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市場調査レポート
商品コード
1640511
小売業におけるビッグデータ分析-市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2025年～2030年）Big Data Analytics in Retail - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030) |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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価格
| 小売業におけるビッグデータ分析-市場シェア分析、産業動向と統計、成長予測（2025年～2030年） |
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出版日: 2025年01月05日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 100 Pages
納期: 2～3営業日
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- 概要
- 目次
概要
小売業におけるビッグデータ分析市場規模は2025年に77億3,000万米ドルと推定され、予測期間（2025～2030年）のCAGRは21.2%で、2030年には202億2,000万米ドルに達すると予測されます。
小売業は、先進的分析とビッグデータ技術によって大きな変革を遂げつつあります。eコマースやオンラインショッピングの成長、顧客ロイヤリティをめぐる競争の激化により、小売業者は市場競合を維持するためにビッグデータ分析を活用しています。
主要ハイライト
- 小売業は、クラウド、AI、関連技術の着実な導入を目の当たりにし、成長率トップセクターの1つと考えられています。NASSCOMの調査によると、企業の70％がAIを活用し、支出を増やすことで収益拡大に注力していると回答しています。例えば、世界最大級の小売業者であるWalmartは、デジタルトランスフォーメーションを進めています。世界最大のプライベートクラウドシステムを構築中で、毎時2.5ペタバイトのデータを管理できる能力を持つ見込みです。
- プレディクティブ・分析（予測分析）とは、消費者の行動や市場動向の変化により予想される売上の伸びを予測するために、小売業者が過去のデータを活用する積極的なアプローチです。これにより、小売企業は常に時代の先端を走り、効果的な競争を展開し、市場シェアを大幅に拡大することができます。顧客とのサステイナブル関係を構築するために、販促効果の向上やクロスセリングの推進などに役立つ予測分析を重視する傾向が強まっています。
- 小売企業は、消費者行動に関する構造化・非構造化情報の量が増え続ける中、そこから洞察を引き出す革新的な方法を見つけようとしています。小売企業は、オフライン・オンラインを問わず、小売プロセスのあらゆる段階でビッグデータ分析を適用することで、顧客の購買行動を理解し、それを商品にマッピングし、商品を販売するためのマーケティング戦略を立案し、利益を増大させるデータファースト戦略を採用しています。IPSシステムの導入、セルフレジによる店舗自動化、ロボット、小売業における自動化などの革新的な方法が、小売市場におけるビッグデータ分析の必要性を高めています。
- データ統合の課題は、データガバナンス、スケーラビリティ、複数のソースからのデータ取得に伴うデータの重複や変換ルールの問題など、市場を抑制する可能性があります。しかし、これらは適切な体系的ルールを設定することで軽減できます。
- COVID-19パンデミックは、工場や製造プラントの閉鎖、価格の上昇、厳重な戸締まり、人々の移動が自宅まで確認されたことによるサプライチェーンの混乱などにより、地域や国レベルの小売市場に大きな影響を与えました。しかし、パンデミック後、人間の本質的なニーズを考慮すると、ビッグデータは小売業者が対象を絞った広告、製品の推奨、価格設定を通じて、よりパーソナライズされた方法で顧客に対応するのに役立っています。
小売業におけるビッグデータ分析の市場動向
マーチャンダイジングとサプライチェーン分析セグメントが大きなシェアを占める見込み
- eコマースは従来の実店舗型小売業に影響を与え、その重要性を低下させるとともに、小売業におけるデータ主導の革命をもたらしました。効率的なサプライチェーン、つまりサプライヤーから倉庫、店舗、顧客へと商品を最適に移動させることは、あらゆるビジネスにとって不可欠です。そのため、ビッグデータ分析が小売業のサプライチェーンに革命を起こす中核となっています。i.商品の流れや在庫量をリアルタイムで追跡・トレースし、顧客データを活用して購買パターンを予測し、さらにはロボットを使って広大な自動倉庫で注文をたゆまずこなします。
- マーチャンダイジング・分析とデジタルソリューションの統合によって小売業が進化を続ける中、小売企業は常に先を見越し、顧客のニーズに迅速に応えていかなければならないです。英国では、製造業とエネルギー部門に続き、小売業向けのサプライチェーンビッグデータ分析が予測期間中に大きく成長すると予想されています。さらに、予測分析と機械学習AIが小売サプライチェーンに革命を起こすと予想されています。
- 先進的マーチャンダイジング分析を活用することで、小売企業がオムニチャネル小売の世界で成功するための課題を克服できることが実証されています。MIT Technology Review Insights for Big Data Analyticsが世界の消費財・小売業の事例を用いて実施した調査によると、消費財・小売業の回答者の48％が、人工知能の導入は顧客ケアの向上に役立つと回答しており、次いで品質管理（47％）、在庫管理（47％）、商品のパーソナライゼーション、価格設定、不正検知の順となっています。
- 世界経済が相互に関連し複雑化するにつれ、企業は顧客の期待に応えることが困難になっています。企業は、サプライチェーンの意思決定をより迅速に、より果断に、より正確に行う必要があり、また、それらの意思決定を迅速かつ透明性をもって実行することができます。統合された需要計画は、今日の市場で競合を維持するために必要です。さらに、OTIF（On-Time-In-Full）を達成するためには、企業はエンド・ツー・エンドでサプライチェーンを可視化し、リアルタイムで需要と供給のバランスをとり、迅速かつ効果的に適切な意思決定を行うことができなければならないです。顧客満足度の向上、在庫レベルと流通網の最適化、売上最大化のための市場投入時間の短縮は、このセグメントにおけるビッグデータ分析の必要性を証明しています。
北米地域が最大のシェアを占める見込み
- 小売業におけるビッグデータ分析は、企業が顧客の購買履歴に基づいて推奨商品を生成するのに役立ちます。その結果、カスタマイズ型ショッピング体験の提供能力が向上し、顧客サービスが強化されます。これらのデータセットは大量に入手可能であり、動向を予測し、データにLED戦略的意思決定を行うのに役立ちます。北米の小売業におけるビッグデータ分析市場の成長は、小売分析ツールに対する需要の高まりと、小売プロセスにおけるIoTの利用、小売業の生産性と効率性の向上によってもたらされます。
- この地域の巨大な小売業では、売上が伸びています。米国では、全米小売業協会（NRF）によると、昨年の小売売上高は6％から8％増の4兆4,400億米ドルを超えると予想され、高い消費者信頼感、低い失業率、賃金の上昇と強く弾力的な経済の明確な兆候を挙げています。
- また、北米はビッグデータ分析の導入において、主要なイノベーターでありパイオニアです。この地域はビッグデータ分析ベンダーの強力な骨格を誇っており、市場の成長にさらに貢献しています。IBM Corporation、SAS Institute Inc.、Alteryx Inc.、Microstrategy Incorporatedなどが挙げられます。ビッグデータ分析のハードウェア、ソフトウェア、サービスは、データ生産と小売消費の増加、それに対応する売上高の増加により、より多額の支出を必要としています。
- 小売セクター全体でインダストリー4.0の採用が増加していることは、市場の成長を促す主要な側面の1つです。小売4.0では、在庫管理、顧客サービス、顧客勘定、サプライチェーン管理、商品管理活動など、小売業のいくつかの業務やプロセスがデジタル化・自動化されました。予測期間中、北米の小売ビッグデータ分析市場の成長をさらに後押しすると期待されています。
小売業におけるビッグデータ分析産業概要
小売業におけるビッグデータ分析市場は、中程度から高度に細分化されています。eコマース、オンラインショッピングの成長、顧客ロイヤリティをめぐる高い競合は、小売市場におけるビッグデータ分析に有利な機会を提供しています。全体として、既存の競合企業間の競争は激しいです。今後、大企業のさまざまなイノベーション戦略が市場の成長を効果的に後押しします。
2022年8月、Maxisはマレーシアを拠点とする小売分析の新興企業ComeByに資本参加し、技術と人的ネットワークへのアクセスを拡大することで、小売業のイノベーションとデジタル化を後押しし、同国にさらなる経済的乗数を創出します。
また、2022年8月には、AIを活用したブランド分析ソリューション企業であるDataWeaveが、Amazon Advertising Partner Networkの審査済みパートナーになったことを発表し、実用的なデータ洞察でブランドのデジタル広告キャンペーンの最適化を支援しています。Amazon Advertising Partner Networkと新しいPartner Directoryは、Amazon Ads製品を使用して広告主がビジネス目標を達成するのを支援できる代理店やツールプロバイダーの世界コミュニティへのアクセスをブランドに記載しています。
その他の特典
- エクセル形式の市場予測（ME）シート
- 3ヶ月間のアナリストサポート
目次
第1章 イントロダクション
- 調査の前提条件と市場定義
- 調査範囲
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場力学
- 市場概要
- 市場促進要因
- 予測分析重視の高まり
- マーチャンダイジングとサプライチェーン分析セグメントが大きなシェアを占める見込み
- 市場抑制要因
- 異なるシステムからのデータ収集と照合の複雑さ
- 産業バリューチェーン分析
- 産業の魅力-ポーター・ファイブフォース
- 新規参入業者の脅威
- 買い手/消費者の交渉力
- 供給企業の交渉力
- 代替品の脅威
- 競争企業間の敵対関係の強さ
- COVID-19が市場に与える影響
第5章 市場セグメンテーション
- 用途別
- マーチャンダイジングとサプライチェーン分析
- ソーシャルメディア分析
- 顧客分析
- オペレーションインテリジェンス
- その他
- ビジネスタイプ別
- 中小企業
- 大規模組織
- 地域別
- 北米
- 欧州
- アジア太平洋
- その他
第6章 競合情勢
- 企業プロファイル
- SAP SE
- Oracle Corporation
- Qlik Technologies Inc.
- Zoho Corporation
- IBM Corporation
- Retail Next Inc.
- Alteryx Inc.
- Salesforce.com Inc.（Tableau Software Inc.）
- Adobe Systems Incorporated
- Microstrategy Inc.
- Hitachi Vantara Corporation
- Fuzzy Logix LLC
第7章 投資分析
第8章 市場機会と今後の動向
目次
Product Code: 53994
The Big Data Analytics in Retail Market size is estimated at USD 7.73 billion in 2025, and is expected to reach USD 20.22 billion by 2030, at a CAGR of 21.2% during the forecast period (2025-2030).
The retail industry is witnessing a major transformation through advanced analytics and Big Data technologies. With the growth of e-commerce, online shopping, and high competition for customer loyalty, retailers are utilizing Big Data analytics to stay competitive in the market.
Key Highlights
- The retail industry witnessed a steady adoption of cloud, AI, and related technologies and is considered one of the top sectors in terms of growth. According to a survey by NASSCOM, 70 percent of the companies said they focus on revenue growth by leveraging AI and increasing their spending. For Example, Walmart, one of the largest retailers in the world, is undergoing a digital transformation. It is in the process of building the world's largest private cloud system, which is expected to have the capacity to manage 2.5 petabytes of data every hour.
- Predictive analytics is a proactive approach whereby retailers can use data from the past to predict expected sales growth due to changes in consumer behaviors and market trends. It can help retailers stay ahead of the curve, compete effectively, and gain considerable market share. Increased Emphasis on Predictive Analytics which can help increase promotional effectiveness, drive cross-selling, and much more to build sustainable relationships with the customers.
- Retailers attempt to find innovative ways to draw insights from the ever-increasing amount of structured and unstructured information about consumer behavior. Retailers, both offline and online, are adopting the data-first strategy toward understanding their customers' buying behavior, mapping them to products, and planning marketing strategies to sell their products to increase profits by applying Big Data Analytics at every step of the retail process. Innovative ways such as Implementing IPS systems, Store Automation with self check out, Robots, and Automation in retail, etc., drive the need for Big data analytics in the retail market.
- Data integration challenges could restrain the market, including data governance, scalability, and problems associated with getting data from multiple sources to have data duplication and transformation rules. However, these can be reduced with the proper systematic set of rules.
- The COVID-19 pandemic hugely impacted retail markets at the regional and country level due to the shutdown of factories, and manufacturing plants, increase in prices, strict lockdowns, and supply chain disruptions as people's mobility were confirmed to their homes. However, post-pandemic considering the inherent human needs, Big Data is helping retailers to cater to customers in a more personalized way via targeted advertising, product recommendations, and pricing; the retailers increasingly prefer the technology.
Big Data Analytics in Retail Market Trends
Merchandising and Supply Chain Analytics Segment Expected to Hold Significant Share
- E-commerce has impacted traditional brick-and-mortar retailers, reducing their significance and marking the data-driven revolution in the retail sector. An efficient supply chain, the optimized movement of goods from supplier to warehouse to store to the customer, is critical to every business. Therefore, big data analytics is at the core of revolutionizing the retail supply chain, i.e., tracking and tracing product flow and stock levels in real-time, leveraging customer data to predict buying patterns, and even using robots to fulfill orders in vast automated warehouses tirelessly.
- Retailers must stay proactive and quickly fulfill customer needs as the retail industry continues to evolve with the integration of merchandising analytics and digital solutions. In the United Kingdom, the supply chain Big Data analytics for retail is expected to grow significantly over the forecast period, following the manufacturing and energy sector. It is further expected that predictive analytics and machine learning AI will revolutionize the retail supply chain.
- Leveraging advanced merchandising analytics is proven to help retailers overcome the challenges to thrive in an omnichannel retail world. According to the survey conducted by MIT Technology Review Insights for Big Data Analytics using cases in the consumer goods and retail industry worldwide predicts that 48 percent of respondents from the consumer goods and retail industry state that deployment of artificial intelligence can help improve customer care, followed by Quality control (47%), Inventory Management(47%), personalization of products, pricing, and fraud detection.
- As the global economy becomes interconnected and complex, companies find it challenging to meet customer expectations. They must make supply chain decisions faster, more decisive, and more accurate and can implement those decisions rapidly and transparently. Integrated demand planning is necessary to remain competitive in today's marketplace. Further, to achieve OTIF (On-Time-In-Full), a company must have end-to-end supply chain visibility and be able to balance demand and supply in real-time to make the right decisions quickly and effectively. Improving customer satisfaction, optimizing inventory levels and distribution networks, and achieving a faster time to market for sales maximization prove the need for big data Analytics in this sector.
North America Region Expected to Hold the Largest Share
- Big data analytics in retail helps companies to generate customer recommendations based on their purchase history. It results in an improved ability to offer customized shopping experiences and enhanced customer service. These data sets are available in massive volumes and aid in forecasting trends and making strategic decisions guided by data. The growth of North America's big data analytics in the retail market is driven by the rising demand for retail analytics tools and the usage of the IoT in retail processes, enhancing the productivity and efficiency of the retail industry.
- The region's massive retail industry is experiencing growth in sales. In the United States, according to the National Retail Federation (NRF), retail sales are expected in between 6% to 8% to more than USD 4.44 trillion in the last year, citing high consumer confidence, low unemployment, and rising wages and clear signs of a strong and resilient economy.
- Besides, North America is among the leading innovators and pioneers, in terms of the adoption, of Big Data analytics. The region boasts a strong foothold of Big Data analytics vendors, which further contributes to the market's growth. Some include IBM Corporation, SAS Institute Inc., Alteryx Inc., and Microstrategy Incorporated. Big data analytics hardware, software, and services need more significant expenditures due to the rise in data production and retail consumption with corresponding sales increases.
- The increasing adoption of industry 4.0 across the retail sector is one of the primary aspects encouraging market growth. In retail 4.0, several operations and processes in the retail industry, like inventory management, customer service, customer accounts, supply chain management, and merchandising management activities, became digitized and automated. It is further expected to bolster the growth of North America's big data analytics in the retail market during the forecast period.
Big Data Analytics in Retail Industry Overview
Big data analytics in the retail market is moderately to highly fragmented. The growth of e-commerce, online shopping, and high competition for customer loyalty provides lucrative opportunities in big data analytics in the retail market. Overall, the competitive rivalry among existing competitors is high. Moving forward, different kinds of innovation strategies of large companies boost market growth effectively.
In August 2022, Maxis took a significant stake in Malaysian-based retail analytics startup, ComeBy, to empower innovation and digitalization in the retail industry with greater access to technology and the human network to create more economic multipliers for the country.
Also, in August 2022, DataWeave, an AI-powered Brand Analytics solution company, announced its status as a vetted partner in the Amazon Advertising Partner Network to support brands in optimizing their digital advertising campaigns with actionable data insights. The Amazon Advertising Partner Network, and new Partner Directory, provide brands access to a global community of agencies and tool providers that can help advertisers achieve their business goals using Amazon Ads products.
Additional Benefits:
- The market estimate (ME) sheet in Excel format
- 3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
- 1.1 Study Assumptions and Market Definition
- 1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
- 4.1 Market Overview
- 4.2 Market Drivers
- 4.2.1 Increased Emphasis on Predictive Analytics
- 4.2.2 Merchandising and Supply Chain Analytics Segment Expected to Hold Significant Share
- 4.3 Market Restraints
- 4.3.1 Complexities in Collecting and Collating the Data From Disparate Systems
- 4.4 Industry Value Chain Analysis
- 4.5 Industry Attractiveness - Porter Five Forces
- 4.5.1 Threat of New Entrants
- 4.5.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
- 4.5.3 Bargaining Power of Suppliers
- 4.5.4 Threat of Substitute Products
- 4.5.5 Intensity of Competitive Rivalry
- 4.6 Impact of COVID-19 on the Market
5 MARKET SEGMENTATION
- 5.1 By Application
- 5.1.1 Merchandising and Supply Chain Analytics
- 5.1.2 Social Media Analytics
- 5.1.3 Customer Analytics
- 5.1.4 Operational Intelligence
- 5.1.5 Other Applications
- 5.2 By Business Type
- 5.2.1 Small and Medium Enterprises
- 5.2.2 Large-scale Organizations
- 5.3 Geography
- 5.3.1 North America
- 5.3.2 Europe
- 5.3.3 Asia-Pacific
- 5.3.4 Rest of the World
6 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 6.1 Company Profiles
- 6.1.1 SAP SE
- 6.1.2 Oracle Corporation
- 6.1.3 Qlik Technologies Inc.
- 6.1.4 Zoho Corporation
- 6.1.5 IBM Corporation
- 6.1.6 Retail Next Inc.
- 6.1.7 Alteryx Inc.
- 6.1.8 Salesforce.com Inc. (Tableau Software Inc.)
- 6.1.9 Adobe Systems Incorporated
- 6.1.10 Microstrategy Inc.
- 6.1.11 Hitachi Vantara Corporation
- 6.1.12 Fuzzy Logix LLC
