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市場調査レポート
商品コード
1621745

インストアアナリティクスの機会と促進要因、業界動向分析、2024~2032年予測

In-store Analytics Market Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis, and Forecast 2024 to 2032


出版日
ページ情報
英文 180 Pages
納期
2~3営業日
カスタマイズ可能
価格
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インストアアナリティクスの機会と促進要因、業界動向分析、2024~2032年予測
出版日: 2024年10月11日
発行: Global Market Insights Inc.
ページ情報: 英文 180 Pages
納期: 2~3営業日
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概要

世界のインストアアナリティクス市場は2023年に33億米ドルとなり、2024~2032年のCAGRは21.3%と予測され、大きな成長が見込まれています。

モノのインターネット(IoT)技術の急速な成長と小売業における相互接続されたデバイスが、この拡大を後押ししています。RFIDタグ、ビーコン、スマートシェルフ、ビデオアナリティクスカメラなどのイノベーションにより、小売業者は店舗運営と顧客行動の両方についてリアルタイム洞察を得ることができます。これらの技術は膨大な量のデータを生成し、効果的な処理と理解のために先進的アナリティクスを必要とします。インストアアナリティクス市場を促進している主要要因の1つは、効率的な在庫管理に対する需要の高まりです。

小売企業は、コストと無駄を最小限に抑えながら在庫量を最適化し、同時に商品の可用性を確保しなければならないというプレッシャーに常に直面しています。インストアアナリティクスは、在庫レベル、商品の動き、需要動向に関する重要なリアルタイム情報を提供し、情報に基づいた意思決定を可能にします。さらに、小売アナリティクスツールは、必要性の予測を強化し、動きの遅い商品を検出し、補充プロセスを合理化します。小売業者がサプライチェーンの課題や消費者の嗜好の変化に対応するにつれ、在庫管理のための先進的アナリティクスツールへの投資が普及しています。

市場のコンポーネント別では、2023年にはソフトウェアセグメントが市場全体の70%以上のシェアを占め、2032年には120億米ドルを超えると予測されています。最新のインストアアナリティクスソフトウェアに対するニーズの高まりは、既存の小売管理システムとのシームレスな統合機能から生じています。小売企業は、POS(販売時点情報管理)システム、在庫管理プラットフォーム、CRM(顧客関係管理)ツールと簡単に接続できるソリューションを求めています。企業がデータのサイロ化を解消し、統一されたアナリティクス環境を育成しようと努める中、こうした統合ソリューションへの需要は、互換性のあるソフトウェアへの大規模な投資を後押ししています。クラウドベースの導入モデルも人気を集めており、2032年までに130億米ドルを超えると予測されています。小売業者は、その拡大性と費用対効果から、インストアアナリティクスにクラウドソリューションを採用する傾向が強まっています。

市場規模
開始年 2023年
予測年 2024~2032年
開始金額 33億米ドル
予測金額 182億米ドル
CAGR 21.3%

こうしたクラウドサービスは、従量課金モデルを採用していることが多く、企業は多額の初期費用を負担することなくアナリティクス機能を強化することができます。この柔軟性は、季節変動や急成長を経験する小売チェーンにとって特に有益で、需要に合わせてアナリティクス能力を適応させることができます。さらに、クラウドソリューションはハードウェアの保守コストを最小限に抑え、さまざまな店舗で新しいアナリティクス機能を迅速に展開できます。米国では、インストアアナリティクス市場が2023年の総売上の75%以上を占めています。この地域の小売業者は、在庫管理を改善するためにAI主導の予測アナリティクスを活用し、過去の販売データと動向を活用して在庫レベルを最適化しています。

このアプローチは利益率を改善し、無駄を削減し、最終的には予測される需要の変化に適応できる、より効率的で応答性の高いサプライチェーンにつながります。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 産業洞察

  • エコシステムアナリティクス
  • サプライヤーの状況
    • ソフトウェアプロバイダー
    • クラウドサービスプロバイダー
    • ITプラットフォーム・プロバイダ
    • 技術インテグレーター
    • エンドユーザー
  • 利益率アナリティクス
  • 技術差別化要因
    • 先進的AIと機械学習アルゴリズム
    • コンピュータビジョンと画像認識
    • IoTセンサーとRFIDの統合
    • オムニチャネル・データ統合
    • その他
  • 主要ニュースと取り組み
  • 規制状況
  • 影響要因
    • 促進要因
      • 顧客体験の向上に対する需要の高まり
      • 小売産業におけるコネクテッドデバイスの成長
      • 在庫最適化への注目の高まり
      • eコマースプラットフォームとの競合激化
    • 産業の潜在的リスク・課題
      • 高い初期導入コスト
      • レガシーシステムとの統合の複雑さ
  • 成長可能性アナリティクス
  • ポーターアナリティクス
  • PESTELアナリティクス

第4章 競合情勢

  • イントロダクション
  • 企業シェアアナリティクス
  • 競合のポジショニングマトリックス
  • 戦略展望マトリックス

第5章 市場推定・予測:コンポーネント別、2021~2032年

  • 主要動向
  • ソフトウェア
    • データアナリティクスプラットフォーム
    • 仮想化ツール
    • その他
  • サービス
    • プロフェッショナルサービス
    • マネージドサービス

第6章 市場推定・予測:2021~2032年:展開モード別

  • 主要動向
  • クラウドベース
  • オンプレミス

第7章 市場推定・予測:組織規模別、2021~2032年

  • 主要動向
  • 中小企業
  • 大企業

第8章 市場推定・予測:用途別、2021~2032年

  • 主要動向
  • マーケティング管理
  • 顧客行動アナリティクス
  • マーチャンダイジングアナリティクス
  • 店舗オペレーション
  • セキュリティとロス防止
  • その他

第9章 市場推定・予測:最終用途別、2021~2032年

  • 主要動向
  • 小売
  • ホスピタリティ
  • 医療
  • その他

第10章 市場推定・予測:地域別、2021~2032年

  • 主要動向
  • 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
    • ロシア
    • 北欧
  • アジア太平洋
    • 中国
    • インド
    • 日本
    • 韓国
    • ニュージーランド
    • 東南アジア
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • アルゼンチン
  • 中東・アフリカ
    • アラブ首長国連邦
    • 南アフリカ
    • サウジアラビア

第11章 企業プロファイル

  • Capgemini
  • Capillary Technologies
  • Cloud4WI
  • CountBox
  • Happiest Minds
  • Kepler Analytics
  • Mindtree
  • Microsoft
  • Quividi
  • RetailNext
  • Scanalytics
  • sensalytics
  • Sensormatic(Johnson Controls)
  • Sisense
  • SmartConnect
  • Thinkin
  • Trax Technology Solutions
  • V-Count
  • Vispera
  • Walkbase
  • Zebra Technologies
目次
Product Code: 11844

The Global In-Store Analytics Market was valued at USD 3.3 billion in 2023 and is expected to grow significantly, with a compound annual growth rate (CAGR) of 21.3% projected from 2024 to 2032. The rapid growth of Internet of Things (IoT) technologies and interconnected devices in retail help in driving this expansion. With innovations like RFID tags, beacons, smart shelves, and video analytics cameras, retailers gain real-time insights into both store operations and customer behavior. These technologies generate vast amounts of data, which require sophisticated analytics for effective processing and understanding. One of the primary factors propelling the in-store analytics market is the increasing demand for efficient inventory management.

Retailers face constant pressure to optimize stock levels while minimizing costs and waste, all while ensuring product availability. In-store analytics provide vital real-time information regarding inventory levels, product movement, and demand trends, enabling informed decision-making. Additionally, retail analytics tools enhance necessity forecasting, help detect slow-moving items, and rationalize restocking processes. As retailers adapt to supply chain challenges and changing consumer preferences, investments in advanced analytics tools for inventory management are becoming more prevalent.

In terms of market components, the software segment dominated in 2023, accounting for over 70% of the total market share, and projected to exceed USD 12 billion by 2032. The increasing need for modern in-store analytics software arises from its seamless integration capabilities with existing retail management systems. Retailers are looking for solutions that can easily connect with their point-of-sale (POS) systems, inventory management platforms, and customer relationship management (CRM) tools. As businesses strive to eliminate data silos and foster unified analytics environments, the demand for these integrated solutions drives significant investments in compatible software. The cloud-based deployment model is also gaining traction, with projections indicating it will exceed USD 13 billion by 2032. Retailers are increasingly adopting cloud solutions for in-store analytics due to their scalability and cost-effectiveness.

Market Scope
Start Year2023
Forecast Year2024-2032
Start Value$3.3 Billion
Forecast Value$18.2 Billion
CAGR21.3%

These cloud services often utilize pay-as-you-go pricing models, allowing businesses to enhance their analytics capabilities without incurring large upfront costs. This flexibility is particularly beneficial for retail chains experiencing seasonal fluctuations or rapid growth, enabling them to adapt their analytics capacity to meet demand. Furthermore, cloud solutions minimize hardware maintenance costs and facilitate the rapid rollout of new analytics features across various locations. In the United States, the in-store analytics market accounted for more than 75% of total revenue in 2023. Retailers in this region are leveraging AI-driven predictive analytics to refine inventory management, utilizing historical sales data and trends to optimize stock levels.

This approach improves profit margins and reduces waste, ultimately leading to a more efficient and responsive supply chain that can adjust to anticipated demand changes.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimates
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research & validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Software providers
    • 3.2.2 Cloud service providers
    • 3.2.3 IT platform providers
    • 3.2.4 Technology integrators
    • 3.2.5 End users
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology differentiators
    • 3.4.1 Advanced AI & machine learning algorithms
    • 3.4.2 Computer vision and image recognition
    • 3.4.3 IoT sensors and RFID integration
    • 3.4.4 Omnichannel data integration
    • 3.4.5 Others
  • 3.5 Key news & initiatives
  • 3.6 Regulatory landscape
  • 3.7 Impact forces
    • 3.7.1 Growth drivers
      • 3.7.1.1 Rising demand for enhanced customer experience
      • 3.7.1.2 Growth of connected devices in the retail sector
      • 3.7.1.3 Increasing focus on inventory optimization
      • 3.7.1.4 Growing competition from E-commerce platforms
    • 3.7.2 Industry pitfalls & challenges
      • 3.7.2.1 High initial implementation costs
      • 3.7.2.2 Integration complexity with legacy systems
  • 3.8 Growth potential analysis
  • 3.9 Porter's analysis
  • 3.10 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Software
    • 5.2.1 Data analytics platforms
    • 5.2.2 Virtualization tools
    • 5.2.3 Others
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Professional services
    • 5.3.2 Managed services

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Deployment Mode, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Cloud-based
  • 6.3 On-premises

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Organization Size, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 SME
  • 7.3 Large enterprises

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Marketing management
  • 8.3 Customer behavior analysis
  • 8.4 Merchandising analysis
  • 8.5 Store operations
  • 8.6 Security & loss prevention
  • 8.7 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By End Use, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Retail
  • 9.3 Hospitality
  • 9.4 Healthcare
  • 9.5 Others

Chapter 10 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Spain
    • 10.3.5 Italy
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Nordics
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 ANZ
    • 10.4.6 Southeast Asia
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 UAE
    • 10.6.2 South Africa
    • 10.6.3 Saudi Arabia

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Capgemini
  • 11.2 Capillary Technologies
  • 11.3 Cloud4WI
  • 11.4 CountBox
  • 11.5 Happiest Minds
  • 11.6 Kepler Analytics
  • 11.7 Mindtree
  • 11.8 Microsoft
  • 11.9 Quividi
  • 11.10 RetailNext
  • 11.11 Scanalytics
  • 11.12 sensalytics
  • 11.13 Sensormatic (Johnson Controls)
  • 11.14 Sisense
  • 11.15 SmartConnect
  • 11.16 Thinkin
  • 11.17 Trax Technology Solutions
  • 11.18 V-Count
  • 11.19 Vispera
  • 11.20 Walkbase
  • 11.21 Zebra Technologies