소매 분석 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형 (금융, 마케팅 및 판매, 인적 자원), 응용 프로그램 (대기업, 중소기업) 및 지역 통찰력 및 2033 년 예측.

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소매 분석 시장 개요

글로벌 소매 분석 시장 규모는 2024 년에 293 억 달러였으며 2025 년에는 32 억 달러로 증가 할 것으로 예상되며 2033 년까지 642 억 달러에 달할 것으로 예상되어 기간 동안 9%의 CAGR로 확장되었습니다.

소매 분석 마켓 플레이스는 정보 평가 전략을 사용하여 소득, 고객 행동, 재고 관리 및 광고 기술을 포함한 소매 운영의 수많은 구성 요소를 모니터링하고 개선하는 것을 말합니다. 소매 업체는 분석 도구를 활용하여 판매 시점 통계를 포함한 둘 이상의 리소스에서 통찰력을 축적합니다.소셜 미디어및 온라인 시스템. 마켓 플레이스는 좋은 성장을 목격했으며, 데이터 푸시 선택 결정에 대한 증가하는 요구와 매우 공격적인 소매 파노라마에서 개인화 된 구매자 경험에 대한 개발 필요성을 강요했습니다.

인공 지능 (AI), 머신 러닝 (ML) 및 큰 사실 분석과 같은 기술이 소매 그룹 혁신에서 더 큰 기능을 수행함에 따라 시장은 더 크게 더 커질 것으로 예상됩니다. 상점은 우수한 분석을 활용함으로써 공급망을 최적화하고 구매자 참여를 개선하며 제품 제공을 아름답게하며 수익 성장을 유도 할 수 있습니다. 의 상승전자 상거래또한 Omnichannel Retailing은 매장이 상당한 양의 고객 통계를 획득하고 검토 할 수있는 새로운 기회를 제공하여 시장 동향 및 소비자 옵션에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

주요 결과

Covid-19 영향

소매 분석 산업은 COVID-19 Pandemic 동안 공급망 중단으로 인해 부정적인 영향을 미쳤습니다.

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

Covid-19 Pandemic은 현저히 소매 분석 시장의 성장을 방해했습니다. 소매 운영이 기본적으로 온라인 채널로 전환함에 따라 많은 비즈니스가 예기치 않게 후원자 행동과 수요 패턴을 변환하기 위해 빠른 속도를 고수했습니다. 재무 제약은 그룹이 즉각적인 생존에 초점을 맞추면서 우수한 분석 장비에 대한 투자 감소를 가져 왔습니다. 공급망 역학과 절약 클로저의 놀라운 변화는 추가로 데이터 시리즈가 더 어려워졌습니다. 또한 고객 지출 불확실성은 소매 치유를 늦추고 더 깊은 통찰력과 기록 중심의 선택 제작 능력을 방해했습니다. 이로 인해 전염병의 일부 단계에서 수많은 기업에서 소매 분석 기술의 채택이 지연되었습니다.

최신 트렌드

AI 및 ML의 통합을위한 시장 성장을 주도합니다

소매 분석 시장의 현대 개발 중 하나는인공 지능 (AI)예측 분석 및 실시간 의사 결정을 장식하기위한 장치 연구 (ML). 소매 업체는 고객 행동을 연구하고 재고를 최적화하며 광고 노력을 사용자 정의하기 위해 AI-Pushed Gear를 사용하여 점점 더 많은 것이 더 많아지고 있습니다. 옴니 채널 소매의 상향 추진은 마찬가지로 대행사가 각 온라인 및 오프라인 고객 상호 작용에 대한 통일 된 견해를 제공하는 분석 솔루션을 채택하도록 추진하는 것입니다. 또한 위치 기반 분석 및 우수한 클라이언트 세분화를 사용하여 장기적으로 고객 만족도를 높이고 판매를 사용하여 매장이 대상 프로모션을 제공하고 사도 경험을 향상시킬 수 있습니다.

• 모바일 장치는 7 월 주요 이벤트 기간 동안 미국 온라인 소매 판매의 53.2%를 차지했습니다.
• 미국 국립 해양 및 대기국 (National Oceanic and Atmedrication Administration)은 자연 재해가 약 3 주마다 발생하는 자연 재해가 1980 년에 3 개월마다 한 번씩 4 주마다 발생한다고보고합니다.

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소매 분석 시장 세분화

유형별

비즈니스 기능 별 세분화 :

• 재원:소매금융 분석은 더 나은 예산 책정, 예측 및 비용 관리를 위해 금전적 데이터를 분석하여 재무 건강 관리를 지원합니다. 비용을 추적하고 수익성 격차를 식별하며 재무 의사 결정을 개선하는 데 도움이됩니다. 현금 흐름, 판매 동향 및 재무 성과에 대한 통찰력을 제공 함으로써이 세분화는 효율적인 자원 할당을 보장하고 강력한 재무 계획을 지원합니다.

• 마케팅 및 판매 :이 부문은 분석을 사용하여 광고 캠페인, 고객 참여 및 판매 전략을 최적화합니다. 소매 업체는 고객 선호도를 연구하고 가격 책정 모델을 미세 조정하고 홍보 활동의 성공을 평가할 수 있습니다. 개인화 된 마케팅 노력을 강화하고 고객 유지를 촉진하며 정확한 판매 예측을 지원하여 궁극적으로 전체 매출 성장을 주도합니다.

• 인사 : HR의 소매 분석은 직원 성과, 회전율 및 생산성을 분석하여 인력 관리 최적화에 중점을 둡니다. 정보에 입각 한 직원 결정, 인재 관리 개선 및 교육 프로그램 설계에 도움이됩니다. 노동 동향을 이해함으로써 소매 업체는 일정 효율성을 높이고 이직 비용을 줄이며 직원 만족도를 높이고 운영 우수성을 보장 할 수 있습니다.

• 운영 : 운영 중심 소매 분석은 공급망 프로세스를 간소화하고,기호 논리학및 저장 운영. 프로세스 효율성, 주문 이행률 및 운영 병목 현상에 대한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 소매 업체는 워크 플로를 최적화하고 폐기물을 줄이며 제품을 적시에 배송하여 궁극적으로 고객 만족도 및 운영 수익성을 향상시킵니다.

엔터프라이즈 유형별 세분화

• 대기업 : 대기업을위한 소매 분석은 광범위한 데이터 세트 및 복잡한 소매 운영에 중점을 둡니다. 스케일링 전략, 멀티 스토어 운영 최적화 및 공급망 프로세스를 간소화하기위한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 대기업은 시장 리더십을 유지하고 고품질 고객 경험을 보장하며 일관된 매출 성장을 주도하기 위해 고급 분석을 통해 혜택을받습니다.

• 중소기업 (중소 기업) : 중소기업의 경우 소매 분석은 시장 동향을 분석하고 고객 행동을 추적하며 재고 관리를 더 작은 규모로 최적화하는 도구를 제공합니다. 소규모 비즈니스가 데이터 중심 결정을 내리고 운영 비용을 줄이며 틈새 기회를 식별하고 전반적인 효율성을 향상시켜 대규모 소매 업체와 효과적으로 경쟁하는 데 도움이됩니다.

회사 유형별 세분화

• ERP/CRM Enterprises : ERP/CRM 기반 분석은 다양한 운영 및 고객 관리 시스템의 소매 데이터를 통합하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 원활한 데이터 동기화를 가능하게하여 고객 상호 작용, 영업 성능 및 운영 메트릭에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 세분화는 고객 관계 관리 및 백 오피스 프로세스의 효율성을 향상시킵니다.

• 클라우드 제공 업체 : 클라우드 기반 소매 분석은 데이터 저장, 처리 및 분석을위한 확장 가능하고 유연한 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 중요한 통찰력에 실시간으로 액세스 할 수있어 더 빠른 의사 결정 및 개선 된 협업이 가능합니다. 클라우드 제공 업체는 소매 업체에게 대규모 데이터 세트를 처리하고 혁신을 주도하기위한 비용 효율적이고 안전한 플랫폼을 제공합니다.

• 순수한 분석 플레이어 : 순수한 분석 회사는 소매 데이터 분석 전용 고급 도구 및 플랫폼을 제공하는 것을 전문으로합니다. 이러한 솔루션에는 AI 중심 통찰력, 예측 모델링 및 딥 러닝 애플리케이션이 포함됩니다. 소매 업체는 이러한 플랫폼을 활용하여 고급 사용자 정의, 고급 데이터 시각화 및 정확한 시장 예측을 달성합니다.

응용 프로그램에 의해

• 상품화 분석 : 상품 판매의 소매 분석은 제품 구색, 배치 및 가용성 최적화에 중점을 둡니다. 소매 업체가 고객 선호도를 이해하고 수요 패턴을 예측하며 그에 따라 주식을 계획하는 데 도움이됩니다. 이를 통해 적절한 제품을 적시에 제공하여 판매 및 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

• 가격 분석 : 가격 분석은 데이터를 활용하여 경쟁력 있고 수익성있는 가격 포인트를 설정합니다. 여기에는 시장 동향, 경쟁 업체 가격 책정 및 고객의 의지를 연구하는 것이 포함됩니다. 소매 업체는이 통찰력을 사용하여 동적 가격 전략을 구현하고 마진을 극대화하며 전반적인 수익성을 향상시킵니다.

• 고객 분석 : 고객 분석은 구매 행동, 선호도 및 인구 통계를 검사하여 개인화 된 쇼핑 경험을 창출합니다. 이를 통해 소매 업체는 대상 마케팅 캠페인을 설계하고 고객 유지를 개선하며 개인의 요구를 효과적으로 해결하여 만족도를 높일 수 있습니다.

• 홍보 분석 및 계획 :이 응용 프로그램은 소매 업체가 홍보 활동의 효과를 평가하고 향후 캠페인을 계획하며 예산을 효율적으로 할당하도록 도와줍니다. 소매 업체는 과거의 프로모션, 고객 응답 및 ROI를 분석함으로써 더 높은 참여와 매출 성장을 주도하는 영향력있는 전략을 설계 할 수 있습니다.

• 수율 분석 : 수율 분석에는 소매점에서 제품 및 서비스의 수익성을 평가하는 것이 포함됩니다. 재고 할당, 가격 책정 및 제품 포트폴리오 최적화를위한 전략적 결정을 안내하는 고성능 및 성능 저하 범주를 식별하는 데 도움이됩니다.

• 재고 분석 : 인벤토리 분석은 재고 수준, 회전율 및 보충 요구를 추적하여 주식 관리를 간소화하는 데 중점을 둡니다. 최적의 주식 가용성을 보장하고, 보유 비용을 줄이며, 오버 스탁 또는 재고를 방지하여 궁극적으로 운영 효율성을 향상시킵니다.

• 기타 : 소매 분석의 기타 응용 프로그램에는 사기 탐지, 로열티 프로그램 최적화 및 공급 업체 성과 분석이 포함됩니다. 이러한 통찰력은 향상에 기여합니다보안, 고객 참여 및 강력한 공급망 파트너십, 소매 성공을 더욱 높이고 있습니다.

시장 역학

시장 역학에는 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

시장을 늘리기 위해 옴니 채널 소매의 채택

소매 분석 시장 성장의 요소는 옴니 채널 소매점의 상향 추진입니다. 아울렛이 온라인 및 오프라인 판매 채널을 통합함에 따라 다양한 터치 포인트에서 노래 구매자 상호 작용에 대한 포괄적 인 분석 솔루션이 필요합니다. 지식 클라이언트에 의해 각각의 사내 및 온라인을 수행하면 그룹은 개인화 된 경험을 공급하고 재고를 최적화하며 후원자 참여를 향상시킬 수 있습니다. 이 둘 이상의 채널 통합은 소득 특성 및 구매자 선택에 대한 통합 통찰력을 제공하는 우수한 분석 장비를 요구합니다.

• 26 개국에 걸친 정부 지원 IBM 연구에 따르면 근거리 쇼핑객의 9%만이 발견되었으며 온라인 쇼핑객의 14%만이 만족을보고했습니다. 소매 업체는 이러한 수치를 개선하기 위해 분석에 많은 투자
• 글로벌 설문 조사에 따르면 1,500 명의 소매 업체와 CPG 경영진이 마케팅, 공급망, 금융 및 IT 등 여러 기능에 걸쳐 전통 및 생성 AI의 채택을보고하는 것으로 나타났습니다.

시장을 확장하기 위해 AI 및 ML의 발전

인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML)의 사용 증가는 소매 분석 시장에서 증가하는 다른 주요 동인입니다. AI 및 ML을 사용하면 콘센트가 거대한 통계량을 기술하고 패턴을 찾고 실시간 예측할 수 있습니다. 이 기술은 그룹이 수요 예측, 제품 지침 및 고객 세분화와 같은 의무를 자동화하는 데 도움이됩니다. AI와 ML은 통찰력의 정확성을 향상시켜 판매점에서 가격, 프로모션 및 인벤토리 제어를 최적화하여 일반적인 운영 성능 및 소비자 즐거움을 향상시킬 수 있습니다.

구속 요인

잠재적으로 시장 성장을 방해하기위한 고급 분석 솔루션의 높은 비용

소매 분석 시장 내에서 제한하는 것은 특히 중소 기업 (SMES)을위한 고급 분석 솔루션을 구현하는 과도한 가격입니다. 이러한 조직은 종종 복잡한 분석 시스템에 돈을 쓰는 경제적 자원과 기술 지식이 부족하여 대규모 조직과 경쟁하는 능력을 제한합니다. 또한 소매 분석 구조와 현재 인프라와의 혼합은 시간이 많이 걸리고 비용이 많이들 수 있습니다. 데이터 사기성 문제, 특히 후원자 통계 시리즈 및 처리와 관련된 데이터는 추가로 도전을 제기합니다. 사실 보호를 둘러싼 엄격한 규제 필요성은 또한 기관이 소매 분석 솔루션을 완전히 채택하여 시장 증가를 방해하는 것을 막을 수 있습니다.

• 산업 데이터에 따르면 구식 분석 시스템을 유지하는 것은 특히 농촌과 고립 된 소매 업체들 사이에서 디지털 혁신을 차단하는 숨겨진 비용이 발생합니다.
• North America Retail Analytics Market Report에 따르면"데이터 유출 증가로 인한 거대한 법적 우려 및 데이터 개인 정보 보호 문제"는 채택을 제한합니다. 특히 2021 년 이후 눈에 띄게

시장에서 제품을위한 기회를 창출하기위한 건강한 글루텐이없는 요리 옵션

기회

소매 분석 시장 내부의 흥미로운 기회는 개인화 된 고객 보고서에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 소비자가 추가로 맞춤화 된 구매 여행을 기대함에 따라 소매 업체는 분석을 사용하여 개별 대안과 행동을 더 잘 인식 할 수 있습니다. 리테일러는 다양한 터치 포인트에서 소비자 정보를 활용하거나 셀룰러 앱을 통해 셀러 앱을 통해 대상 프로모션, 맞춤형 팁 및 소비자와 공감하는 동적 가격 책정 모델을 만들 수 있습니다. 또한, 전자 거래 및 셀룰러 쇼핑의 상향 추진력은 소매 분석 도구에 대한 새로운 길을 제공하고, 클라이언트 상호 작용을 최적화하고, 재고 관리를 최적화하며, 궁극적으로 운영 성과를 향상 시켜도 소득 및 고객 충성도를 개선합니다.

• 소매 분석 시장은 배포 및 소유권 비용을 낮추는 클라우드 전달 모델로 인해 6,600 억 달러에 달할 것입니다.
• 식료품 점/슈퍼마켓 수직은 2022 년에 고객 선호도 예측을위한 과거 데이터 사용에 의해 주도 된 분석 솔루션의 훨씬 빠른 흡수를 보여주었습니다.

 

 

데이터 개인 정보 및 보안 문제는 소비자에게 잠재적 인 과제가 될 수 있습니다.

도전

소매 분석 시장 내부의 소비자에게는 어려운 과제는 통계 개인 정보 및 보호 문제입니다. 소매 업체는 구매자 리뷰를 최적화하기 위해 상당한 양의 개인 기록을 획득함에 따라 고객은 데이터 사용, 공유 또는 저장 방법에 대해 점점 더 신중합니다. 기록 처리 관행의 투명성이 부족하면 신뢰가 부족할 수 있습니다. 또한 개인 정보 보호 규칙을 발전 시키면 고객은 정보가 담그는 방법에 대한 까다로운 상황에 추가로 직면 할 수 있습니다. 매장이 추가로 고급 분석 장비를 강요함에 따라 강력한 통계 안전 조치와 고객과의 통신이 이러한 문제를 완화하고 동의에 동의하는 데 중요합니다.

• 근무 중 9%와 온라인 쇼핑객의 14%만이 자신의 경험에 대한 만족도를보고하여 참여를 향상시키기 위해 분석이 해결해야한다는 과제를 강조합니다.
• 높은 자본 비용과 금융에 대한 접근 제한된 농촌 및 원격 소매 업체는 분석 플랫폼을 업그레이드하지 못하도록합니다.

 

 

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소매 분석 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북미는 탁월한 기술 채택과 성숙한 소매 부문으로 인해 소매 분석 시장에서 지배적 인 점유율을 보유하고 있습니다. 특히 미국은 AI, 장치 마스터 링 및 대규모 통계 분석을 크게 사용하는 주요 기여자입니다. 이 지역 내의 소매 업체는 맞춤형 클라이언트 리뷰, 재고 최적화 및 옴니 채널 전략 개선에 점점 더 중점을 둡니다. 미국 소매 분석 시장은 AI 및 거대한 정보 분석과 같은 우수한 기술의 과도한 채택을 통해 추진했습니다. 시장은 개인화 된 소비자 경험과 녹색 옴니 채널 소매 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 크게 발전 할 것으로 예상됩니다.

• 유럽

유럽은 소매 분석 시장에서 꾸준한 성장을 목격하고 있으며, 소매 회사의 전자 상거래 및 디지털 혁신의 상향 추력을 통해 연료를 공급하고 있습니다. 영국, 독일 및 프랑스와 마찬가지로 국가는 기록 중심의 소매 전략의 초기 채택 자입니다. 이 지역은 고객 중심 절차, 규제 준수 및 지속 가능한 엔터프라이즈 관행을 강조합니다. 옴니 채널 소매 및 후원자 행동 분석에 강력한 초점을 맞추면서 유럽은 AI 및 가제트 학습 기술을 채택하여 시장의 확대에 기여하는 수가 증가하고 있습니다.

• 아시아

아시아 태평양은 소매 분석 시장에서 급속한 성장을 겪고 있으며 중국, 인도 및 일본과 같은 국제 지역에서 소매 부문의 디지털화가 증가함에 따라 강력합니다. 이 지역의 확장 센터의 웅장 함과 전자 거래 기업 개발은 고급 분석 솔루션에 대한 거대한 수요를 창출합니다. 소매 업체는 AI, 가제트 마스터 링 및 클라우드 기반 도구를 채택하여 후원자 참여, 주식 관리 및 소득 예측을 향상시킵니다. Cellular Commerce의 지속적인 기술 혁신과 과도한 채택 인용문은이 위치에 대한 시장의 증가를 안내합니다.

주요 업계 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어

소매 분석 마켓 플레이스의 주요 엔터프라이즈 플레이어는 멈추지 않는 혁신과 전략적 시장 성장을 통해 호황을 주도하고 있습니다. 이 대행사는 인공 지능, 기계 학습 및 거대한 레코드 분석을 포함한 현재 기술을 활용하여 개인화 된 고객 스토리, 예측 요청 및 녹색 재고 제어를위한 고급 솔루션을 제공합니다. 분석을 옴니 채널 소매 기술에 통합함으로써 조직은 실행 가능한 통찰력에 혜택을주고 온라인 및 물리적 상점에서 운영을 최적화 할 수 있습니다. 또한이 플레이어들은 국제적 입지를 늘리고 상승 시장에 진입하고 소매 조직과 파트너 관계를 맺고 분석 기능을 향상시키고 소매 부문 내에서 시장 리더로 자리 매김하고 있습니다.

• IBM : 20,000 명의 소비자가있는 26 개국의 IBM 설문 조사는 지속적인 낮은 만족도를 강조했습니다. IBM은 AI -Driven Retail Analytics Solutions를 향상 시켰습니다.
• Oracle : Oracle Retail Analytics는 RMS, RPM, RESA 및 REIM과 같은 모듈을 사용하여 사전 제작 된 ETL 및 통합 BI보고를 통해 엔터프라이즈 전반의 통찰력을 제공하여 배포를 가능하게합니다.

최고의 소매 분석 회사 목록

• IBM (U.S.)
• Oracle (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• Manthan (India)
• Fujitsu (Japan)
• Blue Yonder (U.S.)
• MicroStrategy (U.S.)
• SAP (Germany)
• SAS Institute (U.S.)
• Qlik (U.S.)
• 1010data (U.S.)

주요 산업 개발

2023 년 10 월 : 소매 분석 시장의 산업 개발은 Einstein Analytics 플랫폼과 함께 Salesforce를 사용하여 도입되었습니다. 이 AI 기반 분석 솔루션을 통해 상점은 고객 행동, 판매 동향 및 주식 관리에 대한 심층적 인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 아인슈타인 분석은 머신 러닝을 활용하여 예측 분석을 제공하고 매장을 지원합니다. Salesforce의 분석 통합 CRM 장비 통합은 소매 회사가 더 큰 중심 광고 및 간소화 운영을 제공하여 후원자의 즐거움과 평균 수익성을 향상시킬 수 있도록 힘을 실어주었습니다.

보고서 적용 범위

소매 분석 시장은 합성 인텔리전스, 기계 및 거대한 정보 분석과 함께 기술 발전을 통해 급격한 증가를 경험하고 있습니다. 이러한 혁신으로 인해 상점은 의사 결정을 개선하고 고객 보고서를 장식하며 운영을 최적화 할 수 있습니다. 옴니 채널 소매로의 전환이 증가하고 맞춤형 구매 리뷰를 요구하는 것은 시장 확대를 사용하여 더욱 발전하고 있습니다. 소매 성공에 정보 중심의 통찰력이 필요함에 따라 대행사는 점점 더 역동적이고 후원 중심의 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 분석 솔루션을 채택하고 있습니다.

그러나 높은 구현 수수료, Facts Privateness 문제 및 전문 전문가의 필요성과 같은 과제는 여전히 남아 있습니다. 중소 규모의 조직은 유용한 리소스 제약으로 인해 고급 분석 도구에 액세스 할 수있는 전쟁을 할 수 있습니다. 이러한 장애물에도 불구하고,이 시장의 성장 가능성은 매머드입니다. 이러한 과제를 해결하고 정보에 대한 의존도가 높아짐에 따라 아울렛은 소매 분석에서 막대한 비용을 해방시킬 수 있습니다. 시장이 적응을 유지함에 따라, 최근 기술의 조합과 구매자 중심 전략에 대한 초점은 지속적인 붐과 성공에 필수적 일 수 있습니다.