市場調査レポート
商品コード
1470964
リテールアナリティクス市場:コンポーネント、ビジネス機能、展開モデル、小売店舗タイプ、アプリケーション、エンドユーザー別- 世界予測2024-2030年Retail Analytics Market by Component (Services, Software), Business Function (Finance, Human Resources, Marketing & Sales), Deployment Model, Retail Store Type, Application, End User - Global Forecast 2024-2030 |
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リテールアナリティクス市場:コンポーネント、ビジネス機能、展開モデル、小売店舗タイプ、アプリケーション、エンドユーザー別- 世界予測2024-2030年 |
出版日: 2024年04月17日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 189 Pages
納期: 即日から翌営業日
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リテールアナリティクス市場規模は2023年に80億1,000万米ドルと推定され、2024年には93億7,000万米ドルに達すると予測され、CAGR 17.69%で2030年には250億6,000万米ドルに達する見込みです。
リテールアナリティクスは、在庫レベル、サプライチェーンの動き、消費者の需要、売上に関する分析データを提供するプロセスであり、小売業界における重要な意思決定に欠かせないです。統計分析、予測モデリング、データマイニングツールを組み合わせて使用し、小売業務の大幅な理解と強化を図り、売上の最大化とコストの最小化を目指します。膨大な量のデータを生成するオンラインショッピングの急増に伴うeコマースの普及が、リテールアナリティクス市場のプラットフォームを作り出しています。オンラインとオフラインの販売チャネルの融合により、すべてのプラットフォームで一貫した効果的な顧客エンゲージメントを確保するために、データ分析へのより統合的なアプローチが必要となっています。リテールアナリティクスソリューションの使用に伴うデータプライバシーとセキュリティの懸念が、市場成長の妨げとなっています。より高度なデータ分析を可能にし、小売業者により深い洞察を提供する高度な分析、AI、機械学習技術の統合は、市場成長の機会を創出すると予想されます。
主な市場の統計 | |
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基準年[2023] | 80億1,000万米ドル |
予測年[2024] | 93億7,000万米ドル |
予測年 [2030] | 250億6,000万米ドル |
CAGR(%) | 17.69% |
コンポーネント小売業で発生するデータの収集、処理、分析を可能にするリテールアナリティクスの利用が増加
リテールアナリティクスにおけるサービスとは、小売企業のデータ分析能力を強化するために、企業が小売企業に提供する様々なサポートや活動を指します。これらのサービスは、小売企業が十分な情報に基づいた意思決定を行い、オペレーションを最適化し、顧客満足度を向上させるために極めて重要です。マネージド・サービスとは、リテールアナリティクスに関連する特定の業務や作業をアウトソーシングすることです。マネージド・サービスのプロバイダーは、小売企業に代わってデータのモニタリング、管理、分析を行います。このオプションは、複雑なデータ管理業務を専門企業に任せ、重要な事業活動に専念する小売企業に適しています。プロフェッショナルサービスには、リテールアナリティクスソリューションに関するコンサルティング、導入、トレーニングなどの専門的なサポートが含まれます。これらのサービスは、アナリティクス・ツールの効果的な活用方法、データの解釈、ビジネス目標の達成に向けた洞察の活用方法について、小売業者を指導する専門家によって提供されます。新しいソフトウェアの統合であれ、既存のアナリティクス戦略の最適化であれ、プロフェッショナルサービスは小売企業の分析能力を高める上で重要な役割を果たします。リテールアナリティクスでは、ソフトウェアが小売業で発生する膨大なデータの処理、収集、分析を可能にします。このソフトウェアは、顧客行動、販売実績、在庫管理などに関する洞察を提供します。データ可視化のためのシンプルなダッシュボードツールから、予測分析のための複雑な機械学習アルゴリズムまで、さまざまなものがあります。適切なソフトウェアを導入することで、生データを実用的な洞察に変換することができ、小売企業がより賢明な意思決定を行い、動向を予測し、顧客のニーズを効果的に満たすために商品を調整するのに役立ちます。
展開モデル:柔軟性、拡張性、アクセスのしやすさから、オンクラウド展開の可能性が高い
クラウドベースの展開としても知られるオンクラウドとは、リテールアナリティクスソフトウェアとデータがサービスプロバイダーのリモートサーバーにホストされていることを意味します。ユーザーはインターネット経由でこれらのサービスにアクセスします。このモデルは、柔軟性、拡張性、アクセスのしやすさで知られています。特筆すべきは、大規模なハードウェア投資や大規模なITスタッフを必要とすることなく、あらゆる規模の小売企業が強力な分析ツールを活用できることです。データ管理、ソフトウェア更新、インフラ・メンテナンスはサービス・プロバイダーが行うため、システムは常に最新で安全です。オンプレミスの展開モデルでは、リテールアナリティクスソフトウェアを企業のサーバーやコンピューターに直接インストールします。このアプローチでは、企業はデータや分析ツールを完全にコントロールすることができ、セキュリティ対策や既存システムとの統合をカスタマイズすることができます。オンプレミスの展開は、厳しいデータセキュリティ要件を持つ組織や、ITインフラストラクチャのすべての側面を管理することを好む組織によって選択されることがよくあります。このモデルは、より高度な制御と潜在的なセキュリティ強化を提供する一方で、ハードウェア、ソフトウェア・ライセンス、システムを管理・保守できるITチームへの多額の先行投資が必要となります。さらに、更新や拡張には、さらなるリソースと時間が必要となります。
地域別インサイト
南北アメリカでは、リテールアナリティクスソリューションが、顧客体験の向上、オペレーションの合理化、消費者行動をよりよく理解するためのAIやMLを含む先進技術の採用に重点を置き、大きく普及しています。これらの国の小売企業は、動向を予測し、在庫をより効果的に管理し、マーケティング戦略をパーソナライズするために、分析ツールに投資しています。ブラジルやメキシコを含む南米では、こうしたソリューションの活用が進んでおり、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みが推進力となっています。APAC地域は、特に中国、インド、東南アジアなどの国々で、膨大な人口と中産階級の台頭を背景に、リテールアナリティクスの急速な成長を目の当たりにしています。オンラインショッピング、モバイルの普及、デジタル決済の急増により、小売業者はオンラインとオフラインの戦略を最適化するためにアナリティクス・ソリューションを導入する必要に迫られています。ここでの焦点は、消費者パターンの理解、サプライチェーンの最適化、データによる顧客エンゲージメントの強化です。消費者の嗜好や行動が多様なAPAC市場では、アナリティクスがこの地域で事業を展開する小売企業にとって不可欠なツールとなっています。欧州では、コンプライアンスとデータ保護が重視され、顧客満足度と業務効率の向上が求められています。小売企業はアナリティクスを活用して顧客の嗜好を把握し、GDPR(一般データ保護規則)のガイドラインに沿って業務を効率化しています。中東ではデジタルトランスフォーメーションが進んでおり、UAEやサウジアラビアなどでは、顧客体験を向上させ、オンラインとオフラインの小売チャネルを統合するためのリテールアナリティクスの導入が進んでいます。アフリカでは、インターネットとスマートフォンの普及が進み、特に南アフリカとナイジェリアが有望視されています。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニングマトリックスはリテールアナリティクス市場の評価において極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーの包括的な評価を提供します。この綿密な分析により、ユーザーは各自の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます:フォアフロント(F)、パスファインダー(P)、ニッチ(N)、バイタル(V)です。
市場シェア分析
市場シェア分析は、リテールアナリティクス市場におけるベンダーの現状について、洞察に満ちた詳細な調査を提供する包括的なツールです。全体的な収益、顧客基盤、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、企業の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について理解を深めることができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された累積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競合特性に関する貴重な考察が得られます。このような詳細レベルの拡大により、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場で競争優位に立つための効果的な戦略を考案することができます。
1.市場の浸透度:主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を提示しています。
2.市場の開拓度:有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟市場セグメントにおける浸透度を分析しています。
3.市場の多様化:新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合の評価と情報:市場シェア、戦略、製品、認証、規制状況、特許状況、主要企業の製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発およびイノベーション:将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供します。
1.リテールアナリティクス市場の市場規模および予測は?
2.リテールアナリティクス市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、用途、分野は何か?
3.リテールアナリティクス市場の技術動向と規制枠組みは?
4.リテールアナリティクス市場における主要ベンダーの市場シェアは?
5.リテールアナリティクス市場への参入に適した形態や戦略的手段は?
[189 Pages Report] The Retail Analytics Market size was estimated at USD 8.01 billion in 2023 and expected to reach USD 9.37 billion in 2024, at a CAGR 17.69% to reach USD 25.06 billion by 2030.
Retail analytics involves the process of providing analytical data on inventory levels, supply chain movement, consumer demand, and sales, which is crucial for making critical decisions within the retail sector. It uses a mix of statistical analysis, predictive modeling, and data-mining tools to understand and enhance retail operations significantly, aiming to maximize sales and minimize costs. Increased E-commerce adoption with the surge in online shopping that produces vast amounts of data is creating a platform for the retail analytics market. The blending of online and offline sales channels necessitates a more integrated approach to data analysis to ensure consistent and effective customer engagement across all platforms. Data privacy and security concerns with the usage of retail analytics solutions hampers the market growth. The integration of advanced analytics, AI, and machine learning technologies that enable more sophisticated data analysis and provide deeper insights for retailers are expected to create opportunities for market growth.
KEY MARKET STATISTICS | |
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Base Year [2023] | USD 8.01 billion |
Estimated Year [2024] | USD 9.37 billion |
Forecast Year [2030] | USD 25.06 billion |
CAGR (%) | 17.69% |
Component: Rising usage of retail analytics that enables the collection, processing, and analysis of data generated in the retail sector
In the retail analytics, services pertain to various support and activities provided by firms to retailers, aiming to enhance their data analysis capabilities. These services are crucial for retailers to make informed decisions, optimize operations, and improve customer satisfaction. Managed services is the outsourcing of certain tasks or operations related to retail analytics. Providers of managed services take on the responsibility of monitoring, managing, and analyzing data on behalf of the retailer. This option is suitable for retailers that focuses on their vital business activities while leaving the complex data management tasks to specialized companies. Professional services include specialized support such as consultation, implementation, and training related to retail analytics solutions. These services are offered by experts who guide retailers on how to effectively utilize analytics tools, interpret data, and apply insights to achieve business goals. Whether it's integrating new software or optimizing existing analytics strategies, professional services play a key role in enhancing a retailer's analytical capabilities. In retail analytics, software enables the processing, collection, and analysis of huge amounts of data generated in the retail sector. This software provides insights into customer behavior, sales performance, inventory management, and more. It ranges from simple dashboard tools for data visualization to complex machine learning algorithms for predictive analytics. The right software can transform raw data into actionable insights, helping retailers to make smarter decisions, forecast trends, and tailor their offerings to meet customer needs effectively.
Deployment Model: High potential for on-cloud deployment due to its flexibility, scalability, and ease of access
On-cloud, also known as cloud-based deployment, means that the retail analytics software and data are hosted on the service provider's remote servers. Users access these services over the Internet. This model is known for its flexibility, scalability, and ease of access. Notably, it allows retail businesses of all sizes to leverage powerful analytics tools without the need for substantial hardware investments or an extensive IT staff. The data management, software updates, and infrastructure maintenance are handled by the service provider, ensuring that the system is always up-to-date and secure. The on-premises deployment model involves installing the retail analytics software directly on the company's own servers and computers. This approach gives businesses complete control over their data and analytics tools, allowing for customized security measures and integration with existing systems. On-premises deployment is often chosen by organizations that have strict data security requirements or those that prefer to manage all aspects of their IT infrastructure. While offering higher levels of control and potentially enhanced security, this model requires significant upfront investment in hardware, software licenses, and an IT team capable of managing and maintaining the system. Additionally, updates and scaling require additional resources and time.
Regional Insights
In the Americas, retail analytics solutions have a significant adoption with a strong emphasis on enhancing customer experience, streamlining operations, and employing advanced technologies, including AI and ML, to understand consumer behavior better. Retailers in these countries are investing in analytics tools to forecast trends, manage inventory more effectively, and personalize marketing strategies. South America, with countries including Brazil and Mexico, is increasingly leveraging these solutions and is propelled by digital transformation initiatives. The APAC region is witnessing rapid growth in retail analytics, fueled by its vast population and the rising middle class, especially in countries such as China, India, and Southeast Asia. The surge in online shopping, mobile penetration, and digital payments pushes retailers to adopt analytics solutions to optimize their online and offline strategies. The focus here is on understanding consumer patterns, optimizing supply chains, and enhancing customer engagement through data. The diversity of the APAC market, with its varied consumer preferences and behaviors, makes analytics an essential tool for retailers operating in this region. In Europe, there's a strong focus on compliance and data protection and the need to enhance customer satisfaction and operational efficiency. Retailers are leveraging analytics to gain insights into customer preferences and streamline their operations, aligning with GDPR (General Data Protection Regulation) guidelines. The Middle East is witnessing a digital transformation, with countries including the UAE and Saudi Arabia leading the adoption of retail analytics to enhance customer experiences and integrate online and offline retail channels. Africa shows promise, particularly in South Africa and Nigeria, driven by increasing internet and smartphone penetration.
FPNV Positioning Matrix
The FPNV Positioning Matrix is pivotal in evaluating the Retail Analytics Market. It offers a comprehensive assessment of vendors, examining key metrics related to Business Strategy and Product Satisfaction. This in-depth analysis empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success: Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
Market Share Analysis
The Market Share Analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth examination of the current state of vendors in the Retail Analytics Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions in terms of overall revenue, customer base, and other key metrics, we can offer companies a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With this expanded level of detail, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
Key Company Profiles
The report delves into recent significant developments in the Retail Analytics Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include 1010data, Inc. by SymphonyAI LLC, Amazon Web Services, Inc., Amazon.com, Inc., Analytics8, LLC, CARTO, DataWeave Software Private Limited, Domo, Inc., Fractal Analytics Inc., Fujitsu Limited, Google, LLC by Alphabet Inc., HCL Technologies Ltd., Intelligence Node, International Business Machines Corporation, LatentView Analytics, Microsoft Corporation, MicroStrategy Incorporated, Oracle Corporation, QlikTech International AB, RetailNext Inc., Salesforce, Inc., SAP SE, Sisense Ltd., Standard Cognition, Corp., Teledyne FLIR LLC, and Teradata Corporation.
Market Segmentation & Coverage
1. Market Penetration: It presents comprehensive information on the market provided by key players.
2. Market Development: It delves deep into lucrative emerging markets and analyzes the penetration across mature market segments.
3. Market Diversification: It provides detailed information on new product launches, untapped geographic regions, recent developments, and investments.
4. Competitive Assessment & Intelligence: It conducts an exhaustive assessment of market shares, strategies, products, certifications, regulatory approvals, patent landscape, and manufacturing capabilities of the leading players.
5. Product Development & Innovation: It offers intelligent insights on future technologies, R&D activities, and breakthrough product developments.
1. What is the market size and forecast of the Retail Analytics Market?
2. Which products, segments, applications, and areas should one consider investing in over the forecast period in the Retail Analytics Market?
3. What are the technology trends and regulatory frameworks in the Retail Analytics Market?
4. What is the market share of the leading vendors in the Retail Analytics Market?
5. Which modes and strategic moves are suitable for entering the Retail Analytics Market?