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小売業におけるビッグデータ分析の世界市場規模調査:構成要素別(ソフトウェア、サービス)、展開形態別(オンプレミス、クラウド)、組織規模別(大企業、中小企業)、用途別(販売・マーケティング分析、サプライチェーン業務管理、マーチャンダイジング分析、顧客分析、その他)、地域別予測:2022年~2032年


Global Big Data Analytics in Retail Market Size Study, by Component (Software, Services), by Deployment (On-Premise, Cloud), by Organization Size (Large Enterprise, Small & Medium Enterprise), by Application (Sales & Marketing Analytics, Supply Chain Operations Management, Merchandising Analytics, Customer Analytics, Others) and Regional Forecasts 2022-2032

小売業におけるビッグデータ分析の世界市場規模は、2023年に約90億2,000万米ドルと評価され、予測期間2024年から2032年にかけて22.97%の健全な成長率で成長すると予測されている。小売業におけるビッグデータ分析... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
Bizwit Research & Consulting LLP
ビズウィットリサーチ&コンサルティング
2024年7月30日 US$4,950
シングルユーザライセンス(印刷不可)
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200 英語

 

サマリー

小売業におけるビッグデータ分析の世界市場規模は、2023年に約90億2,000万米ドルと評価され、予測期間2024年から2032年にかけて22.97%の健全な成長率で成長すると予測されている。小売業におけるビッグデータ分析により、小売業者は顧客の行動を検出し、買い物パターンと傾向を発見し、顧客サービスの質を向上させ、より良い顧客維持と満足度を達成することができる。この技術は、顧客セグメンテーション、ロイヤルティ分析、価格分析、クロスセリング、サプライチェーン管理、需要予測、マーケットバスケット分析、財務・固定資産管理などに活用できる。小売業におけるビッグデータ分析の採用は長期にわたり急増しており、組織の意思決定能力を高め、貴重なビジネスインサイトを提供している。さまざまなビジネスチャンスを提供し、新たな洞察を得ることができるため、エンドユーザーの間で人気が高まっている。さらに、電子商取引の成長、予測分析に対する需要の高まり、ビッグデータ分析におけるIoT、AI、機械学習などの技術の統合が市場の成長を促進している。
ビッグデータ分析ツールへの支出の増加は、世界の小売業におけるビッグデータ分析市場の需要を大きく促進している。小売業者は、顧客行動に対するより深い洞察の獲得、業務の合理化、意思決定の強化を目的として、高度なアナリティクス・ソリューションへの投資を増やしている。オンライン取引、ソーシャルメディア、店舗でのやり取りなど、さまざまなソースから生成されるデータ量が増加する中、企業はこれらの情報を分析し、効果的に活用するための高度なツールを求めている。この投資は、小売企業がマーケティング戦略をパーソナライズし、在庫管理を最適化し、顧客体験を改善するのに役立ちます。また、人工知能(AI)や機械学習(ML)の進歩により、ビッグデータ分析ツールの機能が向上し、小売用途での利用価値が高まっている。その結果、こうしたツールへの支出が増加し、世界の小売ビッグデータ分析市場の堅調な成長を後押ししている。しかし、異種システムからのデータ収集における問題や、フリー&オープンソースのVFXソフトウェアの存在が、予測期間2024-2032年の市場の成長を抑制する可能性がある。
小売業におけるビッグデータ分析の世界市場における主要地域には、北米、欧州、アジア太平洋地域、中南米、中東・アフリカが含まれる。2023年には、北米が売上高で市場を支配する。この地域は、高度な技術インフラと小売業者の間でデータ駆動型戦略の高い採用率を持っている。大手ハイテク企業やビッグデータ・ソリューション・プロバイダーの存在が、高度な分析ツールの革新と開発を促進している。アジア太平洋地域は、予測期間2024-2032年の間に最も高いCAGRを目撃すると予想される。これは、小売ソフトウェアにおけるクラウド対応ビッグデータ分析の採用が著しい成長を示しているためである。高速インターネット接続、スマートフォンの普及、eコマースの台頭、顧客の購買パターンの変化、小売ベンダー間の競争激化などの要因が、この地域の市場拡大に寄与している。さらに、北米の小売アナリティクスベンダーの多くがアジア太平洋地域に進出しており、市場に有利な機会を創出している。

本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通りです:
アドビ
IBMコーポレーション
マイクロソフト株式会社
オラクル
SAP SE
SAS Institute Inc.
セールスフォース・ドットコム
テラデータ・コーポレーション
Qlik Technologies Inc.
TIBCOソフトウェア

市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する:
コンポーネント別
ソフトウェア
サービス

デプロイメント別
オンプレミス
クラウド

組織規模別
大企業
中小企業

アプリケーション別
セールス&マーケティング分析
サプライチェーン・オペレーション管理
マーチャンダイジング・アナリティクス
カスタマー・アナリティクス
その他

地域別
北米
米国
カナダ

欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE

アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
RoAPAC

ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ

中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
RoMEA

調査対象年は以下の通り:
過去年-2022年
基準年 - 2023年
予測期間 - 2024年から2032年

主な内容
2022年から2032年までの10年間の市場推定と予測。
各市場セグメントの年換算収益と地域レベル分析。
主要地域の国レベル分析による地理的展望の詳細分析。
市場の主要プレーヤーに関する情報を含む競争状況。
主要事業戦略の分析と今後の市場アプローチに関する提言。
市場の競争構造の分析
市場の需要サイドと供給サイドの分析

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目次

第1章.小売業におけるビッグデータ分析の世界市場 エグゼクティブサマリー
1.1.小売業におけるビッグデータ分析の世界市場規模・予測(2022年~2032年)
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.コンポーネント別
1.3.2.展開別
1.3.3.組織規模別
1.3.4.アプリケーション別
1.4.主要動向
1.5.不況の影響
1.6.アナリストの推奨と結論

第2章 小売業におけるビッグデータ分析小売業におけるビッグデータ分析の世界市場定義と調査前提条件
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
2.3.3.1.入手可能性
2.3.3.2.インフラ
2.3.3.3.規制環境
2.3.3.4.市場競争
2.3.3.5.経済性(消費者の視点)
2.3.4.需要サイド分析
2.3.4.1.規制の枠組み
2.3.4.2.技術の進歩
2.3.4.3.環境への配慮
2.3.4.4.消費者の意識と受容
2.4.推定方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート

第3章.小売業におけるビッグデータ分析の世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.ビッグデータ分析ツールへの支出の増加
3.1.2.電子商取引分野の成長
3.1.3.高品質コンテンツへの需要の高まり
3.2.市場の課題
3.2.1.異なるシステムからのデータ収集と照合の問題
3.2.2.フリー&オープンソースのVFXソフトウェアの存在
3.3.市場機会
3.3.1.VRやAIなどの先端技術の統合
3.3.2.新興市場におけるVFXへの支出の増加

第4章.小売市場におけるビッグデータ分析の世界市場産業分析
4.1.ポーターの5フォースモデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.買い手の交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ
4.1.7.ポーター5フォースの影響分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的要因
4.2.2.経済的
4.2.3.社会
4.2.4.技術的
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.最高の投資機会
4.4.トップ勝利戦略
4.5.破壊的トレンド
4.6.業界専門家の視点
4.7.アナリストの推奨と結論

第5章 小売業におけるビッグデータ分析小売業におけるビッグデータ分析の世界市場規模推移と予測(コンポーネント別) 2022年~2032年
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.小売業におけるビッグデータ分析の世界市場2022年と2032年のコンポーネント別収益動向分析(億米ドル)
5.2.1.ソフトウェア
5.2.2.サービス

第6章 小売業におけるビッグデータ分析小売業におけるビッグデータ分析の世界市場規模・展開別予測 2022-2032
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.小売業におけるビッグデータ分析の世界市場2022年と2032年のデプロイメント別収益動向分析(億米ドル)
6.2.1.オンプレミス
6.2.2.クラウド

第7章.小売業におけるビッグデータ分析の世界市場規模・予測(組織規模別) 2022年~2032年
7.1.セグメントダッシュボード
7.2.小売業におけるビッグデータ分析の世界市場組織規模別収益動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
7.2.1.大企業
7.2.2.中小企業

第8章 小売業におけるビッグデータ分析小売業におけるビッグデータ分析の世界市場規模・用途別予測 2022-2032
8.1.セグメントダッシュボード
8.2.小売業におけるビッグデータ分析の世界市場アプリケーション別収益動向分析、2022年・2032年(億米ドル)
8.2.1.販売・マーケティング分析
8.2.2.サプライチェーン・オペレーション管理
8.2.3.マーチャンダイジング・アナリティクス
8.2.4.顧客分析
8.2.5.その他

第9章.小売業におけるビッグデータ分析の世界市場規模・地域別予測 2022-2032
9.1.小売業におけるビッグデータ分析の北米市場
9.1.1.米国の小売業におけるビッグデータ分析市場
9.1.1.1.コンポーネントの内訳サイズと予測、2022年〜2032年
9.1.1.2.展開の内訳サイズと予測、2022年~2032年
9.1.1.3.組織規模の内訳と予測、2022-2032年
9.1.1.4.アプリケーションの内訳サイズと予測、2022-2032年
9.1.2.カナダの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.2.小売業における欧州ビッグデータ分析市場
9.2.1.イギリスの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.2.2.ドイツの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.2.3.フランスの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.2.4.スペインの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.2.5.イタリアの小売市場のビッグデータ分析
9.2.6.その他のヨーロッパの小売市場のビッグデータ分析
9.3.アジア太平洋地域の小売業におけるビッグデータ分析市場
9.3.1.中国の小売業におけるビッグデータ分析市場
9.3.2.インドの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.3.3.日本の小売業におけるビッグデータ分析市場
9.3.4.オーストラリアの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.3.5.韓国の小売市場のビッグデータ分析
9.3.6.その他のアジア太平洋地域の小売業におけるビッグデータ分析市場
9.4.中南米の小売業におけるビッグデータ分析市場
9.4.1.小売業におけるブラジルのビッグデータ分析市場
9.4.2.メキシコの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.4.3.その他のラテンアメリカの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.5.中東・アフリカの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.5.1.サウジアラビアの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.5.2.南アフリカの小売業におけるビッグデータ分析市場
9.5.3.その他の中東・アフリカ地域の小売業におけるビッグデータ分析市場

第10章.競合他社のインテリジェンス
10.1.主要企業のSWOT分析
10.1.1.企業1
10.1.2.企業2
10.1.3.会社3
10.2.トップ市場戦略
10.3.企業プロフィール
10.3.1.オラクル・コーポレーション
10.3.1.1.主要情報
10.3.1.2.概要
10.3.1.3.財務(データの入手可能性による)
10.3.1.4.製品概要
10.3.1.5.市場戦略
10.3.2.SAP SE
10.3.3.セールスフォース・ドットコム
10.3.4.テラデータ・コーポレーション
10.3.5.Qlik Technologies Inc.
10.3.6.TIBCOソフトウェア
10.3.7.アドビ
10.3.8.IBMコーポレーション
10.3.9.マイクロソフト株式会社
10.3.10.SAS Institute Inc.

第11章.研究プロセス
11.1.研究プロセス
11.1.1.データマイニング
11.1.2.分析
11.1.3.市場推定
11.1.4.バリデーション
11.1.5.出版
11.2.研究属性

 

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Summary

The global big data analytics in retail market is valued at approximately USD 9.02 billion in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of 22.97% over the forecast period 2024-2032. Big data analytics in retail empowers retailers to detect customer behavior, discover shopping patterns and trends, improve customer service quality, and achieve better customer retention and satisfaction. The technology can be employed for customer segmentation, loyalty analysis, pricing analysis, cross-selling, supply chain management, demand forecasting, market basket analysis, and finance and fixed asset management. The adoption of big data analytics in retail has surged over time, enhancing the decision-making capabilities of organizations and providing valuable business insights. Its ability to offer various business opportunities and gain new insights has increased its popularity among end-users. Additionally, the growth of e-commerce, the rise in demand for predictive analytics, and the integration of technologies such as IoT, AI, and machine learning in big data analytics are driving the market growth.
The increase in spending on big data analytics tools is significantly driving demand for the global big data analytics in retail market. Retailers are increasingly investing in advanced analytics solutions to gain deeper insights into customer behaviour, streamline operations, and enhance decision-making. With the growing volume of data generated from various sources such as online transactions, social media, and in-store interactions, businesses are seeking sophisticated tools to analyse and leverage this information effectively. This investment helps retailers personalize marketing strategies, optimize inventory management, and improve customer experiences. Additionally, advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are boosting the capabilities of big data analytics tools, making them more valuable for retail applications. Consequently, increased spending on these tools is fuelling robust growth in the global big data analytics in retail market. However, issues in collecting data from disparate systems and presence of free & open-source VFX software can restrain growth of the market during the forecast period 2024-2032.
The key region in the Global Big Data Analytics in Retail Market includes North America, Europe, Asia Pacific, Latin America and Middle East & Africa. In 2023, North America dominates the market in terms of revenue. the region's advanced technological infrastructure and high adoption rates of data-driven strategies among retailers. The presence of leading tech companies and big data solution providers fuels innovation and development of sophisticated analytics tools. Asia-Pacific expected to witness highest CAGR during the forecast period 2024-2032. This is due to its adoption of cloud-enabled big data analytics in retail software witnessing significant growth. Factors such as fast internet connectivity, the proliferation of smartphones, the rise of e-commerce, changing customer purchase patterns, and growing competition among retail vendors contribute to the market expansion in this region. Furthermore, many retail analytics vendors from North America are expanding their presence in Asia-Pacific, creating lucrative opportunities for the market.

Major market players included in this report are:
Adobe
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Oracle Corporation
SAP SE
SAS Institute Inc.
Salesforce.com, Inc.
Teradata Corporation
Qlik Technologies Inc.
TIBCO Software Inc.

The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Component
Software
Services

By Deployment
On-Premise
Cloud

By Organization Size
Large Enterprise
Small & Medium Enterprise

By Application
Sales & Marketing Analytics
Supply Chain Operations Management
Merchandising Analytics
Customer Analytics
Others

By Region:
North America
U.S.
Canada

Europe
UK
Germany
France
Spain
Italy
ROE

Asia Pacific
China
India
Japan
Australia
South Korea
RoAPAC

Latin America
Brazil
Mexico
Rest of Latin America

Middle East & Africa
Saudi Arabia
South Africa
RoMEA

Years considered for the study are as follows:
Historical year – 2022
Base year – 2023
Forecast period – 2024 to 2032

Key Takeaways:
Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
Competitive landscape with information on major players in the market.
Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
Analysis of competitive structure of the market.
Demand side and supply side analysis of the market.



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Table of Contents

Chapter 1. Global Big Data Analytics in Retail Market Executive Summary
1.1. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecast (2022-2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Component
1.3.2. By Deployment
1.3.3. By Organization Size
1.3.4. By Application
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 2. Global Big Data Analytics in Retail Market Definition and Research Assumptions
2.1. Research Objective
2.2. Market Definition
2.3. Research Assumptions
2.3.1. Inclusion & Exclusion
2.3.2. Limitations
2.3.3. Supply Side Analysis
2.3.3.1. Availability
2.3.3.2. Infrastructure
2.3.3.3. Regulatory Environment
2.3.3.4. Market Competition
2.3.3.5. Economic Viability (Consumer’s Perspective)
2.3.4. Demand Side Analysis
2.3.4.1. Regulatory frameworks
2.3.4.2. Technological Advancements
2.3.4.3. Environmental Considerations
2.3.4.4. Consumer Awareness & Acceptance
2.4. Estimation Methodology
2.5. Years Considered for the Study
2.6. Currency Conversion Rates

Chapter 3. Global Big Data Analytics in Retail Market Dynamics
3.1. Market Drivers
3.1.1. Increase in spending on big data analytics tools
3.1.2. Growth of e-commerce sector
3.1.3. Rise in demand for high-quality content
3.2. Market Challenges
3.2.1. Issues in collecting and collating data from disparate systems
3.2.2. Presence of free & open-source VFX software
3.3. Market Opportunities
3.3.1. Integration of advanced technologies such as VR & AI
3.3.2. Increased spending on VFX in emerging markets

Chapter 4. Global Big Data Analytics in Retail Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.1.6. Futuristic Approach to Porter’s 5 Force Model
4.1.7. Porter’s 5 Force Impact Analysis
4.2. PESTEL Analysis
4.2.1. Political
4.2.2. Economical
4.2.3. Social
4.2.4. Technological
4.2.5. Environmental
4.2.6. Legal
4.3. Top Investment Opportunity
4.4. Top Winning Strategies
4.5. Disruptive Trends
4.6. Industry Expert Perspective
4.7. Analyst Recommendation & Conclusion

Chapter 5. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Component 2022-2032
5.1. Segment Dashboard
5.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Component Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
5.2.1. Software
5.2.2. Services

Chapter 6. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Deployment 2022-2032
6.1. Segment Dashboard
6.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Deployment Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
6.2.1. On-Premise
6.2.2. Cloud

Chapter 7. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Organization Size 2022-2032
7.1. Segment Dashboard
7.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Organization Size Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
7.2.1. Large Enterprise
7.2.2. Small & Medium Enterprise

Chapter 8. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Application 2022-2032
8.1. Segment Dashboard
8.2. Global Big Data Analytics in Retail Market: Application Revenue Trend Analysis, 2022 & 2032 (USD Billion)
8.2.1. Sales & Marketing Analytics
8.2.2. Supply Chain Operations Management
8.2.3. Merchandising Analytics
8.2.4. Customer Analytics
8.2.5. Others

Chapter 9. Global Big Data Analytics in Retail Market Size & Forecasts by Region 2022-2032
9.1. North America Big Data Analytics in Retail Market
9.1.1. U.S. Big Data Analytics in Retail Market
9.1.1.1. Component breakdown size & forecasts, 2022-2032
9.1.1.2. Deployment breakdown size & forecasts, 2022-2032
9.1.1.3. Organization Size breakdown size & forecasts, 2022-2032
9.1.1.4. Application breakdown size & forecasts, 2022-2032
9.1.2. Canada Big Data Analytics in Retail Market
9.2. Europe Big Data Analytics in Retail Market
9.2.1. U.K. Big Data Analytics in Retail Market
9.2.2. Germany Big Data Analytics in Retail Market
9.2.3. France Big Data Analytics in Retail Market
9.2.4. Spain Big Data Analytics in Retail Market
9.2.5. Italy Big Data Analytics in Retail Market
9.2.6. Rest of Europe Big Data Analytics in Retail Market
9.3. Asia-Pacific Big Data Analytics in Retail Market
9.3.1. China Big Data Analytics in Retail Market
9.3.2. India Big Data Analytics in Retail Market
9.3.3. Japan Big Data Analytics in Retail Market
9.3.4. Australia Big Data Analytics in Retail Market
9.3.5. South Korea Big Data Analytics in Retail Market
9.3.6. Rest of Asia Pacific Big Data Analytics in Retail Market
9.4. Latin America Big Data Analytics in Retail Market
9.4.1. Brazil Big Data Analytics in Retail Market
9.4.2. Mexico Big Data Analytics in Retail Market
9.4.3. Rest of Latin America Big Data Analytics in Retail Market
9.5. Middle East & Africa Big Data Analytics in Retail Market
9.5.1. Saudi Arabia Big Data Analytics in Retail Market
9.5.2. South Africa Big Data Analytics in Retail Market
9.5.3. Rest of Middle East & Africa Big Data Analytics in Retail Market

Chapter 10. Competitive Intelligence
10.1. Key Company SWOT Analysis
10.1.1. Company 1
10.1.2. Company 2
10.1.3. Company 3
10.2. Top Market Strategies
10.3. Company Profiles
10.3.1. Oracle Corporation
10.3.1.1. Key Information
10.3.1.2. Overview
10.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
10.3.1.4. Product Summary
10.3.1.5. Market Strategies
10.3.2. SAP SE
10.3.3. Salesforce.com, Inc.
10.3.4. Teradata Corporation
10.3.5. Qlik Technologies Inc.
10.3.6. TIBCO Software Inc.
10.3.7. Adobe
10.3.8. IBM Corporation
10.3.9. Microsoft Corporation
10.3.10. SAS Institute Inc.

Chapter 11. Research Process
11.1. Research Process
11.1.1. Data Mining
11.1.2. Analysis
11.1.3. Market Estimation
11.1.4. Validation
11.1.5. Publishing
11.2. Research Attributes

 

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