글로벌 리테일 분석 시장 규모, 점유율 및 추세 분석 보고서 – 산업 개요 및 2032년까지의 예측

글로벌 리테일 분석 시장 분석

글로벌 리테일 분석 시장은 빅데이터, AI, 클라우드 컴퓨팅 의 채택 증가에 힘입어 상당한 성장을 경험하고 있습니다 . 리테일 분석은 기업이 데이터 기반 통찰력을 통해 운영을 최적화하고, 고객 경험을 개선하고, 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다. 시장은 제공(소프트웨어 및 서비스), 배포 모델(클라우드 및 온프레미스), 조직 규모, 비즈니스 기능, 애플리케이션 및 최종 사용자별로 세분화됩니다. 주요 애플리케이션에는 고객 관리, 재고 분석 및 가격 최적화가 포함됩니다. 대기업과 중소기업은 분석을 활용하여 판매, 공급망 효율성 및 마케팅 전략을 개선하고 있습니다. Microsoft, IBM, Oracle, SAP와 같은 주요 기업은 AI 기반 분석 솔루션에 투자하고 있습니다. 최근 개발에는 고급 AI 기반 예측 분석, 실시간 데이터 처리 및 클라우드 기반 리테일 분석 솔루션이 포함됩니다. 전자 상거래 및 옴니채널 리테일링의 증가는 시장 확장을 더욱 촉진하고 있습니다. 리테일러가 데이터 기반 의사 결정에 집중함에 따라 시장은 지속적인 성장을 목격하여 효율성과 수익성이 향상된 리테일 환경을 변화시킬 것으로 예상됩니다.

글로벌 리테일 분석 시장 규모

글로벌 리테일 분석 시장 규모는 2024년에 131억 9천만 달러로 평가되었으며, 2032년까지 598억 1천만 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2025년에서 2032년까지의 예측 기간 동안 CAGR은 20.80%입니다. Data Bridge Market Research 팀이 큐레이팅한 시장 보고서에는 시장 가치, 성장률, 시장 세그먼트, 지리적 범위, 시장 참여자, 시장 시나리오와 같은 시장 통찰력 외에도 심층적인 전문가 분석, 수입/수출 분석, 가격 분석, 생산 소비 분석, 페슬 분석이 포함되어 있습니다.

글로벌 리테일 분석 시장 동향

“클라우드 기반 소매 분석 채택 증가”

클라우드 컴퓨팅으로의 전환이 증가하면서 확장 가능하고 실시간 데이터 처리가 가능해지면서 리테일 분석 시장에 혁명이 일어나고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 리테일러에게 향상된 유연성, 비용 효율성, 어디서나 중요한 비즈니스 통찰력에 대한 원활한 액세스를 제공합니다. 이러한 플랫폼은 막대한 인프라 투자의 필요성을 없애 모든 규모의 기업이 높은 사전 비용 없이 고급 분석을 활용할 수 있도록 합니다. 실시간 데이터 처리로 재고 관리를 최적화하고 사기를 탐지하며 동적 가격 책정 전략을 용이하게 함으로써 운영 효율성이 향상됩니다. 또한 클라우드 기반 분석은 통합된 고객 경험을 위해 온라인 및 오프라인 매장에서 데이터를 통합하여 옴니채널 리테일링을 지원합니다. 리테일러가 민첩성과 확장성을 우선시함에 따라 클라우드 기반 분석의 채택이 급증하여 효율성, 정보에 입각한 의사 결정 및 전반적인 비즈니스 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

보고 범위 및 글로벌 리테일 분석 시장 세분화       

글로벌 리테일 분석 시장 정의

리테일 분석은 의사 결정을 개선하고, 운영을 최적화하고, 고객 경험을 개선하기 위해 리테일 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 AI, 머신 러닝, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술을 활용하여 판매, 재고, 고객 행동 및 공급망 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 것이 포함됩니다. 리테일 분석은 기업이 수요 예측, 가격 최적화, 사기 탐지 및 개인화된 마케팅을 수행하는 데 도움이 됩니다. 글로벌 리테일 분석 시장은 온라인 및 오프라인 리테일러를 위해 설계된 솔루션과 서비스를 포괄하여 성장과 수익성을 위한 데이터 중심 전략을 가능하게 합니다. 전자 상거래, 옴니채널 리테일링 및 실시간 분석의 증가로 리테일 기업은 경쟁력을 유지하고, 프로세스를 간소화하고, 전반적인 효율성을 높이기 위해 분석에 점점 더 의존하고 있습니다.

글로벌 리테일 분석 시장 역학

운전자

• AI와 빅데이터 도입 증가

소매업체는 비즈니스 운영을 혁신하고 의사 결정을 개선하기 위해 AI 기반 분석을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 예측적 통찰력을 활용함으로써 기업은 수요를 예측하고, 쇼핑 트렌드를 파악하고, 재고 수준을 최적화하여 과잉 재고나 재고 부족을 방지할 수 있습니다. AI 기반 분석은 또한 고객 행동, 선호도 및 구매 내역을 분석하여 타겟팅된 마케팅 캠페인과 맞춤형 추천을 제공함으로써 하이퍼 개인화를 가능하게 합니다. 또한 실시간 데이터 분석을 통해 소매업체는 공급망 관리를 간소화하고 사기를 탐지하며 가격 책정 전략을 개선할 수 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 소매 분석에 통합되어 운영 효율성을 개선하고, 매출을 늘리고, 전반적인 고객 경험을 향상시킴으로써 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

• 전자상거래와 옴니채널 리테일링의 성장

온라인과 오프라인 채널에서 원활한 쇼핑 경험에 대한 수요가 증가함에 따라 리테일 분석 도입이 가속화되고 있습니다. 소비자는 실제 매장, 모바일 앱 또는 전자 상거래 플랫폼에서 쇼핑하든 통합된 여정을 기대합니다. 리테일 분석을 통해 기업은 여러 터치포인트에서 고객 상호 작용을 추적하여 구매 행동과 선호도에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 다양한 채널의 데이터를 통합하여 리테일러는 재고 유통을 최적화하고 개인화된 마케팅을 강화하며 고객 참여를 개선할 수 있습니다. 플랫폼 전반에 걸쳐 일관되고 데이터 중심적인 경험을 제공하는 능력은 경쟁력에 매우 중요하며, 옴니채널 리테일링은 글로벌 리테일 분석 시장 성장의 핵심 원동력이 됩니다.

기회

• 고객 중심 통찰력에 대한 수요

소매업체는 소비자 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 분석을 점점 더 활용하고 있으며, 이는 상당한 시장 기회를 제공합니다. 구매 내역, 탐색 패턴 및 선호도를 분석함으로써 기업은 고객 충성도를 높이고 매출을 늘리는 개인화된 쇼핑 경험을 만들 수 있습니다. 고급 분석을 통해 소매업체는 고객을 세분화하고, 추세를 예측하고, 타겟팅된 프로모션을 제공하여 참여와 전환율을 개선할 수 있습니다. 또한 감정 분석 및 AI 기반 추천은 브랜드 상호 작용을 향상시키고 더 강력한 고객 관계를 육성하는 데 도움이 됩니다. 개인화가 경쟁 우위를 점하는 차별화 요소가 되면서 정교한 소비자 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있으며, 글로벌 소매 분석 시장에 새로운 성장 기회가 열리고 있습니다.

•  IoT 및 스마트 리테일링의 기술 발전

IoT 기기를 리테일 분석과 통합하면 매장 운영, 수요 예측, 자동화가 혁신되어 상당한 시장 기회가 창출됩니다. 스마트 센서, RFID 태그, 연결된 기기를 사용하면 재고, 고객 이동, 판매 추세를 실시간으로 추적할 수 있습니다. 리테일러는 IoT 기반 분석을 사용하여 재고 수준을 최적화하고 낭비를 줄이며 공급망 효율성을 개선합니다. 자동 체크아웃 시스템, 스마트 선반, 개인화된 매장 내 추천은 고객 경험을 더욱 향상시킵니다. 리테일러가 더 큰 운영 효율성과 데이터 기반 의사 결정을 추구함에 따라 IoT 기반 분석의 채택이 급증하여 혁신을 주도하고 향후 몇 년 동안 글로벌 리테일 분석 시장을 확대할 것으로 예상됩니다.

제약/도전

• 숙련된 전문가 부족

숙련된 데이터 분석가와 인공지능 전문가 의 부족은 리테일 분석 시장의 주요 과제로, 고급 솔루션의 효과적인 구현과 활용을 제한합니다. 리테일 분석은 데이터 과학자, AI 전문가, 기술 전문가에 의존하여 의미 있는 통찰력을 추출하고 예측 모델을 개발하며 리테일 운영을 최적화합니다. 그러나 이러한 전문 지식에 대한 수요가 공급을 초과하여 리테일러가 분석 기능을 최대한 활용하기 어렵게 만듭니다. 특히 중소 규모 리테일러는 숙련된 전문가를 고용하고 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 인재 격차는 디지털 혁신을 늦추고 분석 투자에 대한 ROI를 지연시키며 리테일 분석 시장의 전반적인 성장을 방해합니다.

• 높은 구현 비용

고급 리테일 분석 솔루션의 도입은 높은 구현 비용으로 인해 방해를 받으며, 특히 소규모 리테일러의 경우 시장 성장에 상당한 제약을 가합니다. 정교한 분석 도구를 배포하려면 기술, 클라우드 인프라 및 AI 기반 소프트웨어에 상당한 투자가 필요합니다. 또한 기업은 데이터를 효과적으로 관리하고 해석하기 위해 숙련된 데이터 분석가와 IT 전문가를 고용해야 합니다. 시스템 통합, 유지 관리 및 직원 교육과 관련된 비용은 재정적 부담을 더욱 가중시킵니다. 많은 중소 규모 리테일러는 이러한 투자에 리소스를 할당하는 데 어려움을 겪으며, 경쟁 우위를 위해 분석을 활용하는 능력이 제한되어 전반적인 시장 확장이 둔화됩니다.

글로벌 리테일 분석 시장 범위

시장은 제공, 배포 모델, 조직 규모, 비즈니스 기능, 애플리케이션 및 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다. 이러한 세그먼트 간의 성장은 산업의 빈약한 성장 세그먼트를 분석하고 사용자에게 핵심 시장 애플리케이션을 식별하기 위한 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 시장 개요와 시장 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

헌금

• 소프트웨어
• 서비스

배포 모델

• 구름
• 온프레미스

조직 규모

• 대기업
• 중소기업(SME)

비즈니스 기능

• 영업 및 마케팅
• 공급망
• 재원
• 운영
• 획득
• 인적자원

애플리케이션

• 고객 관리
• 상품 분석
• 재고 분석
• 성과 분석
• 가격 분석
• 수확량 분석
• 주문 및 이행 관리
• 클러스터 계획 및 교통 관리
• 기타

최종 사용자

• 오프라인
• 온라인(전자상거래)

글로벌 리테일 분석 시장 지역 분석

위에 언급된 대로 국가, 제공 서비스, 배포 모델, 조직 규모, 비즈니스 기능, 애플리케이션 및 최종 사용자별로 시장을 분석하고 시장 규모에 대한 통찰력과 추세를 제공합니다.

시장 보고서에서 다루는 국가는 미국, 캐나다, 북미의 멕시코, 독일, 스웨덴, 폴란드, 덴마크, 이탈리아, 영국, 프랑스, ​​스페인, 네덜란드, 벨기에, 스위스, 터키, 러시아, 유럽의 기타 유럽 국가, 일본, 중국, 인도, 한국, 뉴질랜드, 베트남, 호주, 싱가포르, 말레이시아, 태국, 인도네시아, 필리핀, 아시아 태평양(APAC)의 기타 아시아 태평양(APAC), 브라질, 아르헨티나, 남미의 일부인 기타 남미, UAE, 사우디 아라비아, 오만, 카타르, 쿠웨이트, 남아프리카 공화국, 중동 및 아프리카(MEA)의 일부인 기타 중동 및 아프리카(MEA)입니다.

북미는 소매 분석 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역으로, 주요 소매 기업의 존재와 첨단 기술 도입에 대한 강력한 집중으로 인해 주도되고 있습니다. 이 지역의 소매업체는 변화하는 소비자 행동에 적응하고 의사 결정을 개선하기 위해 분석을 점점 더 활용하고 있습니다. 또한 소매 분석 솔루션에 대한 투자가 증가하면서 시장 성장이 촉진되고 운영 효율성과 고객 참여가 개선되고 있습니다.

유럽은 소매 부문에서 빅데이터의 광범위한 채택, 소매점의 높은 집중도, 소비자 행동 분석에 대한 강조 증가로 인해 소매 분석 시장을 지배했습니다. 또한 중국은 온라인 및 개인화된 쇼핑에 대한 집중도가 증가함에 따라 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이 나라의 소매업체는 분석을 활용하여 소비자 구매 패턴을 연구하고 고객 경험을 개선하고 있습니다.

보고서의 국가 섹션은 또한 현재 및 미래 시장 추세에 영향을 미치는 개별 시장 영향 요인과 시장 규제의 변화를 제공합니다. 다운스트림 및 업스트림 가치 사슬 분석, 기술 추세 및 포터의 5가지 힘 분석, 사례 연구와 같은 데이터 포인트는 개별 국가의 시장 시나리오를 예측하는 데 사용되는 몇 가지 포인터입니다. 또한 글로벌 브랜드의 존재 및 가용성과 지역 및 국내 브랜드와의 대규모 또는 희소한 경쟁으로 인해 직면한 과제, 국내 관세 및 무역 경로의 영향은 국가 데이터에 대한 예측 분석을 제공하는 동안 고려됩니다.

글로벌 리테일 분석 시장 점유율

시장 경쟁 구도는 경쟁자별 세부 정보를 제공합니다. 포함된 세부 정보는 회사 개요, 회사 재무, 창출된 수익, 시장 잠재력, 연구 개발 투자, 새로운 시장 이니셔티브, 글로벌 입지, 생산 현장 및 시설, 생산 용량, 회사의 강점과 약점, 제품 출시, 제품 폭과 범위, 애플리케이션 우세입니다. 위에 제공된 데이터 포인트는 시장과 관련된 회사의 초점에만 관련이 있습니다.

시장에서 운영되는 글로벌 리테일 분석 시장 리더는 다음과 같습니다.

• 마이크로소프트(미국)
• IBM 주식회사(미국)
• 오라클(미국)
• 어도비(미국)
• SAP SE(독일)
• Tableau 소프트웨어 LLC(미국)
• TIBCO 소프트웨어 주식회사(미국)
• 10101데이터(미국)
• 리테일 솔루션 주식회사(미국)
• 리테일넥스트 주식회사(미국)
• Alteryx Inc. (미국)
• 테라데이터 코퍼레이션(미국)
• 마이크로스트레티지 주식회사(미국)
• SAS Institute Inc. (미국)
• Wipro Limited(인도)
• HCL Technologies Limited(인도)
• QlikTech International AB(스웨덴)
• Flir Systems Inc. (미국)
• Fractal Analytics Inc. (인도)
• 가장 행복한 마음(인도)

 글로벌 리테일 분석 시장의 최신 동향

• 2024년 2월, Kroger는 AI 기반 리테일 분석 회사인 Intelligence Node와 협력하여 마켓플레이스 목록을 개선했습니다. 이 협업을 통해 Kroger는 타사 공급업체에 더 명확하고 자세한 제품 가이드를 제공하고자 합니다. 이 이니셔티브는 제품 가시성, 가격 책정 전략 및 전반적인 공급업체 경험을 개선하는 데 중점을 둡니다. Kroger는 AI 기반 통찰력을 활용하여 마켓플레이스 운영의 효율성과 정확성을 향상하고자 합니다.
• 2024년 1월, Microsoft는 리테일 산업을 위해 특별히 설계된 새로운 Generative AI 도구를 출시했습니다. GenAI Copilots와 함께 Data Fabric에 통합된 이러한 AI 기반 기능은 쇼핑 경험을 개인화하고 의사 결정을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 도구는 리테일 직원에게 실시간 통찰력을 제공하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 돕습니다. 이 혁신은 리테일 운영의 효율성과 개인화를 향상하려는 Microsoft의 노력을 강조합니다.
• 2023년 10월, Omnicommerce는 브랜드가 제품 성과를 추적할 수 있도록 돕는 리테일 미디어 및 분석 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼을 통해 기업은 30개의 다양한 마켓플레이스와 리테일 체인에서 제품 경쟁력을 분석할 수 있습니다. 실시간 분석을 통해 브랜드는 가격 책정, 재고 및 마케팅 전략에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 이 출시는 리테일 운영의 투명성과 전략적 계획을 강화합니다.
• 2023년 5월, NIQ는 Rite Aid의 데이터 자산을 NIQ의 고급 데이터 과학 및 소프트웨어와 통합한 Connected Collaboration 플랫폼을 공개했습니다. 이 플랫폼은 제조업체와 리테일러에게 시장 통찰력, 공급망 관리, 고객 로열티 프로그램을 포함한 다양한 비즈니스 기능에 대한 통합 솔루션을 제공합니다. NIQ는 여러 데이터 소스를 통합하여 운영을 간소화하고 의사 결정 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 4월, Infosys는 Walmart Commerce Technologies와 협력하여 클라우드 기반 옴니채널 리테일 솔루션인 Store Assist를 구축했습니다. Store Assist는 주문 픽업, 매장 내 배송 및 배달 서비스를 용이하게 하여 매장 운영을 개선합니다. 이 솔루션은 이행 프로세스를 간소화하여 고객과 직원의 경험을 모두 개선합니다. 이 파트너십은 리테일 운영에서 디지털 혁신에 대한 수요가 증가하고 있음을 강조합니다.

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