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農業顧客セグメンテーション市場 - 世界および地域別分析:農場規模、農家年齢層、作物タイプ、農場所有者に注目 - 分析期間:2024年

農業顧客セグメンテーション市場 - 世界および地域別分析:農場規模、農家年齢層、作物タイプ、農場所有者に注目 - 分析期間:2024年


Agriculture Customer Segmentation Market - A Global and Regional Analysis: Focus on Farm Size, Farmer Age Group, Crop Type, and Farm Ownership - Analysis Period, 2024

農業顧客セグメンテーションの紹介 農業顧客セグメンテーションとは、農家、農業関連企業、または利害関係者を、製品、サービス、マーケティング戦略を効果的に調整するために、共通の特徴に基づいて明確なグ... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 納期 ページ数 言語
BIS Research
ビーアイエスリサーチ
2025年2月4日 US$5,500
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サマリー

農業顧客セグメンテーションの紹介

農業顧客セグメンテーションとは、農家、農業関連企業、または利害関係者を、製品、サービス、マーケティング戦略を効果的に調整するために、共通の特徴に基づいて明確なグループに分類することである。セグメンテーションの基準には、農場の規模、作物の種類、地理的な位置、農法、所得レベル、テクノロジーの導入率などが含まれる。これらのセグメントを理解することで、アグリビジネスは、技術に精通した農家向けの精密農業ツールや、小規模農家向けの手頃なソリューションなど、特定のニーズによりよく対応することができる。このアプローチは、顧客満足度を高め、資源配分を最適化し、持続可能な農業を育成しながら事業の成長を促進する。効果的なセグメンテーションはイノベーションを支援し、多様な農業関係者とのより強固な関係を構築する。

市場紹介

農業顧客セグメンテーション市場とは、農業顧客を共通の特徴に基づいて特定のグループに分類し、企業が的を絞った製品、サービス、ソリューションを提供できるようにするためのプロセスとツールを指す。この市場には、農場の規模、作物の種類、地理的位置、農業技術、購買行動などのセグメントを特定するのに役立つソフトウェア、分析、コンサルティングサービスが含まれる。セグメンテーションを活用することで、農業関連企業はマーケティング戦略を最適化し、製品開発を改善し、顧客エンゲージメントを強化することができる。この市場は、精密農業、持続可能な実践、ニーズに合わせたイノベーションを推進し、最終的に農業関連企業の収益性と経営効率を高める上で極めて重要である。

産業への影響

EUのグリーン・ディール(Green Deal)のようなイニシアチブを原動力とする持続可能な農業慣行の採用が勢いを増すにつれて、農業顧客セグメンテーション市場は産業界に大きな影響を与えるようになる。持続可能性と資源の最適化に向けた動きは、的を絞ったソリューションを提供するための正確な顧客プロファイリングに対する需要の高まりを生み出している。セグメンテーションにより、農業関連企業は、精密農業、IoT、AIベースの技術を採用する農家など、多様な農家グループ向けに製品やサービスをカスタマイズできるようになる。このようなカスタマイズは、リソースの効率的な配分を促進し、製品開発におけるイノベーションを促進する。

セグメンテーション・ツールやアナリティクスを提供する業界は、特に利害関係者が気候変動に配慮した目標に沿ったデータ主導の戦略を優先するため、投資が増加する可能性が高い。さらに、企業は持続可能性目標との整合性を高めるためにセグメンテーション技術を改良しようとしているため、同市場では研究開発と共同研究が成長すると予想される。こうした動きは、顧客満足度の向上と業務効率の改善、そして世界的なレジリエントで持続可能な農業エコシステムへの全体的な移行を支援する。

対象国
- 米国
- カナダ
- ドイツ
- フランス
- イタリア
- スペイン
- ルーマニア
- 中国
- 日本
- オーストラリア
- インド
- トルコ

顧客セグメンテーション・パラメーター
- 国別
- 農場規模別
- 農業経済別
- 農家の年齢層別
o 若い農家
o 中年農家
o 高齢農家
- 農場所有者別
o 小規模農家
o 家族経営農場
o 企業農場
o 共同経営農場
- 作物タイプ別

このレポートはどのように組織に付加価値を与えることができますか?

本レポートは、農業の顧客セグメンテーション市場に関する実用的な洞察を提供し、企業が特定の顧客グループを効果的に特定し、ターゲットを絞ることを可能にします。セグメンテーションのトレンド、市場ダイナミクス、新技術に関するデータを活用することで、企業は顧客ニーズと持続可能性の目標に沿った戦略を立てることができます。本レポートは、資源配分の最適化、顧客満足度の向上、急速に進化する農業情勢における競争力の獲得に役立ちます。

調査方法

- 本レポートの調査範囲は、世界レベルでの農業分野の顧客とその関心事に焦点を当てています。
- 市場分析で考慮した基本通貨は米ドルです。米ドル以外の通貨は、その年の平均為替レートを考慮し、すべての統計計算において米ドルに換算している。
- 通貨換算レートは、FxTopウェブサイトの過去の為替レートから取得した。
- 本調査研究では、2021年1月から2024年11月までのほぼすべての最近の動向を考慮している。
- 本レポートに記載された情報は、綿密な一次インタビュー、調査、二次分析の結果である。
- 関連情報が入手できない場合は、代理指標と外挿を採用した。
- 現在使用されている技術は今後も存続し、大きなブレークスルーはないと予想される。

二次調査

農業顧客に関するこの調査では、広範な二次調査、名簿、企業のウェブサイト、年次報告書を使用した。また、ITU、Hoovers、Bloomberg、Businessweek、Factivaなどのデータベースを使用し、広範で技術的、市場志向の調査に有用かつ効果的な情報を収集する。

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目次

エグゼクティブ・サマリー
調査範囲
1 国別分析
1.1 米国
1.1.1 農場規模
1.1.1.1 農場構造
1.1.2 農場経済
1.1.2.1 コストモデル
1.1.2.2 作物パターン
1.1.2.3 ストレスパターン
1.1.2.4 労働力の確保と意識
1.1.2.5 政府の政策と規制
1.2 カナダ
1.2.1 農場規模
1.2.1.1 農場構造
1.2.2 農業経済
1.2.2.1 コストモデル
1.2.2.2 作物パターン
1.2.2.3 ストレスパターン
1.2.2.4 労働力の確保と意識
1.2.2.5 政府の政策と規制
1.3 ドイツ
1.3.1 農場規模
1.3.1.1 農場構造
1.3.2 農業経済
1.3.2.1 コストモデル
1.3.2.2 作物パターン
1.3.2.3 ストレスパターン
1.3.2.4 労働力の確保と意識
1.3.2.5 政府の政策と規制
1.4 フランス
1.4.1 農場規模
1.4.1.1 農場構造
1.4.2 農業経済
1.4.2.1 コストモデル
1.4.2.2 作物パターン
1.4.2.3 ストレスパターン
1.4.2.4 労働力の確保と意識
1.4.2.5 政府の政策と規制
1.5 イタリア
1.5.1 農場規模
1.5.2 農業経済
1.5.2.1 コストモデル
1.5.2.2 作物パターン
1.5.2.3 ストレスパターン
1.5.2.4 労働力の確保と意識
1.5.2.5 政府の政策と規制
1.6 スペイン
1.6.1 農場規模
1.6.1.1 農場構造
1.6.2 農業経済
1.6.2.1 コストモデル
1.6.2.2 作物パターン
1.6.2.3 ストレスパターン
1.6.2.4 労働力の確保と意識
1.6.2.5 政府の政策と規制
1.7 ルーマニア
1.7.1 農場規模
1.7.1.1 農場構造
1.7.2 農業経済
1.7.2.1 コストモデル
1.7.2.2 作物パターン
1.7.2.3 ストレスパターン
1.7.2.4 労働力の確保と意識
1.7.2.5 政府の政策と規制
1.8 中国
1.8.1 農場規模
1.8.1.1 農場構造
1.8.2 農場経済
1.8.2.1 コストモデル
1.8.2.2 作物パターン
1.8.2.3 ストレスパターン
1.8.2.4 労働力の確保と意識
1.8.2.5 政府の政策と規制
1.9 日本
1.9.1 農場規模
1.9.1.1 農場構造
1.9.2 農業経済
1.9.2.1 コストモデル
1.9.2.2 作物パターン
1.9.2.3 ストレスパターン
1.9.2.4 労働力の確保と意識
1.9.2.5 政府の政策と規制
1.1 オーストラリア
1.10.1 農場規模
1.10.1.1 農場構造
1.10.2 農業経済
1.10.2.1 コストモデル
1.10.2.2 作物パターン
1.10.2.3 ストレスパターン
1.10.2.4 労働力の確保と意識
1.10.2.5 政府の政策と規制
1.11 インド
1.11.1 農場規模
1.11.1.1 農場構造
1.11.2 農業経済
1.11.2.1 コストモデル
1.11.2.2 作物パターン
1.11.2.3 ストレスパターン
1.11.2.4 労働力の確保と意識
1.11.2.5 政府の政策と規制
1.12 トルコ
1.12.1 農場規模
1.12.1.1 農場構造
1.12.2 農業経済
1.12.2.1 コストモデル
1.12.2.2 作物パターン
1.12.2.3 ストレスパターン
1.12.2.4 労働力の確保と意識
1.12.2.5 政府の政策と規制
1.13 ウクライナ
1.13.1 農場規模
1.13.1.1 農場構造
1.13.2 農業経済
1.13.2.1 コストモデル
1.13.2.2 作物パターン
1.13.2.3 ストレスパターン
1.13.2.4 労働力の確保と意識
1.13.2.5 政府の政策と規制
2 農業顧客セグメンテーション市場(農家の年齢層別)
2.1 農家の年齢層別技術導入パターン
2.1.1 若年農家(18~30歳)
2.1.1.1 課題
2.1.1.2 チャンス
2.1.2 中年農家(31~50歳)
2.1.2.1 課題
2.1.2.2 チャンス
2.1.3 高齢農家(51歳以上)
2.1.3.1 課題
2.1.3.2 機会
2.2 年齢が購買行動と嗜好に与える影響
2.3 年齢に基づく技術利用に関するケーススタディ
3 農業顧客セグメンテーション市場(農場所有者別)
3.1 農場所有者の種類
3.1.1 小規模農家
3.1.1.1 課題
3.1.1.2 チャンス
3.1.2 家族経営農場
3.1.2.1 課題
3.1.2.2 チャンス
3.1.3 企業農場
3.1.3.1 課題
3.1.3.2 チャンス
3.1.4 協同組合農場
3.1.4.1 課題
3.1.4.2 機会
3.1.5 スマートテクノロジーへの投資に対する農場所有者の影響
4 農業顧客セグメンテーション市場(作物タイプ別)
4.1 作物タイプ
4.1.1 技術の導入(作物タイプ別)
4.1.2 作物タイプとスマートテクノロジー利用への影響
4.1.3 作物テクノロジー導入における地域差
5 結論と提言
5.1 アグリテック新興企業の拡大
5.2 ターゲットを絞ったマーケティングと製品開発への提言
5.3 傾向
5.3.1 有機農法への需要の高まり
5.3.2 気候変動に強い農法への注目の高まり
5.4 機会
5.4.1 政府の支援と補助金
5.4.2 新興経済圏での拡大
6 調査方法
6.1 データソース
6.1.1 一次データソース
6.1.2 セカンダリー・データ・ソース
図表一覧
図1:農業顧客セグメンテーション市場の細分化
図2:農業顧客セグメンテーション市場における農家の年齢層の影響
図3:農業顧客セグメンテーション市場における農場所有者の影響
図4:作物の種類が農業顧客セグメンテーション市場に与える影響
図5:米国の農場構造
図6:米国における技術導入
図7:農業支出のカテゴリー別シェア(単位:%)(2023年
図8:米国の農場のコストパターンの主要ハイライト(2023年
図9:米国の総農場支出(単位:百万ドル)、2020-2023年
図10:米国の特定州の農場当たり平均年間支出($/農場)、2023年
図11:米国各州における大麦生産割合(2022年
図12:トウモロコシの全米州別生産割合(2022年
図13:全米におけるオート麦の生産割合(2022年
図14:全米の大豆生産量(2022年
図15:米国の生物学的および生物学的ストレスパターン
図16:米国の労働能力指標
図 17:カナダの農業構造
図18:カナダの技術導入
図19:農業支出のシェア(カテゴリー別)、2023年
図 20:カナダの総農業支出(百万ドル)、2022-2023 年
図 21:カナダ各州の大麦生産割合
図 22:カナダ各州の小麦生産割合
図23:カナダ全州における大豆生産割合
図24:カナダ全州におけるトウモロコシ生産割合
図25:カナダの生物的および生物多様性ストレスパターン
図 26:カナダの労働能力指標
図27:ドイツの農業構造
図28:ドイツの労働力供給能力指標
図29:フランスの農業構造
図30:フランスの労働力供給能力指標
図31:農場の構造
図32:イタリアの農業構造
図33:イタリアの総経費に占める割合(2023年
図34:イタリアの労働力供給能力指標
図 35:スペインの農業構造
図36:スペインの年間経費の割合(2022年
図37:スペインの労働力供給能力指標
図38:ルーマニアの農業構造
図39:ルーマニアの年間経費の割合
図40:中国の農場構造
図41:中国の総経費に占める割合
図42:中国で栽培されている主要作物のリスト
図43:中国の労働能力指標
図44:日本の農業構造
図45:日本の総経費に占める割合
図 46:日本で栽培されている主な作物のリスト
図47:日本の労働能力指標
図48:オーストラリアの農業構造
図49:オーストラリアの平均農業生産コスト
図50: オーストラリアの労働力供給能力指標
図51:インドの農業構造
図52:インドの農業に対する公的支出の割合
図53:インドの労働力指標
図54:トルコの農業構造
図55:トルコの農業支出の割合
図56:トルコの労働力指標
図57:ウクライナの農業支出割合
図58:ウクライナの労働力供給能力の指標
図59:次世代に力を与える:農業における若手農家に関する洞察
図60:技術導入に対する若年農家と高齢農家の対照的なアプローチを浮き彫りにするケーススタディ
図61:零細農家が直面する課題
図62:家族経営農家が直面する課題
図63:家族経営農場の機会
図 64:企業経営の農場が直面する課題
図65:企業経営の農場にとっての機会
図66:企業農場にとっての機会
図67:ガーナにおける気候スマート農業技術への投資に対する農場所有権の影響
図68:世界の土地利用(主要作物別)
図 69:有機農地の成長(単位:百万ヘクタール、2018年~2022年
図70:有機栽培地域の世界分布(2022年
図71:世界の地表温度の偏差(単位:摂氏)、2013年~2023年
図72:世界の農業顧客セグメンテーション市場調査方法
表一覧
表1:農業用顧客セグメンテーション市場の国別分析
表2:労働関連法規一覧
表3:農業関連政策・規制の包括的概要
表4:労働関連法規一覧
表5:農業関連政策・規制の包括的概要
表6 ドイツにおける技術導入
表7:木の実の総市場規模、百万ドル
表8:ワインの総市場規模、百万ドル
表9:ドイツの生物学的および生物学的ストレスパターン
表10:労働法規制一覧
表11:農業に関連する政策と規制の包括的概要
表12:フランスの技術導入
表13:フランスの生物的・生物外的ストレスパターン
表14:労働法規一覧
表15:農業関連政策・規制の包括的概要
表16:イタリアにおける技術導入
表17:地域別主要作物リスト
表18:イタリアの生物学的および生物学的ストレスパターン
表19:労働法規一覧
表20:農業関連政策と規制の包括的概要
表21:スペインにおける技術導入
表22:地域別主要作物リスト
表23:スペインの生物的・生物多様性ストレスパターン
表24:労働法規制一覧
表25:農業関連政策と規制の包括的概要
表26:ルーマニアの技術導入
表27:ルーマニアの生物的および環境的ストレス要因
表 28:労働法規制一覧
表29:農業に関連する政策と規制の包括的概要
表30:中国における技術導入
表31:中国の生物的・生物的ストレスパターン
表32:労働法規一覧
表33:農業に関連する政策と規制の包括的概要
表34:日本の技術導入
表35:日本の生物的・生物的ストレスパターン
表36:労働法規制一覧
表 37:農業に関連する政策と規制の包括的概要
表38:オーストラリアの技術導入
表39:オーストラリアで栽培されている主要作物のリスト
表 40:オーストラリアの生物的および生物的ストレスパターン
表 41:労働法規一覧
表42:農業関連政策・規制の包括的概要
表43:インドにおける技術導入
表44:インドの平均農業生産予算
表45:インドで栽培されている主要作物一覧
表46:インドの生物的および生物的ストレスパターン
表 47:労働法規一覧
表 48:農業関連政策・規制の包括的概要
表49:トルコにおける技術導入
表50:トルコで栽培されている主要作物一覧
表51:トルコの生物的・生物多様性ストレスパターン
表52:労働法規制一覧
表53:農業関連政策・規制の包括的概要
表54:ウクライナの農場構造
表55:ウクライナの技術導入
表56 ウクライナの農業ウクライナにおける主要作物リスト
表57:ウクライナの生物・生物多様性ストレスパターン
表58:農業関連政策と規制の包括的概要
表59:農家の年齢層別技術導入パターンの図解
表60:零細農家にとっての機会
表61:技術プロバイダーにとっての機会
表62:農業顧客セグメンテーション市場における作物技術導入の地域差
表63:農業技術新興企業のリスト
表64:スマート農業の対象顧客と製品タイプ一覧

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プレスリリース

この調査レポートは、人口統計学的、地理的、行動的、技術的要因に基づく農業顧客の分類に焦点を当て、農業顧客セグメンテーション市場の包括的な分析を提供しています。この調査レポートは、農業部門における多様な顧客層のユニークなニーズを満たすために設計された、オーダーメイドのソリューション、サービス、戦略に関する洞察を提供することを目的としています。

この調査では、農家の人口統計(年齢、収入、学歴)、農場の規模や所有構造、作物の種類、地域の農業慣行、技術導入などのセグメンテーション基準を詳細に検証している。これらのセグメンテーション要因が市場ダイナミクス、顧客の嗜好、精密農業、IoTソリューション、スマート機械などの最新農業技術の導入に与える影響についても調査している。

さらに、農業バリューチェーンの最適化、生産性の向上、資源配分の改善における顧客セグメンテーションの役割についても評価しています。また、持続可能な農法への需要、作物の地域特化、データ主導の意思決定のためのデジタルプラットフォームの統合など、セグメンテーション市場を形成する主な動向と推進要因に焦点を当てています。

また、データの可用性、市場の多様性、技術導入における地域格差など、企業が効果的な顧客セグメンテーション戦略を実施する上で直面する課題についても評価している。本レポートは、関係者がターゲットを絞った製品やサービスを設計し、市場への浸透を高め、セグメンテーションの障壁に対処するための実用的な提言を行っている。

本レポートの特長

本レポートの特長は、農場規模、作物タイプ、技術導入、人口統計、地域差によって分類された様々な農家セグメントを徹底的に分析している点です。本レポートは、オーダーメイドのソリューション、的を絞ったマーケティング戦略、製品イノベーションを開発するための実用的な知見を提供し、企業がリソース配分を最適化し、顧客満足度を向上させ、進化する農業セクターにおいて競争優位性を確保できるよう支援します。

アナリストの見解

BISリサーチの主席アナリスト、Debraj Chakraborty氏によると、「農業顧客セグメンテーション市場は、EUグリーンディールなどの持続可能性イニシアティブによって推進される進化する農業情勢において、極めて重要な役割を果たすことになる。化学農薬や化学肥料の使用削減を目指す政策により、農業関連企業は生産性を維持しながら多様な顧客ニーズに対応するために適応しなければならない。この適応は、センサー、農場管理ソフトウェア、可変レート技術などのスマート農業ソリューションを採用する農家を特定し、その農家に対応するための正確なセグメンテーションの重要性を増幅する。"

本レポートで扱う主な質問

- 農業顧客ベースのセグメンテーションに使用される主な基準は何か。また、農場の規模、農場の所有構造、作物の種類などの要因はセグメンテーション戦略にどのように影響するか。
- 農業の異なる顧客セグメント間で技術導入はどのように異なり、農家が技術導入で直面する共通の障壁は何か?
- 新興市場、特に零細農家を抱える市場にはどのような機会と課題が存在し、精密農業企業はこれらの市場の多様なニーズに対応する包括的戦略をどのように展開できるのか。
- 農業における精密ターゲティング戦略の成功例を示す実例やケーススタディにはどのようなものがあるか。
- 精密ターゲティング戦略を採用する上でどのような課題や障壁があるのか、また、農業の顧客セグメンテーションの状況において、さらなる市場開拓と拡大のためにどのような潜在的機会が存在するのか。
- 精密ターゲティング戦略の採用を促進し、農業セクターの持続可能性を高めるために、利害関係者、政策立案者、実務者に対してどのような提言があるか?
- 農業市場におけるさまざまな顧客セグメント(農場規模、作物タイプ、農場所有者によるセグメンテーションなど)の現状は?
- 精密農業を強化する上で、異なる顧客セグメントに期待される可能性は何か?

 

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Summary

Introduction to the Agriculture Customer Segmentation

Agriculture Customer Segmentation involves categorizing farmers, agribusinesses, or stakeholders into distinct groups based on shared characteristics to effectively tailor products, services, and marketing strategies. Segmentation criteria may include farm size, crop type, geographical location, farming practices, income levels, and technology adoption rates. By understanding these segments, agribusinesses can better address specific needs, such as precision farming tools for tech-savvy farmers or affordable solutions for smallholders. This approach enhances customer satisfaction, optimizes resource allocation, and drives business growth while fostering sustainable agricultural practices. Effective segmentation supports innovation and builds stronger relationships with diverse agricultural stakeholders.

Market Introduction

The agriculture customer segmentation market refers to the process and tools used to categorize agricultural customers into specific groups based on shared traits, enabling businesses to offer targeted products, services, and solutions. This market includes software, analytics, and consulting services that help identify segments such as farm size, crop type, geographic location, farming techniques, and purchasing behavior. By leveraging segmentation, companies in the agriculture industry can optimize their marketing strategies, improve product development, and enhance customer engagement. This market is critical in driving precision agriculture, sustainable practices, and tailored innovations, ultimately boosting profitability and operational efficiency for agribusinesses.

Industrial Impact

The agriculture customer segmentation market is set for significant industrial impact as the adoption of sustainable agricultural practices, driven by initiatives such as the EU Green Deal, gains momentum. The push toward sustainability and resource optimization creates a heightened demand for precise customer profiling to deliver targeted solutions. Segmentation enables agribusinesses to tailor products and services for diverse farmer groups, such as those adopting precision farming, IoT, or AI-based technologies. This customization fosters the efficient allocation of resources and drives innovation in product development.

Industries offering segmentation tools and analytics are likely to witness increased investment, particularly as stakeholders prioritize data-driven strategies to align with climate-smart goals. Additionally, the market is expected to experience growth in R&D and collaboration as companies seek to refine segmentation techniques for better alignment with sustainability targets. This development supports improved customer satisfaction and operational efficiency and the overall transition to a resilient and sustainable agricultural ecosystem globally.

Countries Considered:
• U.S.
• Canada
• Germany
• France
• Italy
• Spain
• Romania
• China
• Japan
• Australia
• India
• Turkey

Customer Segmentation Parameters
• By Country
• By Farm Size
• By Farm Economics
• By Farmer’s Age Group
o Young Farmers
o Middle-Aged Farmers
o Older Farmers
• By Farm Ownership
o Smallholder Farms
o Family-Owned Farms
o Corporate Farms
o Cooperative Farms
• By Crop Type

How can this Report add value to an Organization?

This Report provides actionable insights into the agriculture customer segmentation market, enabling organizations to effectively identify and target specific customer groups. By leveraging data on segmentation trends, market dynamics, and emerging technologies, businesses can tailor their strategies to align with customer needs and sustainability goals. The report helps optimize resource allocation, enhance customer satisfaction, and gain a competitive edge in a rapidly evolving agricultural landscape.

Research Methodology

• The scope of this report focuses on the agricultural customers and their interests at a global level.
• The base currency considered for the market analysis is US$. Currencies other than the US$ have been converted to the US$ for all statistical calculations, considering the average conversion rate for that particular year.
• The currency conversion rate was taken from the historical exchange rate on the FxTop website.
• Nearly all the recent developments from January 2021 to November 2024 have been considered in this research study.
• The information rendered in the report is a result of in-depth primary interviews, surveys, and secondary analysis.
• Where relevant information was not available, proxy indicators and extrapolation were employed.
• Technologies currently used are expected to persist, with no major breakthroughs.

Secondary Research

This research study of the agricultural customer involves extensive secondary research, directories, company websites, and annual reports. It also uses databases, such as ITU, Hoovers, Bloomberg, Businessweek, and Factiva, to collect useful and effective information for an extensive, technical, market-oriented study.



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Table of Contents

Executive Summary
Scope of the Study
1 Country Analysis
1.1 U.S.
1.1.1 Farm Size
1.1.1.1 Farm Structure
1.1.2 Farm Economics
1.1.2.1 Cost Model
1.1.2.2 Crop Pattern
1.1.2.3 Stress Pattern
1.1.2.4 Labor Availability and Awareness
1.1.2.5 Government Policies and Regulations
1.2 Canada
1.2.1 Farm Size
1.2.1.1 Farm Structure
1.2.2 Farm Economics
1.2.2.1 Cost Model
1.2.2.2 Crop Pattern
1.2.2.3 Stress Pattern
1.2.2.4 Labor Availability and Awareness
1.2.2.5 Government Policies and Regulations
1.3 Germany
1.3.1 Farm Size
1.3.1.1 Farm Structure
1.3.2 Farm Economics
1.3.2.1 Cost Model
1.3.2.2 Crop Pattern
1.3.2.3 Stress Pattern
1.3.2.4 Labor Availability and Awareness
1.3.2.5 Government Policies and Regulations
1.4 France
1.4.1 Farm Size
1.4.1.1 Farm Structure
1.4.2 Farm Economics
1.4.2.1 Cost Model
1.4.2.2 Crop Pattern
1.4.2.3 Stress Pattern
1.4.2.4 Labor Availability and Awareness
1.4.2.5 Government Policies and Regulations
1.5 Italy
1.5.1 Farm Size
1.5.2 Farm Economics
1.5.2.1 Cost Model
1.5.2.2 Crop Pattern
1.5.2.3 Stress Pattern
1.5.2.4 Labor Availability and Awareness
1.5.2.5 Government Policies and Regulations
1.6 Spain
1.6.1 Farm Size
1.6.1.1 Farm Structure
1.6.2 Farm Economics
1.6.2.1 Cost Model
1.6.2.2 Crop Pattern
1.6.2.3 Stress Pattern
1.6.2.4 Labor Availability and Awareness
1.6.2.5 Government Policies and Regulations
1.7 Romania
1.7.1 Farm Size
1.7.1.1 Farm Structure
1.7.2 Farm Economics
1.7.2.1 Cost Model
1.7.2.2 Crop Pattern
1.7.2.3 Stress Pattern
1.7.2.4 Labor Availability and Awareness
1.7.2.5 Government Policies and Regulations
1.8 China
1.8.1 Farm Size
1.8.1.1 Farm Structure
1.8.2 Farm Economics
1.8.2.1 Cost Model
1.8.2.2 Crop Pattern
1.8.2.3 Stress Pattern
1.8.2.4 Labor Availability and Awareness
1.8.2.5 Government Policies and Regulations
1.9 Japan
1.9.1 Farm Size
1.9.1.1 Farm Structure
1.9.2 Farm Economics
1.9.2.1 Cost Model
1.9.2.2 Crop Pattern
1.9.2.3 Stress Pattern
1.9.2.4 Labor Availability and Awareness
1.9.2.5 Government Policies and Regulations
1.1 Australia
1.10.1 Farm Size
1.10.1.1 Farm Structure
1.10.2 Farm Economics
1.10.2.1 Cost Model
1.10.2.2 Crop Pattern
1.10.2.3 Stress Pattern
1.10.2.4 Labor Availability and Awareness
1.10.2.5 Government Policies and Regulations
1.11 India
1.11.1 Farm Size
1.11.1.1 Farm Structure
1.11.2 Farm Economics
1.11.2.1 Cost Model
1.11.2.2 Crop Pattern
1.11.2.3 Stress Pattern
1.11.2.4 Labor Availability and Awareness
1.11.2.5 Government Policies and Regulations
1.12 Turkey
1.12.1 Farm Size
1.12.1.1 Farm Structure
1.12.2 Farm Economics
1.12.2.1 Cost Model
1.12.2.2 Crop Pattern
1.12.2.3 Stress Pattern
1.12.2.4 Labor Availability and Awareness
1.12.2.5 Government Policies and Regulations
1.13 Ukraine
1.13.1 Farm Size
1.13.1.1 Farm Structure
1.13.2 Farm Economics
1.13.2.1 Cost Model
1.13.2.2 Crop Pattern
1.13.2.3 Stress Pattern
1.13.2.4 Labor Availability and Awareness
1.13.2.5 Government Policies and Regulations
2 Agriculture Customer Segmentation Market (by Farmer’s Age Group)
2.1 Technology Adoption Patterns by Farmer's Age Group
2.1.1 Young Farmers (18-30 years)
2.1.1.1 Challenges
2.1.1.2 Opportunities
2.1.2 Middle-Aged Farmers (31-50 years)
2.1.2.1 Challenges
2.1.2.2 Opportunities
2.1.3 Older Farmers (51 years and above)
2.1.3.1 Challenges
2.1.3.2 Opportunities
2.2 Impact of Age on Buying Behavior and Preferences
2.3 Case Studies on Age-Based Technology Usage
3 Agriculture Customer Segmentation Market (by Farm Ownership)
3.1 Types of Farms Ownerships
3.1.1 Smallholder Farms
3.1.1.1 Challenges
3.1.1.2 Opportunities
3.1.2 Family-Owned Farms
3.1.2.1 Challenges
3.1.2.2 Opportunities
3.1.3 Corporate Farms
3.1.3.1 Challenges
3.1.3.2 Opportunities
3.1.4 Cooperative Farms
3.1.4.1 Challenges
3.1.4.2 Opportunities
3.1.5 Farm Ownership Influence on Investment in Smart Technologies
4 Agriculture Customer Segmentation Market (by Crop Type)
4.1 Crop Type
4.1.1 Technology Adoption (by Crop Type)
4.1.2 Crop Type and its Impact on Smart Technology Use
4.1.3 Regional Variations in Crop Technology Adoption
5 Conclusions and Recommendations
5.1 Expansion of Agri-Tech Startups
5.2 Recommendations for Targeted Marketing and Product Development
5.3 Trends
5.3.1 Increasing Demand for Organic Farming Practices
5.3.2 Growing Focus on Climate-Resilient Farming Practices
5.4 Opportunities
5.4.1 Government Support and Subsidies
5.4.2 Expansion in Emerging Economies
6 Research Methodology
6.1 Data Sources
6.1.1 Primary Data Sources
6.1.2 Secondary Data Sources
List of Figures
Figure 1: Segmentation of Agriculture Customer Segmentation Market
Figure 2: Farmer's Age Group Impact on Agriculture Customer Segmentation Market
Figure 3: Farm Ownership Impact on Agriculture Customer Segmentation Market
Figure 4: Crop Type Impact on Agriculture Customer Segmentation Market
Figure 5: Farm Structure in the U.S.
Figure 6: Technology Adoption in U.S.
Figure 7: Share of Farm Expenditures (in %), by Category, 2023
Figure 8: Key Highlights of Cost Pattern of U.S. Farms, 2023
Figure 9: U.S. Total Farm Expenditure, (in $million) 2020-2023
Figure 10: Per Farm Average Annual Expenditures of Selected States in the U.S., 2023 ($/Farm)
Figure 11: Barley Production Percentage across U.S. States, 2022
Figure 12: Corn Production Percentage across U.S. States, 2022
Figure 13: Oats Production Percentage across U.S. States, 2022
Figure 14: Soybean Production across U.S. States, 2022
Figure 15: U.S. Biotic and Abiotic Stress Pattern
Figure 16: U.S. Labor Availability Metrics
Figure 17: Farm Structure in Canada
Figure 18: Technology Adoption in Canada
Figure 19: Share of Farm Expenditures (by Category), 2023
Figure 20: Canada Total Farm Expenditure ($ million), 2022-2023
Figure 21: Barley Production Percentage across Canadian States
Figure 22: Wheat Production Percentage across Canadian States
Figure 23: Soybean Production Percentage across Canadian States
Figure 24: Corn Production Percentage across Canadian States
Figure 25: Canada Biotic and Abiotic Stress Pattern
Figure 26: Canada Labor Availability Metrics
Figure 27: Farm Structure in Germany
Figure 28: Germany Labor Availability Metrics
Figure 29: Farm Structure in France
Figure 30: France Labor Availability Metrics
Figure 31: Farm Structure
Figure 32: Farm Structure in Italy
Figure 33: Percentage of Total Expenses in Italy, 2023
Figure 34: Italy Labor Availability Metrics
Figure 35: Farm Structure in Spain
Figure 36: Percentage of Annual Expenses in Spain, 2022
Figure 37: Spain Labor Availability Metrics
Figure 38: Farm Structure in Romania
Figure 39: Percentage of Annual Expenses in Romania
Figure 40: Farm Structure in China
Figure 41: Percentage of Total Expenses in China
Figure 42: List of Major Crops Grown in China
Figure 43: China Labor Availability Metrics
Figure 44: Farm Structure in Japan
Figure 45: Percentage of Total Expenses in Japan
Figure 46: List of Major Crops Grown in Japan
Figure 47: Japan Labor Availability Metrics
Figure 48: Farm Structure in Australia
Figure 49: Australia's Average Agriculture Production Cost
Figure 50: Australia Labor Availability Metrics
Figure 51: Farm Structure in India
Figure 52: Percentage Share of Public Expenditure on Agriculture in India
Figure 53: India Labor Availability Metrics
Figure 54: Farm Structure in Turkey
Figure 55: Percentage Share of Expenditure on Agriculture in Turkey
Figure 56: Turkey Labor Availability Metrics
Figure 57: Percentage Share of expenditure on agriculture in Ukraine
Figure 58: Ukraine Labor Availability Metrics
Figure 59: Empowering the Next Generation: Insights into Young Farmers in Agriculture
Figure 60: Case Study Highlighting the Contrasting Approaches of Younger and Older Farmers toward Technology Adoption
Figure 61: Challenges Faced by Smallholder Farms
Figure 62: Challenges Faced by Family-Owned Farms
Figure 63: Opportunities for Family-Owned Farms
Figure 64: Challenges Faced by Corporate Farm
Figure 65: Opportunities for Corporate Farms
Figure 66: Opportunities for Corporate Farms
Figure 67: Impact of Farm Ownership on Investment in Climate-Smart Agricultural Technologies in Ghana
Figure 68: Global Land Use (by Major Crop Type)
Figure 69: Growth of Organic Agricultural Land, in Million Hectares, 2018-2022
Figure 70: Global Distribution of Organic Areas, 2022
Figure 71: Deviation in Global Surface Temperature, in Degrees Celsius, 2013-2023
Figure 72: Global Agriculture Customer Segmentation Market: Research Methodology
List of Tables
Table 1: Country-Wise Analysis of Agriculture Customer Segmentation Market
Table 2: List of Labor Laws and Regulations
Table 3: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 4: List of Labor Laws and Regulations
Table 5: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 6: Technology Adoption in Germany
Table 7: Total Market Size for Tree Nuts, $Million
Table 8: Total Market Size for Wine, $Million
Table 9: Germany Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 10: List of Labor Laws and Regulations
Table 11: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 12: Technology Adoption in France
Table 13: France Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 14: List of Labor Laws and Regulations
Table 15: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 16: Technology Adoption in Italy
Table 17: List of Main Crops According to the Region
Table 18: Italy Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 19: List of Labor Laws and Regulations
Table 20: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 21: Technology Adoption in Spain
Table 22: List of Main Crops According to the Region
Table 23: Spain Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 24: List of Labor Laws and Regulations
Table 25: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 26: Technology Adoption in Romania
Table 27: Romania Biotic and Abiotic Stress Factors
Table 28: List of Labor Laws and Regulations
Table 29: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 30: Technology Adoption in China
Table 31: China Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 32: List of Labor Laws and Regulations
Table 33: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 34: Technology Adoption in Japan
Table 35: Japan Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 36: List of Labor Laws and Regulations
Table 37: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 38: Technology Adoption in Australia
Table 39: List of Major Crops Grown in Australia
Table 40: Australia Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 41: List of Labor Laws and Regulations
Table 42: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 43: Technology Adoption in India
Table 44: India's Average Agriculture Production Budget
Table 45: List of Major Crops Grown in India
Table 46: India Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 47: List of Labor Laws and Regulations
Table 48: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 49: Technology Adoption in Turkey
Table 50: List of Major Crops Grown in Turkey
Table 51: Turkey Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 52: List of Labor Laws and Regulations
Table 53: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 54: Farm Structure in Ukraine
Table 55: Technology Adoption in Ukraine
Table 56: List of Major Crops Grown in Ukraine
Table 57: Ukraine Biotic and Abiotic Stress Pattern
Table 58: Comprehensive Overview of Policies and Regulations Relevant to Agriculture
Table 59: Illustration of Technology Adoption Patterns by Farmer Age Group
Table 60: Opportunities for Smallholder Farms
Table 61: Opportunities for Technology Providers
Table 62: Regional Variations in Crop Technology Adoption for the Agriculture Customer Segmentation Market
Table 63: List of Some of the Agri-Tech Start-ups
Table 64: List of Targeted Customers and Product Types Involved in Smart Agriculture

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Press Release

The research report provides a comprehensive analysis of the agriculture customer segmentation market, focusing on categorizing agricultural customers based on demographic, geographic, behavioral, and technological factors. It aims to offer insights into tailored solutions, services, and strategies designed to meet the unique needs of diverse customer segments within the agricultural sector.

The study includes an in-depth examination of segmentation criteria such as farmer demographics (age, income, and education), farm size and ownership structures, crop types, regional agricultural practices, and technological adoption. It explores the influence of these segmentation factors on market dynamics, customer preferences, and the adoption of modern agricultural technologies, such as precision farming, IoT solutions, and smart machinery.

Furthermore, the report assesses the role of customer segmentation in optimizing agricultural value chains, enhancing productivity, and improving resource allocation. It highlights key trends and drivers shaping the segmentation market, such as the demand for sustainable farming practices, regional crop specialization, and the integration of digital platforms for data-driven decision-making.

The report also evaluates challenges faced by businesses in implementing effective customer segmentation strategies, including data availability, market diversity, and regional disparities in technology adoption. It offers actionable recommendations for stakeholders to design targeted products and services, improve market penetration, and address barriers to segmentation.

USPs of this report

The unique selling proposition of this report is its thorough analysis of various farmer segments, categorized by farm size, crop type, technology adoption, demographics, and geographical differences. This report provides actionable insights for developing tailored solutions, targeted marketing strategies, and product innovation, helping businesses optimize resource allocation, improve customer satisfaction, and secure a competitive advantage in the evolving agricultural sector.

Analyst View

According to Debraj Chakraborty, Principal Analyst at BIS Research, "The agriculture customer segmentation market is set to play a pivotal role in the evolving agricultural landscape driven by sustainability initiatives such as the EU Green Deal. With policies aimed at reducing chemical pesticide and fertilizer use, agribusinesses must adapt to meet diverse customer needs while maintaining productivity. This adaptation amplifies the importance of precise segmentation in identifying and catering to farmers who are adopting smart agriculture solutions such as sensors, farm management software, and variable rate technologies."

Key Questions Answered in the Report

• What are the primary criteria used for segmenting the agriculture customer base, and how do factors such as farm size, farm ownership structures, and crop type influence segmentation strategies?
• How does technology adoption vary among different customer segments in agriculture, and what are the common barriers faced by farmers to technology adoption?
• What opportunities and challenges exist in emerging markets, particularly those with smallholder farmers, and how can precision agriculture companies develop inclusive strategies to address the diverse needs of these markets?
• What are the real-world examples and case studies illustrating successful implementations of precision targeting strategies in agriculture, showcasing the efficacy of tailored solutions for different farmer segments?
• What challenges and barriers are encountered in adopting precision targeting strategies, and what potential opportunities exist for further market development and expansion within the agriculture customer segmentation landscape?
• What are the recommendations for stakeholders, policymakers, and practitioners to facilitate the adoption of precision targeting strategies and enhance sustainability in the agricultural sector?
• What is the current state of different customer segments in the agriculture market, such as segmentation by farm size, crop type, and farm ownership?
• What are the expected potentials of different customer segments in enhancing precision agriculture?

 

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