Marktforschungsbericht „Big Data Analytics im Einzelhandel“ – Globale Prognose bis 2032

Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt – Überblick

Laut MRFR-Analyse wurde die Marktgröße von Big Data Analytics im Einzelhandel auf 33,49 (Milliarden US-Dollar) geschätzt. im Jahr 2022. Die Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt wird voraussichtlich von 37,31 (Milliarden US-Dollar) im Jahr 2023 auf 98,66 (Milliarden US-Dollar) wachsen Milliarden) bis 2032. Die CAGR (Wachstumsrate) für Big Data Analytics im Einzelhandel wird im Prognosezeitraum (2024 – 2032) voraussichtlich bei etwa 11,41 % liegen.

Wichtige Big-Data-Analysen in Einzelhandelsmarkttrends hervorgehoben

Technologien wie Big Data Analytics verändern die Landschaft der Einzelhandelsbranche, weil Unternehmen in der Lage sind, enorme Gewinne zu erzielen und nützliches Wissen aus diesen Technologien. Einer der auffälligsten Trends ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernalgorithmen innerhalb der Plattformen für die Big-Data-Analyse. Es hilft Einzelhändlern, Prozesse zu automatisieren, die Qualität der Entscheidungsfindung zu verbessern und die Angebote auf den einzelnen Kunden zuzuschneiden. Darüber hinaus ermöglicht die zunehmende Verbreitung von IoT- und Cloud-basierten Lösungen Einzelhändlern, günstigere und skalierbarere Mittel für STP-Lösungen zur Verfügung zu haben. Darüber hinaus erfordert die zunehmende Aufmerksamkeit für den Schutz und die Regulierung personenbezogener Daten im Einzelhandel die Entwicklung wirksamer Richtlinien zur Datenverwaltung.

Abbildung 1: Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt, 2018–2032 (Milliarden USD) stark&

Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analyst Review

Big Data Analytics in Einzelhandelsmarkttreibern

Zunehmende Akzeptanz datengesteuerter Entscheidungsfindung

Der Einzelhandel entwickelt sich rasant weiter und Unternehmen greifen zunehmend auf Datenanalysen zurück, um Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen , optimieren Sie Abläufe und verbessern Sie die Entscheidungsfindung. Big-Data-Analysen ermöglichen es Einzelhändlern, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, darunter Kundentransaktionen, Treueprogramme, soziale Medien und Sensordaten. Durch die Nutzung dieser Daten können Einzelhändler ein tieferes Verständnis der Kundenpräferenzen erlangen, Trends erkennen und fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung, Marketingkampagnen und Filialbetriebe treffen. Die Einführung datengesteuerter Entscheidungsfindung ist ein wichtiger Treiber für das Wachstum von Big Data Analytics in der Einzelhandelsbranche, da Einzelhändler einen Wettbewerbsvorteil durch die Nutzung von Daten zur Verbesserung ihrer Geschäftsergebnisse erzielen möchten.

Wachsender Bedarf an Personalisierung und Kundenbindung

In der heutigen wettbewerbsintensiven Einzelhandelslandschaft ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, das Kundenerlebnis zu personalisieren und starke Beziehungen zu ihnen aufzubauen Kunden. Big-Data-Analysen spielen eine entscheidende Rolle dabei, Einzelhändlern dies zu ermöglichen, indem sie Einblicke in individuelle Kundenpräferenzen und -verhalten liefern. Durch die Analyse von Kundendaten können Einzelhändler ihre Kunden anhand ihrer demografischen Merkmale, ihrer Kaufhistorie und ihres Online-Verhaltens in verschiedene Gruppen einteilen. Dadurch können sie Marketingkampagnen, Produktempfehlungen und Treueprogramme an die spezifischen Bedürfnisse und Interessen jeder Kundengruppe anpassen . Dadurch können Einzelhändler die Kundenbindung verbessern, die Markentreue steigern und den Umsatz steigern.

Fortschritte in Technologie und Dateninfrastruktur

Die rasanten Fortschritte in der Technologie, insbesondere in den Bereichen Cloud Computing, Datenspeicherung und Datenverarbeitungsfunktionen, haben erheblich zugenommen trug zum Wachstum von Big Data Analytics im Einzelhandel bei. Cloudbasierte Plattformen bieten Einzelhändlern skalierbare und kostengünstige Lösungen zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen. Darüber hinaus ermöglichen Fortschritte bei Datenverarbeitungstechnologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz es Einzelhändlern, aus komplexen Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Diese technologischen Fortschritte haben es Einzelhändlern jeder Größe erleichtert, Big-Data-Analysen einzuführen Lösungen und verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt.

Einblicke in Big-Data-Analysen im Einzelhandelsmarktsegment

Big Data Analytics in Retail Market Technology Insights

Einblicke und Überblick über das Technologiesegment Das Technologiesegment spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung des Wachstums von Big Data Analytics Im Einzelhandelsmarkt. Dieses Segment umfasst die verschiedenen Technologien, die für Big-Data-Analysen im Einzelhandel eingesetzt werden, einschließlich Cloud-basierter und On-Premise-Lösungen. Jede Technologie bietet unterschiedliche Vorteile und ist auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten. Cloudbasierte Lösungen erfreuen sich aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und einfachen Bereitstellung großer Beliebtheit. Cloudbasierte Plattformen bieten Einzelhändlern Zugriff auf umfangreiche Rechenressourcen und Datenspeicherkapazitäten auf Pay-as-you-go-Basis, sodass keine Vorabinvestitionen in Hardware erforderlich sind. Der Umsatz mit Big Data Analytics im Einzelhandel für cloudbasierte Lösungen wird prognostiziert bis 2024 26,5 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem jährlichen Wachstum von 12,5 % entspricht. On-Premise-Lösungen bleiben eine attraktive Option für Einzelhändler, die eine größere Kontrolle über ihre Daten und Infrastruktur benötigen. Diese Lösungen umfassen die Installation und Wartung von Hardware und Software vor Ort beim Einzelhändler und bieten so verbesserte Sicherheit und Anpassungsmöglichkeiten. Es wird erwartet, dass die Marktsegmentierung „Big Data Analytics im Einzelhandel“ für On-Premise-Lösungen bis 2024 einen Umsatz von 10,8 Milliarden US-Dollar generieren wird, was einem jährlichen Wachstum von 10,5 % entspricht. Die Wahl zwischen Cloud-basierten und On-Premise-Lösungen hängt von Faktoren wie der Größe ab und Komplexität des Einzelhandelsgeschäfts, Datensicherheitsanforderungen und IT-Fähigkeiten. Beide Technologien bieten einzigartige Vorteile und es wird erwartet, dass ihre Einführung das Wachstum des gesamten Big-Data-Analytics-Markts im Einzelhandel weiter vorantreiben wird.

Abbildung 2: Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt, nach Technologie, 2023 & 2032 (Milliarden USD)

Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analyst Review

Big Data Analytics in Retail Market Art of Analytics Insights

Predictive Analytics ermöglicht es Einzelhändlern, zukünftige Trends und Kundenverhalten auf der Grundlage historischer Daten und Muster vorherzusagen und so informiert zu sein Entscheidungsfindung. Prescriptive Analytics hat im Jahr 2023 einen Wert von 15,42 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 12,43 % wachsen und bis 2032 37,73 Milliarden US-Dollar erreichen. Dieses Segment bietet Einzelhändlern umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen zur Optimierung ihrer Abläufe, Marketingkampagnen und Produkte Entwicklungsstrategien. Descriptive Analytics, das im Jahr 2023 einen Wert von 12,36 Milliarden US-Dollar hatte, wird bis 2032 voraussichtlich 29,15 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer jährlichen Wachstumsrate von 11,02 % wachsen. Es hilft Einzelhändlern, historische Daten zu verstehen und zu visualisieren und liefert wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten, Verkaufsmuster und den Betrieb Effizienz. Diagnostic Analytics, das im Jahr 2023 auf 10,21 Milliarden US-Dollar geschätzt wird, wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 10,12 % wachsen und bis 2032 23,47 Milliarden US-Dollar erreichen. Dieses Segment ermöglicht es Einzelhändlern, die Grundursachen von Problemen oder Leistungsmängeln zu identifizieren, was eine proaktive Problemlösung und kontinuierliche Verbesserung erleichtert .

Big Data Analytics in Retail Market Deployment Model Insights

Der Markt für Big-Data-Analysen im Einzelhandel ist basierend auf dem Bereitstellungsmodell in Software-as-a-Service unterteilt (SaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und Infrastructure-as-a-Service (IaaS). Unter diesen dürfte das SaaS-Segment aufgrund seiner Kosteneffizienz und einfachen Bereitstellung im Jahr 2023 den größten Marktanteil halten. Auch im PaaS-Segment wird ein deutliches Wachstum erwartet, da es Einzelhändlern die Flexibilität bietet, ihre Big-Data-Lösungen individuell anzupassen. Es wird erwartet, dass das IaaS-Segment langsamer wächst, da für die Verwaltung und Wartung erhebliche Investitionen und Fachwissen erforderlich sind.

Big Data Analytics in Anwendungseinblicken für den Einzelhandel

Kundensegmentierung ist eine entscheidende Anwendung der Big-Data-Analyse im Einzelhandel und ermöglicht es Einzelhändlern, ihren Kundenstamm zu unterteilen unterschiedliche Gruppen basierend auf gemeinsamen Merkmalen und Verhaltensweisen. Durch die Nutzung von Kundendaten können Einzelhändler Einblicke in Kundenpräferenzen, Kaufmuster und Demografie gewinnen und so gezielte Marketingkampagnen und personalisierte Produktempfehlungen ermöglichen. Es wird erwartet, dass diese Anwendung in den kommenden Jahren ein erhebliches Wachstum verzeichnen wird, angetrieben durch die zunehmende Verfügbarkeit von Kundendaten und die Notwendigkeit, die Kundenbindung zu verbessern. Nachfrageprognosen sind eine weitere wichtige Anwendung von Big-Data-Analysen im Einzelhandel und helfen Einzelhändlern, die zukünftige Nachfrage nach Produkten vorherzusagen Dienstleistungen. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten, Social-Media-Trends und Wirtschaftsindikatoren können Einzelhändler Einblicke in die Nachfragemuster der Verbraucher gewinnen und ihren Lagerbestand und ihre Lieferkette entsprechend anpassen. Eine genaue Bedarfsprognose kann das Risiko von Über- oder Unterbeständen minimieren und so zu einer verbesserten Rentabilität und Kundenzufriedenheit führen. Die Bestandsoptimierung ist eine wichtige Anwendung, die Big-Data-Analysen nutzt, um Lagerbestände effektiv zu verwalten. Durch die Analyse von Daten zu Produktverkäufen, Lagerumschlag und Lieferantenvorlaufzeiten können Einzelhändler ihre Lagerbestände optimieren, um die Produktverfügbarkeit sicherzustellen und gleichzeitig den Lagerbestand zu minimierenWutkosten. Es wird erwartet, dass diese Anwendung an Bedeutung gewinnen wird, da Einzelhändler bestrebt sind, ihre Lagerverwaltungspraktiken zu verbessern und die Betriebskosten zu senken. Die Betrugserkennung ist eine wichtige Anwendung der Big-Data-Analyse im Einzelhandel und hilft Einzelhändlern, betrügerische Transaktionen zu erkennen und zu verhindern. Durch die Analyse von Kundenverhalten, Transaktionsmustern und Gerätedaten können Einzelhändler verdächtige Aktivitäten erkennen und potenziell betrügerische Einkäufe kennzeichnen. Betrugserkennungssysteme können finanzielle Verluste erheblich reduzieren und Kundendaten schützen, was sie zu einem wertvollen Werkzeug für Einzelhändler im digitalen Zeitalter macht.

Big Data Analytics in Vertical Insights der Einzelhandelsmarktbranche

Branchenvertikale Das vertikale Branchensegment ist ein entscheidender Aspekt des Big Data Analytics im Einzelhandelsmarktes. Es kategorisiert den Markt nach den spezifischen Branchen, die Big-Data-Analyselösungen zur Verbesserung ihrer Einzelhandelsgeschäfte nutzen. Zu den wichtigsten Branchen gehören: E-Commerce: Mit einem Marktumsatz von über 5,5 Billionen US-Dollar im Jahr 2023 und einer prognostizierten jährlichen Wachstumsrate von 11,6 % bis 2032 ist E-Commerce ein wesentlicher Treiber für die Einführung von Big-Data-Analysen im Einzelhandel. E-Commerce-Unternehmen nutzen Daten, um Produktempfehlungen zu optimieren, Kundenerlebnisse zu personalisieren und das Verbraucherverhalten zu analysieren. Stationärer Einzelhandel: Trotz des Aufstiegs des E-Commerce bleibt der stationäre Einzelhandel ein bedeutender Markt, der über 22 Billionen US-Dollar erwirtschaftet Umsatzsteigerungen im Jahr 2023. Big-Data-Analysen ermöglichen es stationären Einzelhändlern, den Filialbetrieb zu verbessern, die Bestandsverwaltung zu optimieren und die Kundenbindung durch personalisierte Erlebnisse im Geschäft zu verbessern. Lebensmittel: Die Lebensmittelindustrie setzt zunehmend auf Big-Data-Analysen, um Herausforderungen wie die Optimierung der Lieferkette, Nachfrageprognosen und Kundenbindungsprogramme zu bewältigen. Der Lebensmittelmarkt wird im Jahr 2023 auf etwa 13,5 Billionen US-Dollar geschätzt und wird im nächsten Jahrzehnt voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 3,4 % wachsen. Bekleidung: Die Bekleidungsindustrie, deren Markt im Jahr 2023 1,9 Billionen US-Dollar beträgt, ist stark auf Big-Data-Analysen angewiesen Verstehen Sie Modetrends, optimieren Sie Lagerbestände und personalisieren Sie Marketingkampagnen. Analysen helfen Bekleidungshändlern, Kundenpräferenzen zu erkennen, das Produktdesign zu verbessern und die Effizienz der Lieferkette zu steigern.

Big Data Analytics in regionalen Einblicken in den Einzelhandelsmarkt

Der Markt für Big Data Analytics im Einzelhandel ist in Nordamerika, Europa, APAC, Südamerika und unterteilt MEA. Nordamerika hatte im Jahr 2023 den größten Marktanteil und wird seine Dominanz voraussichtlich im gesamten Prognosezeitraum beibehalten. Das Wachstum der Region ist auf die Präsenz einer großen Anzahl von Big-Data-Analytics-Anbietern, die frühzeitige Einführung fortschrittlicher Technologien und ein hohes Maß an Investitionen im Einzelhandelssektor zurückzuführen. Europa ist der zweitgrößte Markt für Big-Data-Analysen im Einzelhandel. Die Region verfügt über einen starken Einzelhandelssektor und beherbergt mehrere führende Einzelhändler. APAC ist der am schnellsten wachsende Markt für Big-Data-Analysen im Einzelhandel. Das Wachstum der Region wird durch die schnelle Einführung des E-Commerce und die zunehmende Nutzung mobiler Geräte vorangetrieben. Südamerika und MEA sind relativ kleine Märkte für Big-Data-Analysen im Einzelhandel, es wird jedoch erwartet, dass sie in den kommenden Jahren erheblich wachsen werden.

Abbildung 3: Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt, nach Region, 2023 & 2032 (Milliarden USD)

Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analyst Review

Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt – Hauptakteure und Wettbewerbseinblicke

Große Akteure in der Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt sind ständig innovativ und entwickeln neue Lösungen, um den sich entwickelnden Anforderungen gerecht zu werden Bedürfnisse der Einzelhändler. Führende Big-Data-Analysen im Einzelhandel Marktteilnehmer investieren stark in Forschung und Entwicklung, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Der Markt für Big-Data-Analysen im Einzelhandel ist hart umkämpft, und eine Reihe großer Akteure wetteifern um Marktanteile. Zu den führenden Akteuren auf dem Markt gehören IBM, Oracle, Microsoft, SAP und SAS. Diese Unternehmen bieten eine breite Palette von Big Data Analytics-Lösungen für Einzelhändler an, darunter Datenmanagement-, Datenanalyse- und Datenvisualisierungstools. Es wird erwartet, dass der Markt für Big-Data-Analysen im Einzelhandel in den kommenden Jahren weiterhin schnell wachsen wird, da Einzelhändler zunehmend Big-Data-Analysen einsetzen, um ihre Abläufe zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Ein führendes Unternehmen auf dem Markt für Big-Data-Analysen im Einzelhandel ist IBM. IBM bietet eine umfassende Suite von Big Data Analytics-Lösungen für Einzelhändler, einschließlich der IBM Watson Customer Engagement-Lösung. IBM Watson Customer Engagement ist eine Cognitive-Computing-Lösung, die Einzelhändlern hilft, die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden zu verstehen. Mit IBM Watson Customer Engagement können Marketingkampagnen personalisiert, der Kundenservice verbessert und der Umsatz gesteigert werden. IBM ist ein wichtiger Akteur auf dem Markt für Big-Data-Analysen im Einzelhandel und wird seinen Marktanteil in den kommenden Jahren voraussichtlich weiter ausbauen. Ein Konkurrenzunternehmen auf dem Markt für Big-Data-Analysen im Einzelhandel ist Oracle. Oracle bietet eine breite Palette von Big Data Analytics-Lösungen für Einzelhändler, einschließlich der Oracle Retail Data Science Platform. Die Oracle Retail Data Science Platform ist eine cloudbasierte Plattform, die Einzelhändlern die Tools und Ressourcen zur Verfügung stellt, die sie zum Sammeln, Analysieren und Visualisieren von Daten benötigen. Mit der Oracle Retail Data Science Platform können Sie die Kundensegmentierung verbessern, die Preisgestaltung optimieren und den Lagerbestand verwalten. Oracle ist ein wichtiger Akteur auf dem Markt für Big Data Analytics im Einzelhandel und wird seinen Marktanteil in den kommenden Jahren voraussichtlich weiter ausbauen.

Zu den wichtigsten Unternehmen im Bereich Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt gehören

• Informatica


• Oracle


• Microsoft


• Teradata


• TIBCO Software


• Cloudera


• SAS Institute


• SAP


• IBM


• Google


• Qlik Technologies


• MicroStrategy


• Amazon Web Services


• Tableau Software


• Hortonworks

Big Data Analytics in Branchenentwicklungen im Einzelhandel
Die Größe des Marktes für Big-Data-Analysen im Einzelhandel wurde im Jahr 2023 auf 24,22 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll von 2023 auf 24,22 Milliarden US-Dollar geschätzt werden 28,07 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 62,38 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032, was einem CAGR von 11,41 % im Jahr entspricht Prognosezeitraum (2024-2032). Der zunehmende Einsatz von Big-Data-Analyselösungen durch Einzelhändler zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, zur Optimierung von Abläufen und zur Personalisierung von Marketingkampagnen treibt in erster Linie das Marktwachstum voran.Aktuelle Nachrichtenentwicklungen und aktuelle Ereignisse

Walmart hat kürzlich eine Partnerschaft mit Google Cloud angekündigt, um Big-Data-Analysen für Nachfrageprognosen und Lieferkettenoptimierung zu nutzen.

Amazon hat Amazon Customer Insights eingeführt, ein Tool, das Einzelhändlern Einblicke in das Kundenverhalten und die Präferenzen bietet, um die Personalisierung voranzutreiben Empfehlungen und gezielte Marketingkampagnen.

Die Alibaba Group hat BigDataPaaS, einen chinesischen Anbieter von Big-Data-Analysen, übernommen, um seine Cloud-Computing- und Datenanalysefähigkeiten zu stärken im Einzelhandel.

Big Data Analytics in Einblicke in die Marktsegmentierung im Einzelhandel

Big Data Analytics in Retail Market Technology Outlook

• Cloudbasiert


• On-premise

Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkttyp der Analyseaussichten

• Predictive Analytics


• Prescriptive Analytics


• Descriptive Analytics


• Diagnostic Analytics

Big Data Analytics in Retail Market Deployment Model Outlook

• Software-as-a-Service (SaaS)


• Platform-as-a-Service (PaaS)


• Infrastructure-as-a-Service (IaaS)

Big Data Analytics im Anwendungsausblick für den Einzelhandelsmarkt

• Kundensegmentierung


• Bedarfsprognose


• Inventaroptimierung


• Betrugserkennung

Big Data Analytics im vertikalen Ausblick der Einzelhandelsbranche

• E-Commerce


• Stationärer Einzelhandel


• Lebensmittelgeschäft


• Bekleidung

Big Data Analytics im regionalen Ausblick auf den Einzelhandelsmarkt

• Nordamerika


• Europa


• Südamerika


• Asien-Pazifik


• Naher Osten und Afrika