소매점 시장 규모, 공유 및 산업 분석, 배포 (온 프레미스 및 클라우드), 소매점 유형 (하이퍼 마켓 및 슈퍼마켓 및 소매 체인), 기능 (고객 관리, 공급망, 상품 체인, 전략 및 계획 및 매장 내 운영) 및 지역 예측, 2024-2032에 의한 배치 (온 프레미스 및 클라우드).

글로벌 소매 분석 시장 규모는 2023 년에 756 억 달러로 평가되었으며 2024 년 875 억 달러에서 2032 년까지 3,100 억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 17.2%의 CAGR을 나타냅니다 (2024-2032). 북미는 2023 년에 39.42%의 점유율로 글로벌 시장을 지배했습니다.

소매 분석은 의미있는 비즈니스 통찰력을 얻고 대규모 데이터 세트를 평가하기 위해 빅 데이터 및 데이터 마이닝과 같은 고급 기술을 다룹니다. 비즈니스는 고객 행동 패턴에 따라 활동에 효과적인 전략을 도출하도록 지원합니다. 영업 성과 및 수익 창출을 개선하고 고객 선호도 및 추세를 식별해야 할 필요성은 시장 성장을 촉진 할 것입니다. 소매 솔루션과 통합 인공 지능 (AI)영업에 연료를 공급하고 고객 경험을 향상시키는 지능형 통찰력을 제공합니다. 예를 들어,

• 2023 년 3 월 : Adobe는 Adobe Experience Cloud의 새로운 도구 인 Adobe Product Analytics의 출시를 발표하여 마케팅 및 제품 전반의 고객 경험을 결합하여 고객 경험에 전념하는 공급 업체에 도움이됩니다.

코로나 바이러스 발생으로 인해 실제 소매점은 전자 상거래 및 모바일 앱을 사용하여 가상 상점으로 빠르게 이동했습니다. 전염병은 온라인 식료품 쇼핑으로 인해 전자 상거래 사업의 성장을 촉진했습니다. 온라인 쇼핑 트렌드가 증가하면 고객 수준 분석에 대한 수요가 증가했습니다. 또한 제한된 물류 서비스와 온라인 수요 증가로 인해 다양한 소매 업체는 재고 및 공급망을 추적하기위한 고급 솔루션을 구현했습니다.

소매 분석 시장 동향

제품 인벤토리 관리 및 선반 공간 할당에 중점을 두는 것은 중요한 트렌드입니다.

제품 재고 관리 및 선반 공간 할당은 소매 업체의 주요 리소스입니다. 소매 분석은 분석을 사용하여 올바른 고객에게 올바른 수량으로 제품을 제공하는 것을 말합니다. 이러한 추세는 소매 산업에서 마이크로 수준 분석 및 구색 계획을 개선하기 위해 계속 강점을 얻었습니다.

재고 관리는 소매 업체가 잉여 상품의 운반 및 저장 비용을 줄임으로써 재고 비용을 최소화 할 수 있도록 도와줍니다. 또한 주식 가용성 및 주식 및 판매에 대한 기타 실시간 데이터를 결정하는 데 도움이되는 도구의 도움을 받아 재고 외 상황을 줄이는 데 도움이됩니다. 이러한 도구를 사용하면 소매 업체는 다른 위치에서 주식을 전송하거나, 재정렬 또는 주문을 고객에게 삭제하여 신속하게 조치를 취할 수 있습니다. 제품 재고의 다른 이점으로는 더 나은 이익 마진, ​​노후화 및 부패 방지, 옴니 채널 및 다 채널 주문 성능 향상, 공급망 프로세스 완화 및 전반적인 성장 촉진이 포함됩니다.

효율적인 선반 공간 관리에 대한 수요는 소매점을 방문하는 고객의 특정 선호도를 충족시키고 여러 구색의 재정적 영향을 줄이기 위해 증가하고 있습니다. 예를 들어,

• ~ 안에2023 년 1 월EY는 Microsoft Cloud 및 Cloud for Retail을 사용하여 고객 쇼핑 경험을 향상시키는 솔루션 인 EY Retail Intelligence를 시작했습니다. 이 솔루션은 옴니 채널, 개인화 된 쇼핑, 제품 지속 가능성 정보 및 의사 결정의 단계 변화 개선을 제공했습니다.

따라서 소매점에서 선반 공간 및 제품 인벤토리 관리 추세는 소매 분석 시장 성장을 주도 할 것으로 예상됩니다.

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소매 분석 시장 성장 요소

시장 성장을 주도하기 위해 첨단 기술의 통합을 증가시킵니다

소매는 다음과 같은 고급 기술을 구현하는 가장 큰 부문 중 하나라고 가정합니다.블록 체인, 인공 지능, 기계 학습 및 기타. AI는 개선 된 데이터 관리, 개인화 된 경험, 예측 분석 능력 및 실시간 지원을 제공합니다. 챗봇, 가상 어시스턴트 등과 같은 다른 AI 애플리케이션은 소매 업체가 고객과의 연결을 유지하도록 돕고 있습니다. 이 기능은 여러 요청을 자동으로 처리하여 비즈니스 워크 플로를 간소화하고 고객에게 프로모션 및 판매에 대해 알림으로써 회사의 수익성을 향상시킵니다. AI는 비즈니스가 소매 업체의 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있도록 구매 기록의 데이터를 수집하고 분석하여 개인화 된 고객 경험을 제공 할 수있게 해주었습니다. 예를 들어,

• ~ 안에2023 년 1 월Microsoft는 AIFI와 파트너 관계를 맺고 Smart Store Analytics Cloud Service를 시작하여 AIFI의 자율적 쇼핑 기술을 사용하여 소매 업체에 쇼핑객 및 운영 분석을 제공합니다. Smart Store Analytics는 AIFI 데이터베이스의 데이터를 가져와 상점 레이아웃, 고객 행동 및 인벤토리 관리에 대한 통찰력을 제공합니다.

소매의 ML (머신 러닝)에는 적절한 메트릭, 반복되는 이상, 패턴 또는 변수에 대한 원인-효과 관계를 인식하기 위해 거대한 데이터 세트를 실행하도록 개발 된 자체 학습 컴퓨터 알고리즘의 구현이 포함됩니다. 따라서 소매 업체는 업계와 소매 업체가 기능하는 프레임 워크에 기여하는 역학에 대한 더 깊은 지식을 얻습니다.

기계 학습 메커니즘의 구현은 소매 업체가 개인화 된 권장 사항, 수요 예측, 재고 관리, 소비자 행동 분석 등을 제공하는 데 도움이됩니다. Amazon, Netflix, Google 및 Spotify와 같은 일부 기업은 기계 학습의 힘을 활용하여 고객에게 개인화 된 권장 사항 및 기타 사용자 정의를 제공합니다.

마찬가지로, 블록 체인은 전통적인 관행보다 신뢰할 수 있고 효율적이며 빠르며 소매 수명주기를 향상시킵니다. 클라우드 스토리지를 보유한 소매 업체를 돕고 공급망 관리를 강화하며 기업이 충성도 프로그램을 운영 할 수 있습니다. 따라서 이러한 고급 기술은 시장 성장을 더욱 발전시킬 것입니다.

구속 요인

엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정은 시장 성장을 제한 할 수 있습니다

일반 데이터 보호 규정 (GDPR)의 구현은 사용하는 소매 솔루션에 영향을 미칩니다.빅 데이터 기술. 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 소매 업체가 고객의 데이터에 액세스하기가 어려워졌습니다. 소매 부문의 소비자 프라이버시에 대한 인식이 커지면 많은 다국적 기업과 국제 소매 업체의 이익 마진이 방해되고 있습니다. 또한 이러한 규정은 소매 업체가 충분한 데이터에 대한 액세스를 제한함에 따라보다 개인화 된 경험을 제공하는 것을 방지합니다. 따라서이 규정에 따라 도구를 적응시키는 복잡성은 신뢰성을 줄이며 소매 플랫폼의 채택에 간접적으로 영향을 미칩니다.

소매 분석 시장 세분화 분석

배포 분석에 의해

클라우드 기반 소매 분석은 실시간 지원을 얻기 위해 널리 사용됩니다.

배치를 통해 시장은 온 프레미스와 클라우드로 분기됩니다. 클라우드 부문은 소매 분석 시장 점유율을 지배하고 강력한 CAGR을 기록 할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 소매 분석이 제공하는 실시간 지원 및 통찰력은 쇼핑 중에 고객의 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 분석 데이터를 사용하여 사용자 친화 성, 보안 및 안전 규정 준수를 통해 더 큰 비즈니스 인텔리전스를 얻는 시장 플레이어에게 경쟁력있는 우위를 제공합니다.

반면, 기존의 온 프레미스 소매 분석 모델은 보안 보증으로 인해 평균 채택률을 보여줄 수도 있습니다. 클라우드 플랫폼에서 성장하는 사이버 공격으로 인해 소매 업체는 온 프레미스 소매 소프트웨어를 배포하도록 강요 할 수 있습니다.

소매점 유형 분석에 의해

소매 체인의 분석 수요를 유도하기위한 복잡한 재고 관리

소매점 유형별로 시장은 하이퍼 마켓 및 슈퍼마켓 및 소매 체인으로 분류됩니다.

소매 체인 부문은 시장 점유율을 지배 할 것으로 예상됩니다. Walmart, Kroger 등과 같은 국제 소매 거인은 고객 경험을 향상시켜 고객 기반을 강화하고 있습니다. 소매 분석 솔루션은 이러한 체인이 재고, 공급망, 매장 내 운영 및 비즈니스 성장을 강화하기위한 전략을 유지하도록 돕고 있습니다.

마찬가지로, 하이퍼 마켓과 슈퍼마켓은 고급 소매 도구로 전환하고 있습니다. 선반 관리, 재고 관리, 공급망, 고객 경험 등의 지원은 슈퍼마켓의 소매 분석에 대한 수요가 급증 할 것입니다.

기능 분석에 의해

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고객 만족도를 높이기 위해 고객 관리 기능에 널리 배포되는 소매 분석

기능을 기반으로 시장은 고객 관리로 분류됩니다.공급망, 상품화, 전략 및 계획 및 매장 내 운영.

고객 관리 부문은 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 변화하는 고객 수요는 더 나은 판매와 수익을 높이는 데 중요합니다. 따라서 대부분의 소매 체인은 고객의 선호도와 전반적인 시장 동향을 이해하기위한 분석 도구를 구현합니다. 마찬가지로, 상품화 프로세스를 개선하기위한 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이를 통해 소매 업체는 상품화 결정을 고객의 기대에 맞게 조정할 수 있습니다.

전략 및 계획 부문은 예측 기간 동안 소매 분석 시장에서 빠른 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다. 분석 플랫폼은 의미있는 통찰력과 대화식 대시 보드를 제공하여 소매 업체가 다음 전략을 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로 솔루션은 소매 업체가 경로 및 네트워크 최적화를 통해 지상 차량 관리 및 물류를 제어하도록 도와줍니다. 따라서 공급망 세그먼트는 꾸준한 성장을 기록 할 것으로 예상됩니다.

마찬가지로, 직원 관리, 재고 관리, 가격 관리 등과 같은 요소도 소매 부문의 전반적인 성과에 영향을 미칩니다. 따라서 소매 분석 모델은 비즈니스가 매장 내 운영 및 직원 성과를 최적화하여 비즈니스 성장에 기여할 수 있도록 도와줍니다.

지역 통찰력

지리적으로 소매 분석 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카의 5 가지 주요 지역으로 분류됩니다. 그들은 국가로 더 분류됩니다.

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예측 기간 동안 북미는 최대 시장 점유율을 보유 할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 많은 조직에서 전자 상거래 서비스를 빠르게 채택하면 시장 성장을 주도 할 것입니다. 또한 미국과 캐나다의 소매 업체는 고급 고객 경험을 제공하고 운영 의사 결정 효율성을 향상 시키며 시장의 트렌드를 식별하기 위해 고급 기술을 채택하고 있습니다.

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아시아 태평양은 시장에서 놀라운 성장을 목격 할 예정입니다. 온라인 쇼핑의 추세가 증가함에 따라 중국, 인도, 싱가포르, 일본 및 더 많은 아시아 국가에서 분석 도구의 채택을 주도 할 것입니다. 모바일 연결, 디지털화, 전자 상거래의 상승 및 소셜 상업은 시장에 큰 성장 기회를 제공 할 것으로 예상됩니다.

유럽은 예측 기간 동안 시장에서 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 독일, 프랑스, ​​이탈리아 및 스페인의 소매 업체는 소매 솔루션의 성장에 주요 기여자입니다.

소매 분석 시장의 주요 회사 목록

지속적인 제품 개발은 기업이 시장 위치를 ​​강화하는 핵심 전략입니다.

시장의 주요 회사는 블록 체인, 머신 러닝,와 같은 고급 기술을 통합하고 있습니다.클라우드 컴퓨팅소매 분석 솔루션으로 인공 지능 등. 이러한 개발을 통해 소매 업체는 고객 경험을 향상시키기 위해 전용 분석 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다.

프로파일 링 된 주요 회사 목록 :

• Microsoft Corporation (미국)
• HCL Technologies Limited(인도)
• Flir Systems, Inc. (미국)
• IBM Corporation (미국)
• Oracle Corporation(우리를.)
• SAP SE(독일)
• Qliktech International A.B.(우리를.)
• Fractal Analytics Inc. (미국)
• Wipro Limited(인도)
• Nielsen Consumer LLC (미국)
• EY (영국)

주요 산업 개발 :

• 2024 년 2 월 :Kroger는 AI 소매 분석 회사 인 Intelligence Node와 협력하여 시장 목록을 추진했습니다. 파트너십을 통해 Kroger는 타사 공급 업체를위한 명확하고 유익한 제품 가이드를 제공하고자합니다.
• 2024 년 1 월 :Microsoft는 소매 산업을위한 새로운 Genai 도구의 출시를 발표했습니다. 기술 회사는 개인화 된 쇼핑 경험을 향상시키고 최전선 근로자를 실시간으로 돕기 위해 개발 된 Genai Copilots를 통해 데이터 패브릭에 업계-예비 기능을 추가하고 있습니다.
• 2023 년 10 월 :Omnicommerce는 소매 미디어 및 소매 분석 플랫폼을 소개했습니다. 이 플랫폼은 브랜드가 30 개의 마켓 플레이스와 소매 업체의 경쟁 업체에 대한 선반에서 제품의 성과를 보는 방법을 도와줍니다.
• 2023 년 5 월 :NIQ는 RITE AID의 데이터 자산과 NIQ의 최고 데이터 과학 및 소프트웨어로 인해 연결된 연결된 협업 플랫폼을 도입했습니다. 올 인 클루 시브 플랫폼은 제조업체와 시장 이해에서 공급망에 이르기까지 다양한 사용 사례에 걸쳐 단일 솔루션을 제공합니다.
• 2023 년 4 월 :Infosys는 Walmart Commerce Technologies와 파트너십을 맺어 픽업, 매장 배송 및 직원 및 소비자 배송, 소비자 및 직원 경험을 향상시키는 옴니 채널 경험을 제공하는 클라우드 기반 솔루션 인 Store Assist를 구현했습니다.

보고서 적용 범위

An Infographic Representation of Retail Analytics Market

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