소매 분석 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(재무, 마케팅 및 영업, 인적 자원), 애플리케이션별(대기업, 중소기업), 지역 통찰력 및 2035년 예측

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소매 분석 시장 개요

글로벌 소매 분석 시장은 2026년 34억 8천만 달러를 시작으로 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 9%로 2035년까지 76억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

소매 분석 시장은 소득, 고객 행동, 재고 관리, 광고 기술 등 소매 운영의 다양한 구성 요소를 모니터링하고 개선하기 위해 정보 평가 전략을 사용하는 것을 의미합니다. 소매업체는 분석 도구를 활용하여 POS 통계를 포함한 둘 이상의 리소스로부터 통찰력을 축적합니다.소셜 미디어, 온라인 시스템. 시장은 상당한 규모의 성장을 목격했으며, 데이터 기반 선택에 대한 요구가 높아지고 매우 공격적인 소매 환경에서 개인화된 구매자 경험에 대한 요구가 커졌습니다.

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅팩트 분석과 같은 기술이 소매 그룹을 변화시키는 데 더 중요한 역할을 함에 따라 시장은 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 우수한 분석을 활용함으로써 매장은 공급망을 최적화하고, 구매자 참여를 개선하고, 제품 제공을 아름답게 하고, 수익 성장을 촉진할 수 있습니다. 상승전자상거래또한 옴니채널 소매업은 매장이 상당한 양의 고객 통계를 획득하고 조사하여 시장 동향과 소비자 옵션에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있는 새로운 기회를 제공합니다.

주요 결과

코로나19 영향

소매 분석 산업은 코로나19 팬데믹 기간 동안 공급망 중단으로 인해 부정적인 영향을 받았습니다.

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 반영된 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

코로나19(COVID-19) 대유행은 소매 분석 시장의 성장을 눈에 띄게 방해했습니다. 소매업 운영이 기본적으로 온라인 채널로 전환됨에 따라 많은 기업은 예기치 않게 변화하는 고객 행동 및 수요 패턴에 신속하게 적응하는 데 어려움을 겪었습니다. 그룹이 즉각적인 생존에 집중함에 따라 재정적 제약으로 인해 우수한 분석 장비에 대한 투자가 감소했습니다. 공급망 역학과 저장 폐쇄의 놀라운 변화로 인해 데이터 시리즈가 더욱 어려워졌습니다. 또한 고객의 지출 불확실성으로 인해 소매업의 치유 속도가 느려지고 더 깊은 통찰력과 기록 중심의 선택을 위한 역량이 방해를 받았습니다. 이로 인해 팬데믹의 특정 단계에서 수많은 기업에서 소매 분석 기술 채택이 지연되었습니다.

최신 트렌드

AI와 ML의 통합으로 시장 성장 촉진

소매 분석 시장의 최근 발전 중 하나는인공지능(AI)예측 분석 및 실시간 의사결정을 장식하는 ML(장치 연구)이 포함됩니다. 소매업체는 고객 행동을 조사하고 재고를 최적화하며 광고 활동을 맞춤화하기 위해 AI 기반 장비를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 옴니채널 소매업의 상승 추진으로 인해 대행사는 각 온라인 및 오프라인 고객 상호 작용에 대한 통합 보기를 제공하는 분석 솔루션을 채택하게 되었습니다. 또한, 위치 기반 분석과 우수한 고객 세분화의 사용이 발전하고 있어 매장에서 타겟 프로모션을 제공하고 저장 내 경험을 개선하여 장기적으로 고객 만족도를 높이고 판매를 활용할 수 있습니다.

• 모바일 기기는 7월 주요 행사 동안 미국 온라인 소매 판매의 53.2%를 차지했습니다. 이는 전년도 52.5%보다 증가한 수치입니다.
• 미국 국립해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration)은 10억 달러 이상의 피해를 초래하는 자연재해가 대략 3주마다 발생한다고 보고합니다. 이는 1980년에 3개월에 한 번 발생했던 것보다 4배 증가한 수치입니다.

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소매 분석 시장 세분화

유형별

비즈니스 기능별 세분화:

• 재원:소매재무 분석은 더 나은 예산 책정, 예측 및 비용 관리를 위해 통화 데이터를 분석하여 재무 건전성을 관리하는 데 도움이 됩니다. 이는 비용을 추적하고 수익성 격차를 식별하며 재무 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다. 현금 흐름, 판매 추세 및 재무 성과에 대한 통찰력을 제공함으로써 이러한 세분화는 효율적인 리소스 할당을 보장하고 강력한 재무 계획을 지원합니다.

• 마케팅 및 판매: 이 부문은 분석을 사용하여 광고 캠페인, 고객 참여 및 판매 전략을 최적화합니다. 소매업체는 고객 선호도를 연구하고 가격 모델을 미세 조정하며 판촉 활동의 성공 여부를 평가할 수 있습니다. 이는 개인화된 마케팅 노력을 강화하고, 고객 유지율을 높이며, 정확한 판매 예측을 지원하여 궁극적으로 전체 수익 성장을 주도합니다.

• 인적 자원: HR의 소매 분석은 직원 성과, 이직률 및 생산성을 분석하여 인력 관리를 최적화하는 데 중점을 둡니다. 이는 정보에 입각한 인력 배치 결정, 인재 관리 개선, 교육 프로그램 설계에 도움이 됩니다. 노동 동향을 이해함으로써 소매업체는 일정 효율성을 높이고, 이직 비용을 줄이며, 직원 만족도를 높여 운영 우수성을 보장할 수 있습니다.

• 운영: 운영 중심의 소매 분석은 공급망 프로세스를 간소화하고,기호 논리학, 매장 운영. 이는 프로세스 효율성, 주문 이행률 및 운영 병목 ​​현상에 대한 통찰력을 제공합니다. 이를 통해 소매업체는 작업 흐름을 최적화하고 낭비를 줄이며 적시에 제품을 배송할 수 있어 궁극적으로 고객 만족도와 운영 수익성이 향상됩니다.

기업 유형별 세분화

• 대기업: 대기업을 위한 소매 분석은 광범위한 데이터 세트와 복잡한 소매 운영을 관리하는 데 중점을 둡니다. 확장 전략, 다중 매장 운영 최적화, 공급망 프로세스 간소화에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 대기업은 고급 분석을 통해 시장 리더십을 유지하고, 고품질 고객 경험을 보장하며, 지속적인 수익 성장을 촉진할 수 있습니다.

• 중소기업(중소기업): 중소기업을 위해 소매 분석은 시장 동향을 분석하고 고객 행동을 추적하며 소규모로 재고 관리를 최적화할 수 있는 도구를 제공합니다. 이는 소규모 기업이 데이터 기반 결정을 내리고, 운영 비용을 절감하며, 틈새 시장 기회를 식별하고 전반적인 효율성을 개선함으로써 대규모 소매업체와 효과적으로 경쟁할 수 있도록 돕습니다.

회사 유형별 세분화

• ERP/CRM 기업: ERP/CRM 기반 분석은 다양한 운영 및 고객 관리 시스템의 소매 데이터를 통합하는 데 중점을 둡니다. 원활한 데이터 동기화가 가능하여 고객 상호 작용, 판매 성과 및 운영 지표에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 세분화는 고객 관계 관리 및 백오피스 프로세스의 효율성을 향상시킵니다.

• 클라우드 제공업체: 클라우드 기반 소매 분석은 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 확장 가능하고 유연한 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 중요한 통찰력에 실시간으로 액세스할 수 있어 더 빠른 의사 결정과 향상된 협업이 가능해집니다. 클라우드 제공업체는 대규모 데이터 세트를 처리하고 혁신을 주도하기 위한 비용 효율적이고 안전한 플랫폼을 소매업체에 제공합니다.

• 순수 분석 기업: 순수 분석 기업은 소매 데이터 분석 전용 고급 도구와 플랫폼을 전문적으로 제공합니다. 이러한 솔루션에는 AI 기반 통찰력, 예측 모델링 및 딥 러닝 애플리케이션이 포함됩니다. 소매업체는 이러한 플랫폼을 활용하여 높은 수준의 맞춤화, 고급 데이터 시각화 및 정확한 시장 예측을 달성합니다.

애플리케이션별

• 머천다이징 분석: 머천다이징의 소매 분석은 제품 분류, 배치 및 가용성 최적화에 중점을 둡니다. 이는 소매업체가 고객 선호도를 이해하고 수요 패턴을 예측하며 이에 따라 재고를 계획하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 적절한 제품을 적시에 제공할 수 있어 판매 및 고객 만족도가 향상됩니다.

• 가격 분석: 가격 분석은 데이터를 활용하여 경쟁력 있고 수익성 있는 가격대를 설정합니다. 여기에는 시장 동향, 경쟁사 가격, 고객 지불 의향 등을 연구하는 작업이 포함됩니다. 소매업체는 이러한 통찰력을 활용하여 동적 가격 책정 전략을 구현하고 이윤을 극대화하며 전반적인 수익성을 개선합니다.

• 고객 분석: 고객 분석은 구매 행동, 선호도, 인구통계를 조사하여 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다. 이를 통해 소매업체는 타겟 마케팅 캠페인을 설계하고 고객 유지율을 높이며 개별 요구 사항을 효과적으로 해결하여 만족도를 높일 수 있습니다.

• 판촉 분석 및 계획: 이 애플리케이션은 소매업체가 판촉 활동의 효과를 평가하고 향후 캠페인을 계획하며 예산을 효율적으로 할당하는 데 도움이 됩니다. 과거 프로모션, 고객 반응, ROI를 분석함으로써 소매업체는 참여도를 높이고 매출 성장을 촉진하는 영향력 있는 전략을 설계할 수 있습니다.

• 수율 분석: 수율 분석에는 소매업에서 제품과 서비스의 수익성을 평가하는 작업이 포함됩니다. 이는 실적이 우수한 카테고리와 실적이 저조한 카테고리를 식별하고 재고 할당, 가격 책정 및 제품 포트폴리오 최적화에 대한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

• 재고 분석: 재고 분석은 재고 수준, 회전율 및 보충 요구 사항을 추적하여 재고 관리를 간소화하는 데 중점을 둡니다. 최적의 재고 가용성을 보장하고, 보유 비용을 절감하며, 과잉 재고 또는 재고 부족을 방지하여 궁극적으로 운영 효율성을 향상시킵니다.

• 기타: 소매 분석의 다른 응용 프로그램에는 사기 탐지, 충성도 프로그램 최적화 및 공급업체 성과 분석이 포함됩니다. 이러한 통찰력은 향상된보안, 고객 참여, 더욱 강력한 공급망 파트너십을 통해 소매업의 성공을 더욱 높일 수 있습니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

시장 활성화를 위한 옴니채널 소매 채택

소매 분석 시장 성장의 한 요인은 옴니채널 소매업의 상승세입니다. 아웃렛이 온라인과 오프라인 판매 채널을 통합함에 따라 다양한 접점에서 노래 구매자 상호 작용을 위한 포괄적인 분석 솔루션이 필요합니다. 고객이 저장 및 온라인에서 수행하는 지식을 통해 그룹은 개인화된 경험을 제공하고 재고를 최적화하며 고객 참여를 향상시킬 수 있습니다. 두 개 이상의 채널을 통합하면 소득 특성과 구매자 선택에 대한 통합된 통찰력을 제공하는 우수한 분석 장비에 대한 요구가 높아집니다.

• 26개국에서 정부가 지원하는 IBM 연구에 따르면 매장 내 쇼핑객 중 9%, 온라인 쇼핑객 중 14%만이 만족감을 나타냈습니다. 이로 인해 소매업체는 이러한 수치를 개선하기 위해 분석에 막대한 투자를 하게 되었습니다.
• 글로벌 설문조사에 따르면 1,500명의 소매업체와 CPG 임원이 마케팅, 공급망, 재무, IT 등 다양한 기능 전반에 걸쳐 기존 AI와 생성 AI 도입이 가속화되었다고 보고했습니다.

AI와 ML의 발전으로 시장 확대

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 사용 증가는 소매 분석 시장의 성장을 이끄는 또 다른 주요 동인입니다. AI와 ML을 통해 아웃렛은 엄청난 양의 통계를 기술하고, 패턴을 찾고, 실시간 예측을 할 수 있습니다. 이러한 기술은 그룹이 수요 예측, 제품 지침 및 고객 세분화와 같은 의무를 자동화하는 데 도움이 됩니다. AI와 ML은 인사이트의 정확성을 높여 매장이 가격 책정, 판촉, 재고 관리를 최적화하여 일반적인 운영 성과와 소비자 만족도를 향상할 수 있도록 해줍니다.

억제 요인

시장 성장을 잠재적으로 방해할 수 있는 높은 비용의 고급 분석 솔루션

소매 분석 시장에서 제약이 되는 점은 특히 중소기업(SME)의 경우 고급 분석 솔루션을 구현하는 데 드는 과도한 비용입니다. 이러한 조직은 복잡한 분석 시스템에 돈을 쓸 수 있는 경제적 자원과 기술 지식이 부족하여 대규모 조직과의 경쟁 능력이 제한되는 경우가 많습니다. 또한 소매 분석 구조와 현재 인프라를 혼합하는 데는 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 특히 고객 통계 시리즈 및 처리와 관련된 데이터 개인정보 보호 문제는 추가적인 문제를 야기합니다. 사실 보호를 둘러싼 엄격한 규제 요건으로 인해 기관이 소매 분석 솔루션을 완전히 채택하는 것을 방해하여 시장 성장을 방해할 수도 있습니다.

• 업계 데이터에 따르면 오래된 분석 시스템을 유지하면 특히 시골 및 고립된 소매업체에서 디지털 혁신을 방해하는 숨겨진 비용이 발생하는 것으로 나타났습니다.
• 북미 소매 분석(North America Retail Analytics) 시장 보고서에 따르면 "데이터 유출 증가로 인한 막대한 법적 문제 및 데이터 개인 정보 보호 문제"로 인해 채택이 제한되고 있으며, 특히 2021년 이후 눈에 띄게 나타납니다.

시장에서 제품에 대한 기회를 창출하기 위한 건강한 글루텐 프리 요리 옵션

기회

소매 분석 시장의 흥미로운 기회는 개인화된 고객 보고서에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 소비자가 추가 맞춤형 구매 여행을 기대함에 따라 소매업체는 분석을 사용하여 개별 대안과 행동을 더 잘 인식할 수 있습니다. 소매업체는 저장, 온라인, 모바일 앱 등 다양한 접점에서 소비자 정보를 활용하여 소비자의 공감을 불러일으키는 타겟 프로모션, 맞춤형 팁, 동적 가격 모델을 만들 수 있습니다. 또한, 전자 무역 및 모바일 쇼핑의 상승세는 음악 고객 상호 작용, 재고 관리 최적화, 수요 예측을 위한 소매 분석 도구에 대한 새로운 길을 제공하여 궁극적으로 운영 성과를 향상시키는 동시에 수입과 고객 충성도를 향상시킵니다.

• 소매 분석 시장은 배포 및 소유 비용을 낮추는 클라우드 제공 모델에 힘입어 66억 달러에 달할 것입니다.
• 식료품/슈퍼마켓 업종은 고객 선호도 예측을 위한 과거 데이터 사용에 힘입어 2022년에 분석 솔루션의 활용이 훨씬 더 빨라진 것으로 나타났습니다.

 

 

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 소비자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다.

도전

소매 분석 시장 내 소비자가 직면한 과제는 통계 개인 정보 보호 및 보호 문제입니다. 소매업체가 구매자 리뷰를 최적화하기 위해 상당한 양의 개인 기록을 확보함에 따라 고객은 데이터가 사용, 공유 또는 저장되는 방식에 점점 더 주의를 기울이고 있습니다. 기록 처리 관행의 투명성이 부족하면 신뢰가 부족해질 수 있습니다. 또한 개인 정보 보호 규칙이 발전함에 따라 고객은 자신의 정보가 어떻게 보호되는지에 대한 노하우가 까다로운 상황에 직면할 수도 있습니다. 매장이 추가 고급 분석 장비를 도입함에 따라 강력한 통계 안전 조치와 고객과의 명확한 커뮤니케이션을 보장하는 것이 이러한 우려를 완화하고 동의를 육성하는 데 중요합니다.

• 매장 내 쇼핑객 중 9%, 온라인 쇼핑객 중 14%만이 자신의 경험에 만족한다고 보고했습니다. 이는 참여도를 높이기 위해 분석이 해결해야 하는 과제를 강조합니다.
• 높은 자본 비용과 제한된 금융 접근성으로 인해 시골 및 원격 소매업체는 분석 플랫폼을 업그레이드할 수 없습니다.

 

 

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소매 분석 시장 지역 통찰력

• 북아메리카

북미는 우수한 기술 채택과 성숙한 소매 부문을 통해 소매 분석 시장에서 지배적인 점유율을 차지하고 있습니다. 특히 미국은 AI, 장치 마스터링 및 대규모 통계 분석을 상당 부분 사용하는 주요 기여자입니다. 해당 지역의 소매업체는 맞춤형 고객 리뷰, 재고 최적화, 옴니채널 전략 개선에 점점 더 중점을 두고 있습니다. 미국 소매 분석 시장은 AI 및 대규모 정보 분석과 같은 우수한 기술의 과도한 채택을 통해 추진되었습니다. 개인화된 소비자 경험과 친환경 옴니채널 소매 기술에 대한 수요 증가로 인해 시장은 크게 발전할 것으로 예상됩니다.

• 유럽

유럽은 소매 기업의 전자 상거래 및 디지털 전환의 증가에 힘입어 소매 분석 시장에서 꾸준한 성장을 목격하고 있습니다. 영국, 독일, 프랑스와 같은 국가는 기록 중심 소매 전략을 조기에 채택한 국가입니다. 이 영역에서는 고객 중심 절차, 규정 준수 및 지속 가능한 기업 관행을 강조합니다. 옴니채널 소매 및 고객 행동 분석에 중점을 두고 있는 유럽에서는 AI 및 장치 학습 기술을 점점 더 많이 채택하여 시장 확대에 기여하고 있습니다.

• 아시아

아시아 태평양 지역은 중국, 인도, 일본과 같은 국제 지역에서 소매 부문의 디지털화가 증가함에 따라 소매 분석 시장에서 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 이 지역의 확장되는 센터의 웅장함과 발전하는 전자 무역 기업은 고급 분석 솔루션에 대한 엄청난 수요를 창출합니다. 소매업체는 고객 참여, 재고 관리 및 수입 예측을 향상하기 위해 AI, 가젯 마스터링 및 클라우드 기반 도구를 채택하고 있습니다. 또한 지속적인 기술 혁신과 셀룰러 상거래의 과도한 채택은 이 지역의 시장 성장을 주도합니다.

주요 산업 플레이어

혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 산업 플레이어

소매 분석 시장의 주요 기업 플레이어는 끊임없는 혁신과 전략적 시장 성장을 통해 성장을 주도하고 있습니다. 이들 기관은 인공 지능, 기계 학습, 대규모 기록 분석을 포함한 최신 기술을 활용하여 개인화된 고객 스토리, 예측을 위한 예측 호출 및 친환경 재고 관리를 위한 고급 솔루션을 제공하고 있습니다. 분석을 옴니채널 소매 기술에 통합함으로써 조직은 실행 가능한 통찰력을 얻고 온라인 및 실제 매장 모두에서 운영을 최적화할 수 있습니다. 또한 이러한 플레이어는 국제적인 입지를 강화하고, 신흥 시장에 진출하고, 소매 조직과 협력하여 분석 기능을 향상시켜 소매 부문 내에서 시장 리더로 자리매김하고 있습니다.

• IBM: 20,000명의 소비자를 대상으로 26개국을 대상으로 실시한 IBM 설문조사에서 만족도가 지속적으로 낮다는 사실이 드러났으며, 이로 인해 IBM은 AI 기반 소매 분석 솔루션을 강화하게 되었습니다.
• Oracle: Oracle Retail Analytics는 RMS, RPM, ReSA, ReIM과 같은 모듈을 사용하여 사전 구축된 ETL 및 통합 BI 보고를 통해 전사적 통찰력을 제공하므로 배포가 가능합니다.

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 발전

2023년 10월: Salesforce를 Einstein Analytics 플랫폼과 함께 사용하여 소매 분석 시장의 산업 발전 중 하나가 도입되었습니다. 이 AI 기반 분석 솔루션을 통해 매장은 고객 행동, 판매 추세 및 재고 관리에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. Einstein Analytics는 기계 학습을 활용하여 예측 분석을 제공하고 매장이 고객 리뷰를 맞춤화하고 제품 제공을 최적화하며 선택을 개선하도록 지원합니다. Salesforce의 분석 기능과 CRM 장비의 통합을 통해 소매업체는 보다 중심화된 광고를 제공하고 운영을 간소화하여 고객 만족도와 평균 수익성을 향상시킬 수 있습니다.

보고서 범위

소매 분석 시장은 합성 지능, 기계 파악, 대규모 정보 분석과 함께 기술 발전을 통해 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 이러한 혁신을 통해 매장에서는 의사 결정을 개선하고, 고객 보고서를 꾸미고, 운영을 최적화할 수 있습니다. 옴니채널 소매로의 전환 증가와 맞춤형 구매 리뷰에 대한 요구는 시장 확대를 더욱 가속화하고 있습니다. 소매업의 성공에 정보 기반 통찰력이 필요해짐에 따라 대행사는 점점 더 역동적이고 고객 중심적인 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 분석 솔루션을 채택하고 있습니다.

그러나 높은 구현 비용, 사실 비공개 문제, 전문 전문가의 필요성과 같은 과제는 여전히 남아 있습니다. 중소기업은 유용한 리소스 제약으로 인해 고급 분석 도구에 액세스하기 위해 노력할 수도 있습니다. 이러한 장애물에도 불구하고 이 시장의 성장 가능성은 엄청납니다. 이러한 과제를 해결하고 증가하는 정보 의존도를 활용함으로써 매장은 소매 분석에서 막대한 비용을 절감할 수 있습니다. 시장이 계속해서 적응함에 따라 최신 기술과 구매자 중심 전략의 초점을 결합하는 것이 지속적인 호황과 성공을 위해 필수적일 수 있습니다.