소매 분석 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포별(온프레미스 및 클라우드), 소매점 유형별(대형마트 및 슈퍼마켓, 소매 체인), 기능별(고객 관리, 공급망, 상품화, 전략 및 계획, 매장 내 운영) 및 지역 예측(2024~2032년)

세계 소매 분석 시장 규모는 2023년 75억 6천만 달러로 평가되었으며, 2024년 87억 5천만 달러에서 2032년 310억 8천만 달러로 성장하여 예측 기간(2024~2032) 동안 연평균 성장률(CAGR) 17.2%를 나타낼 것으로 예상됩니다. . 북미 지역은 2023년 시장 가치가 29억 8천만 달러에 달했습니다. 소매 분석은 의미 있는 비즈니스 통찰력을 얻고 대규모 데이터 세트를 평가하기 위해 빅 데이터 및 데이터 마이닝과 같은 고급 기술을 다룹니다. 이는 기업이 고객 행동 패턴을 기반으로 활동에 대한 효과적인 전략을 도출하는 데 도움이 됩니다. 판매 성과와 수익 창출을 개선하고 고객 선호도와 추세를 파악해야 하는 필요성이 시장 성장을 촉진할 것입니다. 인공지능(AI)과 통합된 소매 솔루션은 지능적인 통찰력을 제공하여 판매를 촉진합니다. 고객 경험을 향상시킵니다. 예를 들어,

• 2023년 3월: Adobe는 마케팅과 제품 전반에 걸친 고객 경험 이해를 결합하여 고객 경험을 전담하는 공급업체에 혜택을 제공하는 Adobe Experience Cloud의 새로운 도구인 Adobe Product Analytics의 출시를 발표했습니다. < /em>

코로나19 사태로 인해 오프라인 소매점은 전자상거래와 모바일 앱을 활용해 가상 매장으로 빠르게 전환했습니다. 전염병은 온라인 식료품 쇼핑으로 인해 전자상거래 비즈니스의 성장을 촉진했습니다. 온라인 쇼핑 트렌드가 증가하면서 고객 수준 분석에 대한 수요가 증가했습니다. 또한 제한된 물류 서비스와 온라인 수요 증가로 인해 다양한 소매업체에서는 재고 및 공급망을 추적하기 위한 고급 솔루션을 구현했습니다.

소매 분석 시장 동향

제품 재고 관리 및 진열 공간 할당에 대한 관심이 급증하는 것이 중요한 추세입니다

제품 재고 관리와 진열 공간 할당은 소매업체의 핵심 자원입니다. 소매 분석은 분석을 사용하여 적절한 고객에게 적절한 수량으로 적절한 장소에 제품을 제공하는 것을 의미합니다. 이러한 추세는 미시적 수준의 분석 및 분류 계획을 개선하기 위해 소매 업계에서 지속적으로 강화되었습니다.

재고 관리는 소매업체가 잉여 상품의 운반 및 보관 비용을 줄여 재고 비용을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 재고 가용성과 재고 및 판매에 대한 기타 실시간 데이터를 확인하는 데 도움이 되는 도구를 사용하여 품절 상황을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구를 사용하면 소매업체는 다른 위치에서 재고를 이전하거나, 재주문하거나, 고객에게 주문을 취소하는 등 신속하게 조치를 취할 수 있습니다. 제품 재고의 다른 이점으로는 더 나은 이윤폭, 노후화 및 부패 방지, 향상된 옴니채널 및 다중 채널 주문 성능, 공급망 프로세스 완화, 전반적인 성장 촉진 등이 있습니다.

소매점을 방문하는 고객의 특정 선호도를 충족하고 다양한 제품 구성으로 인한 재정적 영향을 줄이기 위해 효율적인 진열 공간 관리에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 1월, EY는 Microsoft Cloud 및 Cloud for Retail을 사용하여 고객 쇼핑 경험을 향상하는 솔루션인 EY Retail Intelligence를 출시했습니다. 이 솔루션은 옴니채널, 개인화된 쇼핑, 제품 지속 가능성 정보, 의사결정의 획기적인 개선을 제공했습니다.

따라서 소매점에서 진열 공간과 제품 재고를 관리하는 추세가 증가하면서 소매 분석 시장 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.

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소매 분석 시장 성장 요인

시장 성장을 촉진하기 위한 첨단 기술의 통합 증가

소매업은 블록체인과 같은 첨단 기술을 구현하는 가장 큰 부문 중 하나로 간주됩니다. , 인공 지능, 기계 학습 등이 있습니다. AI는 향상된 데이터 관리, 개인화된 경험, 예측 분석 능력 및 실시간 지원을 제공합니다. 챗봇, 가상 비서 등과 같은 기타 AI 애플리케이션은 소매업체가 고객과 연결을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이 기능은 여러 요청을 자동으로 처리하여 비즈니스 워크플로를 간소화하고, 고객에게 판촉 및 판매 정보를 알려 기업의 수익성을 향상시킵니다. AI를 통해 기업은 구매 내역에서 데이터를 수집하고 분석하여 소매업체가 고객의 쇼핑 경험을 개선할 수 있도록 지원함으로써 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어,

• 2023년 1월, Microsoft는 AiFi와 제휴하여 AiFi의 자율 쇼핑 기술을 사용하여 소매업체에 쇼핑객 및 운영 분석을 제공하는 Smart Store Analytics 클라우드 서비스를 출시했습니다. Smart Store Analytics는 AiFi 데이터베이스에서 데이터를 가져와 매장 레이아웃, 고객 행동 및 재고 관리에 대한 통찰력을 제공합니다.

소매 분야의 ML(머신러닝)에는 대규모 데이터 세트를 실행하여 적절한 측정항목, 반복되는 이상 현상, 패턴 또는 변수에 대한 인과 관계를 인식하도록 개발된 자가 학습 컴퓨터 알고리즘의 구현이 포함됩니다. 따라서 소매업체는 업계에 기여하는 역학과 소매업체가 기능하는 프레임워크에 대해 더 깊은 지식을 얻게 됩니다.

머신러닝 메커니즘의 구현은 소매업체가 맞춤형 추천, 수요 예측, 재고 관리, 소비자 행동 분석 등을 제공하는 데 도움이 됩니다. Amazon, Netflix, Google, Spotify와 같은 몇몇 기업은 기계 학습의 힘을 활용하여 고객에게 맞춤형 추천 및 기타 맞춤 설정을 제공합니다.

마찬가지로 블록체인은 기존 방식보다 안정적이고 효율적이며 빠르며 소매 수명 주기를 향상시킵니다. 클라우드 스토리지를 통해 소매업체를 지원하고 공급망 관리를 강화하며 기업이 충성도 프로그램을 실행할 수 있도록 지원합니다. 따라서 이러한 첨단 기술은 시장 성장을 더욱 촉진할 것입니다.

제약 요인

엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 시장 성장이 제한될 수 있음

일반 데이터 보호 규정(GDPR)의 시행은 빅 데이터 기술. 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 소매업체가 고객의 데이터에 액세스하는 것이 어려워졌습니다. 소매 부문에서 소비자 개인 정보 보호에 대한 인식이 높아지면서 많은 다국적 기업과 국제 소매업체의 이윤이 저해되고 있습니다. 또한 이러한 규정으로 인해 소매업체는 충분한 데이터에 대한 액세스를 제한하므로 보다 개인화된 경험을 제공할 수 없습니다. 따라서 이러한 규정에 따라 도구를 조정하는 복잡성으로 인해 신뢰성이 감소하고 소매 플랫폼 채택에 간접적으로 영향을 미칩니다.

소매 분석 시장 세분화 분석

배포 분석 기준

실시간 지원을 얻기 위해 널리 사용되는 클라우드 기반 소매 분석

배포에 따라 시장은 온프레미스와 클라우드로 양분됩니다. 클라우드 부문은 소매 분석 시장 점유율을 장악하고 강력한 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 소매 분석이 제공하는 실시간 지원과 통찰력은 쇼핑하는 동안 고객의 만족도를 높일 수 있습니다. 또한 분석 데이터를 사용하여 사용자 친화성, 보안 및 안전 규정 준수를 통해 더 나은 비즈니스 인텔리전스를 달성하는 시장 참여자에게 경쟁 우위를 제공합니다.

반면에 전통적인 온프레미스 소매 분석 모델은 보안 보장으로 인해 평균 채택률을 보여줄 수도 있습니다. 클라우드 플랫폼에 대한 사이버 공격이 증가함에 따라 소매업체는 사내 소매 소프트웨어를 배포해야 할 수도 있습니다.

소매점별 type 분석

소매 체인 분석에 대한 수요를 촉진하기 위한 복잡한 재고 관리

소매점 type에 따라 시장은 대형마트, 슈퍼마켓, 소매 체인으로 분류됩니다.

소매 체인 부문이 시장 점유율을 장악할 것으로 예상됩니다. Walmart, Kroger 등의 거대 국제 소매업체는 고객 경험을 향상하여 고객 기반을 강화하고 있습니다. 소매 분석 솔루션은 이러한 체인이 재고, 공급망, 매장 내 운영 및 비즈니스 성장을 촉진하는 전략을 유지하는 데 도움이 됩니다.

마찬가지로 대형마트와 슈퍼마켓도 고급 소매 도구로 전환하고 있습니다. 진열대 관리, 재고 관리, 공급망, 고객 경험 등에 대한 지원으로 인해 슈퍼마켓 소매 분석에 대한 수요가 급증할 가능성이 높습니다.

기능 분석별

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고객 만족도 향상을 위해 고객 관리 기능에 소매 분석을 광범위하게 배포

기능에 따라 시장은 고객 관리, 공급망으로 분류됩니다. , 상품기획, 전략 및 기획, 매장 운영 등을 담당합니다.

고객 관리 부문은 예측 기간 동안 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 변화하는 고객 요구는 더 나은 매출과 수익을 창출하는 데 중요합니다. 따라서 대부분의 소매 체인에서는 고객의 선호도와 전반적인 시장 동향을 이해하기 위해 분석 도구를 구현합니다. 마찬가지로, 머천다이징 프로세스를 개선하기 위한 솔루션에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이를 통해 소매업체는 고객의 기대에 맞춰 상품기획 결정을 내릴 수 있습니다.

전략 및 계획 부문은 예측 기간 동안 소매 분석 시장에서 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 분석 플랫폼은 소매업체가 다음 전략을 계획하는 데 도움이 될 수 있는 의미 있는 통찰력과 대화형 대시보드를 제공합니다. 마찬가지로 이 솔루션은 소매업체가 경로 및 네트워크 최적화를 통해 현장 차량 관리 및 물류를 제어하는 ​​데 도움이 됩니다. 향후 공급망 부문은 꾸준한 성장을 기록할 것으로 예상된다.

마찬가지로 직원 관리, 재고 관리, 가격 관리 등의 요소도 소매 부문의 전반적인 성과에 영향을 미치고 있습니다. 따라서 소매 분석 모델은 기업이 매장 내 운영과 직원 성과를 최적화하는 데 도움을 주며 이는 비즈니스 성장에 기여할 것입니다.

지역적 통찰력

지리적으로 소매 분석 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 라틴 아메리카 등 5개 주요 지역으로 구분됩니다. 국가별로 더 분류됩니다.

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예측 기간 동안 북미 지역이 최대 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 많은 조직에서 전자상거래 서비스를 빠르게 채택하면 시장 성장이 촉진될 것입니다. 또한 미국과 캐나다의 소매업체는 고급 고객 경험을 제공하고, 운영 의사결정 효율성을 개선하며, 시장 동향을 파악하기 위해 고급 기술을 채택하고 있습니다.

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아시아 태평양 지역은 시장에서 괄목할 만한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 온라인 쇼핑의 증가 추세는 중국, 인도, 싱가포르, 일본 및 더 많은 아시아 국가에서 분석 도구의 채택을 촉진할 것입니다. 특히 모바일 연결, 디지털화, 전자상거래의 증가, 소셜 상거래는 시장에 막대한 성장 기회를 제공할 것으로 예상됩니다.

예측 기간 동안 유럽은 시장에서 상당한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다. 독일, 프랑스, ​​이탈리아, 스페인의 소매업체는 소매 솔루션 성장의 주요 기여자입니다.

소매 분석 시장의 주요 회사 목록

지속적인 제품 개발은 기업이 시장 입지를 강화하기 위한 핵심 전략입니다

시장의 주요 기업들은 블록체인, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅과 같은 고급 기술을 통합하고 있습니다. , 인공 지능 등을 소매 분석 솔루션으로 제공합니다. 이러한 개발을 통해 소매업체는 고객 경험을 향상시키기 위한 전용 분석 솔루션을 제공하는 데 주력하고 있습니다.

소개된 주요 회사 목록:

• Microsoft Corporation(미국)


• HCL Technologies Limited(인도 )


• FLIR Systems, Inc.(미국)


• IBM Corporation(미국)


• Oracle Corporation(미국)


• SAP SE(독일)
  
• QlikTech International A.B.(미국)< /li>
  
• Fractal Analytics Inc.(미국)


• Wipro Limited (인도)


• Nielsen Consumer LLC(미국)


• EY(영국)

주요 산업 발전:

• 2024년 2월: Kroger는 AI 소매 분석 회사인 Intelligence Node와 협력하여 마켓플레이스 목록을 추진했습니다. 이번 파트너십을 통해 Kroger는 제3자 공급업체에 더욱 명확하고 유익한 제품 가이드를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.


• 2024년 1월: Microsoft는 소매 업계를 위한 새로운 GenAI 도구 출시를 발표했습니다. 이 기술 회사는 맞춤형 쇼핑 경험을 향상하고 실시간으로 최전선 직원을 지원하기 위해 개발된 GenAI Copilot을 통해 Data Fabric에 업계 최고의 기능을 추가하고 있습니다.


• 2023년 10월: OmniCommerce는 소매 미디어 및 소매 분석 플랫폼을 도입했습니다. 이 플랫폼은 브랜드가 30개 마켓플레이스 및 소매업체의 경쟁업체와 비교하여 진열대에서 자사 제품의 실적을 확인할 수 있도록 도와줍니다.


• 2023년 5월: NIQ는 Rite Aid의 데이터 자산과 NIQ의 최고 데이터 과학 및 소프트웨어를 기반으로 하는 연결된 협업 플랫폼을 도입했습니다. 포괄적인 플랫폼은 제조업체와 소매업체에 시장 이해부터 공급망, 충성도/고객에 이르기까지 다양한 사용 사례에 걸쳐 Rite Aid의 모든 것을 단일 솔루션으로 제공합니다.


• 2023년 4월: Infosys는 Walmart Commerce Technologies와 제휴하여 매장 픽업, 매장 배송, 직원과 소비자 배송 등 옴니채널 경험을 제공하는 클라우드 기반 솔루션인 Store Assist를 구현하여 소비자 및 직원 경험.

보고서 범위

인포그래픽 표현 Retail Analytics Market

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