| ■ 영문 제목 : Smart Shopping Cart Market by Cart Type (Fully Integrated Carts, Retrofit Kits), Application Area (Shopping Malls, Supermarkets), Mode of Sale (Direct, Distributor) - Global Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : TC 9600 ■ 조사/발행회사 : MarketsandMarkets ■ 발행일 : 2025년 12월 ■ 페이지수 : 185 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : Email (주문후 24시간내 납품) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 통신&IT |
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스마트 쇼핑 카트 시장 규모는 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 34.4%로 2025년 3억 2,600만 달러에서 2030년까지 14억 2,310만 달러로 성장할 것으로 전망됩니다. 인공지능(AI), 컴퓨터 비전, 에지 컴퓨팅 및 센서 기술 분야의 지속적인 혁신으로 스마트 카트 솔루션은 더욱 정확하고 신뢰할 수 있으며 점점 더 저렴해지고 있습니다. 이러한 기술이 성숙해지고 비용 효율성이 높아짐에 따라 더 다양한 소매업체에 의한 광범위한 채택이 가능해져 시장 확장을 더욱 촉진할 것입니다.
■ 보고서 목차
주요 내용2025년 북미 스마트 쇼핑 카트 시장은 매출 점유율 42.1%를 차지했습니다. 응용 분야별로는 슈퍼마켓 부문이 35.0%의 최고 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 판매 방식별로는 유통업체 부문이 2025년부터 2030년까지 가장 높은 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. Caper(Caper Cart), SuperHii(Smart Cart S700), Amazon(Dash Cart), Retail AI, Inc.(Skip Cart) 등은 강력한 시장 점유율과 제품 포트폴리오를 바탕으로 글로벌 스마트 쇼핑 카트 시장의 주요 기업으로 꼽혔다. 글로벌 스마트 쇼핑 카트 시장 성장은 향상되고 마찰 없는 고객 쇼핑 경험에 대한 수요 증가에 주로 기인한다. 소비자들은 온라인 쇼핑의 편리함이 오프라인 매장에서도 재현되기를 점점 더 기대하며, 더 빠른 결제, 맞춤형 상호작용, 쇼핑 목록을 직관적으로 관리할 수 있는 방식을 요구하고 있습니다. 스마트 카트는 실시간 장바구니 총액 표시, 맞춤형 프로모션 제공, 기존 계산대 줄을 우회할 수 있는 기능을 통해 이러한 요구를 직접 해결함으로써 고객 만족도를 크게 향상시키고, 매장 내 차별화된 서비스를 추구하는 선진적인 소매업체들 사이에서 채택을 촉진하고 있습니다. 고객의 고객에게 영향을 미치는 트렌드와 혁신스마트 쇼핑 카트 시장에서 고객의 비즈니스에 미치는 영향은 더 빠른 결제, 개선된 매장 흐름 관리, 정확한 재고 추적에 대한 진화하는 수요에 의해 주도됩니다. 소매업체, 매장 운영자, 디지털 전환 팀은 실시간 상품 인식, 원활한 셀프 결제, 카트 내 맞춤형 프로모션, 자동 결제를 위해 AI 기반 스마트 쇼핑 카트에 점점 더 의존하고 있습니다. 컴퓨터 비전 기반 실시간 상품 인식, 통합 로열티 프로그램, 데이터 기반 상품 기획과 같은 트렌드는 매장 내 소매 전략을 재편하고 있습니다. 이러한 혁신은 고객 경험을 직접 향상시키고, 재고 손실과 운영 비용을 줄이며, 더 즐거운 쇼핑 여정을 촉진합니다. 시장 생태계스마트 쇼핑 카트 생태계는 개조 키트 공급업체(Shopic, SuperHii, Tracxpoint), 완전 통합형 카트 공급업체(Retail AI, Inc., Caper, SuperHii, Veeve, Cust2Mate, KBST, Shopreme, Swiftforce), 규제 기관(소비자 보호, GDPR, CCPA)으로 구성됩니다. 이 공급업체들은 지능형 카트, 실시간 상품 인식, 자동 결제, 안전한 데이터 처리의 개발 및 배포를 공동으로 지원하며, 규제 기관은 규정 준수 및 소비자 신뢰를 보장합니다. 지역아시아 태평양 지역이 예측 기간 동안 글로벌 스마트 쇼핑 카트 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 전망아시아 태평양 스마트 쇼핑 카트 시장은 해당 지역의 가속화되는 소매 현대화, 증가하는 도시 인구, AI 및 IoT 기술의 광범위한 채택에 힘입어 급속한 확장을 경험하고 있습니다. 중국, 일본, 인도와 같은 국가들은 고객 편의성과 운영 민첩성을 향상시키는 디지털 소매 솔루션 구현의 최전선에 있습니다. 이온(일본), 릴라이언스 리테일(인도), 알리바바의 프레시포(중국)와 같은 소매업체들은 모바일 결제 통합, 맞춤형 추천, 실시간 제품 추적 기능을 결합한 AI 지원 카트에 대규모 투자를 진행하고 있습니다. 스마트카트, 트랙스포인트, 딥매직을 포함한 지역 공급업체들도 슈퍼마켓 및 편의점과의 협력을 통해 시장 진출을 확대하고 있습니다. 또한 아시아 태평양 지역의 중산층 인구 증가와 소매 자동화 예산 확대는 이 지역을 스마트 쇼핑 카트 시장 중 가장 빠르게 성장하는 지역 중 하나로 자리매김하게 합니다. 스마트 쇼핑 카트 시장: 기업 평가 매트릭스스마트 쇼핑 카트 시장 매트릭스에서 Caper(스타)는 강력한 시장 점유율과 주요 소매업체들이 원활한 결제 및 실시간 분석을 위해 널리 채택한 첨단 AI 기반 카트로 선두를 달리고 있습니다. Shekel(신흥 리더)은 혁신적인 계량 기술과 마찰 없는 쇼핑 솔루션으로 가시성을 확보하고 있으며, 빠르고 안전하며 비용 효율적인 소매 통합을 통해 입지를 강화하고 있습니다. Caper가 대규모 배포와 데이터 기반 기능으로 우위를 점하고 있는 반면, 자율 쇼핑 및 디지털 소매 경험에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 Shekel은 리더 쿼드런트로 이동할 상당한 잠재력을 보이고 있습니다. 주요 시장 참여사
최근 동향2025년 7월 : 인스타카트(Instacart)는 뉴욕주 시러큐스에 위치한 웨그먼스(Wegmans)의 듀잇(Dewitt) 매장에서 ‘케이퍼 카트(Caper Carts)’라는 AI 기반 스마트 쇼핑 카트의 시범 운영을 발표했습니다. 이는 웨그먼스 매장에서 케이퍼 카트가 처음으로 사용되는 사례입니다. 2025년 3월 : 이탈리아 슈퍼마켓 체인 디마르(Dimar)는 쇼픽(Shopic) 및 레텍스(Retex)와 파트너십을 체결하고, 매장 효율성 및 고객 참여도 향상에 중점을 두고 자사 메르카토(Mercato) 매장에 쇼픽의 AI 기반 스마트 카트를 도입할 것이라고 발표했습니다. 2024년 4월 : 아마존은 캔자스주와 미주리주의 프라이스 초퍼(Price Chopper) 및 맥키버스 마켓(McKeever’s Market) 매장에서 시작한 스마트 카트 시범 운영을 확대하여 다양한 소매 환경에서 타사 기술의 통합 및 성능을 검증했습니다. 시범 프로그램은 다양한 POS 시스템 및 매장 구성과의 통합을 테스트하고, 본격적인 확대 전 개선을 위한 운영 데이터를 수집했습니다. 2024년 1월 : 알미라 소비재 회사는 Veeve, Inc.와 파트너십을 체결하고 2024년 1월 1일부터 와크라 사우스 지점을 시작으로, 이어 리바이브 1 지점에서 지역 최초의 “스마트” 쇼핑 카트를 출시한다고 발표했다. 이 카트에는 터치스크린, 바코드 리더기, 카메라가 장착되어 고객이 로그인하여 상품을 스캔하고 카트에 담을 수 있으며 기존 계산대를 거치지 않고 바로 결제할 수 있습니다. 화면에는 미라 리워즈(Meera Rewards) 로열티 프로그램과 연계된 인근 할인 정보가 표시됩니다. 2023년 4월 : 트랙스포인트(Tracxpoint)는 AI 스마트 카트 시범 프로그램을 완료하고 코나드(Conad)에 AI 카트 플랫폼을 도입하여 자동 결제, 매장 내 내비게이션, 분석 기능을 갖춘 AI 기반 카트를 선보였습니다.
1 서론 22
1.1 연구 목적 22
1.2 시장 정의 22
1.3 시장 범위 22
1.3.1 시장 세분화 및 지역 범위 23
1.3.2 포함 및 제외 항목 23
1.4 고려된 연도 24
1.5 고려된 통화 24
1.6 이해관계자 25
2 연구 방법론 26
2.1 연구 데이터 26
2.1.1 2차 데이터 27
2.1.1.1 2차 출처의 주요 데이터 27
2.1.2 1차 데이터 27
2.1.2.1 전문가 대상 1차 인터뷰 28
2.1.2.2 1차 프로필 분석 28
2.1.2.3 1차 출처의 주요 데이터 29
2.1.2.4 주요 산업 통찰력 29
2.2 시장 세분화 및 데이터 삼각측량 30
2.3 시장 규모 추정 31
2.3.1 탑다운 접근법 33
2.3.2 바텀업 접근법 33
2.4 시장 전망 34
2.4.1 요인 분석 34
2.5 연구 가정 35
2.6 제한 사항 35
3 요약 36
3.1 주요 통찰 및 시장 하이라이트 36
3.2 주요 시장 참여자: 전략적 발전 현황 분석 37
3.3 시장을 형성하는 파괴적 변화 38
3.4 고성장 부문 39
3.5 개요: 글로벌 시장 규모, 성장률 및 전망 40
4 프리미엄 인사이트 41
4.1 스마트 쇼핑 카트 시장의 매력적인 기회 41
4.2 판매 방식 및 지역별 스마트 쇼핑 카트 시장 42
4.3 응용 분야별 스마트 쇼핑 카트 시장 42
4.4 판매 방식별 스마트 쇼핑 카트 시장 43
5 시장 개요 및 산업 동향 44
5.1 소개 44
5.2 시장 역학 44
5.2.1 주요 동인 45
5.2.1.1 마찰이 없고 비접촉식이며 개인화된 쇼핑에 대한 소비자 수요 증가 45
5.2.1.2 컴퓨터 비전, 센서 및 엣지 컴퓨팅의 기술 발전으로 안정적이고 지연 시간이 짧은 상품 인식 가능 46
5.2.2 제약 요인 46
5.2.2.1 높은 초기 하드웨어 및 통합 비용 46
5.2.2.2 POS, 재고 및 로열티 시스템과의 통합 복잡성 46
5.2.3 기회 47
5.2.3.1 기존 카트에 대한 개조 장치/부착형 솔루션으로 배포 비용 절감 47
5.2.3.2 카트 내 프로모션, 타겟팅된 제안 및 광고를 통한 반복 수익 창출 47
5.2.4 과제 47
5.2.4.1 SKU 및 포장 변경에 걸친 강력한 품목 인식 47
5.2.4.2 수천 대의 카트에 걸친 가동 시간 유지, 배터리 물류 및 현장 서비스는 확장을 복잡하게 만듦 48
5.3 상호 연결된 시장 및 부문 간 기회 48
5.3.1 상호 연결된 시장 48
5.3.2 크로스섹터 기회 48
5.4 1/2/3단계 플레이어의 전략적 움직임 49
5.4.1 주요 움직임과 전략적 초점 49
6 산업 동향 50
6.1 포터의 5가지 경쟁 요인 분석 50
6.1.1 신규 진입 위협 51
6.1.2 대체재 위협 51
6.1.3 공급자의 협상력 51
6.1.4 구매자의 협상력 51
6.1.5 경쟁적 라이벌리의 강도 52
6.2 거시경제 전망 52
6.2.1 서론 52
6.2.2 GDP 동향 및 전망 52
6.2.3 글로벌 스마트 쇼핑 카트 산업 동향 54
6.3 공급망 분석 55
6.4 가치 사슬 분석 56
6.5 생태계 56
6.6 가격 분석 58
6.6.1 평균 가격 분석 58
6.6.2 카트 유형별 지표 가격 분석 59
6.7 무역 분석 59
6.7.1 트레일러 및 세미트레일러 수출 시나리오; 기타 기계적으로 추진되지 않는 차량 59
6.7.2 2020-2024년 국가별 수동으로 밀거나 당기는 차량 및 기타 기계적으로 추진되지 않는 차량의 수입 시나리오 (백만 달러) 60
6.8 주요 컨퍼런스 및 행사 60
6.9 고객 비즈니스에 영향을 미치는 동향/파괴적 변화 61
6.10 투자 및 자금 조달 시나리오 61
6.11 사례 연구 분석 62
6.11.1 VEEVE — 스마트 카트 출시 및 리테일 미디어 전환 62
6.11.2 TRACXPOINT — AI 카트 플랫폼 62
6.11.3 SHOPREME의 SCAN & GO SDK, REWE에 통합 62
6.12 2025년 미국 관세의 영향 – 스마트 쇼핑 카트 시장 63
6.12.1 소개 63
6.12.2 주요 관세율 63
6.12.3 가격 영향 분석 64
6.12.4 국가/지역별 영향 65
6.12.4.1 미국
65
6.12.4.2 유럽 66
6.12.4.3 아시아 태평양 66
6.12.4.4 IoT 최종 사용자에 대한 영향 67
7 전략적 파괴: 특허, 디지털 및 AI 도입 68
7.1 주요 신흥 기술 68
7.1.1 컴퓨터 비전 기반 SKU 감지 68
7.1.2 에지 AI 하드웨어 및 카트 내 처리 장치 68
7.1.3 다중 센서 융합 (중량 센서, 깊이 카메라, 라이다) 68
7.2 보완 기술 68
7.2.1 RFID 및 NFC 기반 상품 추적 68
7.2.2 클라우드 분석 및 소매 데이터 플랫폼 68
7.2.3 디지털 트윈 및 매장 시뮬레이션 시스템 68
7.3 스마트 쇼핑 카트 시장을 위한 기술/제품 로드맵 69
7.3.1 단기 로드맵 (2023–2025) 69
7.3.2 중기 로드맵 (2026–2028) 69
7.3.3 장기 로드맵 (2029–2030) 69
7.3.4 스마트 쇼핑 카트 생태계 69
7.3.4.1 웹 관리 플랫폼 69
7.3.4.2 클라우드 인프라 70
7.3.4.3 제품 및 하드웨어 70
7.3.4.4 미들웨어 70
7.3.4.5 ERP 및 POS 시스템 통합 70
7.4 특허 분석 71
7.4.1 주요 특허 목록 72
7.5 스마트 쇼핑 카트 시장에 대한 AI/생성형 AI의 영향 73
7.5.1 스마트 쇼핑 카트에서 생성형 AI의 주요 사용 사례 및 시장 잠재력 73
7.5.2 스마트 쇼핑 카트 시장의 모범 사례 75
7.5.3 스마트 쇼핑 카트 시장에 AI를 적용한 사례 연구 75
7.5.3.1 사례 연구 1: Caper AI 기반 스마트 카트 배포 75
7.5.3.2 사례 연구 2: Shopic 클립온 장치 출시 76
7.5.3.3 사례 연구 3: Cust2Mate 지능형 카트 프로그램 76
7.5.3.4 사례 연구 4: Shekel 저울 및 비전 시스템 통합 76
7.5.4 상호 연결된 인접 생태계 및 시장 참여자에 미치는 영향 76
7.5.5 스마트 쇼핑 카트에 생성형 AI 도입을 위한 고객 준비도 77
7.6 경쟁사가 채택한 기술 77
7.7 비즈니스 모델 78
7.8 현재 스마트 카트를 테스트 중이거나 도입 중인 소매업체 78
8 규제 환경 및 규정 준수 80
8.1 규제 환경 80
8.1.1 규제 기관, 정부 기관 및 기타 조직 80
8.1.2 산업 표준 84
8.1.2.1 북미 84
8.1.2.1.1 미국 84
8.1.2.1.2 캐나다 84
8.1.2.2 유럽 84
8.1.2.3 아시아 태평양 84
8.1.2.3.1 중국 84
8.1.2.3.2 일본 85
8.1.2.3.3 인도 85
8.1.2.4 중동 및 아프리카 85
8.1.2.4.1 아랍에미리트 85
8.1.2.4.2 사우디아라비아 85
8.1.2.4.3 남아프리카 공화국 85
8.1.2.5 라틴 아메리카 85
8.1.2.5.1 브라질 85
9 고객 현황 및 구매자 행동 86
9.1 의사 결정 과정 86
9.2 주요 이해 관계자 및 구매 기준 87
9.2.1 구매 과정의 주요 이해 관계자 87
9.2.2 구매 기준 88
9.3 도입 장벽 및 내부적 과제 88
9.4 다양한 최종 사용 분야별 충족되지 않은 요구 사항 90
10 기술별 스마트 쇼핑 카트 시장 91
10.1 소개 91
10.1.1 기술: 스마트 쇼핑 카트 시장 성장 동인 91
10.2 컴퓨터 비전 91
10.2.1 원활한 추적을 위한 카트 내용물 시각화 91
10.2.1.1 사용 사례 92
10.3 AI 모듈 92
10.3.1 실시간 의사 결정 및 개인화된 상호 작용 지원 92
10.3.1.1 사용 사례 92
10.4 센서 93
10.4.1 다중 모드 검증을 위한 세분화된 데이터 캡처 93
10.4.1.1 사용 사례 93
10.5 에지 컴퓨팅 93
10.5.1 실시간 카트 기능을 위한 저지연 처리 지원 93
10.5.1.1 사용 사례 94
10.6 연결성 94
10.6.1 카트와 매장 시스템 간 원활한 통신 유지 94
10.6.1.1 사용 사례 94
10.7 디스플레이 95
10.7.1 사용자 상호작용 강화 및 쇼핑 효율성 개선 95
10.7.1.1 사용 사례 95
10.8 결제 처리 95
10.8.1 안전하고 마찰 없는 디지털 거래 지원 95
10.8.1.1 사용 사례 95
11 카트 유형별 스마트 쇼핑 카트 시장 96
11.1 소개 97
11.1.1 카트 유형: 스마트 쇼핑 카트 시장 동인 97
11.2 완전 통합형 카트 98
11.2.1 고정밀, 엔드 투 엔드 매장 내 자동화에 대한 수요 증가 98
11.3 개조 키트 98
11.3.1 낮은 초기 비용 및 신속한 배포 능력 98
12 응용 분야별 스마트 쇼핑 카트 시장 100
12.1 소개 101
12.1.1 응용 분야: 스마트 쇼핑 카트 시장 동인 101
12.2 쇼핑몰 102
12.2.1 다중 매장 경험 및 쇼핑객 참여도 향상 102
12.3 슈퍼마켓 102
12.3.1 고빈도, 다품목 쇼핑 여정 최적화 102
12.4 기타 적용 분야 103
13 판매 방식별 스마트 쇼핑 카트 시장 104
13.1 소개 105
13.1.1 판매 방식: 스마트 쇼핑 카트 시장 동인 105
13.2 직접 판매 106
13.2.1 소매업체 경험에 대한 심층적 통합 및 통제 106
13.3 유통업체 106
13.3.1 시장 도달 범위 확대 및 현지화된 지원 가능화 106
14 지역별 스마트 쇼핑 카트 시장 108
14.1 소개 109
14.2 북미 109
14.2.1 미국 111
14.2.1.1 가속화된 소매 디지털화가 스마트 카트 도입 촉진 111
14.2.2 캐나다 112
14.2.2.1 스마트 카트 시범 운영을 지원하는 소매업 현대화의 성장 112
14.3 유럽 113
14.3.1 영국 114
14.3.1.1 스마트 카트 배포를 촉진하는 AI 기반 매장 혁신 114
14.3.2 독일 115
14.3.2.1 스마트 카트 도입을 가능하게 하는 원활한 결제 기술의 확대 115
14.3.3 프랑스 116
14.3.3.1 스마트 카트 시험을 촉진하는 소매 자동화 투자 116
14.3.4 이탈리아 117
14.3.4.1 스마트 카트 사용 사례를 장려하는 증가하는 옴니채널 소매 집중 117
14.3.5 기타 유럽 118
14.4 아시아 태평양 119
14.4.1 중국 121
14.4.1.1 대체 소매 기술에 대한 집중 121
14.4.2 인도 122
14.4.2.1 대기업, 스마트 카트 데모 공개 122
14.4.3 일본 123
14.4.3.1 전국 체인점, 스캐닝 카트 시험 운영 123
14.4.4 호주 및 뉴질랜드 124
14.4.4.1 신뢰할 수 있는 RAG 사용 사례를 추진하는 정부 시범 사업 124
14.4.5 아시아 태평양 기타 지역 125
14.5 중동 및 아프리카 126
14.5.1 이스라엘 127
14.5.1.1 스마트 카트 기술 수출국 127
14.5.2 아랍에미리트 128
14.5.2.1 비전 2030 투자: 지식 중심 AI 확장 128
14.5.3 남아프리카 공화국 129
14.5.3.1 최초의 스마트 트롤리 시범 운영 129
14.5.4 중동 및 아프리카 기타 지역 130
14.6 라틴 아메리카 131
14.6.1 칠레 133
14.6.1.1 주요 슈퍼마켓 체인에서 AI 기반 결제 혁신 추진 133
14.6.2 멕시코 134
14.6.2.1 대규모 스마트 카트 시범 운영을 통한 소매 현대화 가속화 134
14.6.3 라틴 아메리카 기타 지역 135
15 경쟁 환경 136
15.1 소개 136
15.2 주요 업체 전략/성공 요인, 2023–2025 136
15.3 시장 점유율 분석, 2025 137
15.4 브랜드/제품 비교 140
15.5 기업 가치 평가 및 재무 지표 140
15.6 기업 평가 매트릭스: 주요 기업, 2025 142
15.6.1 스타 기업 142
15.6.2 신흥 선도 기업 142
15.6.3 보편적 기업 142
15.6.4 참여 기업 142
15.6.5 기업 발자국: 주요 업체, 2025 144
15.6.5.1 기업 발자국 144
15.6.5.2 지역 발자국 145
15.6.5.3 응용 분야 발자국 146
15.6.5.4 판매 방식 발자국 147
15.7 경쟁 시나리오 147
15.7.1 제품 출시 및 개선 147
15.7.2 거래 148
16 기업 프로필 150
16.1 주요 업체 150
16.1.1 아마존 150
16.1.1.1 사업 개요 150
16.1.1.2 제공 제품/솔루션/서비스 151
16.1.1.3 최근 동향 152
16.1.1.3.1 제품 출시 152
16.1.1.3.2 거래 152
16.1.1.4 MnM 견해 152
16.1.1.4.1 주요 강점/승리 요인 152
16.1.1.4.2 전략적 선택 153
16.1.1.4.3 약점 및 경쟁 위협 153
16.1.2 CAPER 154
16.1.2.1 사업 개요 154
16.1.2.2 제공 제품/솔루션/서비스 154
16.1.2.3 최근 동향 155
16.1.2.3.1 거래 155
16.1.2.4 MnM 관점 155
16.1.2.4.1 주요 강점/승리 요인 155
16.1.2.4.2 전략적 선택 155
16.1.2.4.3 약점 및 경쟁 위협 155
16.1.3 VEEVE 156
16.1.3.1 사업 개요 156
16.1.3.2 제공 제품/솔루션/서비스 156
16.1.3.3 최근 동향 157
16.1.3.3.1 제품 출시 157
16.1.3.3.2 거래 157
16.1.3.4 MnM 관점 157
16.1.3.4.1 주요 강점/승리 요인 157
16.1.3.4.2 전략적 선택 158
16.1.3.4.3 약점 및 경쟁 위협 158
16.1.4 SHOPIC 159
16.1.4.1 사업 개요 159
16.1.4.2 제공 제품/솔루션/서비스 159
16.1.4.3 최근 동향 160
16.1.4.3.1 거래 160
16.1.4.4 MnM 관점 161
16.1.4.4.1 핵심 강점/승리 요인 161
16.1.4.4.2 전략적 선택 161
16.1.4.4.3 약점 및 경쟁 위협 161
16.1.5 SUPERHII 162
16.1.5.1 사업 개요 162
16.1.5.2 제공 제품/솔루션/서비스 162
16.1.5.3 최근 개발 동향 163
16.1.5.3.1 제품 출시 163
16.1.5.4 MnM 견해 163
16.1.5.4.1 주요 강점/승리 요인 163
16.1.5.4.2 전략적 선택 164
16.1.5.4.3 약점 및 경쟁 위협 164
16.1.6 TRACXPOINT 165
16.1.6.1 사업 개요 165
16.1.6.2 제공 제품/솔루션/서비스 165
16.1.6.3 최근 동향 166
16.1.6.3.1 거래 166
16.1.7 CUST2MATE 167
16.1.7.1 사업 개요 167
16.1.7.2 제공 제품/솔루션/서비스 168
16.1.7.3 최근 개발 동향 168
16.1.7.3.1 확장 168
16.1.8 SHEKEL 169
16.1.8.1 사업 개요 169
16.1.8.2 제공 제품/솔루션/서비스 169
16.1.9 FAYTECH 170
16.1.9.1 사업 개요 170
16.1.9.2 제공 제품/솔루션/서비스 170
16.1.10 KBST 171
16.1.10.1 사업 개요 171
16.1.10.2 제공 제품/솔루션/서비스 171
16.2 기타 업체 172
16.2.1 METROCLICK 172
16.2.2 RETAIL AI 173
16.2.3 PENTLAND FIRTH SOFTWARE 174
16.2.4 VASY ERP 174
16.2.5 SMAPCA 175
16.2.6 스위프트포스 175
16.2.7 퀵카트 176
16.2.8 제로큐스 176
16.2.9 샵리미 177
16.2.10 트롤리 177
17 부록 178
17.1 토론 가이드 178
17.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS의 구독 포털 181
17.3 사용자 지정 옵션 183
17.4 관련 보고서 183
17.5 저자 정보 184
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