소매 분석 - 시장 점유율 분석, 산업 동향 및 통계, 성장 예측(2025-2030년)
Retail Analytics - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)
상품코드
:
1640399
리서치사
:
Mordor Intelligence Pvt Ltd
발행일
:
2025년 01월
페이지 정보
:
영문
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소매 분석 시장 규모는 2025년에 66억 달러로 추정되며, 예측 기간(2025-2030년)의 CAGR은 4.23%로, 2030년에는 81억 2,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
소매업의 데이터 분석은 과거의 데이터를 분석함으로써 보다 스마트한 의사결정을 가능하게 하고, 업무를 개선하며, 매출을 증가시키고 있습니다. 최종 사용자 데이터와 공급사슬 및 인벤토리 관리와 같은 백엔드 프로세스 모두 데이터 분석의 1차 정보원입니다.
주요 하이라이트
- 비즈니스 인텔리전스 및 분석 시스템은 고객과의 일관된 대화를 촉진하고 구매자의 행동을 이해하기 위해 백엔드 애플리케이션과 통합되었습니다. 옴니채널 전략이 채택됨에 따라 분석을 통해 이기종 데이터 소스를 통합하여 여러 채널에 대응하고, 고객이 선호하는 채널에서 고객과의 커뮤니케이션이 가능하게 되었습니다. 한층 진보한 고도의 개인화는 전형적인 고객 생애가치와 터치포인트를 강화했습니다. 따라서 현재 소매업체는 위치정보, 소셜센티먼트, 클릭스트림 등의 데이터를 수집 및 분석하는 경향이 강해지고 있습니다.
- 소비자 행동 데이터를 취득하여 소비자 경험과 소매 업무를 개선하는 디지털화가 소매 분석 산업을 진전시키고 있습니다. 소매 분석을 채택하는 주요 이점은 고객 행동에 대한 특별하고 의미 있는 데이터를 얻을 수 있다는 점입니다. 비즈니스 매니저가 재무 수익을 추정하는 방법을 이해하면 기업의 모든 부문을 관리하는 것이 더 쉬워지고, 소매 분석은 기업이 선택을 수행하는 데 사용하는 정보를 제공합니다. 소매 분석은 소셜 미디어 의견 분석부터 매장 전환율에 대한 캠페인의 효과 파악까지 가맹점에 비즈니스의 명확한 이미지를 제공합니다.
- IBM의 조사에 의하면, 경영진은 COVID-19에 의해 디지털화가 67% 촉진되었다고 추정하고 있으며, 또한 COVID-19의 발생에 의해 "업무 효율 개선"이 최우선 목표가 된 비율은 92%에 달했습니다.
- 전자상거래의 출현은 오프라인 매장 확대라는 기존의 성장 수단을 시대에 뒤쳐진 개념으로 만들었습니다. 온라인 플랫폼, 현지화된 구색, 국제 시장 확대는 머천다이징 분석에 대한 노력을 변화시켰습니다. 온라인 플랫폼과의 대규모 경쟁은 소매 기업이 그 부문에 진입하여 구색, 가격 설정, 판촉, 조달, 보충, 매장에서의 계획과 실행을 보다 명확하게 파악할 수 있게 했습니다.
- COVID-19의 유행은 전세계적으로 소매 기업을 디지털화하는 계기가 되었습니다. 팬데믹은 기존 소매업에서 AI와 분석 등 강력한 디지털 툴을 중심으로 최신 전자상거래 전략으로의 급격한 전환을 강요했습니다. 온라인 소비의 보급은 디지털 혁신과 파괴에 대한 수요를 강화하고 있습니다. 쇼핑 체험 커스터마이징, 고객 유지율 향상, 판매 효율 향상을 목적으로 한 AI의 이용 확대가 기업의 성장에 기여할 것으로 예상됩니다.
소매 분석 시장 동향
매장 내 운영이 주요 점유율을 차지
- 매장 내 운영을 기반으로 한 분석은 실제 매장형 소매 기업의 경영 전략에서 필수적인 요소입니다. 적절한 고객에게 적절한 상품을 제공함으로써 충성 고객에 대한 추가 인사이트는 고객 정착률을 높이는 전략 개발로 이어질 것입니다.
- 소매 기업이 고객 선호도 평가, 점포 내 고객 위치 인식, 구체적인 프로모션, 구매 습관 등 여러 기술을 구사하여 소비자에게 커스터마이즈된 체험을 제공함으로써 점포 내 디지털 전환이 실현됩니다. 점포 모니터링 기술은 이러한 동향을 분석하여 귀중한 인사이트를 제공하고 가맹점의 수익, 매출, 내점자 수 증가를 지원합니다.
- 예를 들어, 2022년 6월, Amazon은 새로운 Store Analytics 서비스를 시작했습니다. 거대 전자상거래기업 Amazon은 현재 고객이 무엇을 사는지에 대한 데이터를 마케팅 담당자에게 제공함으로써 실제 매장에서 이익을 얻으려고 합니다.
- NewGenApps에 따르면 빅데이터 분석의 가능성을 충분히 활용하는 가맹점은 영업이익을 60% 개선할 수 있다고 합니다. 또한, 옴니채널 소매업체는 매장에서 구매 행동을 모니터링하고 고객에게 적시에 정보를 제공함으로써 매장 구매 및 후속 온라인 판매에 인센티브를 제공하고 소매업체 내에서 거래를 유지할 수 있습니다.
- 데이터 분석 자문 회사인 Quantzig는 독일에 본사를 둔 패션 소매 업체를 위해 마이크로 타겟팅을 통해 매장 판매 및 이익을 12% 증가시켰습니다. 이 소매업체는 인사이트를 적절한 자원으로 적시에 제공하지 못하고, 분석 전략이 명확하지 않으며, 데이터 품질이 낮음에 중점을 둔 과제에 직면하고 있었습니다.
유럽이 큰 점유율을 차지
- 유럽 부문은 IBM Corporation 및 SAP SE와 같은 예측 분석 및 고급 소매 분석 소프트웨어의 주요 공급업체인 선도적인 기업의 존재로 인해 호조를 보입니다. 게다가 이 지역에서는 600만 개 이상의 기업이 활동하고 있으며 3,300만 명 이상의 직원을 고용하고 있습니다. 유럽에는 Tesco, Carrefour, Lidl, Metro AG, Aldi 등 세계 유수의 대규모 소매 기업이 다수 진출하고 있습니다.
- 가장 인기있는 온라인 취미 중 하나는 인터넷 쇼핑입니다. 인터넷 쇼핑은 고객에게 광범위한 구색을 제공하며 전자상거래 기업에게 많은 도전을 제공합니다. 또한 소매업체에서 클라우드 서비스 이용이 확대됨에 따라 가까운 미래에 유럽의 소매 분석 시장에 잠재력이 생길 것으로 보입니다.
- 예를 들어, 2022년 10월, Avery Dennison은 SAP와의 협력을 발표하고 각 분석 제품 클라우드를 연결하여 슈퍼마켓이 상품의 유통 기한을 모니터링하고 최적화할 수 있도록 함으로써 소매 산업에서 폐기물 문제를 해결합니다. 양사는 OEM 계약을 통해 SAP Analytics Cloud를 Avery Dennison의 atma.io 커넥티드 제품 클라우드에 통합하기로 합의했습니다. 보도에 의하면, 데이터를 atma.io 경유로 SAP Analytics 툴에 제공하는 것 외에 무선 주파수 식별(RFID) 등 Avery Dennison의 디지털 식별 기술을 사용해 라벨링한 상품도 제공됩니다.
- 인터넷 쇼핑을 더욱 스마트하게 하기 위해 고급 분석을 사용하여 실제 매장과 온라인 데이터를 결합하여 가맹점 타겟팅 맞춤설정을 지원할 수 있습니다.
소매 분석 산업 개요
소매 분석 시장의 경쟁도는 중간 정도입니다. 시장에 진입하는 주요 진출기업으로는 IBM Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, SAS Institute Inc., Salesforce.com Inc. Tableau Software Inc. 등이 있습니다. 시장 진출 기업은 시장에서의 존재와 고객 기반을 확대하기 위해 전략적 솔루션을 제공하는 혁신을 추진하고 있습니다. 이를 통해 신규 계약 획득 및 신시장 개척이 가능합니다. 시장 개척의 주요 개발 내용은 다음과 같습니다.
- 2023년 9월 Oracle은 Uber와 제휴하여 소매업체와 소비자를 연결하여 라스트 마일 배송을 강화하는 Oracle 리테일 플랫폼의 새로운 서비스 'Collect and Receive'를 발표했습니다. Oracle Retail Data Store와 클라우드 플랫폼 기술 지원을 통해 소매업체는 사전 통합된 API를 통해 회사의 배송 솔루션인 Uber Direct에 연결할 수 있습니다. 이 공동 솔루션을 통해 소매업체는 재고 균형을 조정하면서 당일 배송, 정기 배송 옵션, 주문 수령, 가까운 소매점 및 우체국으로의 반품 등 고객에게 더 많은 옵션을 제공할 수 있습니다.
- 2023년 6월, Salesforce는 Google과의 제휴를 통해 기업이 데이터와 AI를 활용하여 보다 개인화된 고객 경험을 제공하고, 고객 행동을 보다 깊이 이해하며, 마케팅, 판매, 서비스, 상거래에 보다 효과적인 캠페인을 저렴한 비용으로 구현할 수 있도록 지원하는 전략적 파트너십을 확대했습니다. 두 가지 새로운 데이터와 AI 혁신은 실시간 데이터 공유와 향상된 예측 및 생성형 AI 기능을 제공합니다. 기업은 자체 데이터와 맞춤형 AI 모델을 사용하여 고객의 요구를 보다 정확하게 예측하고 플랫폼 간에 데이터를 동기화하는 비용, 위험 및 복잡성을 줄일 수 있습니다.
기타 혜택
- 엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
- 3개월간의 애널리스트 지원
목차
제1장 서론
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
- 시장 개요
- 산업의 매력 - Porter's Five Forces 분석
- 공급기업의 협상력
- 구매자/소비자의 협상력
- 신규 참가업체의 위협
- 경쟁 기업간 경쟁 관계
- 대체품의 위협
- 산업 가치사슬 분석
- COVID-19의 산업에 대한 영향
제5장 시장 역학
- 촉진요인
- 데이터량 증가와 AI 및 AR/VR 기술 진보
- 전자 소매 판매 증가
- 시장의 과제
- 종래 프로세스에 대한 의존성과 인식 및 전문지식 부족
제6장 시장 세분화
- 솔루션별
- 전개별
- 기능별
- 고객관리
- 점포 내 오퍼레이션(재고 관리, 퍼포먼스 관리)
- 공급사슬 관리
- 마케팅 및 머천다이징(가격 설정과 수율 관리)
- 기타 기능(운송 관리, 주문 관리)
- 지역별
- 북미
- 유럽
- 아시아태평양
- 라틴아메리카
- 중동 및 아프리카
제7장 경쟁 구도
- 기업 프로파일
- SAP SE
- IBM Corporation
- Alteryx Inc.
- Salesforce.com Inc.(Tableau Software Inc.)
- Oracle Corporation
- Retail Next Inc.
- SAS Institute Inc.
- QlikTech International AB(Qlik)
- Altair Engineering Inc.
- Hitachi Vantara LLC
제8장 투자 분석
제9장 시장의 미래
CSM
영문 목차
The Retail Analytics Market size is estimated at USD 6.60 billion in 2025, and is expected to reach USD 8.12 billion by 2030, at a CAGR of 4.23% during the forecast period (2025-2030).
Retail data analytics follows analyzing historical data to enable smarter decisions, improve operations, and increase sales. Both end-user data and back-end processes, such as supply chain and inventory management, have been primary sources for data analytics.
Key Highlights
- Business Intelligence and Analytics systems have been integrated with back-end applications to understand better shoppers' behavior to facilitate consistent customer conversation. The omnichannel strategies being adopted led analytics to cater to multiple channels by consolidating disparate data sources and communicating with customers on their preferred channel. A further step towards intense personalization has strengthened the typical customer Lifetime Value and touchpoints. Therefore, current retailers have been more inclined to collect and analyze data like Location, Social sentiment, Clickstream, etc.
- Digitalization to improve consumer experience and retail operations by obtaining consumer behavior data is propelling the retail analytics industry forward. The major advantage of employing retail analytics is that it provides particular and meaningful data on customer behavior. When business managers understand how to estimate financial returns, it makes managing any area of a firm much easier, and retail analytics gives information that businesses use to make choices. Retail analytics give merchants with a clear picture of the business, from analyzing social media comments to understanding a campaign's effects on store conversion rates.
- According to an IBM survey, executives estimated that COVID-19 had expedited their digitalization by 67%; moreover, the outbreak drove them to prioritize 'Improve operational efficiency' as its top priority by 92%.
- The advent of e-commerce has rendered traditional growth avenues across brick-and-mortar store expansions as outdated. Online platforms, localized assortments, and international market expansions have transformed the way merchandising analytics is approached. Significant competition from the online platforms led retailers to enter that space and offered a clearer picture of assortment, pricing, promotions, sourcing, replenishment, and in-store planning and execution.
- The COVID-19 outbreak has triggered the global digitalization of retail enterprises. The pandemic forced a radical shift away from conventional retail and toward modern e-commerce strategies centered on powerful digital tools like AI and analytics. The growing popularity of online consumption habits has intensified the demand for digital innovation and disruption. Growing the use of AI to customize shopping experiences, increase customer retention, and improve sales efficiency would benefit corporate growth.
Retail Analytics Market Trends
In-store Operation Hold Major Share
- In-store-operation-based analytics has become an indispensable part of a brick-and-mortar retailer's operating strategy. With benefits ranging from offering the right product to the right customer, further insight on loyal customers leads to the development of strategies to increase customer stickiness.
- When retailers deliver customized experiences to their consumers using several technology such as evaluating customer preferences, recognizing customer location in-store, targeted promotions, and purchase habits, they accomplish digital transformation in shops. The shop monitoring technology analyzes these trends to offer valuable insights that assist merchants in increasing revenue, sales, and footfalls.
- For instance, in June 2022, Amazon launched its new Store Analytics service. The e-commerce behemoth is now attempting to profit on its physical storefronts by providing marketers with data on what customers buy.
- According to NewGenApps, merchants who choose to fully utilize the potential of big data analytics may improve their operating profits by 60%. Furthermore, the omnichannel retailer may monitor in-store buyer behaviour and deliver timely deals to customers to incentivize in-store purchases or later online sales, therefore keeping the transaction within the retailer's fold.
- Quantzig, a data analytics and advisory firm, increased its in-store sales through micro-targeting and the profits by 12% for a fashion retailer based out of Germany. The retailer faced challenges focused on delivering insights to the right resource at the right time, lack of clearly articulated analytics strategy, and poor data quality.
Europe to Hold Significant Share
- The European segment is strong, owing to the presence of large players like IBM Corporation and SAP SE, which are the leading providers of predictive analytics and advanced retail analytics software. Moreover, more than six million companies are active in this region and employ more than 33 million people. Europe is home to many of the large-scale retailers in the world, such as Tesco, Carrefour, Lidl, Metro AG, and Aldi.
- One of the most popular online hobbies is internet shopping. It offers a large range of items to customers and a plethora of sales difficulties to e-commerce firms. Furthermore, the growing use of cloud services in the retail business will provide possibilities in the European retail analytics market in the near future.
- For example, in October 2022, Avery Dennison announced a collaboration with SAP to address waste concerns in the retail industry by connecting their individual analytic product cloud, enabling supermarkets to monitor and optimize the expiry dates of their items. The firms have agreed to incorporate SAP Analytics Cloud into Avery Dennison's atma.io connected product cloud through an OEM arrangement. According to reports, the data is provided to the SAP Analytics tool via atma.io, as well as items labeled using Avery Dennison's digital identifying technology, such as radio frequency identification (RFID).
- The use of sophisticated analytics to make internet shopping smarter and the combining of physical and online data can assist merchants in customizing their targeting, leading to incremental improvements in e-commerce sales and contributing to the expansion of the market's European sector.
Retail Analytics Industry Overview
The Retail Analytics Market is moderately competitive. Some of the major players operating in the market include IBM Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, SAS Institute Inc., and Salesforce.com Inc. (Tableau Software Inc.), among others. The players in the market are innovating in providing strategic solutions to increase their market presence and customer base. This enables them to secure new contracts and tap new markets. Some of the key developments in the market are:
- In September 2023, Oracle, in partnership with Uber, announced Collect and Receive, a new offering on the Oracle Retail platform connecting retailers and consumers to enhance and enrich last-mile delivery. Supported by the Oracle Retail Data Store and cloud platform technologies, retailers can link to Uber Direct, the company's delivery solution, through pre-integrated APIs. This joint solution allows retailers to rebalance inventory while giving customers more choices, including same-day and scheduled delivery options, order pickup, and returns to the closest retail or postal location.
- In June 2023, in partnership with Google, Salesforce expanded strategic partnerships to help businesses utilize data and AI to deliver more personalized customer experiences, better understand customer behavior, and run more effective campaigns at a lower cost across marketing, sales, service, and commerce. Two new data and AI innovations will bring real-time data sharing with enhanced predictive and generative AI capabilities. Businesses can use their data and custom AI models to better predict customer needs and reduce the cost, risk, and complexity of synchronizing data across platforms.
Additional Benefits:
- The market estimate (ME) sheet in Excel format
- 3 months of analyst support
TABLE OF CONTENTS
1 INTRODUCTION
- 1.1 Study Assumptions and Market Definition
- 1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET INSIGHTS
- 4.1 Market Overview
- 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
- 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
- 4.2.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
- 4.2.3 Threat of New Entrants
- 4.2.4 Intensity of Competitive Rivalry
- 4.2.5 Threat of Substitute Products
- 4.3 Industry Value Chain Analysis
- 4.4 Impact Of COVID-19 on the Industry
5 MARKET DYNAMICS
- 5.1 Market Drivers
- 5.1.1 Increasing Volumes of Data and Technological Advancements in AI and AR/VR
- 5.1.2 Increasing E-retail Sales
- 5.2 Market Challenges
- 5.2.1 Significant Reliance on Traditional Processes and Lack of Awareness and Expertise
6 MARKET SEGMENTATION
- 6.1 By Solution
- 6.1.1 Software
- 6.1.2 Service
- 6.2 By Deployment
- 6.2.1 Cloud
- 6.2.2 On-premise
- 6.3 By Function
- 6.3.1 Customer Management
- 6.3.2 In-store Operation (Inventory Management and Performance Management)
- 6.3.3 Supply Chain Management
- 6.3.4 Marketing and Merchandizing (Pricing and Yield Management)
- 6.3.5 Other Functions (Transportation Management, Order Management)
- 6.4 By Geography
- 6.4.1 North America
- 6.4.1.1 United States
- 6.4.1.2 Canada
- 6.4.2 Europe
- 6.4.2.1 Germany
- 6.4.2.2 United Kingdom
- 6.4.2.3 France
- 6.4.2.4 Russia
- 6.4.2.5 Rest of Europe
- 6.4.3 Asia-Pacific
- 6.4.3.1 China
- 6.4.3.2 Japan
- 6.4.3.3 India
- 6.4.3.4 Rest of Asia-Pacific
- 6.4.4 Latin America
- 6.4.5 Middle East and Africa
7 COMPETITIVE LANDSCAPE
- 7.1 Company Profiles
- 7.1.1 SAP SE
- 7.1.2 IBM Corporation
- 7.1.3 Alteryx Inc.
- 7.1.4 Salesforce.com Inc. (Tableau Software Inc.)
- 7.1.5 Oracle Corporation
- 7.1.6 Retail Next Inc.
- 7.1.7 SAS Institute Inc.
- 7.1.8 QlikTech International AB (Qlik)
- 7.1.9 Altair Engineering Inc.
- 7.1.10 Hitachi Vantara LLC
8 INVESTMENT ANALYSIS
9 FUTURE OF THE MARKET
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