Stratistics MRC에 따르면 세계의 리테일 애널리틱스 시장은 2025년 51억 달러를 차지하고, 예측 기간 동안 CAGR 21.7%로 성장하여 2032년까지 204억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.
리테일 애널리틱스는 소매업에서 고객 행동, 판매 동향, 비즈니스 효율성에 대한 인사이트를 얻기 위해 데이터와 정량적 방법을 사용합니다. 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 및 머신러닝과 같은 도구를 활용하여 소매 기업은 가격 전략 최적화, 고객 경험 개인화, 수요 예측, 재고 관리 효율성, 수익성 및 경쟁을 높이기 위해 데이터 중심의 의사 결정을 할 수 있습니다.
Google의 Zero Moment Of Truth(ZMOT) 조사에 따르면 소비자의 70%는 상점에서 구매하기 전에 온라인으로 조사했습니다.
다양한 채널에서 데이터 확산
리테일 애널리틱스 시장은 온라인, 상점 및 모바일 채널에서 생성되는 데이터의 폭발적인 증가로 추진되어 데이터 중심의 의사 결정을 가능하게 합니다. IoT 장치의 통합은 재고 및 통행량에 대한 실시간 데이터를 얻습니다. 개인화된 쇼핑 경험에 대한 소비자 수요 증가는 분석 도구의 도입을 뒷받침하고 있습니다.
레거시 시스템과의 통합 과제
소매 업체의 대부분은 최신 애널리틱스 플랫폼과 구형 레거시 시스템 간의 통합이 어려우며 배포를 방해합니다. 중소기업은 통합을 관리하는 기술적 지식이 없는 경우가 많으며, 시장 성장이 제한됩니다.
AI와 머신러닝(ML)의 발전
리테일 애널리틱스에서 AI와 ML의 통합은 예측 모델링과 고객 세분화를 강화할 수 있는 기회를 제공합니다. 기계학습 알고리즘은 추천 엔진을 개선해 고객 인게이지먼트와 매출을 향상시키는 클라우드 기반의 AI 플랫폼을 이용할 수 있게 되어 소규모 소매기업에서도 고도의 애널리틱스를 이용할 수 있게 되어 있습니다.
데이터 사일로화 및 품질 저하
각 부서에 걸친 데이터의 사일로화로 인해 소매 업체는 고객 데이터와 업무 데이터를 통일적으로 파악할 수 없습니다. 소매 업체는 일관성 없는 정보와 오래된 정보를 기반으로 잘못된 의사 결정을 내릴 위험이 있습니다.
COVID-19의 대유행은 소매업체가 온라인과 옴니채널 전략에 축족을 옮겼기 때문에 소매 애널리틱스의 도입을 가속시켰습니다. 소매업체는 재고 최적화와 수요 예측을 위해 애널리틱스를 활용하게 되었습니다.
예측 기간 동안 소프트웨어 부문이 최대가 될 전망
옴니채널 데이터를 처리하기 위한 고급 분석 플랫폼에 대한 수요가 증가함에 따라 예측 기간 동안 소프트웨어 분야가 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. BI와 같은 도구를 통해 소매업체는 복잡한 데이터 세트를 시각화하고 효과적으로 분석할 수 있습니다. 이 제품은 가격 및 프로모션을 최적화하기 위한 실시간 인사이트를 필요로 하므로, 소프트웨어 배포가 진행되고 있습니다.
문서 및 보고 분야는 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR이 예상됩니다.
예측 기간 동안 도큐멘테이션 및 리포팅 분야는 소비자 동향 예측을 위한 AI와 ML 이용 증가의 영향을 받으며 가장 높은 성장률을 나타낼 것으로 예측됩니다. 타 기술에 대한 투자 확대는 고급 예측 모델의 개발을 지원합니다. 소매 기업은 공급망 최적화와 고객 유지율을 높이기 위해 이러한 인사이트를 활용합니다.
예측 기간 동안 아시아태평양이 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며, 이는 중국과 인도 등 국가에서의 급속한 디지털화와 전자상거래의 확대가 뒷받침하고 있습니다. 고객 경험을 개선하고 업무를 최적화하기 위해 애널리틱스를 도입하고 있습니다.
예측 기간 동안 북미가 가장 높은 CAGR을 보여줄 것으로 예측됩니다. 특히 미국의 강력한 소매 부문은 애널리틱스 플랫폼의 급속한 보급을 지원하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Retail Analytics Market is accounted for $5.1 billion in 2025 and is expected to reach $20.4 billion by 2032 growing at a CAGR of 21.7% during the forecast period. Retail Analytics involves the use of data and quantitative methods to gain insights into customer behavior, sales trends, and operational efficiency within the retail sector. It encompasses analyzing point-of-sale data, inventory levels, customer demographics, marketing campaign effectiveness, and supply chain performance. By leveraging tools like business intelligence platforms and machine learning, retailers can optimize pricing strategies, personalize customer experiences, forecast demand, manage stock more efficiently, and make data-driven decisions to boost profitability and competitiveness.
According to Google's Zero Moment Of Truth (ZMOT) research, 70% of consumers research online before purchasing in-store.
Proliferation of data from diverse channels
The retail analytics market is propelled by the explosion of data generated from online, in-store, and mobile channels, enabling data-driven decision-making. E-commerce platforms and social media interactions provide rich datasets for customer behavior analysis. The integration of IoT devices in retail environments captures real-time data on inventory and foot traffic. Growing consumer demand for personalized shopping experiences drives the adoption of analytics tools. Retailers leverage these insights to optimize pricing, promotions, and supply chain operations.
Integration challenges with legacy systems
Many retailers face difficulties integrating modern analytics platforms with outdated legacy systems, hindering adoption. The complexity of migrating large datasets to cloud-based solutions increases implementation costs. Inconsistent data formats across legacy systems lead to inefficiencies in analytics processes. SMEs often lack the technical expertise to manage integration, limiting market growth. The need for customized integration solutions further escalates expenses for retailers. These challenges slow the deployment of advanced analytics tools in traditional retail settings.
Advancements in AI and machine learning (ML)
The integration of AI and ML in retail analytics offers opportunities to enhance predictive modeling and customer segmentation. AI-driven tools enable real-time demand forecasting, optimizing inventory management. Machine learning algorithms improve recommendation engines, boosting customer engagement and sales. The growing availability of cloud-based AI platforms makes advanced analytics accessible to smaller retailers. These advancements are expected to create new revenue streams and enhance operational efficiency.
Data silos and poor data quality
Data silos across departments prevent retailers from achieving a unified view of customer and operational data. Poor data quality, such as incomplete or inaccurate datasets, undermines the reliability of analytics insights. The lack of standardized data governance practices complicates data integration efforts. Retailers risk making flawed decisions based on inconsistent or outdated information. The high cost of data cleansing and management poses challenges for smaller firms. These issues threaten the effectiveness of analytics solutions and market growth.
The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of retail analytics as retailers pivoted to online and omnichannel strategies. Lockdowns increased reliance on e-commerce, driving demand for analytics to track online consumer behavior. Supply chain disruptions prompted retailers to use analytics for inventory optimization and demand forecasting. However, reduced in-store traffic initially limited data collection from physical channels. Post-pandemic, the focus on personalized customer experiences continues to fuel market expansion.
The software segment is expected to be the largest during the forecast period
The software segment is expected to account for the largest market share during the forecast period propelled by the growing demand for advanced analytics platforms to process omnichannel data. Tools like Tableau and Power BI enable retailers to visualize and analyze complex datasets effectively. Scalable cloud-based platforms make analytics accessible to retailers of all sizes. The need for real-time insights to optimize pricing and promotions drives software adoption. Continuous updates and integrations with e-commerce platforms further boost this segment's dominance.
The documentation & reporting segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the documentation & reporting segment is predicted to witness the highest growth rate, influenced by the increasing use of AI and ML for forecasting consumer trends. The integration of predictive analytics with CRM systems enhances personalized marketing strategies. Growing investments in big data technologies support the development of advanced predictive models. Retailers are leveraging these insights to optimize supply chains and improve customer retention. The segment's growth is further driven by the need for competitive differentiation in a crowded market.
During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, fueled by rapid digitalization and the expansion of e-commerce in countries like China and India. The growing middle class and increasing smartphone penetration drive online retail growth. Retailers in the region are adopting analytics to enhance customer experiences and optimize operations. The rise of tech-savvy startups in the region fuels demand for cost-effective analytics solutions. High internet connectivity and cloud adoption further accelerate market growth.
Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR, driven by its advanced technological infrastructure and widespread adoption of analytics solutions. The presence of major players like IBM and Microsoft fosters innovation in retail analytics. The region's strong retail sector, particularly in the U.S., supports rapid adoption of analytics platforms. Investments in cloud computing and big data technologies enhance the scalability of solutions. The focus on omnichannel strategies and data-driven decision-making accelerates market growth.
Key players in the market
Some of the key players in Retail Analytics Market include SAP SE, IBM Corporation, Oracle Corporation, Salesforce Inc. (Tableau), SAS Institute Inc., QlikTech International AB, Microsoft Corp. (Power BI, Dynamics 365), Amazon Web Services Inc. (QuickSight), Google LLC (Looker), Blue Yonder Inc., Dunnhumby Ltd., Teradata Corp., RetailNext Inc., Zebra Technologies Corp., Altair Engineering Inc., Alteryx Inc., MicroStrategy Inc., ThoughtSpot Inc., and Infor Inc.
In June 2025, SAP SE launched SAP Retail Cloud Insights, a real-time analytics dashboard offering AI-driven demand sensing and dynamic pricing tools for omnichannel retailers.
In May 2025, Salesforce Inc. (Tableau) announced native integration of Einstein AI within Tableau to enhance predictive analytics for inventory and customer engagement.
In April 2025, Microsoft Corp. expanded Power BI retail templates for supply chain visibility and in-store analytics, optimized for Dynamics 365 users.
In March 2025, QlikTech International AB introduced Qlik AutoML for retailers, helping non-technical users build and deploy machine learning models to optimize shelf placement and promotions.