소매 시장의 빅데이터 분석 보고서 - 2032년까지의 글로벌 예측

소매 시장의 빅데이터 분석 개요

MRFR 분석에 따르면 소매 시장의 빅 데이터 분석 규모는 33.49(미화 10억 달러)로 추산됩니다. 소매 시장 산업의 빅데이터 분석 규모는 2023년 37.31(USD Billion)에서 98.66(USD Billion)으로 성장할 것으로 예상됩니다. 소매 시장의 빅데이터 분석 CAGR(성장률)은 예측 기간(2024~2032) 동안 약 11.41%가 될 것으로 예상됩니다.

소매 시장 동향의 주요 빅 데이터 분석 강조피&

빅데이터 분석과 같은 기술은 기업이 막대한 수익을 창출할 수 있기 때문에 소매 업계의 지형을 변화시키고 있습니다. 그리고 이러한 기술로부터 얻은 유용한 지식. 눈에 띄는 추세 중 하나는 빅데이터 분석을 위한 플랫폼 내에 인공지능(AI)과 머신러닝 알고리즘을 배치하는 것입니다. 이는 소매업체가 프로세스를 자동화하고, 의사결정 품질을 향상시키며, 개별 고객에게 맞춤형 제안을 제공하는 데 도움이 됩니다. 게다가 IoT 및 클라우드 기반 솔루션의 보급이 증가함에 따라 소매업체는 STP 솔루션을 위한 더 저렴하고 확장 가능한 수단을 갖게 되었습니다. 또한 소매 부문 내에서 개인 데이터 보호 및 규제에 대한 관심이 높아지려면 효과적인 데이터 거버넌스 정책을 개발해야 합니다.

그림 1: 소매 시장의 빅데이터 분석, 2018~2032년(10억 달러) 강하다&

출처: 1차 연구, 2차 연구, MRFR 데이터베이스 및 분석가 검토스팬&

소매 시장 동인의 빅데이터 분석

데이터 기반 의사결정 채택 증가 피&

소매 업계는 빠르게 발전하고 있으며 기업에서는 고객 행동에 대한 통찰력을 얻기 위해 데이터 분석에 점점 더 눈을 돌리고 있습니다. , 운영을 최적화하고 의사결정을 개선합니다. 빅 데이터 분석을 통해 소매업체는 고객 거래, 충성도 프로그램, 소셜 미디어, 센서 데이터 등 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집, 분석 및 해석할 수 있습니다. 소매업체는 이 데이터를 활용하여 고객 선호도를 더 깊이 이해하고 추세를 파악하며 제품 개발, 마케팅 캠페인 및 매장 운영에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정의 채택은 비즈니스 성장의 핵심 동인입니다. 소매업체는 비즈니스 결과를 개선하기 위해 데이터를 활용하여 경쟁 우위를 확보하려고 하기 때문에 소매 시장 업계의 빅 데이터 분석입니다.

개인화 및 고객 참여에 대한 요구 증가

오늘날의 경쟁이 치열한 소매 환경에서는 기업이 고객 경험을 개인화하고 고객과 강력한 관계를 구축하는 것이 필수적입니다. 고객. 빅 데이터 분석은 개별 고객 선호도와 행동에 대한 통찰력을 제공함으로써 소매업체가 이를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 소매업체는 고객 데이터를 분석하여 인구 통계, 구매 내역 및 온라인 행동을 기반으로 고객을 다양한 그룹으로 분류할 수 있습니다. 이를 통해 각 고객 그룹의 특정 요구 사항과 관심 사항에 맞게 마케팅 캠페인, 제품 추천 및 충성도 프로그램을 맞춤화할 수 있습니다. . 결과적으로 소매업체는 고객 참여도를 높이고 브랜드 충성도를 높이며 판매를 촉진할 수 있습니다.

기술 및 데이터 인프라의 발전

기술, 특히 클라우드 컴퓨팅, 데이터 저장 및 데이터 처리 기능의 급속한 발전으로 인해 소매시장 산업에서 빅데이터 분석의 성장에 기여했습니다. 클라우드 기반 플랫폼은 소매업체에 대용량 데이터를 저장하고 분석하기 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 또한 기계 학습 및 인공 지능과 같은 데이터 처리 기술의 발전을 통해 소매업체는 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 추출하고 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이러한 기술 발전으로 인해 모든 규모의 소매업체가 빅 데이터 분석을 더 쉽게 채택할 수 있게 되었습니다. 솔루션을 확보하고 시장에서 경쟁 우위를 확보하세요.

소매 시장 부문 통찰력의 빅데이터 분석 피&

소매 시장 기술 통찰력의 빅데이터 분석 피&

기술 부문 통찰력 및 개요 기술 부문은 빅 데이터 분석의 성장을 주도하는 데 중추적인 역할을 합니다. 소매 시장에서. 이 부문에는 클라우드 기반 및 사내 솔루션을 포함하여 소매 업계의 빅 데이터 분석에 사용되는 다양한 기술이 포함됩니다. 각 기술은 뚜렷한 장점을 제공하며 특정 비즈니스 요구 사항을 충족합니다. 클라우드 기반 솔루션은 확장성, 비용 효율성 및 배포 용이성으로 인해 상당한 인기를 얻었습니다. 클라우드 기반 플랫폼은 소매업체에 종량제 방식으로 방대한 컴퓨팅 리소스와 데이터 저장 용량에 대한 액세스를 제공하므로 초기 하드웨어 투자가 필요하지 않습니다. 클라우드 기반 솔루션에 대한 소매 시장의 빅 데이터 분석 수익이 예상됩니다. CAGR 12.5%로 성장해 2024년까지 265억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 온프레미스 솔루션은 데이터와 인프라에 대한 더 강력한 제어가 필요한 소매업체에게 여전히 매력적인 옵션입니다. 이러한 솔루션에는 소매업체 구내에 하드웨어와 소프트웨어를 설치 및 유지 관리하는 작업이 포함되며 향상된 보안 및 사용자 정의 기능을 제공합니다. 온프레미스 솔루션에 대한 소매 시장의 빅데이터 분석 분석은 CAGR 10.5% 성장하여 2024년까지 108억 달러의 수익을 창출할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 솔루션과 온프레미스 솔루션 간의 선택은 규모와 같은 요인에 따라 달라집니다. 소매업의 복잡성, 데이터 보안 요구 사항 및 IT 기능. 두 기술 모두 고유한 이점을 제공하며 이들 기술의 채택은 소매 시장의 전체 빅데이터 분석 성장을 지속적으로 주도할 것으로 예상됩니다.

그림2: 소매 시장의 빅데이터 분석, 기술별, 2023 & 2032년(10억 달러)

출처: 1차 연구, 2차 연구, MRFR 데이터베이스 및 분석가 검토스팬&

소매 시장의 빅데이터 분석 분석 통찰력 유형

예측 분석을 통해 소매업체는 과거 데이터와 패턴을 기반으로 미래 동향과 고객 행동을 예측하고 정보를 바탕으로 고객의 행동을 예측할 수 있습니다. 의사결정. Prescriptive Analytics는 2023년에 154억 2천만 달러의 가치를 지니며 12.43%의 CAGR로 성장하여 2032년까지 377억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 부문은 소매업체에 실행 가능한 통찰력과 권장 사항을 제공하여 운영, 마케팅 캠페인 및 제품을 최적화합니다. 개발 전략. 2023년에 123억 6천만 달러로 평가된 기술 분석(Descriptive Analytics)은 연평균 성장률(CAGR) 11.02%로 성장하여 2032년까지 291억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 소매업체가 기록 데이터를 이해하고 시각화하는 데 도움을 주어 고객 행동, 판매 패턴 및 운영에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 능률. 2023년 미화 102억 1천만 달러로 추산되는 진단 분석은 CAGR 10.12%로 성장하여 2032년까지 미화 234억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 부문을 통해 소매업체는 문제 또는 성과 저하의 근본 원인을 식별하고 사전 예방적인 문제 해결 및 지속적인 개선을 촉진할 수 있습니다. .

소매 시장 배포 모델 통찰력의 빅데이터 분석피&

소매 시장의 빅 데이터 분석은 배포 모델을 기반으로 SaaS(Software-as-a-Service)로 분류됩니다. (SaaS), 서비스로서의 플랫폼(PaaS) 및 서비스로서의 인프라(IaaS)입니다. 이 중 SaaS 부문은 비용 효율성과 배포 용이성으로 인해 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. PaaS 부문도 소매업체에 빅 데이터 솔루션을 맞춤화할 수 있는 유연성을 제공하므로 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. IaaS 부문은 관리 및 유지를 위해 상당한 투자와 전문 지식이 필요하기 때문에 느린 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

소매 시장 애플리케이션 인사이트의 빅데이터 분석 피&

고객 세분화는 소매업체에서 빅데이터 분석을 적용하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 소매업체는 고객 기반을 다음과 같이 나눌 수 있습니다. 공유된 특성과 행동을 기반으로 서로 다른 그룹을 만듭니다. 소매업체는 고객 데이터를 활용하여 고객 선호도, 구매 패턴, 인구통계에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며 이를 통해 타겟 마케팅 캠페인과 개인화된 제품 추천이 가능해집니다. 이 애플리케이션은 고객 데이터의 가용성이 증가하고 고객 참여를 강화해야 하는 필요성에 힘입어 향후 몇 년 동안 상당한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 수요 예측은 소매업에서 빅 데이터 분석을 적용하는 또 다른 핵심 애플리케이션으로, 소매업체가 제품과 제품에 대한 미래 수요를 예측하는 데 도움이 됩니다. 서비스. 과거 판매 데이터, 소셜 미디어 동향, 경제 지표 분석을 통해 소매업체는 소비자 수요 패턴에 대한 통찰력을 얻고 이에 따라 재고와 공급망을 조정할 수 있습니다. 정확한 수요 예측은 재고 과잉 또는 부족 위험을 최소화하여 수익성 향상과 고객 만족도 향상으로 이어질 수 있습니다. 재고 최적화는 빅데이터 분석을 활용하여 재고 수준을 효과적으로 관리하는 중요한 애플리케이션입니다. 소매업체는 제품 판매, 재고 회전율 및 공급업체 리드 타임에 대한 데이터를 분석하여 재고 수준을 최적화하여 재고를 최소화하는 동시에 제품 가용성을 보장할 수 있습니다.분노 비용. 소매업체가 재고 관리 방식을 개선하고 운영 비용을 절감하기 위해 노력함에 따라 이 애플리케이션이 주목을 받을 것으로 예상됩니다. 사기 탐지는 소매업체에서 사기 거래를 식별하고 예방하는 데 도움이 되는 소매업 빅데이터 분석의 중요한 애플리케이션입니다. 소매업체는 고객 행동, 거래 패턴, 기기 데이터 분석을 통해 의심스러운 활동을 감지하고 잠재적인 사기 구매를 표시할 수 있습니다. 사기 감지 시스템은 금전적 손실을 크게 줄이고 고객 데이터를 보호할 수 있으므로 디지털 시대의 소매업체에 귀중한 도구가 됩니다.

소매 시장 산업 수직 통찰력의 빅 데이터 분석피&

업종 업종 업종 업종은 소매 시장에서 빅 데이터 분석의 중요한 측면입니다. 소매 운영을 향상시키기 위해 빅 데이터 분석 솔루션을 활용하는 특정 산업을 기반으로 시장을 분류합니다. 주요 산업 분야는 다음과 같습니다. 전자 상거래: 2023년 시장 수익이 5조 5천억 달러를 초과하고 2032년까지 CAGR이 11.6%로 예상되는 전자 상거래는 소매 부문에서 빅 데이터 분석을 채택하는 중요한 동인입니다. 전자 상거래 기업은 데이터를 활용하여 제품 추천을 최적화하고 고객 경험을 개인화하며 소비자 행동을 분석합니다. 오프라인 소매: 전자 상거래의 성장에도 불구하고 오프라인 소매는 22조 달러 이상을 창출하는 상당한 시장으로 남아 있습니다. 빅 데이터 분석은 오프라인 소매업체가 매장 운영을 개선하고 재고 관리를 최적화하며 개인화된 매장 내 경험을 통해 고객 참여를 향상할 수 있도록 지원합니다. 식료품: 식료품 업계에서는 공급망 최적화, 수요 예측, 고객 충성도 프로그램과 같은 과제를 해결하기 위해 빅 데이터 분석을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 식료품 시장은 2023년 약 13조 5천억 달러 규모로 향후 10년간 연평균 성장률(CAGR) 3.4%로 성장할 것으로 예상됩니다. 의류: 2023년 시장 규모가 1조 9천억 달러에 달하는 의류 산업은 빅데이터 분석에 크게 의존하여 패션 트렌드를 이해하고, 재고 수준을 최적화하고, 마케팅 캠페인을 개인화하세요. 분석은 의류 소매업체가 고객 선호도를 파악하고 제품 디자인을 개선하며 공급망 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

소매 시장 지역 통찰력의 빅데이터 분석 피&

소매 시장의 빅 데이터 분석은 북미, 유럽, APAC, 남미 및 MEA. 북미는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했으며 예측 기간 동안 계속해서 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 성장은 다수의 빅데이터 분석 공급업체의 존재, 첨단 기술의 조기 채택, 소매 부문에 대한 높은 수준의 투자에 기인합니다. 유럽은 소매업 빅데이터 분석 분야에서 두 번째로 큰 시장입니다. 이 지역은 강력한 소매 부문을 보유하고 있으며 여러 주요 소매업체의 본거지입니다. APAC는 소매 분야의 빅 데이터 분석 시장에서 가장 빠르게 성장하고 있습니다. 이 지역의 성장은 전자상거래의 급속한 채택과 모바일 장치의 사용 증가에 의해 주도되고 있습니다. 남미와 MEA는 소매업 빅데이터 분석에 있어 상대적으로 작은 시장이지만 향후 몇 년 동안 상당한 속도로 성장할 것으로 예상됩니다.

그림3: 소매 시장의 빅 데이터 분석, 지역별, 2023 & 2032년(10억 달러)

출처: 1차 연구, 2차 연구, MRFR 데이터베이스 및 분석가 검토스팬&

소매 시장의 빅 데이터 분석 주요 업체 및 경쟁 통찰력

소매 시장 업계의 빅 데이터 분석 분야 주요 업체들은 진화하는 요구 사항을 충족하기 위해 끊임없이 혁신하고 새로운 솔루션을 개발하고 있습니다. 소매업체의 요구 사항. 소매 시장에서 선도적인 빅 데이터 분석 플레이어는 경쟁 우위를 유지하기 위해 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 소매 시장의 빅 데이터 분석은 경쟁이 치열하며 많은 주요 업체가 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있습니다. 시장의 주요 업체로는 IBM, Oracle, Microsoft, SAP 및 SAS가 있습니다. 이들 회사는 데이터 관리, 데이터 분석, 데이터 시각화 도구를 포함하여 소매업체를 위한 광범위한 빅 데이터 분석 솔루션을 제공합니다. 소매업체가 운영을 개선하고 경쟁 우위를 확보하기 위해 빅데이터 분석을 점점 더 많이 채택함에 따라 소매 시장의 빅 데이터 분석은 앞으로도 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 소매 시장의 빅 데이터 분석의 선두 기업은 IBM입니다. IBM은 IBM Watson Customer Engagement 솔루션을 포함하여 소매업체를 위한 포괄적인 빅 데이터 분석 솔루션 제품군을 제공합니다. IBM Watson Customer Engagement는 소매업체가 고객의 요구사항과 선호도를 이해하는 데 도움이 되는 코그너티브 컴퓨팅 솔루션입니다. IBM Watson Customer Engagement를 사용하면 마케팅 캠페인을 개인화하고 고객 서비스를 개선하며 매출을 높일 수 있습니다. IBM은 소매업 빅데이터 분석 시장의 주요 업체이며 앞으로도 계속해서 시장 점유율을 늘릴 것으로 예상됩니다. 소매업 빅데이터 분석 시장의 경쟁업체는 Oracle입니다. Oracle은 Oracle Retail Data Science Platform을 포함하여 소매업체를 위한 광범위한 빅 데이터 분석 솔루션을 제공합니다. Oracle Retail Data Science Platform은 소매업체에 데이터를 수집, 분석 및 시각화하는 데 필요한 도구와 리소스를 제공하는 클라우드 기반 플랫폼입니다. Oracle Retail Data Science Platform은 고객 세분화를 개선하고 가격을 최적화하며 재고를 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 오라클은 소매업 빅데이터 분석 시장의 주요 업체이며 앞으로도 계속해서 시장 점유율을 늘릴 것으로 예상됩니다.

소매 시장 빅 데이터 분석의 주요 회사는 다음과 같습니다.

Informatica

Oracle

Microsoft

테라데이타

TIBCO 소프트웨어

Cloudera

SAS 연구소

SAP

IBM

Google

Qlik Technologies

MicroStrategy

Amazon 웹 서비스

Tableau 소프트웨어

Hortonworks

소매 시장 산업 발전의 빅데이터 분석 피&
소매 시장의 빅데이터 분석 규모는 2023년에 242억 2천만 달러로 평가되었으며, 2023년에는 2020년부터 2012년까지 성장할 것으로 예상됩니다. 2024년 280억 7천만 달러에서 2032년까지 623억 8천만 달러로 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 11.41%를 나타냅니다. (2024-2032). 고객 경험을 향상하고, 운영을 최적화하고, 마케팅 캠페인을 개인화하기 위해 소매업체에서 빅 데이터 분석 솔루션을 채택하는 사례가 늘어나면서 주로 시장 성장을 주도하고 있습니다.최근 뉴스 개발 및 시사

Walmart는 최근 수요 예측 및 공급망 최적화에 빅데이터 분석을 활용하기 위해 Google Cloud와의 파트너십을 발표했습니다.

Amazon은 소매업체에 고객 행동과 선호도에 대한 통찰력을 제공하여 개인화를 추진하는 도구인 Amazon Customer Insights를 출시했습니다. 추천 및 타겟 마케팅 캠페인을 제공합니다.

Alibaba Group은 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석 기능을 강화하기 위해 중국 빅 데이터 분석 제공업체인 BigDataPaaS를 인수했습니다. 소매 부문에서요.

소매 시장 세분화 통찰력을 위한 빅데이터 분석 피&

소매 시장 기술 전망의 빅데이터 분석 피&

• 클라우드 기반


• 온프레미스

소매 시장의 빅 데이터 분석 분석 유형 전망

• 예측 분석


• 처방적 분석


• 설명 분석


• 진단 분석

소매 시장 배포 모델 전망의 빅데이터 분석 피&

• 서비스로서의 소프트웨어(SaaS)


• 서비스로서의 플랫폼(PaaS)


• 서비스로서의 인프라(IaaS)

소매 시장 애플리케이션 전망의 빅 데이터 분석

• 고객 세분화


• 수요 예측


• 인벤토리 최적화


• 사기 탐지

소매 시장 산업 수직 전망의 빅 데이터 분석 피&

• 전자상거래


• 오프라인 소매업


• 식료품


• 의류

소매 시장 지역 전망의 빅 데이터 분석 피&

• 북미


• 유럽


• 남미


• 아시아 태평양


• 중동 및 아프리카