小売業におけるビッグデータ分析：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）

小売業におけるビッグデータ分析市場規模は2024年に63億8,000万米ドルと推定され、2029年までに166億8,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024年から2029年）中に21.20%のCAGRで成長します。

小売業界は、高度な分析とビッグデータテクノロジーによる大きな変革を目の当たりにしています。eコマース、オンラインショッピングの成長、顧客ロイヤルティをめぐる熾烈な競合に伴い、小売業者は市場での競争力を維持するためにビッグデータ分析を活用しています。

主なハイライト

• 小売業界はクラウド、AI、および関連テクノロジーの着実な導入をしており、成長の点でトップのセクターの1つとみなされています。 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の拡大に注力していると回答しました。たとえば、世界最大の小売業者の1つであるウォルマートは、デジタル変革を進めています。同社は世界最大のプライベートクラウドシステムの構築を進めており、1時間あたり2.5ペタバイトのデータを管理できる容量が見込まれています。
• 予測分析は、小売業者が過去のデータを使用して、消費者行動や市場動向の変化によって予想される売上の伸びを予測できる、予防的なアプローチです。これは、小売業者が時代の先を行き、効果的に競争し、かなりの市場シェアを獲得するのに役立ちます。予測分析をさらに重視することで、プロモーション効果の向上、クロスセルの促進など、顧客との持続可能な関係の構築に役立ちます。
• 小売業者は、消費者の行動に関する増え続ける構造化情報および非構造化情報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。オフラインとオンラインの両方の小売業者は、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、それを製品にマッピングし、製品を販売して利益を増やすためのマーケティング戦略を計画するためにデータファースト戦略を採用しています。 IPSシステムの実装、セルフチェックアウトを備えたストアオートメーション、ロボット、小売業におけるオートメーションなどの革新的な方法により、小売市場におけるビッグデータ分析のニーズが促進されています。
• データガバナンス、スケーラビリティ、データの重複や変換ルールを設けるために複数のソースからデータを取得することに関連する問題など、データ統合の課題が市場を抑制する可能性があります。ただし、適切な体系的なルールを設定することで、これらを減らすことができます。
• COVID-19のパンデミックは、人々の自宅への移動が確認されたことによる工場や製造工場の閉鎖、価格の値上げ、厳格なロックダウン、サプライチェーンの混乱などにより、地域および国レベルで小売市場に大きな影響を与えました。しかし、パンデミック後は人間の固有のニーズを考慮すると、ビッグデータは小売業者がターゲットを絞った広告、製品の推奨、価格設定などを通じて、よりパーソナライズされた方法で顧客に対応できるようになりました。小売業者はますますこのテクノロジーを好むようになっています。

小売業におけるビッグデータ分析

マーチャンダイジングおよびサプライチェーン分析部門が大きなシェアを握ると予想される

• eコマースは従来の実店舗小売業者に影響を与え、その重要性を低下させ、小売業界におけるデータ主導型の革命を特徴づけています。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、顧客までの最適な商品の移動は、あらゆるビジネスにとって重要です。したがって、ビッグデータ分析は、小売サプライチェーンの革命の中核となっており、製品の流れや在庫レベルをリアルタイムで追跡し、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用して広大な自動倉庫で注文を履行することもできます。精力的に。
• 小売業界が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進化し続ける中、小売業者は常に先を見越して顧客のニーズに迅速に対応する必要があります。英国では、小売業向けのサプライチェーンのビッグデータ分析が、製造業とエネルギー部門に続き、予測期間中に大幅に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ことが期待されています。
• 高度なマーチャンダイジング分析を活用することは、小売業者がオムニチャネル小売業界で成功するための課題を克服するのに役立つことが証明されています。 MIT Technology Review Insightsが世界中の消費財および小売業界の事例を使用して実施した調査によると、消費財および小売業界の回答者の48パーセントが、人工知能の導入が顧客ケアの改善に役立つと述べていると予測しており、次いで品質管理（47%）、在庫管理（47%）、製品のパーソナライズ、価格設定、および不正行為の検出によるものです。
• 世界経済が相互に結びつき複雑になるにつれ、企業は顧客の期待に応えることが困難になっていると感じています。サプライチェーンの意思決定をより迅速、より決定的、より正確に行う必要があり、それらの意思決定を迅速かつ透過的に実行できる必要があります。今日のマーケットプレースで競争力を維持するには、統合された需要計画が必要です。さらに、OTIF（On-Time-In-Full）を達成するには、企業はエンドツーエンドの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、適切な意思決定を迅速かつ効果的に行うことができなければなりません。顧客満足度の向上、在庫レベルと流通ネットワークの最適化、売上最大化のための市場投入までの時間の短縮の達成は、この分野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握ると予想される

• 小売業におけるビッグデータ分析は、企業が購入履歴に基づいて顧客への推奨事項を生成するのに役立ちます。その結果、カスタマイズされたショッピング体験と強化された顧客サービスを提供する能力が向上します。これらのデータセットは大量に入手可能であり、動向の予測やデータに基づいた戦略的意思決定に役立ちます。小売市場における北米のビッグデータ分析の成長は、小売分析ツールに対する需要の高まりと小売プロセスでのIoTの使用によって推進されており、小売業界の生産性と効率が向上しています。
• この地域の大規模な小売業界は売上高が増加しています。全米小売業協会（NRF）によると、米国では、高い消費者信頼感、低い失業率、賃金の上昇を理由に、昨年の小売売上高は6%から8%の間で4兆4,400億米ドルを超えると予想されています。力強く回復力のある経済の兆候。
• さらに、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およびパイオニアの一つです。この地域はビッグデータ分析ベンダーの強力な足場を誇り、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などがあります。ビッグデータ分析のハードウェア、ソフトウェア、およびサービスには、データ生産と小売消費の増加とそれに伴う売上高の増加により、さらに多額の支出が必要になります。
• 小売業界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、市場の成長を促進する主要な側面の1つです。小売4.0では、在庫管理、顧客サービス、顧客アカウント、サプライチェーン管理、マーチャンダイジング管理活動など、小売業界のいくつかの業務とプロセスがデジタル化および自動化されました。予測期間中に小売市場における北米のビッグデータ分析の成長をさらに促進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の概要

小売業におけるビッグデータ分析は、中程度から高度に断片化されています。eコマース、オンラインショッピングの成長、顧客ロイヤルティをめぐる熾烈な競合は、小売業におけるビッグデータ分析に大きな利益をもたらす機会をもたらしています。全体として、既存の競合他社間の競争企業間の敵対関係は激しいです。今後、大企業のさまざまな種類のイノベーション戦略が市場の成長を効果的に押し上げます。

その他の特典

• エクセル形式の市場予測（ME）シート
• 3か月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の定義
• 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
  • 予測分析のさらなる重視
  • マーチャンダイジングおよびサプライチェーン分析部門が大きなシェアを握ると予想
• 市場抑制要因
  • 異種システムからのデータの収集と照合の複雑さ
• 業界のバリューチェーン分析
• 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
  • 新規参入業者の脅威
  • 買い手の交渉力
  • 供給企業の交渉力
  • 代替製品の脅威
  • 競争企業間の敵対関係の激しさ
• COVID-19の市場への影響

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の分析
  • ソーシャルメディア分析
  • 顧客分析
  • オペレーショナルインテリジェンス
  • その他の用途
• 業種別
  • 中小企業
  • 大規模組織
• 地域
  • 北米
  • 欧州
  • アジア太平洋
  • 世界のその他の地域

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 市場機会と将来の動向

The Big Data Analytics in Retail Market size is estimated at USD 6.38 billion in 2024, and is expected to reach USD 16.68 billion by 2029, growing at a CAGR of 21.20% during the forecast period (2024-2029).

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

7 INVESTMENT ANALYSIS

8 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS