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市場調査レポート
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1525307

小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場規模調査：コンポーネント別、展開別、組織規模別、アプリケーション別、地域別予測、2022-2032年

Global Big Data Analytics in Retail Market Size Study, by Component, by Deployment, by Organization Size, by Application and Regional Forecasts 2022-2032

出版日
ページ情報
英文 285 Pages
納期
2～3営業日
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小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場規模調査：コンポーネント別、展開別、組織規模別、アプリケーション別、地域別予測、2022-2032年
出版日: 2024年07月30日
発行: Bizwit Research & Consulting LLP
ページ情報: 英文 285 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場規模は、2023年に約90億2,000万米ドルと評価され、予測期間2024年から2032年にかけて22.97%の健全な成長率で成長すると予測されています。

小売向けビッグデータアナリティクスにより、小売業者は顧客の行動を検出し、買い物パターンと動向を発見し、顧客サービスの質を向上させ、より良い顧客維持と満足度を達成することができます。この技術は、顧客セグメンテーション、ロイヤルティ分析、価格分析、クロスセリング、サプライチェーン管理、需要予測、マーケットバスケット分析、財務・固定資産管理などに活用できます。小売向けビッグデータアナリティクスの採用は長期にわたり急増しており、組織の意思決定能力を高め、貴重なビジネスインサイトを提供しています。さまざまなビジネスチャンスを提供し、新たな洞察を得ることができるため、エンドユーザーの間で人気が高まっています。さらに、eコマースの成長、予測分析に対する需要の高まり、ビッグデータアナリティクスにおけるIoT、AI、機械学習などの技術の統合が市場の成長を促進しています。

ビッグデータアナリティクスツールへの支出の増加は、世界の小売向けビッグデータアナリティクス市場の需要を大きく促進しています。小売業者は、顧客行動に対するより深い洞察の獲得、業務の合理化、意思決定の強化を目的として、高度なアナリティクスソリューションへの投資を増やしています。オンライン取引、ソーシャルメディア、店舗でのやり取りなど、さまざまなソースから生成されるデータ量が増加する中、企業はこれらの情報を分析し、効果的に活用するための高度なツールを求めています。この投資は、小売企業がマーケティング戦略をパーソナライズし、在庫管理を最適化し、顧客体験を改善するのに役立ちます。また、人工知能（AI）や機械学習（ML）の進歩により、ビッグデータアナリティクスツールの機能が向上し、小売アプリケーションでの利用価値が高まっています。その結果、こうしたツールへの支出が増加し、世界の小売向けビッグデータアナリティクス市場の堅調な成長を後押ししています。しかし、異種システムからのデータ収集における問題や、フリー/オープンソースのVFXソフトウェアの存在が、予測期間2024-2032年の市場の成長を抑制する可能性があります。

小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場における主要地域には、北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカが含まれます。2023年には、北米が売上高で市場を独占します。この地域は、高度な技術インフラと小売業者の間でデータ駆動型戦略の高い採用率を持っています。大手ハイテク企業やビッグデータソリューションプロバイダーの存在が、高度な分析ツールの革新と開発を促進しています。アジア太平洋地域は、予測期間2024-2032年に最も高いCAGRが見込まれています。これは、クラウド対応の小売向けビッグデータアナリティクスのソフトウェアの採用が著しい成長を示しているためです。高速インターネット接続、スマートフォンの普及、eコマースの台頭、顧客の購買パターンの変化、小売ベンダー間の競争激化などの要因が、この地域の市場拡大に寄与しています。さらに、北米の小売向けアナリティクスベンダーの多くがアジア太平洋に進出しており、市場に有利な機会を創出しています。

目次

第1章 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場：エグゼクティブサマリー

  • 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場規模・予測（2022年～2032年）
  • 地域別概要
  • セグメント別概要
    • コンポーネント別
    • 展開別
    • 組織規模別
    • アプリケーション別
  • 主要動向
  • 不況の影響
  • アナリストの結論・提言

第2章 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場定義と調査前提条件

  • 調査目的
  • 市場定義
  • 調査前提条件
    • 包含と除外
    • 制限事項
    • 供給サイドの分析
      • 入手可能性
      • インフラ
      • 規制環境
      • 市場競争
      • 経済性（消費者の視点）
    • 需要サイド分析
      • 規制の枠組み
      • 技術の進歩
      • 環境への配慮
      • 消費者の意識と受容
  • 調査手法
  • 調査対象年
  • 通貨換算レート

第3章 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場力学

  • 市場促進要因
    • ビッグデータアナリティクスツールへの支出の増加
    • eコマース分野の成長
    • 高品質コンテンツへの需要の高まり
  • 市場の課題
    • 異なるシステムからのデータ収集と照合の問題
    • フリー/オープンソースのVFXソフトウェアの存在
  • 市場機会
    • VRやAIなどの先端技術の統合
    • 新興市場におけるVFXへの支出の増加

第4章 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場：産業分析

  • ポーターのファイブフォースモデル
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 代替品の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • ポーターのファイブフォースモデルへの未来的アプローチ
    • ポーターのファイブフォースの影響分析
  • PESTEL分析
    • 政治
    • 経済
    • 社会
    • 技術
    • 環境
    • 法律
  • 主な投資機会
  • 主要成功戦略
  • 破壊的動向
  • 業界専門家の視点
  • アナリストの結論・提言

第5章 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場規模・予測：コンポーネント別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場：コンポーネント別の収益動向分析、2022年・2032年
    • ソフトウェア
    • サービス

第6章 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場規模・予測：展開別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場：展開別の収益動向分析、2022年・2032年
    • オンプレミス
    • クラウド

第7章 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場規模予測：組織規模別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場：組織規模別の収益動向分析、2022年・2032年
    • 大企業
    • 中小企業

第8章 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場規模・予測：アプリケーション別、2022年～2032年

  • セグメントダッシュボード
  • 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場：アプリケーション別の収益動向分析、2022年・2032年
    • セールス・マーケティングアナリティクス
    • サプライチェーンオペレーション管理
    • マーチャンダイジングアナリティクス
    • 顧客アナリティクス
    • その他

第9章 小売向けビッグデータアナリティクスの世界市場規模・予測：地域別、2022年～2032年

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • 英国
    • ドイツ
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他アジア太平洋
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • その他ラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • 南アフリカ
    • その他中東・アフリカ

第10章 競合情報

  • 主要企業のSWOT分析
  • 主要市場戦略
  • 企業プロファイル
    • Oracle Corporation
      • 主要情報
      • 概要
      • 財務（データの入手可能性によります）
      • 製品概要
      • 市場戦略
    • SAP SE
    • Salesforce.com, Inc.
    • Teradata Corporation
    • Qlik Technologies Inc.
    • TIBCO Software Inc.
    • Adobe
    • IBM Corporation
    • Microsoft Corporation
    • SAS Institute Inc.

第11章 調査プロセス

目次

The global big data analytics in retail market is valued at approximately USD 9.02 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of 22.97% over the forecast period 2024-2032. Big data analytics in retail empowers retailers to detect customer behavior, discover shopping patterns and trends, improve customer service quality, and achieve better customer retention and satisfaction. The technology can be employed for customer segmentation, loyalty analysis, pricing analysis, cross-selling, supply chain management, demand forecasting, market basket analysis, and finance and fixed asset management. The adoption of big data analytics in retail has surged over time, enhancing the decision-making capabilities of organizations and providing valuable business insights. Its ability to offer various business opportunities and gain new insights has increased its popularity among end-users. Additionally, the growth of e-commerce, the rise in demand for predictive analytics, and the integration of technologies such as IoT, AI, and machine learning in big data analytics are driving the market growth.

The increase in spending on big data analytics tools is significantly driving demand for the global big data analytics in retail market. Retailers are increasingly investing in advanced analytics solutions to gain deeper insights into customer behaviour, streamline operations, and enhance decision-making. With the growing volume of data generated from various sources such as online transactions, social media, and in-store interactions, businesses are seeking sophisticated tools to analyse and leverage this information effectively. This investment helps retailers personalize marketing strategies, optimize inventory management, and improve customer experiences. Additionally, advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are boosting the capabilities of big data analytics tools, making them more valuable for retail applications. Consequently, increased spending on these tools is fuelling robust growth in the global big data analytics in retail market. However, issues in collecting data from disparate systems and presence of free & open-source VFX software can restrain growth of the market during the forecast period 2024-2032.

The key region in the Global Big Data Analytics in Retail Market includes North America, Europe, Asia Pacific, Latin America and Middle East & Africa. In 2023, North America dominates the market in terms of revenue. the region's advanced technological infrastructure and high adoption rates of data-driven strategies among retailers. The presence of leading tech companies and big data solution providers fuels innovation and development of sophisticated analytics tools. Asia-Pacific expected to witness highest CAGR during the forecast period 2024-2032. This is due to its adoption of cloud-enabled big data analytics in retail software witnessing significant growth. Factors such as fast internet connectivity, the proliferation of smartphones, the rise of e-commerce, changing customer purchase patterns, and growing competition among retail vendors contribute to the market expansion in this region. Furthermore, many retail analytics vendors from North America are expanding their presence in Asia-Pacific, creating lucrative opportunities for the market.

Major market players included in this report are:

  • Adobe
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Oracle Corporation
  • SAP SE
  • SAS Institute Inc.
  • Salesforce.com, Inc.
  • Teradata Corporation
  • Qlik Technologies Inc.
  • TIBCO Software Inc.

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Component

  • Software
  • Services

By Deployment

  • On-Premise
  • Cloud

By Organization Size

  • Large Enterprise
  • Small & Medium Enterprise

By Application

  • Sales & Marketing Analytics
  • Supply Chain Operations Management
  • Merchandising Analytics
  • Customer Analytics
  • Others

By Region:

  • North America
  • U.S.
  • Canada
  • Europe
  • UK
  • Germany
  • France
  • Spain
  • Italy
  • ROE
  • Asia Pacific
  • China
  • India
  • Japan
  • Australia
  • South Korea
  • RoAPAC
  • Latin America
  • Brazil
  • Mexico
  • Rest of Latin America
  • Middle East & Africa
  • Saudi Arabia
  • South Africa
  • RoMEA

Years considered for the study are as follows:

  • Historical year - 2022
  • Base year - 2023
  • Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

  • Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
  • Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
  • Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
  • Competitive landscape with information on major players in the market.
  • Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
  • Analysis of competitive structure of the market.
  • Demand side and supply side analysis of the market.

Table of Contents

Chapter 1. Global Big Data Analytics in Retail Market Executive Summary

  • 1.1. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecast (2022-2032)
  • 1.2. Regional Summary
  • 1.3. Segmental Summary
    • 1.3.1. By Component
    • 1.3.2. By Deployment
    • 1.3.3. By Organization Size
    • 1.3.4. By Application
  • 1.4. Key Trends
  • 1.5. Recession Impact
  • 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Big Data Analytics in Retail Market Definition and Research Assumptions

  • 2.1. Research Objective
  • 2.2. Market Definition
  • 2.3. Research Assumptions
    • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
    • 2.3.2. Limitations
    • 2.3.3. Supply Side Analysis
      • 2.3.3.1. Availability
      • 2.3.3.2. Infrastructure
      • 2.3.3.3. Regulatory Environment
      • 2.3.3.4. Market Competition
      • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
    • 2.3.4. Demand Side Analysis
      • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
      • 2.3.4.2. Technological Advancements
      • 2.3.4.3. Environmental Considerations
      • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
  • 2.4. Estimation Methodology
  • 2.5. Years Considered for the Study
  • 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Big Data Analytics in Retail Market Dynamics

  • 3.1. Market Drivers
    • 3.1.1. Increase in spending on big data analytics tools
    • 3.1.2. Growth of e-commerce sector
    • 3.1.3. Rise in demand for high-quality content
  • 3.2. Market Challenges
    • 3.2.1. Issues in collecting and collating data from disparate systems
    • 3.2.2. Presence of free & open-source VFX software
  • 3.3. Market Opportunities
    • 3.3.1. Integration of advanced technologies such as VR & AI
    • 3.3.2. Increased spending on VFX in emerging markets

Chapter 4. Global Big Data Analytics in Retail Market Industry Analysis

  • 4.1. Porter's 5 Force Model
    • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
    • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
    • 4.1.3. Threat of New Entrants
    • 4.1.4. Threat of Substitutes
    • 4.1.5. Competitive Rivalry
    • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
    • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
  • 4.2. PESTEL Analysis
    • 4.2.1. Political
    • 4.2.2. Economical
    • 4.2.3. Social
    • 4.2.4. Technological
    • 4.2.5. Environmental
    • 4.2.6. Legal
  • 4.3. Top Investment Opportunity
  • 4.4. Top Winning Strategies
  • 4.5. Disruptive Trends
  • 4.6. Industry Expert Perspective
  • 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Component 2022-2032

  • 5.1. Segment Dashboard
  • 5.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Component Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 5.2.1. Software
    • 5.2.2. Services

Chapter 6. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Deployment 2022-2032

  • 6.1. Segment Dashboard
  • 6.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Deployment Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 6.2.1. On-Premise
    • 6.2.2. Cloud

Chapter 7. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Organization Size 2022-2032

  • 7.1. Segment Dashboard
  • 7.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Organization Size Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 7.2.1. Large Enterprise
    • 7.2.2. Small & Medium Enterprise

Chapter 8. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Application 2022-2032

  • 8.1. Segment Dashboard
  • 8.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
    • 8.2.1. Sales & Marketing Analytics
    • 8.2.2. Supply Chain Operations Management
    • 8.2.3. Merchandising Analytics
    • 8.2.4. Customer Analytics
    • 8.2.5. Others

Chapter 9. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

  • 9.1. North America Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.1.1. U.S. Big Data Analytics in Retail Market
      • 9.1.1.1. Component breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.2. Deployment breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.3. Organization Size breakdown size & forecasts, 2022-2032
      • 9.1.1.4. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.2. Canada Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.2. Europe Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.2.1. U.K. Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.2.2. Germany Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.2.3. France Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.2.4. Spain Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.2.5. Italy Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.2.6. Rest of Europe Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.3. Asia-Pacific Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.3.1. China Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.3.2. India Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.3.3. Japan Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.3.4. Australia Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.3.5. South Korea Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.3.6. Rest of Asia Pacific Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.4. Latin America Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.4.1. Brazil Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.4.2. Mexico Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.4.3. Rest of Latin America Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.5. Middle East & Africa Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.5.1. Saudi Arabia Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.5.2. South Africa Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.5.3. Rest of Middle East & Africa Big Data Analytics in Retail Market

Chapter 10. Competitive Intelligence

  • 10.1. Key Company SWOT Analysis
  • 10.2. Top Market Strategies
  • 10.3. Company Profiles
    • 10.3.1. Oracle Corporation
      • 10.3.1.1. Key Information
      • 10.3.1.2. Overview
      • 10.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
      • 10.3.1.4. Product Summary
      • 10.3.1.5. Market Strategies
    • 10.3.2. SAP SE
    • 10.3.3. Salesforce.com, Inc.
    • 10.3.4. Teradata Corporation
    • 10.3.5. Qlik Technologies Inc.
    • 10.3.6. TIBCO Software Inc.
    • 10.3.7. Adobe
    • 10.3.8. IBM Corporation
    • 10.3.9. Microsoft Corporation
    • 10.3.10. SAS Institute Inc.

Chapter 11. Research Process

  • 11.1. Research Process
    • 11.1.1. Data Mining
    • 11.1.2. Analysis
    • 11.1.3. Market Estimation
    • 11.1.4. Validation
    • 11.1.5. Publishing
  • 11.2. Research Attributes