Globale Marktgröße, Prognose und Trendhighlights für den Zeitraum 2025–2037
Der Markt für Bilderkennung im Konsumgüterbereich hatte im Jahr 2024 ein Volumen von 3,1 Milliarden US-Dollar und soll bis Ende 2037 voraussichtlich 43,3 Milliarden US-Dollar erreichen. Im Prognosezeitraum 2025–2037 wird eine jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 22,5 % erwartet. Im Jahr 2025 wird das Branchenvolumen der Bilderkennung im Konsumgüterbereich auf 3,8 Milliarden US-Dollar geschätzt.
Die Bilderkennung im Konsumgütermarkt wird vor allem durch die Nachfrage nach Echtzeit-In-Store-Ausführung und Regalintelligenz vorangetrieben. Bilderkennung trägt zu Echtzeittransparenz in Lagern und Logistik bei. Durch automatisiertes Barcode-Scanning und Paketüberprüfung trägt die Technologie dazu bei, menschliche Fehler zu minimieren und die Rückverfolgbarkeit entlang der gesamten Vertriebskette zu verbessern. Moderne Einzelhandelsumgebungen erfordern von Marken eine konsistente Regalverfügbarkeit, Preisgenauigkeit und Merchandising-Compliance. Bilderkennungsplattformen automatisieren Regalprüfungen mithilfe mobiler Geräte oder Smartkameras, um Bilder aufzunehmen und die Planogramm-Compliance zu überprüfen. Dies gewährleistet Compliance, reduziert Arbeitskosten und stärkt die Markensichtbarkeit in verschiedenen Einzelhandelsformaten.
Darüber hinaus hat die Konvergenz von KI, maschinellem Lernen und Edge Computing die Bilderkennung hinsichtlich Geschwindigkeit, Genauigkeit und Einsatzflexibilität deutlich verbessert. Fortschritte bei Bilderkennungslösungen ermöglichen es nun, große Mengen visueller Daten über Smartphones, Kioske im Geschäft und eingebettete Kameras zu verarbeiten. Dies eliminiert Latenzen und reduziert die Cloud-Abhängigkeit. So setzte PepsiCo beispielsweise im Mai 2023 KI und Edge Computing in seinen Lagerbetrieben ein und setzte Computer Vision-fähige Roboter und Sensoren zur Paketerkennung, Schadenserkennung und Bestandsprüfung ein. Diese Systeme verarbeiten visuelle Daten lokal im Werk und ermöglichen so Qualitätssicherung in Echtzeit und Workflow-Optimierung ohne Cloud-Latenz. Darüber hinaus fördern Bundesinitiativen wie der National Artificial Intelligence Initiative Act weiterhin Innovationen im Bereich Edge-KI und helfen Start-ups und Unternehmen, Bildverarbeitungssysteme in reale Einzelhandels- und Logistikabläufe zu integrieren.
Bilderkennung im Konsumgütersektor: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
- Steigende Nachfrage nach kundenorientierten Erkenntnissen und Personalisierung: Bilderkennungstechnologie bietet in Kombination mit Verhaltensanalysen beispiellose Einblicke in die Interaktion der Verbraucher mit Produkten im Regal. Einzelhändler können das Kundenengagement, wie Verweildauer, Produkthandhabung und Bewegungswege, verfolgen und so tiefere Einblicke in die Kundenpräferenzen und die Effektivität von In-Store-Promotions gewinnen. So hat Unilever beispielsweise KI-gestützte Bilderkennungstechnologie in ausgewählten Filialen integriert, um das Kundenengagement zu verstehen – beispielsweise, wo Kunden stehen bleiben, wie lange sie sich in der Nähe bestimmter Produkte aufhalten und welche Verpackungen die meiste Aufmerksamkeit erregen. Durch die Verknüpfung dieser visuellen Daten mit der Werbeleistung optimiert Unilever seine Produktplatzierungsstrategien und startet personalisiertere Kampagnen auf digitalen und In-Store-Plattformen. Diese Daten ermöglichen zielgerichtetes Marketing, Regaloptimierung und Nachfrageprognosen und helfen Konsumgütermarken, sich in gesättigten Märkten durch Bilderkennung zu differenzieren.
- Steigendes Bewusstsein für Nachhaltigkeit und Abfallreduzierung: Durch die Optimierung der Bestandsgenauigkeit und des Regalmanagements unterstützt die Bilderkennung nachhaltige Praktiken. Bilderkennung minimiert Fehlbestände und Überbestände und liefert präzise Echtzeit-Daten zu Bestand und Produktzustand. Dies verbessert die Reaktionsfähigkeit der Lieferkette und die Lagerabläufe. Durch die Reduzierung von Abfällen aus abgelaufenen oder nicht verkauften Produkten und die Verbesserung der Logistikabläufe unterstützt die Technologie zudem direkt Umwelt-, Sozial- und Governance-Initiativen (ESG), die von Organisationen wie der US-Umweltschutzbehörde (EPA) entwickelt wurden. Im Mai 2024 führte Walmart eine KI-gestützte Abfallmanagementlösung zur Reduzierung von Lebensmittelabfällen ein. Dieses eigens entwickelte KI-Tool unterstützt Mitarbeiter bei datenbasierten Entscheidungen zur Abfallminimierung. Es ermöglicht das Scannen von Artikeln, um deren Reifegrad oder das nahende Verfallsdatum zu bestimmen und schlägt Maßnahmen wie Preisnachlässe, Rückgaben oder Spenden vor.
Herausforderungen
- Variabilität in Einzelhandelsumgebungen und Bildqualität: Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von Bilderkennung im großen Maßstab im Konsumgüterbereich ist die fehlende Standardisierung in den Einzelhandelsumgebungen. Unterschiede in Beleuchtung, Regalanordnung, Kamerawinkeln und Ladenformaten führen zu Inkonsistenzen, die die Genauigkeit der Bilderfassung und -analyse erheblich beeinträchtigen können. Dieser Mangel an einheitlicher Umgebung erschwert die Implementierung einer universellen Lösung.
- Datenintegration und Interoperabilität mit Legacy-Systemen: Bilderkennungssysteme können zwar große Mengen visueller und regalbezogener Daten generieren, viele Konsumgüterunternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, diese Daten in bestehende Plattformen für Enterprise Resource Planning (ERP), Supply Chain Management (SCM) und Customer Relationship Management (CRM) zu integrieren. Legacy-Systeme, die oft über verschiedene Geschäftsbereiche oder Regionen verteilt sind, verfügen nicht über die erforderliche Architektur, um Bilddaten in Echtzeit zu erfassen und zu verarbeiten. Daher fällt es Entscheidungsträgern möglicherweise schwer, Erkenntnisse mit der für moderne Einzelhandelsabläufe erforderlichen Geschwindigkeit umzusetzen.
Bilderkennung im CPG-Markt: Wichtige Erkenntnisse
| Berichtsattribut | Einzelheiten |
|---|---|
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Basisjahr |
2024 |
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Prognosejahr |
2025–2037 |
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CAGR |
22,5 % |
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Marktgröße im Basisjahr (2024) |
3,1 Milliarden US-Dollar |
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Prognostizierte Marktgröße für das Jahr 2037 |
43,3 Milliarden US-Dollar |
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Regionaler Umfang |
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Bilderkennung bei der CPG-Segmentierung
Endnutzer (Online, Offline)
Das Online-Segment der Bilderkennung im Konsumgütermarkt wird voraussichtlich bis 2037 einen dominanten Anteil von 54,9 % erreichen, da es sich zu einem wichtigen Endnutzer entwickelt. Der Markt wird durch den Aufstieg der visuellen Suche und der KI-gestützten Produktkennzeichnung auf E-Commerce-Plattformen vorangetrieben. Da Verbraucher zunehmend Bilder verwenden, um Produkte zu entdecken und zu vergleichen, nutzen Marken die Bilderkennung, um ihr digitales Merchandising zu verbessern. Automatisierte Inhaltsmoderation und Qualitätskontrolle sind ebenfalls entscheidend, um die Konsistenz über umfangreiche Produktkataloge hinweg zu gewährleisten.
Dieses Wachstum wird durch den Bedarf an schnelleren, visuell ansprechenden Einkaufserlebnissen vorangetrieben, die die Interaktionen im Geschäft widerspiegeln. Ein aktuelles Beispiel für die Verbesserung des Online-Marktes für Konsumgüter durch Bilderkennung ist die Aktualisierung des Amazon Photos-Dienstes. Ab März 2025 können Nutzer mit dieser Funktion ihre persönlichen Fotobibliotheken nach Artikeln durchsuchen. Das System identifiziert Produkte in diesen Bildern und bietet direkte Links zum Kauf ähnlicher Artikel auf der Amazon-Plattform. Diese Innovation nutzt Bilderkennung, um das Einkaufserlebnis zu optimieren und Verbrauchern einen nahtlosen Übergang von der Inspiration zum Kauf zu ermöglichen.
Bereitstellungstyp (Cloud, On-Premises)
Das Cloud-Segment der Bilderkennung im Konsumgütermarkt wird aufgrund seiner Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Echtzeitverarbeitung voraussichtlich bis 2037 einen erheblichen Umsatzanteil halten. Cloudbasierte Plattformen ermöglichen Marken die Bereitstellung von Bilderkennungslösungen an mehreren Einzelhandelsstandorten ohne aufwändige IT-Infrastruktur. Diese Flexibilität ist entscheidend für die Überwachung von Regalzuständen, Werbeaktionen und Compliance in dynamischen Einzelhandelsumgebungen. Das Wachstum wird auch durch die zunehmende Nutzung SaaS-basierter Analysetools vorangetrieben, die sich nahtlos in visuelle Datenströme integrieren.
Unsere detaillierte Marktanalyse umfasst die folgenden Segmente:
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Endnutzer |
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Bereitstellungstyp |
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Anwendung |
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Komponente |
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Vishnu Nair
Leiter - Globale GeschäftsentwicklungPassen Sie diesen Bericht an Ihre Anforderungen an – sprechen Sie mit unserem Berater für individuelle Einblicke und Optionen.
Bilderkennung in der CPG-Industrie – regionaler Umfang
Marktanalyse Nordamerika:
Nordamerika wird voraussichtlich bis 2037 mit einem Anteil von 30,9 % die Bilderkennung im Konsumgütermarkt dominieren. Grund dafür ist die steigende Nachfrage nach Einzelhandelsautomatisierung und datengesteuertem Merchandising. Einzelhändler nutzen visuelle KI, um die Regalverfügbarkeit zu verbessern, Lagerbestände zu reduzieren und die Kundenbindung zu stärken. Der in Nordamerika herrschende Arbeitskräftemangel und die Verlagerung hin zum Omnichannel-Einzelhandel beschleunigen die Akzeptanz. Darüber hinaus suchen Marken nach Echtzeitinformationen, um die Bestandsgenauigkeit und die Ausführung im Geschäft zu verbessern und so das Marktwachstum weiter voranzutreiben.
In den USA wird die Bilderkennung im Konsumgütermarkt voraussichtlich deutlich zunehmen. Dies ist vor allem auf den Bedarf an verbesserter Einzelhandelsabwicklung und Echtzeit-Regalüberwachung zurückzuführen. Durch die Automatisierung von Regalprüfungen können Konsumgüterunternehmen sicherstellen, dass ihre Produkte korrekt platziert und ausreichend gefüllt sind. Dies führt zu höheren Umsätzen und höherer Kundenzufriedenheit.
Der Markt in Kanada wächst rasant, da der Bedarf an verbessertem Regalmanagement und Echtzeit-Bestandsinformationen steigt. Diese Technologie ermöglicht Einzelhändlern eine optimale Produktplatzierung und -verfügbarkeit, was sich direkt auf die Verkaufsleistung auswirkt. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Einführung von TELUS Agriculture & Software zur schnellen Bilderkennung im Konsumgütereinzelhandel im Juli 2022. Diese innovative Lösung ermöglicht es dem Filialpersonal, Regalbilder zu erfassen und sofortiges Feedback zum Sortiment und zur Einhaltung von Werbevorschriften zu erhalten. Dies ermöglicht umgehende Korrekturmaßnahmen. Diese Weiterentwicklung spiegelt Kanadas Engagement für die Integration dieser Lösungen wider, die den Einzelhandel optimieren und die Kundenzufriedenheit steigern.
Marktanalyse Europa
Die Bilderkennung im Konsumgütermarkt in Europa wächst und wird voraussichtlich zwischen 2025 und 2037 einen signifikanten Anteil erreichen, da Marken nach skalierbaren Lösungen für Echtzeit-Regaltransparenz in fragmentierten Einzelhandelsumgebungen suchen. Der zunehmende Druck zur Omnichannel-Konsistenz veranlasst Unternehmen dazu, KI-gestützte visuelle Tools für die Umsetzung im Geschäft einzusetzen. So führten Trax und das europäische Technologieunternehmen Roamler im März 2021 einen Crowd-basierten Filial-Audit-Service ein, der es Konsumgüterunternehmen in Belgien, Frankreich, Deutschland, Italien, den Niederlanden, Spanien und Großbritannien ermöglicht, detaillierte Regaldaten zu erfassen. Diese Zusammenarbeit verbessert nicht nur die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Einzelhandels-Audits, sondern reduziert auch die Abhängigkeit von traditionellen Außendienstteams. Durch die Nutzung von Crowdsourcing-Bilddaten können Konsumgüterunternehmen schnellere und fundiertere Entscheidungen über die Produktplatzierung treffen.
Die Bilderkennung im Konsumgütermarkt in Deutschland verzeichnet aufgrund des Bedarfs an verbesserter Bestandsanalyse und Trendanalyse der Produktplatzierung ein deutliches Wachstum. Diese Technologie ermöglicht eine präzise Verfolgung von Lagerbeständen und Kaufverhalten der Verbraucher und führt so zu einem optimierten Bestandsmanagement und strategischen Marketingentscheidungen. Darüber hinaus verbessert die Integration von künstlicher Intelligenz in Bilderkennungslösungen die Filialleistung, indem sie Echtzeit-Einblicke in Regalzustand und Produktverfügbarkeit liefert. Diese Fortschritte spiegeln Deutschlands Engagement wider, innovative Technologien zur Steigerung der Effizienz im Einzelhandel und der Kundenzufriedenheit einzusetzen.
In Großbritannien wächst die Bilderkennung im Konsumgütermarkt, da Einzelhändler zunehmend KI einsetzen, um die Regalkontrolle zu optimieren und manuelle Bestandskontrollen zu reduzieren. Die steigende Nachfrage nach personalisierten Einkaufserlebnissen veranlasst Marken, visuelle Daten aus dem Verhalten im Geschäft zu analysieren. Der strenge Fokus des Landes auf Produktkennzeichnung und Rückverfolgbarkeit hat Investitionen in visuelle Verifizierungstools zusätzlich vorangetrieben. Darüber hinaus beschleunigt die zunehmende Zahl kassenloser Convenience Stores in städtischen Zentren die Entwicklung bildbasierter Echtzeit-Inventarsysteme.
Unternehmen, die die Bilderkennung in der CPG-Landschaft dominieren
- Trax
- Unternehmensübersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Leistungskennzahlen
- Risikoanalyse
- Jüngste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
- IBM
- Qualcomm
- Microsoft
- AWS
- Catchoom
- Slyce
- LTU Tech
- Imagga
- Vispera
- Blippar
- Ricoh-Innovationen
- Clarifai
- Deepomatic
- Wikitude
- Honeywell
- Oracle
Die Wettbewerbslandschaft der Bilderkennung im Konsumgütermarkt wird von technologieorientierten Unternehmen wie Trax, Pensa Systems und Planorama geprägt, die sich auf Regalanalysen und Einzelhandelsabwicklung spezialisiert haben. Diese Akteure setzen KI und Computer Vision ein, um Echtzeit-Einblicke in die Ladenbedingungen zu bieten und Marken so einen strategischen Vorteil zu verschaffen. Partnerschaften mit großen Einzelhändlern und Konsumgüterunternehmen verschärfen den Wettbewerb, da die Anbieter um die Bereitstellung skalierbarer, Cloud-basierter Lösungen für globale Märkte wetteifern. So kooperierte IBM im Januar 2024 speziell für die Konsumgüterbranche (CPG) und den Einzelhandel mit SAP, um neue KI-Lösungen für die Entwicklung von Vertriebs-, Finanz- und Lieferkettenabläufen einzuführen. Hier sind einige führende Akteure im Bereich Bilderkennung im Konsumgütermarkt:
Neueste Entwicklungen
- Im November 2024 haben Google Cloud eine Partnerschaft geschlossen, um fortschrittliche Echtzeit-Regalverfolgung mithilfe von Bilderkennung und KI anzubieten. Ziel ist es, Unternehmen im Konsumgüterbereich (CPG) dabei zu helfen, ihre Gewinne im Laden zu steigern, indem sie nicht vorrätige Produkte schnell erkennen, die Regalverfügbarkeit verbessern und die Produktsichtbarkeit erhöhen.
- Im September 2024 kooperierte Google Cloud mit ParallelDots, einem führenden Anbieter von Bilderkennungslösungen für den Einzelhandel, um globale Hersteller und Einzelhändler von Konsumgütern mit schnellen, fortschrittlichen KI-Lösungen in Echtzeit zu versorgen. Diese Partnerschaft steigert die Kundenzufriedenheit und den Umsatz.
- Report ID: 7603
- Published Date: Jun 24, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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