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受到疫情的影響，絕大多數的國家在2020年間，零售市場進入了衰退，全球零售營業額總體衰退了3-4%之多，雖然食品相關零售依然是正成長，然而佔比過半的非食品零售卻承受了近10%的衰退。
在2021年間，出於疫苗的普及，以及強勢的需求回歸等因素，北美、東亞、以及其他亞洲地區的市場雖然逐漸成長回2019年的營業狀況，並且讓全球零售市場超越了21兆美金，然而隨之而來的俄烏戰爭、能源危機以及通膨，也讓零售市場成長受挫，退縮至約1.8%的成長幅度。再者，基於通膨的延續，2023年的成長也將遠不如其潛力，而這一現象在已開發市場中的反應更加明顯，西歐與北美即進入了衰退。對於開發中市場來說，譬如印度、東協、中國以及南美洲，成長則相對顯著。
整體零售消費市場對於美國的經濟發展至關重要，其私人消費占比約2/3的經濟產出，並且20%的企業為零售業者（約104萬實體零售、180萬電商）。而這一佔比全球零售營業額約24%，且總額高達5.3兆美金的美國，受到通膨影響，出現了在2022年出現了十幾年以來的首次衰退，收縮了2.6%，相對於2021年6.8%的成長。
在當前美國的零售市場中共有幾個重點發展值得關注，其中包含零售業者基於成本的提高侵蝕獲利性之因素而加速了產業併購的速度，Kroger 與 Albertsons的合併即是一種體現。而同樣基於成本攀升之因素，Dollar Tree也在2022年底時將35年來不變的一美金價格提高至1.25，並且近期更是計畫將推出更多的3美金與5美金的品類。
另一項發展為大型電商加速實體零售的部屬，譬如Amazon GO, Amazon Fresh, Amazon Style都積極的在近年擴增其各州的門市，同時許多原先以電商為起點的D2C消費品業者，也快速的的拓展其實體體驗的部署。另一方面，實體零售業者在過去這幾年間也不斷的增強其線上的經營，聚焦在其實體通路與覆蓋率的優勢之上，整合線上與線下之發展。不論是電商還是實體零售，提供消費者全通路的購物體驗將會在往後的五年、甚至十年間持續為美國零售業者的投資重心。
同時，隨著越來越多的消費者採納電商，許多以「消費」而非「體驗」為重心的購物中心在美國也正在一個個的關閉中，不僅打擊了許多連鎖零售業者，同時更是重挫了經營零售不動產的產業。
而美國在實體通路上，也因為逆都市化的趨勢（基於遠端辦公變成常態等因素，而讓許多居民轉移至三、四線乃至郊區），而將出現更為顯著的轉變。
中國的零售表現在最近一期遠超出預期，以這一趨勢發展，再加上全球市場的蕭條，2023年間中國私人消費將佔比高比例的經濟成長。然而全球對於中國出口需求的降低、房市的不確定性以及國內青年失業率的逐漸攀升，將會侵蝕消費力，並讓其成長不如潛力。
然而即便成長趨緩，其將仍然是全球的成長引擎，並以美國成長率的 1.5 至 2倍的成長，成長率在往後的五年將預計落在3.3%，不過相對於2010-2019年平均的8.4%來說，是顯著的下落，同時隨著中國人口衰退持續，在中長期的未來中，不論是消費人口以及購買力都將面臨挑戰。
在中國零售市場的發展中，本土的創新將會主導著其市場前進，而外國業者基於政治風險以及本地化不夠落實等因素，也使其市場的成長潛力有限。譬如近年家樂福（法國）已將其 80% 的股權出售給蘇寧，而麥德龍（德國）則將多數股權出售給了物美。
有趣的是，德國的超市連鎖店 Aldi 則進一步的拓展了其在長江三角洲地區的實體覆蓋，而美國的Costco也建立在其兩間門市的成功，於2022年7月時宣布將加大展店，拓展額外七家門市。成為了在中國以阿里巴巴、京東、拼多多以及蘇寧主導的零售市場中少見的外國成長案例。
同樣的，高端市場的奢侈品消費也出現了顯著的增幅，主要是基於疫情期間在出境的受限，讓許多富有的中國消費者轉移至國內市場與線上消費，促進了許多奢侈品品牌在中國的發展。
再者，國內區域消費市場的變化也值得關注，譬如重慶、成都、海南抑或是最近很紅出於五一連假燒烤而紅片各地的淄博，都將在政策的推動下，逐漸地成為消費重鎮。
整個零售市場已通路來說可以大致劃分為以下十三種區隔，其中在絕大多數的國家線上零售佔比總零售的比例仍然低於20%，然而成長相對於實體通路顯得非常強勁。
零售市場的機會是發散性的，以地緣來說，印度與東協市場的成長率將會最為顯著，不僅是基於其人口體量的龐大，同時更是受到投資、教育與健康普及等因素而壯大了中產階級之因素。歐盟居次，受到東歐國家的崛起所驅動。這兩塊區域市場占比全球營業額的比例都將提高約1%。譬如我們在越南市場進入所進行的討論中，即描繪其往後五年間800億美金的機會。
以品類來說，2023年對於非食品零售將會承擔較重的打擊，基於全球經濟成長停滯，大部分的消費者對於非必要支出將會趨向保守。然而食品零售雖然在疫情期間出現了顯著成長，但是2023年也隨著原物料成本上升與通膨侵蝕其獲利性。
而對於全球零售業者來說，不論是已開發或新興市場、大小規模抑或是成長還是衰退，其都將在三大領域中將會持續加重投資，分別為成本導向的營運投資、客戶導向的體驗投資以及供應鏈韌性導向的投資。
在新興市場中，隨著遠距工作帶動逆城市化的潮流，許多第三、第四線城市，甚至是少部分的偏遠地區，都出現了人口成長，相反於過去數十年間的趨勢。而在開發中國家裡，發展也逐漸的從第一線城市轉為第二三線城市。
以越南為例，零售的發展也不再只是一場雙城記（胡志明市與河內市），胡志明以北的平陽市人口成長速度在近年幾乎是全國的五倍，胡志明的兩倍。且近年所收穫的外國直接投資更是上海與北京的總和。同時越來愈多的越南本土零售商，也轉移重心瞄準二三線與農村地區的消費者。不論是Mobile World、Saigon Co.op、Masan還是FPT等，都大幅度地推進了這些城市的投資與發展。
在物聯網落實營運監測中，有效導入將能顯著改進店內監控和分析。 通過利用各種物聯網數據源，例如流量計數器、攝像頭、傳感器、智慧貨架、信標、智慧結賬、智慧機器人、統一商務平台、防損視頻、Wi-Fi 和移動三角測量、RFID 等 ，零售商可以實時監控、分析和顯示他們的商店活動。 這種全面的可見性是了解客戶行為、運營效率和整體商店績效的關鍵。 隨著實體店越來越多地履行線上訂單，整合雙向的數據源，也成為了落實全通路部署以及數位轉型的關鍵一步。
再者，他們可以跟踪客戶和員工的狀態，並根據商店客流量模式辨別行為模式，從而改善客戶服務和店內體驗。 從分析購物者行為、路徑、結賬隊列和過道停留時間中得出的見解可以為提高客戶滿意度的策略提供洞見。 此外，收集的數據可以實現更好的庫存管理、實時定價調整以及更有針對性的追加銷售或交叉銷售機會，從而推動銷售額增長。 值得注意的是，基於物聯網的解決方案還支持顯著降低成本、加強損失預防、提高員工生產力和提高商店能源效率。 隨著商店內的物聯網生態系統隨著智慧貨架、電子貨架標籤、店內信標、計算機視覺、3D 傳感器等的增加而擴展，從生成的數據中收集洞察力的能力變得至關重要。 因此，高級分析功能和機器學習方法將在零售物聯網應用中發揮關鍵作用。
然而，採用基於物聯網的店鬧監控技術目前正處於龐大的市場機會週期，當前的零售物聯網領域仍然高度分散，眾多供應商提供針對特定用例或技術的解決方案，並且可以處理所有組件和實時數據輸入的統一平台尚未出現。 此外，這些技術的實施和管理通常受到現有商店基礎建設和網絡連接的可靠性和彈性的限制。 零售商通常只有有限的本地 IT 人員，這使得店內應用程式和基礎建設的監控和管理成為一項重大挑戰。 儘管存在這些障礙，基於物聯網的商店監控技術有望改變零售業，我們認為未來五年內採用率將達到穩定水平，然而這一過程中，不論是先進市場還是新興市場都將蘊涵著龐大潛力。
在已開發市場中，勞動力佔比成本的比例相對開發中市場來說高上許多，這也是為何無人超市，抑或是智慧結帳的導入在日本、美國尤其顯著。然而不僅是基於成本動因，讓消費者可以擁有更順暢的購物體驗也是智慧結帳系統的投資動因之一，這一導入不僅能讓門市人員專注在更具專業性的產品與服務，同時還能大幅提高客戶購物體驗與旅程能見度，通過分析探索出洞見，並且支撐未來的營運決策。
不過在這一技術普及的過程中，高成本的投資、電腦視覺與感應器的容錯率、相關政策的規範以及缺乏後續延伸性的應用場景，也成為了這一技術發展的逆風。然而這也是產業機會的體現，我們認為聚焦在RFID Tag的後續延伸應用，以及更有效且更具Scalable的系統導入，將能在增加產業的採納率。而針對些非雜貨形的零售業者來說（品類較單純較少），智慧結帳系統的潛在機會也將更加明確。
人工智慧正在重塑零售業，帶來一系列引人注目的趨勢和機會。 零售業的AI領域已經超越了單純的推測，AI系統展示了自主學習、預測和操作的能力，有效地革新了演算法零售（Algorithmic Retailing）的概念。 AI在零售業的關鍵用例，包括需求預測、個性化、社群媒體分析、對話式商務和欺詐/威脅檢測，正變得司空見慣。 此外，人工智慧正被用於通過新鮮度算法減少雜貨店的浪費，並通過最合適的技術降低時尚產品的退貨率。
業者正在利用AI的力量來豐富行銷和銷售，通過數據發現原先隱藏起來的洞見，並通過支持計算機視覺的自動化顯著簡化運營。 預期發貨、個性化報價和智能零售業務應用程序等新穎的 AI 功能的出現引起了技術供應商和企業的興趣。 人工智慧在提供高度準確的產品推薦和通過超級自動化提高效率方面的潛力使其成為現代零售商的重要工具。 AI工具的逐步發展，加上成功的用例和不斷擴大的數據源，進一步凸顯了這項技術在零售業中的變革潛力。
然而，除了這些激動人心的趨勢和機遇外，零售業還必須克服採用AI的一些障礙。 諸如炒作驅動的期望、對變革的抵制、圍繞 AI 使用的道德問題以及不斷發展的數據隱私和道德 AI 立法等問題都是重大挑戰。 此外，清潔數據管理、工資膨脹和技術人才的激烈競爭等問題構成了額外的障礙。 然而，通過戰略規劃、成本優化收益的衡量以及對 AI 技術成熟度的持續跟踪，可以有效應對這些挑戰。雖然大型業者像是AWS、Google (Cloud AI)、Microsoft、Peak、RELEX 和 Symphony RetailAI 已在這一領域中鑽研，然而在許多邊緣案例中仍然有許多價值體現，同時如何整合到當地的零售生態體系也是一個龐大的機會潛力。
我們的經濟小組聚焦在各國的人口結構變化、私人消費、零售狀況、地緣經濟、以及相應的國家貨幣與財政政策進行追蹤與分析
