 전략
제4장 시장 : 금리, 인플레이션, 지정학, 무역 전쟁과 관세, 그리고 코로나 팬데믹과 회복이 시장에 미치는 영향을 포함한 거시경제 시나리오
제5장 세계의 성장 분석과 전략 분석 프레임워크
세계의 AI 기반 소매 히트맵 : PESTEL 분석(정치, 사회, 기술, 환경, 법적 요인, 성장 촉진요인과 억제요인)
최종 이용 산업 분석
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 성장률 분석
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 실적 : 규모와 성장, 2019-2024
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 예측 : 규모와 성장, 2024-2029, 2034F
세계의 AI 기반 소매 히트맵 : 전체 시장 규모(TAM)
제6장 시장 세분화
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 컴포넌트별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
소프트웨어
하드웨어
서비스
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 전개 모드별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
On-Premise
클라우드
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 용도별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
점포 분석
고객 행동 분석
큐 관리
점포 레이아웃 최적화
기타 용도
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 최종사용자별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
슈퍼마켓 또는 하이퍼마켓
전문점
백화점
편의점
기타 최종사용자
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 소프트웨어(유형별), 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
예측 분석
재고 관리
퍼스널라이제이션 엔진
추천 시스템
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 하드웨어(유형별), 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
센서
카메라
비콘
POS 단말기
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 서비스(유형별), 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
컨설팅
구현
지원 및 유지관리
트레이닝
제7장 지역별/국가별 분석
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 지역별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
세계의 AI 기반 소매 히트맵 시장 : 국가별, 분석과 예측, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F
제8장 아시아태평양 시장
제9장 중국 시장
제10장 인도 시장
제11장 일본 시장
제12장 호주 시장
제13장 인도네시아 시장
제14장 한국 시장
제15장 서유럽 시장
제16장 영국 시장
제17장 독일 시장
제18장 프랑스 시장
제19장 이탈리아 시장
제20장 스페인 시장
제21장 동유럽 시장
제22장 러시아 시장
제23장 북미 시장
제24장 미국 시장
제25장 캐나다 시장
제26장 남미 시장
제27장 브라질 시장
제28장 중동 시장
제29장 아프리카 시장
제30장 경쟁 구도와 기업 개요
AI 기반 소매 히트맵 시장 : 경쟁 구도
AI 기반 소매 히트맵 시장 : 기업 개요
Contentsquare : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
Stratacache : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
Placer.ai : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
RetailNext : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
OP Retail : 개요, 제품 및 서비스, 전략 및 재무 분석
제31장 기타 주요 기업 및 혁신 기업
Aislelabs
V-Count
Kepler Analytics
Attention Insight
FootfallCam
Exposure Analytics
Flame Analytics
Mapsted
Oxania
Pathr.ai
Prism Skylabs
Retail Sensing
Tarsyer
Zenus Inc.
Prodco Analytics Inc.
제32장 세계 시장 경쟁 벤치마킹과 대시보드
제33장 주요 인수합병(M&A)
제34장 최근 시장 동향
제35장 시장 잠재력이 높은 국가, 부문, 전략
AI 기반 소매 히트맵 시장(2029년) : 새로운 기회를 제공하는 국가
AI 기반 소매 히트맵 시장(2029년) : 새로운 기회를 제공하는 부문
AI 기반 소매 히트맵 시장(2029년) : 성장 전략
시장 동향에 근거한 전략
경쟁 전략
제36장 부록
LSH
영문 목차
영문목차
An artificial intelligence (AI)-powered retail heat map is a visualization tool that leverages AI to analyze customer movement and behavior within a store. It gathers data from cameras, sensors, and other devices to monitor shopper pathways, areas of interest, and the duration of time spent in specific zones. By applying color-coded highlights to indicate high-traffic and low-traffic areas, the map helps retailers improve store layouts, product placement, and overall customer experience.
The key elements of an AI-driven retail heat map include software, hardware, and services. The software functions as a platform that processes shopper behavior data using AI to produce visual heat maps, enhance merchandising strategies, and optimize product placement in real time. These systems can be deployed either on-premises or via the cloud and are applied in areas such as in-store analytics, customer behavior tracking, queue management, and store layout optimization. End users include supermarkets and hypermarkets, specialty shops, department stores, convenience stores, and other retail outlets.
Note that the outlook for this market is being affected by rapid changes in trade relations and tariffs globally. The report will be updated prior to delivery to reflect the latest status, including revised forecasts and quantified impact analysis. The report's Recommendations and Conclusions sections will be updated to give strategies for entities dealing with the fast-moving international environment.
The rapid escalation of U.S. tariffs and the resulting trade tensions in spring 2025 are significantly impacting the retail and wholesale sector, particularly in sourcing, inventory management, and pricing strategies. Higher duties on imported consumer goods including electronics, apparel, furniture, and packaged foods have raised procurement costs for retailers and wholesalers, compelling many to either increase prices for end consumers or absorb losses. Small and mid-sized businesses with limited pricing power are especially vulnerable, often facing squeezed margins and reduced competitiveness. Inventory cycles are also disrupted as firms grapple with delays and uncertainty in international supply chains. Additionally, retaliatory tariffs in foreign markets have curtailed export opportunities for U.S. brands, limiting revenue growth. In response, companies are shifting toward domestic and regional suppliers, investing in supply chain resilience, and adopting data-driven demand forecasting to navigate cost volatility and maintain customer satisfaction.
The AI-driven retail heat map market research report is one of a series of new reports from The Business Research Company that provides AI-driven retail heat map market statistics, including AI-driven retail heat map industry global market size, regional shares, competitors with a AI-driven retail heat map market share, detailed AI-driven retail heat map market segments, market trends and opportunities, and any further data you may need to thrive in the AI-driven retail heat map industry. This AI-driven retail heat map market research report delivers a complete perspective of everything you need, with an in-depth analysis of the current and future scenario of the industry.
The AI-driven retail heat map market size has grown exponentially in recent years. It will grow from $1.29 billion in 2024 to $1.59 billion in 2025 at a compound annual growth rate (CAGR) of 23.2%. Growth during the historic period was driven by the convergence of online and physical retail, greater emphasis on optimizing customer experiences, increased adoption by retailers, rising demand for data-informed store design, and a stronger focus on operational efficiency.
The AI-driven retail heat map market size is expected to see exponential growth in the next few years. It will grow to $3.63 billion in 2029 at a compound annual growth rate (CAGR) of 22.8%. Growth in the forecast period is expected to stem from heightened focus on sustainability and energy efficiency, continued retail expansion, broader adoption of AI-powered smart retail solutions, increasing uptake among emerging retailers, and rising demand for real-time predictive insights. Key trends anticipated include the use of AI-driven predictive heat maps, integration with IoT sensors, application of computer vision for foot traffic monitoring, deployment of edge computing for real-time analytics, and the incorporation of augmented and virtual reality platforms.
The growth of the e-commerce industry is anticipated to boost the AI-driven retail heat map market in the coming years. This sector involves buying and selling goods and services through electronic platforms, mainly websites and mobile apps, enabling seamless transactions between businesses and consumers without the limitations of physical stores. A significant factor contributing to the e-commerce industry's expansion is the widespread use of mobile commerce, as the growing dependence on smartphones allows consumers easy access to online marketplaces. This convenience increases user engagement and supports the continuous rise in digital transactions. AI-driven retail heat maps play an essential role by analyzing consumer behavior and traffic flow, helping e-commerce businesses optimize product placement, marketing strategies, and inventory management, which in turn accelerates market growth. For example, in August 2025, the United States Census Bureau reported that US retail e-commerce sales reached $292.9 billion in the second quarter of 2025, representing a 6.2 percent increase from the previous quarter and a 5.3 percent rise compared to Q2 2024. Overall retail sales grew 3.8 percent, with e-commerce accounting for 15.5 percent of total retail sales. Therefore, the expanding e-commerce sector is driving growth in the AI-driven retail heat map market.
Leading companies in the AI-driven retail heat map market are concentrating on combining real-time heatmap visualization with AI-powered predictive modeling to improve accuracy, depth of insight, and operational responsiveness. This capability enables businesses to simultaneously observe user interactions on digital interfaces while using AI to forecast future engagement trends, allowing for immediate insights and proactive optimization of user experiences. For instance, in July 2024, Sprig, a US-based customer insights platform, launched Sprig Heatmaps, an AI-powered tool designed to capture and analyze large-scale user engagement data. This product supports data-driven enhancements in adoption, retention, and customer satisfaction by providing real-time heat map visualization, predictive modeling of engagement patterns, and integration with analytics platforms to manage customer experiences proactively and maximize business results.
In October 2022, MRI Software, LLC, a US-based real estate software provider, acquired Springboard for an undisclosed amount. This acquisition aims to enhance MRI's Retail Solutions Suite by integrating real-time shopper traffic data and behavioral analytics, thereby strengthening its ability to deliver detailed in-store analytics. These insights help clients better understand customer behavior and improve retail performance. Springboard, a UK-based company, specializes in plug-and-play footfall monitoring, demographic and sentiment analysis, and movement metrics such as dwell time, all powered by AI-driven insights.
Major players in the AI-driven retail heat map market are Contentsquare, Stratacache, Placer.ai, RetailNext, OP Retail, Aislelabs, V-Count, Kepler Analytics, Attention Insight, FootfallCam, Exposure Analytics, Flame Analytics, Mapsted, Oxania, Pathr.ai, Prism Skylabs, Retail Sensing, Tarsyer, Zenus Inc., Prodco Analytics Inc.
North America was the largest region in the AI-driven retail heat map market in 2024. Asia-Pacific is expected to be the fastest-growing region in the forecast period. The regions covered in AI-driven retail heat map report are Asia-Pacific, Western Europe, Eastern Europe, North America, South America, Middle East and Africa.
The countries covered in the AI-driven retail heat map market report are Australia, Brazil, China, France, Germany, India, Indonesia, Japan, Russia, South Korea, UK, USA, Canada, Italy, Spain.
The AI-driven retail heat map market consists of revenues earned by entities by providing services such as real-time monitoring, data analysis, staff training, maintenance, and consulting. The market value includes the value of related goods sold by the service provider or included within the service offering. The AI-driven retail heat map market also includes sales of products such as thermal imaging cameras, Wi-Fi tracking devices, people counting systems, and digital signage systems. Values in this market are 'factory gate' values, that is, the value of goods sold by the manufacturers or creators of the goods, whether to other entities (including downstream manufacturers, wholesalers, distributors, and retailers) or directly to end customers. The value of goods in this market includes related services sold by the creators of the goods.
The market value is defined as the revenues that enterprises gain from the sale of goods and/or services within the specified market and geography through sales, grants, or donations in terms of the currency (in USD unless otherwise specified).
The revenues for a specified geography are consumption values that are revenues generated by organizations in the specified geography within the market, irrespective of where they are produced. It does not include revenues from resales along the supply chain, either further along the supply chain or as part of other products.
AI-Driven Retail Heat Map Global Market Report 2025 from The Business Research Company provides strategists, marketers and senior management with the critical information they need to assess the market.
This report focuses on ai-driven retail heat map market which is experiencing strong growth. The report gives a guide to the trends which will be shaping the market over the next ten years and beyond.
Reasons to Purchase
Gain a truly global perspective with the most comprehensive report available on this market covering 15 geographies.
Assess the impact of key macro factors such as geopolitical conflicts, trade policies and tariffs, post-pandemic supply chain realignment, inflation and interest rate fluctuations, and evolving regulatory landscapes.
Create regional and country strategies on the basis of local data and analysis.
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Report will be updated with the latest data and delivered to you within 2-3 working days of order along with an Excel data sheet for easy data extraction and analysis.
All data from the report will also be delivered in an excel dashboard format.
Where is the largest and fastest growing market for ai-driven retail heat map ? How does the market relate to the overall economy, demography and other similar markets? What forces will shape the market going forward, including technological disruption, regulatory shifts, and changing consumer preferences? The ai-driven retail heat map market global report from the Business Research Company answers all these questions and many more.
The report covers market characteristics, size and growth, segmentation, regional and country breakdowns, competitive landscape, market shares, trends and strategies for this market. It traces the market's historic and forecast market growth by geography.
The market characteristics section of the report defines and explains the market.
The market size section gives the market size ($b) covering both the historic growth of the market, and forecasting its development.
The forecasts are made after considering the major factors currently impacting the market. These include:
The forecasts are made after considering the major factors currently impacting the market. These include the technological advancements such as AI and automation, Russia-Ukraine war, trade tariffs (government-imposed import/export duties), elevated inflation and interest rates.
Market segmentations break down the market into sub markets.
The regional and country breakdowns section gives an analysis of the market in each geography and the size of the market by geography and compares their historic and forecast growth.
The competitive landscape chapter gives a description of the competitive nature of the market, market shares, and a description of the leading companies. Key financial deals which have shaped the market in recent years are identified.
The trends and strategies section analyses the shape of the market as it emerges from the crisis and suggests how companies can grow as the market recovers.
Scope
Markets Covered:1) By Component: Software; Hardware; Services
2) By Deployment Mode: On-Premises; Cloud
3) By Application: In-Store Analytics; Customer Behavior Analysis; Queue Management; Store Layout Optimization; Other Applications
4) By End-User: Supermarkets Or Hypermarkets; Specialty Stores; Department Stores; Convenience Stores; Other End-Users
Subsegments:
1) By Software: Predictive Analytics; Inventory Management; Personalization Engines; Recommendation Systems
2) By Hardware: Sensors; Cameras; Beacons; Point Of Sale Terminals
3) By Services: Consulting; Implementation; Support And Maintenance; Training
3. AI-Driven Retail Heat Map Market Trends And Strategies
4. AI-Driven Retail Heat Map Market - Macro Economic Scenario Including The Impact Of Interest Rates, Inflation, Geopolitics, Trade Wars and Tariffs, And Covid And Recovery On The Market
4.1. Supply Chain Impact from Tariff War & Trade Protectionism
5. Global AI-Driven Retail Heat Map Growth Analysis And Strategic Analysis Framework
5.1. Global AI-Driven Retail Heat Map PESTEL Analysis (Political, Social, Technological, Environmental and Legal Factors, Drivers and Restraints)
5.2. Analysis Of End Use Industries
5.3. Global AI-Driven Retail Heat Map Market Growth Rate Analysis
5.4. Global AI-Driven Retail Heat Map Historic Market Size and Growth, 2019 - 2024, Value ($ Billion)
5.5. Global AI-Driven Retail Heat Map Forecast Market Size and Growth, 2024 - 2029, 2034F, Value ($ Billion)
5.6. Global AI-Driven Retail Heat Map Total Addressable Market (TAM)
6. AI-Driven Retail Heat Map Market Segmentation
6.1. Global AI-Driven Retail Heat Map Market, Segmentation By Component, Historic and Forecast, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F, $ Billion
Software
Hardware
Services
6.2. Global AI-Driven Retail Heat Map Market, Segmentation By Deployment Mode, Historic and Forecast, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F, $ Billion
On-Premises
Cloud
6.3. Global AI-Driven Retail Heat Map Market, Segmentation By Application, Historic and Forecast, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F, $ Billion
In-Store Analytics
Customer Behavior Analysis
Queue Management
Store Layout Optimization
Other Applications
6.4. Global AI-Driven Retail Heat Map Market, Segmentation By End-User, Historic and Forecast, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F, $ Billion
Supermarkets Or Hypermarkets
Specialty Stores
Department Stores
Convenience Stores
Other End-Users
6.5. Global AI-Driven Retail Heat Map Market, Sub-Segmentation Of Software, By Type, Historic and Forecast, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F, $ Billion
Predictive Analytics
Inventory Management
Personalization Engines
Recommendation Systems
6.6. Global AI-Driven Retail Heat Map Market, Sub-Segmentation Of Hardware, By Type, Historic and Forecast, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F, $ Billion
Sensors
Cameras
Beacons
Point Of Sale Terminals
6.7. Global AI-Driven Retail Heat Map Market, Sub-Segmentation Of Services, By Type, Historic and Forecast, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F, $ Billion
Consulting
Implementation
Support And Maintenance
Training
7. AI-Driven Retail Heat Map Market Regional And Country Analysis
7.1. Global AI-Driven Retail Heat Map Market, Split By Region, Historic and Forecast, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F, $ Billion
7.2. Global AI-Driven Retail Heat Map Market, Split By Country, Historic and Forecast, 2019-2024, 2024-2029F, 2034F, $ Billion
