消費財（CPG）市場における画像認識の世界市場
Market Size in USD Billion
CAGR :
% 
USD
2.08 Billion
USD
10.23 Billion
2022
2030
 予測期間 |
2023 –2030 |
 市場規模（基準年） |
USD 2.08 Billion |
 Market Size (Forecast Year) |
USD 10.23 Billion |
 CAGR |
% |
| Major Markets Players |
|
世界の消費財（CPG）市場における画像認識、コンポーネント別（ハードウェア、ソリューション、サービス）、導入タイプ別（クラウドおよびオンプレミス）、アプリケーション別（在庫分析、製品および棚監視分析、製品配置の監査、製品配置の傾向分析、コンプライアンスおよび競争の評価、カテゴリ分析、感情の測定）、エンドユーザータイプ別（オンラインおよびオフライン） - 2030年までの業界動向および予測。
消費財（CPG）市場における画像認識の分析と規模
消費財ソリューションにおける次世代モデルの成長と拡大は加速し、デジタルビジネス能力の発揮が求められます。その結果、世界市場における消費財（CPG）向け画像認識の需要が高まっています。メディア・エンターテインメント、ヘルスケア・ライフサイエンス分野における画像処理ソフトウェアの導入、監査コストの削減、テキスト抽出の必要性、コンテンツの発見性向上、顧客満足度の向上といった要因により、このサービスは予測期間中に最も急速な成長を遂げるコンポーネントセグメントになると予想されます。
データブリッジ市場調査は、消費財（CPG）における画像認識市場が2030年までに102億3,000万米ドル、2022年には20億8,000万米ドルに達すると予測しています。予測期間中の年平均成長率（CAGR）は22.00%です。データブリッジ市場調査チームがまとめた市場レポートには、市場価値、成長率、市場セグメント、地理的範囲、市場プレーヤー、市場シナリオといった市場洞察に加え、専門家による詳細な分析、輸出入分析、価格分析、生産消費分析、ペストル分析も含まれています。
消費財（CPG）市場における画像認識の市場範囲とセグメンテーション
|
レポートメトリック |
詳細 |
|
予測期間 |
2023年から2030年 |
|
基準年 |
2022 |
|
歴史的な年 |
2021年（2015年～2020年にカスタマイズ可能） |
|
定量単位 |
売上高（10億米ドル）、販売数量（個数）、価格（米ドル） |
|
対象セグメント |
コンポーネント（ハードウェア、ソリューション、サービス）、導入タイプ（クラウドおよびオンプレミス）、アプリケーション（在庫分析、製品および棚監視分析、製品配置の監査、製品配置の傾向分析、コンプライアンスおよび競合の評価、カテゴリ分析および感情の測定）、エンドユーザータイプ（オンラインおよびオフライン） |
|
対象国 |
北米では米国、カナダ、メキシコ、ヨーロッパではドイツ、フランス、英国、オランダ、スイス、ベルギー、ロシア、イタリア、スペイン、トルコ、ヨーロッパではその他のヨーロッパ、中国、日本、インド、韓国、シンガポール、マレーシア、オーストラリア、タイ、インドネシア、フィリピン、アジア太平洋地域 (APAC) ではその他のアジア太平洋地域、サウジアラビア、UAE、イスラエル、エジプト、南アフリカ、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてその他の中東およびアフリカ (MEA)、南米の一部としてブラジル、アルゼンチン、その他の南米 |
|
対象となる市場プレーヤー |
Microsoft（米国）、IBM（米国）、Google（米国）、東芝（日本）、Apple Inc.（米国）、Honeywell International Inc.（米国）、日立製作所（日本）、Amazon Web Services, Inc.（米国）、Huawei Technologies Co., Ltd.（中国）、リコー（日本）、Qualcomm Technologies, Inc（米国）、TRAX IMAGE RECOGNITION（シンガポール）、Vispera Information Technologies（トルコ）、Clarifai ,Inc（米国）、Blippar Group Limited（英国）、Imagga Technologies Ltd.（ブルガリア） |
|
市場機会 |
|
市場定義
画像認識は、機械学習技術とアルゴリズムを用いて特定の動物、個人などを識別する高度な技術です。画像認識技術は、人工ニューロンの配列を通して画像をフィルタリングします。画像認識は主に、入力画像を検査し、複数のカテゴリ群からそのカテゴリを推測するプロセスです。
消費財（CPG）市場における画像認識
ドライバー
- 急増する製品発売
主要市場プレーヤーによる製品の発売やその他のイノベーションの急増は、消費財（CPG）市場における画像認識の成長を牽引すると予想されています。例えば、AWSは2019年8月にAmazon Rekognitionという製品のアップグレード版をリリースしました。この製品の利点は、感情検出、性別識別の高効率化、顔分析機能の拡張などです。
- クラウドベースの画像認識ソリューションの需要増加
消費財（CPG）担当者を支援するクラウドベースの画像認識ソリューションの需要が加速する中、Microsoft、AWS、Googleといった大手クラウド企業がCPG市場における画像認識機能の向上に多額の投資を行っています。クラウドベースの画像認識ソリューションは、店舗およびオンライン小売業の最適化に貢献しており、急成長を遂げており、市場の成長を牽引すると期待されています。
機会
- 先進的な製品とサービスの開発の拡大
市場プレーヤーによる先進的なサービスや製品の開発が進むことで、市場には多くの成長機会が生まれています。例えば、Snapchatの親会社であるSnapのプログラムは、ユーザーが現実世界で商品の写真を撮影し、オンラインで類似商品を閲覧できるようにします。さらに、ウォルマートのソフトウェアは、画像認識技術を用いて顧客の顔をスキャンし、不満やフラストレーションの兆候を検知することで、顧客の感情状態を的確に把握します。これらの先進的な製品は、今後数年間でこの技術の需要と成長を飛躍的に高めるでしょう。
拘束具
- データセキュリティに関する懸念の高まり
消費財（CPG）サービスにおける画像認識の導入コストの高さと 、そのようなプログラムの実装に伴う現在の複雑さは、2023～2030年の予測期間中に市場の成長を抑制する主な要因の一部です。
この消費財（CPG）における画像認識市場レポートは、最近の動向、貿易規制、輸出入分析、生産分析、バリューチェーンの最適化、市場シェア、国内および現地の市場プレーヤーの影響、新たな収益源の観点から見た機会分析、市場規制の変更、戦略的市場成長分析、市場規模、カテゴリー市場の成長、アプリケーションのニッチと優位性、製品承認、製品発売、地理的拡大、市場における技術革新など、詳細な情報を提供しています。消費財（CPG）における画像認識市場に関する詳細情報は、Data Bridge Market Researchまでアナリストブリーフをご請求ください。当社のチームが、市場成長を実現するための情報に基づいた意思決定をお手伝いいたします。
COVID-19が世界の消費財（CPG）市場における画像認識に与える影響
消費財（CPG）市場の画像認識は、主にコンビニエンスストアの小売業界とガソリンスタンドに依存しています。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）は、燃料およびコンビニエンスストアの小売業界に大きな混乱をもたらし、莫大な収益損失をもたらしました。この流行による混乱は消費者の行動パターンを変え、オンラインまたはバーチャルでの購入へと移行させました。電気自動車の登場、燃費の向上、ライドシェアの増加により、燃料需要はすでに減少傾向にありました。新型コロナウイルス感染症の発生は石油供給の大幅な増加を促し、石油関連費用の大幅な減少を引き起こしました。新規競合他社の参入は、利益率を圧迫し、店舗統合を促しています。これらすべての要因が燃料およびコンビニエンスストアのPOS市場シェアに大きな影響を与え、POSソフトウェアベンダーが市場で生き残るために革新的な措置を講じることを促しています。彼らは、コンビニエンスストアの重要なニーズに対応し、今後の活況期に備えるために、4つの重要な分野に焦点を当てています。これらの焦点は、決済プロセスを促進できるPOSソリューションを提供することです。
最近の開発
- 2020年、Traxは両社の技術統合を目指してSurveyを買収しました。この買収により、Traxはeコマース市場と小売業界におけるIR（インテリジェンス）における地位を堅持することになります。
消費財（CPG）における画像認識の世界市場展望
消費財（CPG）における画像認識市場は、コンポーネント、導入タイプ、アプリケーション、エンドユーザータイプに基づいてセグメント化されています。これらのセグメントの成長は、業界における成長の少ないセグメントの分析に役立ち、ユーザーに貴重な市場概要と市場インサイトを提供し、コア市場アプリケーションを特定するための戦略的意思決定を支援します。
成分
- ハードウェア
- 解決
- サービス
展開タイプ
- 雲
- オンプレミス
応用
- 在庫分析
- 製品と棚の監視分析
- 製品の配置の監査
- プロダクトプレイスメントトレンド分析
- コンプライアンスと競争の評価
- カテゴリー分析
- 感情を測る
エンドユーザータイプ
- オンライン
- オフライン
消費財（CPG）市場における画像認識の地域分析/洞察
消費財 (CPG) 市場における画像認識が分析され、上記のように国、コンポーネント、展開タイプ、アプリケーション、エンドユーザー タイプ別に市場規模の洞察と傾向が提供されます。
消費財 (CPG) における画像認識市場レポートで取り上げられている国は、北米では米国、カナダ、メキシコ、ヨーロッパではドイツ、フランス、英国、オランダ、スイス、ベルギー、ロシア、イタリア、スペイン、トルコ、ヨーロッパのその他の国々、中国、日本、インド、韓国、シンガポール、マレーシア、オーストラリア、タイ、インドネシア、フィリピン、アジア太平洋地域 (APAC) のその他のアジア太平洋地域 (APAC)、サウジアラビア、UAE、イスラエル、エジプト、南アフリカ、中東およびアフリカ (MEA) の一部としてのその他の中東およびアフリカ (MEA)、南米の一部としてのブラジル、アルゼンチン、および南米のその他の国々です。
北米は、企業による先進技術の導入の増加とこの地域における画像認識技術の改善への重点的な取り組みの強化により、収益の面で消費財 (CPG) 市場における画像認識の分野で優位を占めています。
アジア太平洋地域は、IT分野における急速な技術進歩により、2023年から2030年の予測期間を通じて、引き続き最も高い複合年間成長率（CAGR）を記録すると予想されます。さらに、効率的な事業運営のための最先端技術とツールへの投資の増加も、この地域の市場成長をさらに加速させるでしょう。
本レポートの国別セクションでは、市場の現在および将来の動向に影響を与える個々の市場要因と市場規制の変更についても解説しています。下流および上流のバリューチェーン分析、技術トレンド、ポーターのファイブフォース分析、ケーススタディといったデータポイントは、各国の市場シナリオを予測するための指標として活用されています。また、グローバルブランドの存在と入手可能性、そして現地および国内ブランドとの競争の激しさまたは不足によって直面する課題、国内関税や貿易ルートの影響についても、国別データの予測分析において考慮されています。
消費財（CPG）市場シェア分析における競争環境と認知度
消費財（CPG）における画像認識市場の競争環境は、競合他社ごとに詳細な情報を提供しています。企業概要、財務状況、収益、市場ポテンシャル、研究開発投資、新規市場への取り組み、グローバルプレゼンス、生産拠点・設備、生産能力、強みと弱み、製品投入、製品群の幅広さ、アプリケーションの優位性などの詳細が含まれています。上記のデータは、消費財（CPG）市場における画像認識に関する各社の注力分野にのみ関連しています。
消費財 (CPG) 市場における画像認識に携わる主要企業は次のとおりです。
- マイクロソフト（米国）
- IBM（米国）
- Google（米国）
- 東芝（日本）
- アップル社（米国）
- ハネウェル・インターナショナル（米国）
- 日立製作所（日本）
- Amazon Web Services, Inc.（米国）
- 華為技術有限公司（中国）
- リコー（日本）
- クアルコム・テクノロジーズ（米国）
- TRAX IMAGE RECOGNITION（シンガポール）
- Vispera Information Technologies (トルコ)
- Clarifai,Inc.（米国）
- ブリッパーグループリミテッド（英国）
- Imagga Technologies Ltd.（ブルガリア）
SKU-
世界初のマーケットインテリジェンスクラウドに関するレポートにオンラインでアクセスする
- インタラクティブなデータ分析ダッシュボード
- 成長の可能性が高い機会のための企業分析ダッシュボード
- カスタマイズとクエリのためのリサーチアナリストアクセス
- インタラクティブなダッシュボードによる競合分析
- 最新ニュース、更新情報、トレンド分析
- 包括的な競合追跡のためのベンチマーク分析のパワーを活用
目次
1 INTRODUCTION
1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY
1.2 MARKET DEFINITION
1.3 OVERVIEW OF GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET
1.4 CURRENCY AND PRICING
1.5 LIMITATION
1.6 MARKETS COVERED
2 MARKET SEGMENTATION
2.1 KEY TAKEAWAYS
2.2 ARRIVING AT THE GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET
2.2.1 VENDOR POSITIONING GRID
2.2.2 TECHNOLOGY LIFE LINE CURVE
2.2.3 MARKET GUIDE
2.2.4 COMPANY POSITIONING GRID
2.2.5 COMAPANY MARKET SHARE ANALYSIS
2.2.6 MULTIVARIATE MODELLING
2.2.7 TOP TO BOTTOM ANALYSIS
2.2.8 STANDARDS OF MEASUREMENT
2.2.9 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.2.10 DATA POINTS FROM KEY PRIMARY INTERVIEWS
2.2.11 DATA POINTS FROM KEY SECONDARY DATABASES
2.3 GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET: RESEARCH SNAPSHOT
2.4 ASSUMPTIONS
3 MARKET OVERVIEW
3.1 DRIVERS
3.2 RESTRAINTS
3.3 OPPORTUNITIES
3.4 CHALLENGES
4 EXECUTIVE SUMMARY
5 PREMIUM INSIGHT
5.1 PORTERS FIVE FORCES
5.2 REGULATORY STANDARDS
5.3 TECHNOLOGICAL TRENDS
5.3.1 MACHINE VISION
5.3.2 ARTIFICIAL INTELLIGENCE
5.3.3 OTHERS
5.4 PATENT ANALYSIS
5.5 CASE STUDY
5.6 VALUE CHAIN ANALYSIS
5.7 COMPANY COMPARITIVE ANALYSIS
6 GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET, BY COMPONENTS
6.1 OVERVIEW
6.2 HARDWARE
6.3 SOFTWARE
6.3.1 BY DEPLOYMENT MODE
6.3.1.1. CLOUD
6.3.1.2. ON-PREMISES
6.4 SERVICES
6.4.1 PROFESSIONAL SERVICES
6.4.1.1. INTEGRATION & IMPLEMENTATION
6.4.1.2. SUPPORT & MAINTENANCE
6.4.1.3. CONSULTING & TRAINING
6.4.2 MANAGED SERVICES
7 GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET, BY APPLICATION
7.1 OVERVIEW
7.2 DETECTING EMPTY SHELVES
7.3 STORE AUDITS
7.4 PLANOGRAM COMPLIANCE
7.5 INVENTORY ANALYSIS
7.6 COMPLIANCE MONITORING & COMPETITIVE INTELLIGENCE
7.7 TRACKING CUSTOMER INTERACTION
7.8 TRADE MARKETING PERFORMANCE ANALYSIS
7.9 OTHERS
8 GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET, BY END USER
8.1 OVERVIEW
8.2 ONLINE
8.3 OFFLINE
8.3.1 SUPERMARKET/HYPERMARKET
8.3.2 GROCERY STORES
8.3.3 DEPARTMENT STORES
8.3.4 CONVENIENCE STORES
8.3.5 WAREHOUSE STORES
8.3.6 DRUG STORES
8.3.7 OTHERS
9 GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET, BY GEOGRAPHY
GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET, (ALL SEGMENTATION PROVIDED ABOVE IS REPRESENTED IN THIS CHAPTER BY COUNTRY)
9.1 NORTH AMERICA
9.1.1 U.S.
9.1.2 CANADA
9.1.3 MEXICO
9.2 EUROPE
9.2.1 GERMANY
9.2.2 FRANCE
9.2.3 U.K.
9.2.4 ITALY
9.2.5 SPAIN
9.2.6 RUSSIA
9.2.7 TURKEY
9.2.8 BELGIUM
9.2.9 NETHERLANDS
9.2.10 NORWAY
9.2.11 FINLAND
9.2.12 SWITZERLAND
9.2.13 DENMARK
9.2.14 SWEDEN
9.2.15 POLAND
9.2.16 REST OF EUROPE
9.3 ASIA PACIFIC
9.3.1 JAPAN
9.3.2 CHINA
9.3.3 SOUTH KOREA
9.3.4 INDIA
9.3.5 AUSTRALIA
9.3.6 NEW ZEALAND
9.3.7 SINGAPORE
9.3.8 THAILAND
9.3.9 MALAYSIA
9.3.10 INDONESIA
9.3.11 PHILIPPINES
9.3.12 TAIWAN
9.3.13 VIETNAM
9.3.14 REST OF ASIA PACIFIC
9.4 SOUTH AMERICA
9.4.1 BRAZIL
9.4.2 ARGENTINA
9.4.3 REST OF SOUTH AMERICA
9.5 MIDDLE EAST AND AFRICA
9.5.1 SOUTH AFRICA
9.5.2 EGYPT
9.5.3 SAUDI ARABIA
9.5.4 U.A.E
9.5.5 OMAN
9.5.6 BAHRAIN
9.5.7 ISRAEL
9.5.8 KUWAIT
9.5.9 QATAR
9.5.10 REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA
9.6 KEY PRIMARY INSIGHTS: BY MAJOR COUNTRIES
10 GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET,COMPANY LANDSCAPE
10.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: GLOBAL
10.2 COMPANY SHARE ANALYSIS: NORTH AMERICA
10.3 COMPANY SHARE ANALYSIS: EUROPE
10.4 COMPANY SHARE ANALYSIS: ASIA PACIFIC
10.5 MERGERS & ACQUISITIONS
10.6 NEW PRODUCT DEVELOPMENT AND APPROVALS
10.7 EXPANSIONS
10.8 REGULATORY CHANGES
10.9 PARTNERSHIP AND OTHER STRATEGIC DEVELOPMENTS
11 GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET, SWOT & DBMR ANALYSIS
12 GLOBAL IMAGE RECOGNITION IN CONSUMER PACKAGED GOODS (CPG) MARKET, COMPANY PROFILE
12.1 GOOGLE
12.1.1 COMPANY SNAPSHOT
12.1.2 REVENUE ANALYSIS
12.1.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.1.4 RECENT DEVELOPMENT
12.2 MICROSOFT
12.2.1 COMPANY SNAPSHOT
12.2.2 REVENUE ANALYSIS
12.2.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.2.4 RECENT DEVELOPMENT
12.3 AMAZON WEB SERVICES, INC.
12.3.1 COMPANY SNAPSHOT
12.3.2 REVENUE ANALYSIS
12.3.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.3.4 RECENT DEVELOPMENT
12.4 IBM
12.4.1 COMPANY SNAPSHOT
12.4.2 REVENUE ANALYSIS
12.4.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.4.4 RECENT DEVELOPMENT
12.5 ORACLE
12.5.1 COMPANY SNAPSHOT
12.5.2 REVENUE ANALYSIS
12.5.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.5.4 RECENT DEVELOPMENT
12.6 DATAROBOT, INC.
12.6.1 COMPANY SNAPSHOT
12.6.2 REVENUE ANALYSIS
12.6.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.6.4 RECENT DEVELOPMENT
12.7 WIPRO
12.7.1 COMPANY SNAPSHOT
12.7.2 REVENUE ANALYSIS
12.7.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.7.4 RECENT DEVELOPMENT
12.8 EPAM SYSTEMS, INC.
12.8.1 COMPANY SNAPSHOT
12.8.2 REVENUE ANALYSIS
12.8.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.8.4 RECENT DEVELOPMENT
12.9 HONEYWELL INTERNATIONAL INC.
12.9.1 COMPANY SNAPSHOT
12.9.2 REVENUE ANALYSIS
12.9.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.9.4 RECENT DEVELOPMENT
12.1 NEUROLABS
12.10.1 COMPANY SNAPSHOT
12.10.2 REVENUE ANALYSIS
12.10.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.10.4 RECENT DEVELOPMENT
12.11 INFILECT TECHNOLOGIES PVT. LTD.
12.11.1 COMPANY SNAPSHOT
12.11.2 REVENUE ANALYSIS
12.11.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.11.4 RECENT DEVELOPMENT
12.12 AILET
12.12.1 COMPANY SNAPSHOT
12.12.2 REVENUE ANALYSIS
12.12.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.12.4 RECENT DEVELOPMENT
12.13 OBSERVA
12.13.1 COMPANY SNAPSHOT
12.13.2 REVENUE ANALYSIS
12.13.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.13.4 RECENT DEVELOPMENT
12.14 CLOBOTICS
12.14.1 COMPANY SNAPSHOT
12.14.2 REVENUE ANALYSIS
12.14.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.14.4 RECENT DEVELOPMENT
12.15 VISPERA INFORMATION TECHNOLOGIES
12.15.1 COMPANY SNAPSHOT
12.15.2 REVENUE ANALYSIS
12.15.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.15.4 RECENT DEVELOPMENT
12.16 TRAX IMAGE RECOGNITION
12.16.1 COMPANY SNAPSHOT
12.16.2 REVENUE ANALYSIS
12.16.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.16.4 RECENT DEVELOPMENT
12.17 IMAGGA TECHNOLOGIES LTD.
12.17.1 COMPANY SNAPSHOT
12.17.2 REVENUE ANALYSIS
12.17.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.17.4 RECENT DEVELOPMENT
12.18 CLARIFAI, INC.
12.18.1 COMPANY SNAPSHOT
12.18.2 REVENUE ANALYSIS
12.18.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.18.4 RECENT DEVELOPMENT
12.19 SNAP2INSIGHT INC
12.19.1 COMPANY SNAPSHOT
12.19.2 REVENUE ANALYSIS
12.19.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.19.4 RECENT DEVELOPMENT
12.2 PARALLELDOTS INC
12.20.1 COMPANY SNAPSHOT
12.20.2 REVENUE ANALYSIS
12.20.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.20.4 RECENT DEVELOPMENT
12.21 SHELVZ
12.21.1 COMPANY SNAPSHOT
12.21.2 REVENUE ANALYSIS
12.21.3 PRODUCT PORTFOLIO
12.21.4 RECENT DEVELOPMENT
NOTE: THE COMPANIES PROFILED IS NOT EXHAUSTIVE LIST AND IS AS PER OUR PREVIOUS CLIENT REQUIREMENT. WE PROFILE MORE THAN 100 COMPANIES IN OUR STUDY AND HENCE THE LIST OF COMPANIES CAN BE MODIFIED OR REPLACED ON REQUEST
13 CONCLUSION
14 QUESTIONNAIRE
15 RELATED REPORTS
16 ABOUT DATA BRIDGE MARKET RESEARCH
調査方法
データ収集と基準年分析は、大規模なサンプル サイズのデータ収集モジュールを使用して行われます。この段階では、さまざまなソースと戦略を通じて市場情報または関連データを取得します。過去に取得したすべてのデータを事前に調査および計画することも含まれます。また、さまざまな情報ソース間で見られる情報の不一致の調査も含まれます。市場データは、市場統計モデルと一貫性モデルを使用して分析および推定されます。また、市場シェア分析と主要トレンド分析は、市場レポートの主要な成功要因です。詳細については、アナリストへの電話をリクエストするか、お問い合わせをドロップダウンしてください。
DBMR 調査チームが使用する主要な調査方法は、データ マイニング、データ変数が市場に与える影響の分析、および一次 (業界の専門家) 検証を含むデータ三角測量です。データ モデルには、ベンダー ポジショニング グリッド、市場タイムライン分析、市場概要とガイド、企業ポジショニング グリッド、特許分析、価格分析、企業市場シェア分析、測定基準、グローバルと地域、ベンダー シェア分析が含まれます。調査方法について詳しくは、お問い合わせフォームから当社の業界専門家にご相談ください。
カスタマイズ可能
Data Bridge Market Research は、高度な形成的調査のリーダーです。当社は、既存および新規のお客様に、お客様の目標に合致し、それに適したデータと分析を提供することに誇りを持っています。レポートは、対象ブランドの価格動向分析、追加国の市場理解 (国のリストをお問い合わせください)、臨床試験結果データ、文献レビュー、リファービッシュ市場および製品ベース分析を含めるようにカスタマイズできます。対象競合他社の市場分析は、技術ベースの分析から市場ポートフォリオ戦略まで分析できます。必要な競合他社のデータを、必要な形式とデータ スタイルでいくつでも追加できます。当社のアナリスト チームは、粗い生の Excel ファイル ピボット テーブル (ファクト ブック) でデータを提供したり、レポートで利用可能なデータ セットからプレゼンテーションを作成するお手伝いをしたりすることもできます。
