세계의 소매 빅데이터 분석 시장 규모 조사 : 구성요소별, 배포별, 조직 규모별, 용도별, 지역별 예측(2022-2032년)

Global Big Data Analytics in Retail Market Size Study, by Component, by Deployment, by Organization Size, by Application and Regional Forecasts 2022-2032

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한글목차

소매용 빅데이터 분석 세계 시장 규모는 2023년 약 90억 2,000만 달러로 평가되었고, 예측 기간인 2024년부터 2032년까지 22.97%의 견조한 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

소매업용 빅데이터 분석을 통해 소매업체는 고객의 행동을 감지하고, 쇼핑 패턴과 추세를 발견하고, 고객 서비스 품질을 개선하고, 고객 유지와 만족도를 높일 수 있습니다. 이 기술은 고객 세분화, 충성도 분석, 가격 분석, 교차 판매, 공급망 관리, 수요 예측, 시장 바구니 분석, 재무 및 고정 자산 관리 등에 활용될 수 있습니다. 소매업 빅데이터 분석의 채택은 장기적으로 급증하고 있으며, 조직의 의사결정 능력을 향상시키고 귀중한 비즈니스 통찰력을 제공합니다. 다양한 비즈니스 기회를 제공하고 새로운 통찰력을 제공함으로써 최종 사용자들 사이에서 인기가 높아지고 있습니다. 또한, 전자상거래의 성장, 예측 분석에 대한 수요 증가, 빅데이터 분석에 IoT, AI, 머신러닝과 같은 기술의 통합이 시장 성장을 가속하고 있습니다.

빅데이터 분석 도구에 대한 지출 증가는 세계 소매 빅데이터 분석 시장 수요를 크게 촉진하고 있습니다. 소매업체들은 고객 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고, 운영을 간소화하며, 의사결정을 강화하기 위해 고급 분석 솔루션에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 온라인 거래, 소셜 미디어, 매장 내 상호 작용 등 다양한 소스에서 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 기업들은 이러한 정보를 분석하고 효과적으로 활용할 수 있는 고급 툴을 필요로 하고 있습니다. 이러한 투자는 소매업체가 마케팅 전략을 개인화하고, 재고 관리를 최적화하며, 고객 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전으로 빅데이터 분석 도구의 기능이 향상되어 소매 용도에 대한 활용 가치가 높아지고 있습니다. 그 결과, 이러한 툴에 대한 지출이 증가하면서 세계 소매 빅데이터 분석 시장의 견조한 성장을 견인하고 있습니다. 그러나 이기종 시스템으로부터의 데이터 수집 문제 및 무료/오픈소스 VFX 소프트웨어의 존재는 2024-2032년의 예측 기간 동안 시장 성장을 저해할 수 있습니다.

세계 소매 빅데이터 분석 시장의 주요 지역으로는 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카가 있으며, 2023년에는 북미가 매출 기준으로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 첨단 기술 인프라와 소매업체들 사이에서 데이터 기반 전략의 채택률이 높은 지역입니다. 주요 하이테크 기업과 빅데이터 솔루션 제공업체의 존재는 고급 분석 도구의 혁신과 개발을 촉진하고 있습니다. 아시아태평양은 2024-2032년의 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예상됩니다. 이는 클라우드 기반 소매 빅데이터 분석 소프트웨어의 채택이 크게 증가하고 있기 때문입니다. 고속 인터넷 연결, 스마트폰의 대중화, 전자상거래의 부상, 고객의 구매 패턴 변화, 소매업체 간 경쟁 심화 등의 요인이 이 지역 시장 확대에 기여하고 있습니다. 또한, 북미의 많은 소매 분석 업체들이 아시아태평양으로 진출하고 있으며, 이는 시장에 유리한 기회를 창출하고 있습니다.

목차

제1장 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 : 주요 요약

• 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 규모와 예측(2022년-2032년)
• 지역별 개요
• 부문별 개요
  • 컴포넌트별
  • 전개 형태별
  • 조직 규모별
  • 용도별
• 주요 동향
• 불황의 영향
• 애널리스트의 결론 및 제안

제2장 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 정의와 조사의 전제조건

• 조사 목적
• 시장 정의
• 조사의 전제조건
  • 포함과 제외
  • 제한 사항
  • 공급측 분석
    • 가용성
    • 인프라
    • 규제 환경
    • 시장 경쟁
    • 경제성(소비자 시점)
  • 수요측 분석
    • 규제 프레임워크
    • 기술 진보
    • 친환경
    • 소비자 의식과 수용
• 조사 방법
• 조사 대상년도
• 통화 환산율

제3장 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 역학

• 시장 성장 촉진요인
• 시장이 해결해야 할 과제
• 시장 기회

제4장 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 : 산업 분석

• Porter's Five Forces 모델
  • 공급 기업의 교섭력
  • 바이어의 교섭력
  • 신규 진출업체의 위협
  • 대체품의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계
  • Porter's Five Forces 모델에 대한 미래적 접근
  • Porter's Five Forces의 영향 분석
• PESTEL 분석
  • 정치
  • 경제
  • 사회
  • 기술
  • 환경
  • 법률
• 주요 투자 기회
• 주요 성공 전략
• 파괴적 동향
• 업계 전문가의 견해
• 애널리스트의 결론 및 제안

제5장 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 규모와 예측 : 컴포넌트별, 2022년-2032년

• 부문 대시보드
• 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 : 컴포넌트별 매출 동향 분석, 2022년·2032년
  • 소프트웨어
  • 서비스

제6장 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 규모와 예측 : 전개 형태별, 2022년-2032년

• 부문 대시보드
• 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 : 전개 형태별 매출 동향 분석, 2022년·2032년
  • 온프레미스
  • 클라우드

제7장 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 규모 예측 : 조직 규모별, 2022년-2032년

• 부문 대시보드
• 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 : 조직 규모별 매출 동향 분석, 2022년·2032년
  • 대기업
  • 중소기업

제8장 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 규모와 예측 : 용도별, 2022년-2032년

• 부문 대시보드
• 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 : 용도별 매출 동향 분석, 2022년·2032년
  • 세일즈 및 마케팅 분석
  • 공급망 오퍼레이션 관리
  • 머천다이징 분석
  • 고객 분석
  • 기타

제9장 세계의 소매 빅데이터 분석 시장 규모와 예측 : 지역별, 2022년-2032년

• 북미
  • 미국
  • 캐나다
• 유럽
  • 영국
  • 독일
  • 프랑스
  • 스페인
  • 이탈리아
  • 기타 유럽
• 아시아태평양
  • 중국
  • 인도
  • 일본
  • 호주
  • 한국
  • 기타 아시아태평양
• 라틴아메리카
  • 브라질
  • 멕시코
  • 기타 라틴아메리카
• 중동 및 아프리카
  • 사우디아라비아
  • 남아프리카공화국
  • 기타 중동 및 아프리카

제10장 경쟁 정보

• 주요 기업의 SWOT 분석
• 주요 시장 전략
• 기업 개요
  • Oracle Corporation
    • 주요 정보
    • 개요
    • 재무(데이터 입수가 가능한 경우)
    • 제품 개요
    • 시장 전략
  • SAP SE
  • Salesforce.com, Inc.
  • Teradata Corporation
  • Qlik Technologies Inc.
  • TIBCO Software Inc.
  • Adobe
  • IBM Corporation
  • Microsoft Corporation
  • SAS Institute Inc.

제11장 조사 과정

LSH

영문 목차

영문목차

The global big data analytics in retail market is valued at approximately USD 9.02 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of 22.97% over the forecast period 2024-2032. Big data analytics in retail empowers retailers to detect customer behavior, discover shopping patterns and trends, improve customer service quality, and achieve better customer retention and satisfaction. The technology can be employed for customer segmentation, loyalty analysis, pricing analysis, cross-selling, supply chain management, demand forecasting, market basket analysis, and finance and fixed asset management. The adoption of big data analytics in retail has surged over time, enhancing the decision-making capabilities of organizations and providing valuable business insights. Its ability to offer various business opportunities and gain new insights has increased its popularity among end-users. Additionally, the growth of e-commerce, the rise in demand for predictive analytics, and the integration of technologies such as IoT, AI, and machine learning in big data analytics are driving the market growth.

The increase in spending on big data analytics tools is significantly driving demand for the global big data analytics in retail market. Retailers are increasingly investing in advanced analytics solutions to gain deeper insights into customer behaviour, streamline operations, and enhance decision-making. With the growing volume of data generated from various sources such as online transactions, social media, and in-store interactions, businesses are seeking sophisticated tools to analyse and leverage this information effectively. This investment helps retailers personalize marketing strategies, optimize inventory management, and improve customer experiences. Additionally, advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are boosting the capabilities of big data analytics tools, making them more valuable for retail applications. Consequently, increased spending on these tools is fuelling robust growth in the global big data analytics in retail market. However, issues in collecting data from disparate systems and presence of free & open-source VFX software can restrain growth of the market during the forecast period 2024-2032.

The key region in the Global Big Data Analytics in Retail Market includes North America, Europe, Asia Pacific, Latin America and Middle East & Africa. In 2023, North America dominates the market in terms of revenue. the region's advanced technological infrastructure and high adoption rates of data-driven strategies among retailers. The presence of leading tech companies and big data solution providers fuels innovation and development of sophisticated analytics tools. Asia-Pacific expected to witness highest CAGR during the forecast period 2024-2032. This is due to its adoption of cloud-enabled big data analytics in retail software witnessing significant growth. Factors such as fast internet connectivity, the proliferation of smartphones, the rise of e-commerce, changing customer purchase patterns, and growing competition among retail vendors contribute to the market expansion in this region. Furthermore, many retail analytics vendors from North America are expanding their presence in Asia-Pacific, creating lucrative opportunities for the market.

Major market players included in this report are:

• Adobe
• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• SAS Institute Inc.
• Salesforce.com, Inc.
• Teradata Corporation
• Qlik Technologies Inc.
• TIBCO Software Inc.

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Component

• Software
• Services

By Deployment

• On-Premise
• Cloud

By Organization Size

• Large Enterprise
• Small & Medium Enterprise

By Application

• Sales & Marketing Analytics
• Supply Chain Operations Management
• Merchandising Analytics
• Customer Analytics
• Others

By Region:

• North America
• U.S.
• Canada
• Europe
• UK
• Germany
• France
• Spain
• Italy
• ROE
• Asia Pacific
• China
• India
• Japan
• Australia
• South Korea
• RoAPAC
• Latin America
• Brazil
• Mexico
• Rest of Latin America
• Middle East & Africa
• Saudi Arabia
• South Africa
• RoMEA

Years considered for the study are as follows:

• Historical year - 2022
• Base year - 2023
• Forecast period - 2024 to 2032

Key Takeaways:

• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
• Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
• Competitive landscape with information on major players in the market.
• Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
• Analysis of competitive structure of the market.
• Demand side and supply side analysis of the market.

Table of Contents

Chapter 1. Global Big Data Analytics in Retail Market Executive Summary

• 1.1. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecast (2022-2032)
• 1.2. Regional Summary
• 1.3. Segmental Summary
  • 1.3.1. By Component
  • 1.3.2. By Deployment
  • 1.3.3. By Organization Size
  • 1.3.4. By Application
• 1.4. Key Trends
• 1.5. Recession Impact
• 1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Big Data Analytics in Retail Market Definition and Research Assumptions

• 2.1. Research Objective
• 2.2. Market Definition
• 2.3. Research Assumptions
  • 2.3.1. Inclusion & Exclusion
  • 2.3.2. Limitations
  • 2.3.3. Supply Side Analysis
    • 2.3.3.1. Availability
    • 2.3.3.2. Infrastructure
    • 2.3.3.3. Regulatory Environment
    • 2.3.3.4. Market Competition
    • 2.3.3.5. Economic Viability (Consumer's Perspective)
  • 2.3.4. Demand Side Analysis
    • 2.3.4.1. Regulatory frameworks
    • 2.3.4.2. Technological Advancements
    • 2.3.4.3. Environmental Considerations
    • 2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
• 2.4. Estimation Methodology
• 2.5. Years Considered for the Study
• 2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Big Data Analytics in Retail Market Dynamics

• 3.1. Market Drivers
  • 3.1.1. Increase in spending on big data analytics tools
  • 3.1.2. Growth of e-commerce sector
  • 3.1.3. Rise in demand for high-quality content
• 3.2. Market Challenges
  • 3.2.1. Issues in collecting and collating data from disparate systems
  • 3.2.2. Presence of free & open-source VFX software
• 3.3. Market Opportunities
  • 3.3.1. Integration of advanced technologies such as VR & AI
  • 3.3.2. Increased spending on VFX in emerging markets

Chapter 4. Global Big Data Analytics in Retail Market Industry Analysis

• 4.1. Porter's 5 Force Model
  • 4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
  • 4.1.2. Bargaining Power of Buyers
  • 4.1.3. Threat of New Entrants
  • 4.1.4. Threat of Substitutes
  • 4.1.5. Competitive Rivalry
  • 4.1.6. Futuristic Approach to Porter's 5 Force Model
  • 4.1.7. Porter's 5 Force Impact Analysis
• 4.2. PESTEL Analysis
  • 4.2.1. Political
  • 4.2.2. Economical
  • 4.2.3. Social
  • 4.2.4. Technological
  • 4.2.5. Environmental
  • 4.2.6. Legal
• 4.3. Top Investment Opportunity
• 4.4. Top Winning Strategies
• 4.5. Disruptive Trends
• 4.6. Industry Expert Perspective
• 4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Component 2022-2032

• 5.1. Segment Dashboard
• 5.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Component Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
  • 5.2.1. Software
  • 5.2.2. Services

Chapter 6. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Deployment 2022-2032

• 6.1. Segment Dashboard
• 6.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Deployment Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
  • 6.2.1. On-Premise
  • 6.2.2. Cloud

Chapter 7. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Organization Size 2022-2032

• 7.1. Segment Dashboard
• 7.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Organization Size Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
  • 7.2.1. Large Enterprise
  • 7.2.2. Small & Medium Enterprise

Chapter 8. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Application 2022-2032

• 8.1. Segment Dashboard
• 8.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
  • 8.2.1. Sales & Marketing Analytics
  • 8.2.2. Supply Chain Operations Management
  • 8.2.3. Merchandising Analytics
  • 8.2.4. Customer Analytics
  • 8.2.5. Others

Chapter 9. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Region 2022-2032

• 9.1. North America Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.1.1. U.S. Big Data Analytics in Retail Market
    • 9.1.1.1. Component breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.1.2. Deployment breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.1.3. Organization Size breakdown size & forecasts, 2022-2032
    • 9.1.1.4. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
  • 9.1.2. Canada Big Data Analytics in Retail Market
• 9.2. Europe Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.2.1. U.K. Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.2.2. Germany Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.2.3. France Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.2.4. Spain Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.2.5. Italy Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.2.6. Rest of Europe Big Data Analytics in Retail Market
• 9.3. Asia-Pacific Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.3.1. China Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.3.2. India Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.3.3. Japan Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.3.4. Australia Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.3.5. South Korea Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.3.6. Rest of Asia Pacific Big Data Analytics in Retail Market
• 9.4. Latin America Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.4.1. Brazil Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.4.2. Mexico Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.4.3. Rest of Latin America Big Data Analytics in Retail Market
• 9.5. Middle East & Africa Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.5.1. Saudi Arabia Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.5.2. South Africa Big Data Analytics in Retail Market
  • 9.5.3. Rest of Middle East & Africa Big Data Analytics in Retail Market

Chapter 10. Competitive Intelligence

• 10.1. Key Company SWOT Analysis
• 10.2. Top Market Strategies
• 10.3. Company Profiles
  • 10.3.1. Oracle Corporation
    • 10.3.1.1. Key Information
    • 10.3.1.2. Overview
    • 10.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
    • 10.3.1.4. Product Summary
    • 10.3.1.5. Market Strategies
  • 10.3.2. SAP SE
  • 10.3.3. Salesforce.com, Inc.
  • 10.3.4. Teradata Corporation
  • 10.3.5. Qlik Technologies Inc.
  • 10.3.6. TIBCO Software Inc.
  • 10.3.7. Adobe
  • 10.3.8. IBM Corporation
  • 10.3.9. Microsoft Corporation
  • 10.3.10. SAS Institute Inc.

Chapter 11. Research Process

• 11.1. Research Process
  • 11.1.1. Data Mining
  • 11.1.2. Analysis
  • 11.1.3. Market Estimation
  • 11.1.4. Validation
  • 11.1.5. Publishing
• 11.2. Research Attributes

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