Stratistics MRC에 따르면 세계 행동 분석 시장은 2024년 58억 2,000만 달러를 차지했습니다. 예측 기간 동안 CAGR 20.5%로 성장하여 2030년에는 145억 7,000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
행동 분석은 패턴을 이해하고, 동향을 예측하고, 의사결정을 강화하기 위해 세계의 다양한 출처에서 행동 데이터를 체계적으로 수집, 처리 및 분석하는 것을 의미합니다. 온라인 활동, 소셜 미디어, IoT 기기, 거래 및 기타 상호작용의 데이터를 통합하여 실용적인 통찰력을 파악합니다. 인공지능, 머신러닝, 빅데이터 분석과 같은 고급 도구는 정확한 해석을 가능하게 하고, 조직이 업무를 개선하고, 서비스를 조정하고, 사용자와 시장의 행동을 전 세계적으로 효과적으로 예측하는 데 도움이 됩니다.
Cost of Insider Threat Report 2020에 따르면 사이버 범죄 비용은 향후 4년간 전년 대비 15% 증가할 것으로 예상됩니다.
사이버 공격 증가
사이버 위협이 고도화됨에 따라 기존 보안 대책은 복잡하고 진화하는 공격을 감지하지 못하는 경우가 많습니다. 행동 분석은 패턴을 모니터링하고 실시간으로 이상을 감지하여 조직이 비정상적인 활동을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 능동적인 접근 방식은 잠재적인 보안 침해, 내부 위협 및 사기 행위의 조기 발견을 가능하게 합니다. 기업이 사이버보안과 데이터보호를 우선시함에 따라 행동분석 솔루션의 채용이 확대되고, 기밀정보의 보호와 업무의 무결성 유지에 필수적인 도구가 되어 시장 수요가 가속화되고 있습니다.
통합의 복잡성
행동 분석의 통합 복잡성은 기존 IT 인프라, 레거시 시스템 및 다양한 데이터 소스에 고급 분석 도구를 통합해야 할 필요성 때문입니다. 조직은 종종 행동 분석을 CRM 및 ERP 시스템과 같은 현재 플랫폼과 연계시키는 과제에 직면합니다. 이러한 통합 문제는 배포 지연, 운영 비용 증가, 비효율성으로 이어져 결국 시장 성장을 방해합니다.
IoT 생태계 확대
스마트 가전, 웨어러블 단말기, 산업용 센서 등의 디바이스는 행동 데이터를 수집·전송하기 때문에 기업은 실용적인 통찰을 처리·도출하기 위한 고급 애널리틱스 툴이 필요합니다. 행동 분석은 다양한 부서에서 패턴을 식별하고, 동향을 예측하고, 이상을 감지하는 데 도움이 됩니다. IoT 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 의사결정을 강화하고, 업무 효율성을 높이고, 보안을 강화하기 위한 고급 솔루션이 필요하며, 여러 업계에서 행동 분석의 채택과 확대를 촉진하고 있습니다.
데이터 프라이버시에 대한 우려
행동 분석에서 데이터 프라이버시에 대한 우려는 사용자 행동, 거래 세부 사항, 상호 작용과 같은 개인적이고 기밀성있는 데이터의 광범위한 수집으로 인해 발생합니다. 이는 특히 GDPR(EU 개인정보보호규정)과 같은 데이터 보호 규제가 엄격해지면서 데이터 침해, 오용, 무단 액세스의 위험을 높입니다. 게다가, 잠재적인 법적 영향과 소비자 신뢰의 손실은 분석 목적으로 이러한 기술을 전면적으로 채택하는 조직의 의욕을 제한함으로써 시장 성장을 방해할 수 있습니다.
COVID-19의 영향
COVID-19의 유행은 기업이 원격 근무과 디지털 변혁에 적응함에 따라 행동 분석 시장의 성장을 가속화했습니다. 온라인 플랫폼, 전자상거래, 디지털 서비스에 대한 의존도가 높아짐에 따라 행동 데이터가 급증하고 고객 행동 이해, 부정 행위 감지, 보안 강화를 위한 고급 애널리틱스의 필요성이 높아졌습니다. 게다가 유행은 실시간 데이터 분석의 중요성을 돋보이게 하고, 빠르게 변화하는 시장 역학을 모니터링하고 대응하기 위한 행동 분석 도구 수요를 촉진했습니다.
예측 기간 동안 대기업 부문이 최대가 될 전망
대기업 부문은 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 확보할 것으로 예상됩니다. 대기업의 행동 분석은 조직이 의사결정, 보안 및 성과를 강화하기 위해 고객과 직원의 행동을 모니터링, 분석 및 최적화하는 데 도움이 됩니다. 내부 위협 감지, 부정 행위 방지, 고객 경험 향상, 마케팅 전략 개인화 등에 널리 사용됩니다. 첨단 AI와 빅데이터를 활용함으로써 대기업은 동향, 이상, 통찰력을 파악하고 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
예측기간 동안 리스크관리 분야의 CAGR이 가장 높아질 것으로 예측
위험 관리 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR이 예상됩니다. 위험 관리의 행동 분석은 데이터의 행동 패턴과 이상을 분석하여 조직이 잠재적인 위험을 식별, 평가 및 완화하는 데 도움이 됩니다. 이는 부정 행위, 내부 위협, 사이버 보안 침해를 감지하고 예방적 위험 완화를 가능하게 하기 위해 매우 중요합니다. AI와 머신러닝을 활용한 행동 분석을 통해 기업은 실시간 활동을 모니터링하고 위험을 예측하고 새로운 위협에 대한 신속한 대응을 보장할 수 있습니다.
아시아태평양은 디지털화의 진전, 사이버 보안 위협 증가, AI와 빅데이터 등 첨단 기술의 채용 확대로 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 기록할 것으로 예상됩니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들은 대규모 소비자 기반과 증가하는 전자상거래 활동으로 시장 확대를 이끌고 있습니다. 게다가 IoT 디바이스 이용의 급증과 실시간 데이터 통찰의 필요성이 행동분석 솔루션 수요를 끌어올리고 있습니다.
북미는 이 지역의 첨단 기술 인프라, AI와 빅데이터 분석의 높은 도입률, 사이버 보안 위협 증가로 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 예측됩니다. 미국과 캐나다는 시장을 선도하고 있으며, 기업은 고객 경험 향상, 부정 행위 감지, 실시간 의사 결정에 주력하고 있습니다. 원격 근무, 전자상거래, IoT 장치의 등장이 행동 분석 솔루션 수요를 더욱 밀어 올리고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Behaviour Analytics Market is accounted for $5.82 billion in 2024 and is expected to reach $14.57 billion by 2030 growing at a CAGR of 20.5% during the forecast period. Behaviour Analytics refers to the systematic collection, processing, and analysis of behavioural data from diverse sources across the globe to understand patterns, predict trends, and enhance decision-making. It integrates data from online activities, social media, IoT devices, transactions, and other interactions to identify actionable insights. Advanced tools like artificial intelligence, machine learning, and big data analytics enable precise interpretation, helping organizations improve operations, tailor services, and anticipate user or market behaviour effectively on a global scale.
According to the Cost of Insider Threat Report 2020, cybercrime costs are expected to increase by 15% year-on-year in the next four years.
Rising incidents of cyber attacks
As cyber threats become more sophisticated, traditional security measures often fail to detect complex and evolving attacks. Behaviour analytics helps organizations identify abnormal activities by monitoring patterns and detecting anomalies in real time. This proactive approach enables early detection of potential security breaches, insider threats, and fraud. As businesses prioritize cybersecurity and data protection, the adoption of behaviour analytics solutions has grown, making them essential tools for safeguarding sensitive information and maintaining operational integrity, thereby accelerating market demand.
Integration complexities
Integration complexities in behaviour analytics arise due to the need to incorporate advanced analytics tools with existing IT infrastructures, legacy systems, and diverse data sources. Organizations often face challenges in aligning behaviour analytics with current platforms, such as CRM or ERP systems. These integration issues can lead to delays in deployment, increased operational costs, and inefficiencies, ultimately hampering the market growth.
Expanding IoT ecosystems
Devices such as smart appliances, wearables and industrial sensors, collect and transmit behavioural data, prompting organizations to require advanced analytics tools to process and derive actionable insights. Behaviour analytics helps identify patterns, predict trends, and detect anomalies across various sectors. The increased volume and diversity of IoT data necessitate sophisticated solutions to enhance decision-making, improve operational efficiency, and boost security, driving the adoption and expansion of behaviour analytics in multiple industries.
Data privacy concerns
Data privacy concerns in behaviour analytics arise due to the extensive collection of personal and sensitive data, such as user behaviour, transaction details, and interactions. This raises risks of data breaches, misuse, and unauthorized access, especially with stricter data protection regulations like GDPR. Additionally, potential legal repercussions and loss of consumer trust can hamper market growth by limiting the willingness of organizations to fully embrace these technologies for analytics purposes.
Covid-19 Impact
The covid-19 pandemic accelerated the growth of the behaviour analytics market as businesses adapted to remote work and digital transformation. Increased reliance on online platforms, e-commerce, and digital services created a surge in behavioural data, prompting the need for advanced analytics to understand customer behaviour, detect fraud, and enhance security. Additionally, the pandemic underscored the importance of real-time data analysis, driving demand for behaviour analytics tools to monitor and respond to rapidly changing market dynamics.
The large enterprises segment is expected to be the largest during the forecast period
The large enterprises segment is predicted to secure the largest market share throughout the forecast period. Behaviour analytics in large enterprises helps organizations monitor, analyze, and optimize customer and employee behaviour to enhance decision-making, security, and performance. It is widely used for detecting insider threats, fraud prevention, improving customer experience, and personalizing marketing strategies. By leveraging advanced AI and big data, large enterprises can identify trends, anomalies, and insights to drive operational efficiency.
The risk management segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
The risk management segment is anticipated to witness the highest CAGR during the forecast period. Behaviour analytics in risk management helps organizations identify, assess, and mitigate potential risks by analyzing behavioural patterns and anomalies in data. It is crucial for detecting fraud, insider threats, and cybersecurity breaches, enabling proactive risk mitigation. By leveraging AI and machine learning, behaviour analytics allows businesses to monitor real-time activities and predict risks, ensuring quick responses to emerging threats.
Asia Pacific is expected to register the largest market share during the forecast period due to increasing digitalization, rising cybersecurity threats, and growing adoption of advanced technologies like AI and big data. Countries like China, India, and Japan are driving market expansion with their large consumer bases and increasing e-commerce activities. Additionally, the surge in IoT device usage and the need for real-time data insights are boosting demand for behaviour analytics solutions.
North America is expected to witness the highest CAGR over the forecast period driven by the region's advanced technological infrastructure, high adoption of AI and big data analytics, and increasing cybersecurity threats. The United States and Canada lead the market, with businesses focusing on improving customer experience, fraud detection, and real-time decision-making. The rise of remote work, e-commerce, and IoT devices further fuels demand for behaviour analytics solutions.
Key players in the market
Some of the key players profiled in the Behaviour Analytics Market include IBM Corporation, Splunk Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, SAP SE, Adobe Systems Incorporated, Teradata Corporation, SAS Institute Inc., Mixpanel, Inc., Hewlett Packard Enterprise, Salesforce.com, Inc., RapidMiner Inc., Tableau Software LLC, New Relic Inc. and Awareness Technologies.
In August 2024, Hewlett Packard Enterprise has expanded its AI-powered networking portfolio by introducing behavioural analytics-based network detection and response (NDR) capabilities through its HPE Aruba Networking division. This division includes next-gen AI-powered Network Detection and Response and Campus-Based Zero Trust Network Access solutions.
In January 2023, Awareness Technologies introduced Veriato's workforce behaviour analytics software to the Indian market through a strategic partnership with Sectonics. This software is designed to provide comprehensive insights into employee behaviour, enabling organizations to monitor productivity, enhance workplace security, and ensure compliance with regulatory standards.