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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
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 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
SummaryThe 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. Table of ContentsChapter 1. Global Big Data Analytics in Retail Market Executive Summary
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