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市場調査レポート
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リテールアナリティクス-市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）

Retail Analytics - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)

出版日
ページ情報
英文 120 Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
価格
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リテールアナリティクス-市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）
出版日: 2025年01月05日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 120 Pages
納期: 2～3営業日
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概要

リテールアナリティクスの市場規模は2025年に66億米ドルと推定され、予測期間（2025～2030年）のCAGRは4.23%で、2030年には81億2,000万米ドルに達すると予測されます。

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小売業のデータ分析は、過去のデータを分析することで、よりスマートな意思決定を可能にし、業務を改善し、売上を増加させています。エンドユーザーデータと、サプライチェーンや在庫管理などのバックエンドプロセスの両方が、データ分析の一次情報源となっています。

主要ハイライト

  • ビジネスインテリジェンスと分析システムは、一貫した顧客との会話を促進するため、より良い買い物客の行動を理解するためにバックエンドアプリケーションと統合されてきました。オムニチャネル戦略が採用されたことで、分析は異種のデータソースを統合して複数のチャネルに対応し、顧客が好むチャネルで顧客とコミュニケーションをとるようになりました。強力なパーソナライゼーションへのさらなる一歩は、典型的な顧客生涯価値とタッチポイントを強化しました。そのため、現在の小売企業は、位置情報、ソーシャルセンチメント、クリックストリームなどのデータを収集・分析する傾向が強まっています。
  • 消費者行動データを取得することで消費者体験と小売業務を改善するデジタル化が、リテールアナリティクス産業を前進させています。リテールアナリティクスを採用する主要利点は、顧客行動に関する特別で有意義なデータが得られることです。ビジネスマネジャーが財務リターンの推定方法を理解することで、企業のあらゆるセグメントの管理がより容易になり、リテールアナリティクスは企業が選択を行う際に使用する情報を記載しています。リテールアナリティクスは、ソーシャルメディアのコメントの分析から、店舗のコンバージョン率に対するキャンペーンの効果の把握に至るまで、加盟店にビジネスの明確なイメージを与えます。
  • IBMの調査によると、経営幹部は、COVID-19によってデジタル化が67％促進されたと見積もっており、さらに、COVID-19の発生によって、「業務効率の改善」を最優先事項とするようになった割合は92％に達しました。
  • eコマースの出現は、実店舗の拡大という従来の成長手段を時代遅れにしました。オンラインプラットフォーム、ローカライズされた品揃え、国際的な市場拡大は、マーチャンダイジング分析への取り組み方を一変させました。オンラインプラットフォームとの大きな競争により、小売企業はそのセグメントに参入し、品揃え、価格設定、販促、調達、補充、店舗での計画と実行をより明確に把握できるようになりました。
  • COVID-19の流行は、小売企業の世界のデジタル化の引き金となりました。パンデミックは、従来の小売業から、AIや分析といった強力なデジタルツールを中心とした最新のeコマース戦略への急激なシフトを余儀なくさせました。オンライン消費習慣の普及は、デジタル革新と破壊への需要を強めています。ショッピング体験のカスタマイズ、顧客維持率の向上、販売効率の改善を目的としたAIの利用拡大が、企業の成長に寄与すると考えられます。

リテールアナリティクス市場動向

店舗内オペレーションが主要シェアを占める

  • 店舗内オペレーションをベースとした分析は、実店舗型小売企業の経営戦略において不可欠な要素となっています。適切な顧客に適切な商品を提供することから、ロイヤルカスタマーに関するさらなる洞察は、顧客の定着率を高める戦略の開発につながります。
  • 小売企業が、顧客の嗜好の評価、店舗内での顧客の位置の認識、対象を絞ったプロモーション、購買習慣など、複数の技術を駆使して消費者にカスタマイズ型体験を提供することで、店舗におけるデジタルトランスフォーメーションが実現します。店舗モニタリング技術は、こうした動向を分析して貴重な洞察を提供し、加盟店の収益、売上、来店者数の増加を支援します。
  • 例えば、2022年6月、Amazonは新しいStore Analyticsサービスを開始しました。eコマースの巨人は現在、顧客が何を買うかに関するデータをマーケティング担当者に提供することで、実店舗で利益を得ようとしています。
  • NewGenAppsによると、ビッグデータ分析の可能性を十分に活用することを選択した加盟店は、営業利益を60％改善できる可能性があるといいます。さらに、オムニチャネル小売業者は、店頭での購買行動をモニタリングし、顧客にタイムリーな情報を提供することで、店頭での購入やその後のオンライン販売にインセンティブを与え、小売業者内での取引を維持することができます。
  • データ分析アドバイザリー企業のQuantzigは、ドイツに本社を置くファッション小売企業のために、マイクロターゲティングによって店舗での売上と利益を12％増加させました。この小売企業は、洞察を適切なリソースに適切なタイミングで提供すること、分析戦略が明確でないこと、データの質が低いことに重点を置いた課題に直面していました。

欧州が大きなシェアを占める

  • 欧州セグメントは、IBM CorporationやSAP SEのような、予測分析や先進的リテールアナリティクスソフトウェアの主要プロバイダーである大手企業の存在により、好調です。さらに、この地域では600万社以上の企業が活動しており、3,300万人以上の従業員を雇用しています。欧州には、Tesco、Carrefour、Lidl、Metro AG、Aldiなど、世界有数の大規模小売企業が多数進出しています。
  • 最も人気のあるオンライン趣味のひとつに、インターネット・ショッピングがあります。インターネット・ショッピングは、顧客に幅広い品揃えを提供し、eコマース企業には多くの販売難をもたらします。さらに、小売ビジネスにおけるクラウドサービスの利用が拡大することで、近い将来、欧州のリテールアナリティクス市場に可能性がもたらされると考えられます。
  • 例えば、2022年10月、Avery DennisonはSAPとの協業を発表し、それぞれの分析製品クラウドを接続することで、スーパーマーケットが商品の賞味期限をモニタリングし、最適化できるようにすることで、小売産業における廃棄物の懸念に対処します。両社はOEM契約を通じて、SAP Analytics CloudをAvery Dennisonのatma.ioコネクテッドプロダクトクラウドに組み込むことで合意しました。報道によると、データはatma.io経由でSAP Analyticsツールに提供されるほか、無線自動識別（RFID）などAvery Dennisonのデジタル識別技術を使ってラベル付けされた商品も提供されます。
  • インターネットショッピングをよりスマートにするために先進的分析を使用し、実店舗とオンラインデータを組み合わせることで、加盟店のターゲティングのカスタマイズを支援することができます。

リテールアナリティクス産業概要

リテールアナリティクス市場の競争は中程度です。市場に参入している主要参入企業には、IBM Corporation、Oracle Corporation、SAP SE、SAS Institute Inc.、Salesforce.com Inc. Tableau Software Inc.などがあります。市場の参入企業は、市場でのプレゼンスと顧客基盤を拡大するために、戦略的ソリューションを提供する革新を進めています。これにより、新規契約の獲得や新市場の開拓が可能になります。市場開拓の主要開発には次のようなものがあります。

  • 2023年9月、OracleはUberと提携し、小売業者と消費者を結びつけ、ラストワンマイルデリバリーを強化・充実させるOracleリテールプラットフォームの新サービス「Collect and Receive」を発表しました。Oracle Retail Data Storeとクラウドプラットフォーム技術のサポートにより、小売業者は事前に統合されたAPIを通じて、同社のデリバリーソリューションであるUber Directにリンクすることができます。この共同ソリューションにより、小売業者は在庫のバランスを調整しながら、即日配送や定期配送のオプション、注文の受け取り、最寄りの小売店や郵便局への返品など、より多くの選択肢を顧客に提供することができます。
  • 2023年6月、SalesforceはGoogleとの提携により、企業がデータとAIを活用して、よりパーソナライズされた顧客体験を提供し、顧客行動をより深く理解し、マーケティング、販売、サービス、コマースにわたって、より効果的なキャンペーンを低コストで実施できるよう支援する戦略的パートナーシップを拡大しました。2つの新しいデータとAIイノベーションは、リアルタイムデータ共有と、強化された予測と生成AI機能をもたらします。企業は、自社のデータとカスタムAIモデルを使用して、顧客ニーズをより的確に予測し、プラットフォーム間でデータを同期するためのコスト、リスク、複雑さを軽減することができます。

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 市場洞察

  • 市場概要
  • 産業の魅力-ポーターのファイブフォース分析
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手/消費者の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 競争企業間の敵対関係
    • 代替品の脅威
  • 産業バリューチェーン分析
  • COVID-19の産業への影響

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • データ量の増加とAI・AR/VRの技術進歩
    • 電子小売販売の増加
  • 市場課題
    • 従来のプロセスへの大きな依存と認識・専門知識の不足

第6章 市場セグメンテーション

  • ソリューション別
    • ソフトウェア
    • サービス
  • 展開別
    • クラウド
    • オンプレミス
  • 機能別
    • 顧客管理
    • 店舗内オペレーション（在庫管理、パフォーマンス管理）
    • サプライチェーン管理
    • マーケティング・マーチャンダイジング（価格設定と歩留まり管理）
    • その他の機能（輸送管理、注文管理）
  • 地域別
    • 北米
      • 米国
      • カナダ
    • 欧州
      • ドイツ
      • 英国
      • フランス
      • ロシア
      • その他の欧州
    • アジア太平洋
      • 中国
      • 日本
      • インド
      • その他のアジア太平洋
    • ラテンアメリカ
    • 中東・アフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • SAP SE
    • IBM Corporation
    • Alteryx Inc.
    • Salesforce.com Inc.（Tableau Software Inc.）
    • Oracle Corporation
    • Retail Next Inc.
    • SAS Institute Inc.
    • QlikTech International AB（Qlik）
    • Altair Engineering Inc.
    • Hitachi Vantara LLC

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

目次
Product Code: 52446

The Retail Analytics Market size is estimated at USD 6.60 billion in 2025, and is expected to reach USD 8.12 billion by 2030, at a CAGR of 4.23% during the forecast period (2025-2030).

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Retail data analytics follows analyzing historical data to enable smarter decisions, improve operations, and increase sales. Both end-user data and back-end processes, such as supply chain and inventory management, have been primary sources for data analytics.

Key Highlights

  • Business Intelligence and Analytics systems have been integrated with back-end applications to understand better shoppers' behavior to facilitate consistent customer conversation. The omnichannel strategies being adopted led analytics to cater to multiple channels by consolidating disparate data sources and communicating with customers on their preferred channel. A further step towards intense personalization has strengthened the typical customer Lifetime Value and touchpoints. Therefore, current retailers have been more inclined to collect and analyze data like Location, Social sentiment, Clickstream, etc.
  • Digitalization to improve consumer experience and retail operations by obtaining consumer behavior data is propelling the retail analytics industry forward. The major advantage of employing retail analytics is that it provides particular and meaningful data on customer behavior. When business managers understand how to estimate financial returns, it makes managing any area of a firm much easier, and retail analytics gives information that businesses use to make choices. Retail analytics give merchants with a clear picture of the business, from analyzing social media comments to understanding a campaign's effects on store conversion rates.
  • According to an IBM survey, executives estimated that COVID-19 had expedited their digitalization by 67%; moreover, the outbreak drove them to prioritize 'Improve operational efficiency' as its top priority by 92%.
  • The advent of e-commerce has rendered traditional growth avenues across brick-and-mortar store expansions as outdated. Online platforms, localized assortments, and international market expansions have transformed the way merchandising analytics is approached. Significant competition from the online platforms led retailers to enter that space and offered a clearer picture of assortment, pricing, promotions, sourcing, replenishment, and in-store planning and execution.
  • The COVID-19 outbreak has triggered the global digitalization of retail enterprises. The pandemic forced a radical shift away from conventional retail and toward modern e-commerce strategies centered on powerful digital tools like AI and analytics. The growing popularity of online consumption habits has intensified the demand for digital innovation and disruption. Growing the use of AI to customize shopping experiences, increase customer retention, and improve sales efficiency would benefit corporate growth.

Retail Analytics Market Trends

In-store Operation Hold Major Share

  • In-store-operation-based analytics has become an indispensable part of a brick-and-mortar retailer's operating strategy. With benefits ranging from offering the right product to the right customer, further insight on loyal customers leads to the development of strategies to increase customer stickiness.
  • When retailers deliver customized experiences to their consumers using several technology such as evaluating customer preferences, recognizing customer location in-store, targeted promotions, and purchase habits, they accomplish digital transformation in shops. The shop monitoring technology analyzes these trends to offer valuable insights that assist merchants in increasing revenue, sales, and footfalls.
  • For instance, in June 2022, Amazon launched its new Store Analytics service. The e-commerce behemoth is now attempting to profit on its physical storefronts by providing marketers with data on what customers buy.
  • According to NewGenApps, merchants who choose to fully utilize the potential of big data analytics may improve their operating profits by 60%. Furthermore, the omnichannel retailer may monitor in-store buyer behaviour and deliver timely deals to customers to incentivize in-store purchases or later online sales, therefore keeping the transaction within the retailer's fold.
  • Quantzig, a data analytics and advisory firm, increased its in-store sales through micro-targeting and the profits by 12% for a fashion retailer based out of Germany. The retailer faced challenges focused on delivering insights to the right resource at the right time, lack of clearly articulated analytics strategy, and poor data quality.

Europe to Hold Significant Share

  • The European segment is strong, owing to the presence of large players like IBM Corporation and SAP SE, which are the leading providers of predictive analytics and advanced retail analytics software. Moreover, more than six million companies are active in this region and employ more than 33 million people. Europe is home to many of the large-scale retailers in the world, such as Tesco, Carrefour, Lidl, Metro AG, and Aldi.
  • One of the most popular online hobbies is internet shopping. It offers a large range of items to customers and a plethora of sales difficulties to e-commerce firms. Furthermore, the growing use of cloud services in the retail business will provide possibilities in the European retail analytics market in the near future.
  • For example, in October 2022, Avery Dennison announced a collaboration with SAP to address waste concerns in the retail industry by connecting their individual analytic product cloud, enabling supermarkets to monitor and optimize the expiry dates of their items. The firms have agreed to incorporate SAP Analytics Cloud into Avery Dennison's atma.io connected product cloud through an OEM arrangement. According to reports, the data is provided to the SAP Analytics tool via atma.io, as well as items labeled using Avery Dennison's digital identifying technology, such as radio frequency identification (RFID).
  • The use of sophisticated analytics to make internet shopping smarter and the combining of physical and online data can assist merchants in customizing their targeting, leading to incremental improvements in e-commerce sales and contributing to the expansion of the market's European sector.

Retail Analytics Industry Overview

The Retail Analytics Market is moderately competitive. Some of the major players operating in the market include IBM Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, SAS Institute Inc., and Salesforce.com Inc. (Tableau Software Inc.), among others. The players in the market are innovating in providing strategic solutions to increase their market presence and customer base. This enables them to secure new contracts and tap new markets. Some of the key developments in the market are:

  • In September 2023, Oracle, in partnership with Uber, announced Collect and Receive, a new offering on the Oracle Retail platform connecting retailers and consumers to enhance and enrich last-mile delivery. Supported by the Oracle Retail Data Store and cloud platform technologies, retailers can link to Uber Direct, the company's delivery solution, through pre-integrated APIs. This joint solution allows retailers to rebalance inventory while giving customers more choices, including same-day and scheduled delivery options, order pickup, and returns to the closest retail or postal location.
  • In June 2023, in partnership with Google, Salesforce expanded strategic partnerships to help businesses utilize data and AI to deliver more personalized customer experiences, better understand customer behavior, and run more effective campaigns at a lower cost across marketing, sales, service, and commerce. Two new data and AI innovations will bring real-time data sharing with enhanced predictive and generative AI capabilities. Businesses can use their data and custom AI models to better predict customer needs and reduce the cost, risk, and complexity of synchronizing data across platforms.

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 INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Intensity of Competitive Rivalry
    • 4.2.5 Threat of Substitute Products
  • 4.3 Industry Value Chain Analysis
  • 4.4 Impact Of COVID-19 on the Industry

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Increasing Volumes of Data and Technological Advancements in AI and AR/VR
    • 5.1.2 Increasing E-retail Sales
  • 5.2 Market Challenges
    • 5.2.1 Significant Reliance on Traditional Processes and Lack of Awareness and Expertise

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Solution
    • 6.1.1 Software
    • 6.1.2 Service
  • 6.2 By Deployment
    • 6.2.1 Cloud
    • 6.2.2 On-premise
  • 6.3 By Function
    • 6.3.1 Customer Management
    • 6.3.2 In-store Operation (Inventory Management and Performance Management)
    • 6.3.3 Supply Chain Management
    • 6.3.4 Marketing and Merchandizing (Pricing and Yield Management)
    • 6.3.5 Other Functions (Transportation Management, Order Management)
  • 6.4 By Geography
    • 6.4.1 North America
      • 6.4.1.1 United States
      • 6.4.1.2 Canada
    • 6.4.2 Europe
      • 6.4.2.1 Germany
      • 6.4.2.2 United Kingdom
      • 6.4.2.3 France
      • 6.4.2.4 Russia
      • 6.4.2.5 Rest of Europe
    • 6.4.3 Asia-Pacific
      • 6.4.3.1 China
      • 6.4.3.2 Japan
      • 6.4.3.3 India
      • 6.4.3.4 Rest of Asia-Pacific
    • 6.4.4 Latin America
    • 6.4.5 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 SAP SE
    • 7.1.2 IBM Corporation
    • 7.1.3 Alteryx Inc.
    • 7.1.4 Salesforce.com Inc. (Tableau Software Inc.)
    • 7.1.5 Oracle Corporation
    • 7.1.6 Retail Next Inc.
    • 7.1.7 SAS Institute Inc.
    • 7.1.8 QlikTech International AB (Qlik)
    • 7.1.9 Altair Engineering Inc.
    • 7.1.10 Hitachi Vantara LLC

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET