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B2Bテレコムアナリティクス市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、分析タイプ別(記述型分析、予測型分析、処方型分析)、導入形態別(オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド)、企業規模別(大企業、中小企業)、産業分野別(IT・通信、BFSI、小売、医療、製造、その他)、地域別、競合別セグメント、2019年~2029年F


B2B Telecom Analytics Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Analytics Type (Descriptive Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics), By Deployment Mode (On-premises, Cloud-based, Hybrid), By Enterprise Size (Large Enterprises, SMEs), By Industry Vertical (IT & Telecommunications, BFSI, Retail, Healthcare, Manufacturing, Others), By Region and Competition, 2019-2029F

B2Bテレコムアナリティクスの世界市場規模は2023年に702億6000万米ドルで、予測期間中の年平均成長率は15.07%で2029年には1645億8000万米ドルに達すると予測されている。 B2Bテレコムアナリティクスの世界市場は... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
TechSci Research
テックサイリサーチ
2024年9月13日 US$4,900
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サマリー

B2Bテレコムアナリティクスの世界市場規模は2023年に702億6000万米ドルで、予測期間中の年平均成長率は15.07%で2029年には1645億8000万米ドルに達すると予測されている。
B2Bテレコムアナリティクスの世界市場は、事業運営の最適化、顧客体験の向上、意思決定の改善を目的としたデータ主導の洞察への依存が高まるにつれて、力強い成長を遂げている。テレコム・アナリティクスとは、大量のテレコム・データから意味のある洞察を引き出すためのデータ分析ツールやテクニックの使用を指す。5G、IoT、クラウドコンピューティングなどの技術の進歩によりデータが爆発的に増加する中、通信事業者はこの膨大な情報の流入を効果的に管理する必要に迫られている。B2B通信アナリティクスは、通信サービスプロバイダーにとって重要なツールとして台頭し、収益源の強化、顧客維持の向上、詐欺やネットワークダウンタイムなどのリスクの軽減を可能にしている。
市場の主な推進要因の1つは、より優れた顧客体験管理に対する需要の高まりである。電気通信分野の競争が激化する中、サービスプロバイダーは顧客の嗜好、行動、利用パターンをより深く理解するためにアナリティクスに注目している。予測分析と機械学習を活用することで、企業はパーソナライズされたサービスを提供し、顧客のニーズを予測し、解約率を下げることができる。さらに、通信アナリティクスにより、事業者はネットワーク・パフォーマンスを最適化し、サービス品質の向上と運用コストの削減につなげることができます。これらのアナリティクス・ツールが提供する洞察は、プロアクティブな意思決定に役立ち、企業は卓越したサービスを維持し、顧客満足度を確保することができます。
人工知能(AI)、機械学習(ML)、ビッグデータ分析などの先進技術の統合により、通信アナリティクス・ソリューションの能力は大幅に向上した。AI主導のアナリティクス・プラットフォームは、膨大なデータセットをリアルタイムで処理し、人間のアナリストでは検出不可能な傾向や異常を特定することができます。これは、不審な行動を素早く特定することで多額の金銭的損失を防ぐことができる不正検知などの分野で特に有益です。さらに、5G技術の台頭とIoTデバイスの導入拡大により、データ生成量が急増し、高度な分析ソリューションの需要がさらに高まっている。
主な市場促進要因
データ量と複雑性の増大
5G、IoTデバイス、クラウドベースのアプリケーションの普及により、通信ネットワークで生成されるデータの急増が、B2B通信アナリティクスの重要な市場促進要因となっている。通信事業者は、顧客の利用パターン、ネットワークのパフォーマンス指標、請求記録、ソーシャルメディアとのやり取りなど、複数のソースから膨大な量のデータを扱っている。このような複雑で多様なデータセットから実用的な知見を管理・抽出することは大きな課題です。アナリティクス・ソリューションは、このような情報をリアルタイムで処理し、傾向を特定し、データ主導の意思決定を行うために必要なツールを通信事業者に提供します。データの量と複雑さが増大し続ける中、通信アナリティクスは、サービスの強化、ネットワークパフォーマンスの最適化、競争力の獲得を目指す通信事業者にとって不可欠なリソースとなっている。業務効率と顧客体験の向上におけるデータ分析の価値を認識する企業が増え、市場成長の原動力となっていることから、この傾向は加速すると予想される。
カスタマー・エクスペリエンス・マネジメントへの注目の高まり
競争が激化する通信業界では、顧客体験が重要な差別化要因として浮上している。企業は顧客の嗜好、行動、満足度をより深く理解するためにアナリティクスの活用を優先している。B2Bテレコム・アナリティクスは、サービスのパーソナライズ、顧客とのインタラクションの最適化、問題へのプロアクティブな対処に必要な洞察を事業者に提供します。予測分析と機械学習モデルを活用することで、通信事業者は顧客のニーズを予測し、解約を減らし、中小企業と大企業の両方の需要を満たすオーダーメイドのソリューションを提供することができます。顧客の期待が進化し続ける中、特にデジタルサービスの成長に伴い、リアルタイムの意思決定を可能にし、顧客エンゲージメントを強化する高度なアナリティクス・ツールに対する需要が高まっています。このように優れた顧客体験を提供することに注力することが、B2Bテレコム・アナリティクスの採用にとって重要な推進力となっている。
不正検知と収益保証のニーズの高まり
収益の漏えいや不正行為は通信事業者にとって大きな課題であり、多額の財務的損失をもたらします。通信ネットワークが拡大し複雑化するにつれ、不正リスクは増大し、強固な不正検知と収益保証ソリューションが不可欠となっています。B2Bテレコム・アナリティクスは、膨大なデータ・ストリームの中から異常なパターン、異常、疑わしい活動を検出し、早期の介入を可能にします。高度なAIと機械学習アルゴリズムにより、アナリティクス・ツールは継続的に学習して新たな脅威に適応し、より正確でプロアクティブな不正防止戦略を提供することができます。収益保証機能もアナリティクスの恩恵を受け、請求エラーや不一致、その他の収益損失につながりかねない問題の特定に役立ちます。サイバー攻撃の脅威が高まっていることに加え、電気通信の請求・課金プロセスが複雑化していることから、電気通信アナリティクスは収益を守り、財務の安定性を維持するために不可欠なものとなっています。
電気通信におけるAIと機械学習の採用増加
人工知能(AI)と機械学習(ML)技術の通信アナリティクスへの統合は、強力な市場促進要因である。これらの技術により、通信事業者はデータ分析プロセスの自動化、予測的洞察の獲得、意思決定の最適化が可能になる。AI主導のアナリティクス・プラットフォームは、膨大な量の構造化・非構造化データを処理し、パターンを特定し、将来の傾向を予測し、実用的な洞察を提供することができる。電気通信事業者は、ネットワーク管理の改善、顧客サービスの強化、業務の合理化のために、AIやMLを活用するケースが増えている。例えば、AIを活用した予知保全により、事業者は潜在的なネットワーク障害を事前に検知し、ダウンタイムを削減し、サービスの信頼性を向上させることができる。通信アナリティクスにおけるAIとMLへの依存の高まりは、リアルタイムの洞察を提供し、ビジネスの成長を促進できる、より高度でインテリジェントなアナリティクス・ソリューションへの需要を促進している。
主な市場課題
データ・セキュリティとプライバシーに関する懸念
世界のB2B通信アナリティクス市場では、データのセキュリティとプライバシーの確保が重要な課題となっている。通信事業者は、顧客データやネットワーク・パフォーマンス指標など、膨大な量の機密情報を管理しています。データ漏洩やサイバー攻撃が蔓延する中、強固なセキュリティ対策を維持することは、不正アクセスやデータ盗難から保護するために極めて重要です。欧州のGDPRや米国のCCPAのような規制への準拠は、さらに複雑なレイヤーを追加します。組織はリスクを軽減するために、厳格なデータ保護プロトコルと暗号化技術を導入しなければならない。さらに、セキュリティ対策を既存のシステムに統合し、継続的に監視することの複雑さは、リソースを圧迫し、業務効率に影響を与える可能性がある。これらの課題に対処するには、定期的な監査、従業員研修、高度なセキュリティ・ソリューションへの投資など、サイバーセキュリティに対する積極的なアプローチが必要です。
レガシー・システムとの統合
B2B通信アナリティクス市場における大きな課題は、高度なアナリティクス・ソリューションと既存のレガシー・システムとの統合です。多くの通信事業者は、最新のアナリティクス・プラットフォームと互換性のない旧式のテクノロジーを使用しています。この統合は複雑でコストがかかる可能性があり、多くの場合、大幅なカスタマイズとシステムのオーバーホールが必要になります。レガシーシステムには、リアルタイムのデータ処理や高度なアナリティクスをサポートするために必要なインフラがない場合もあり、新しいソリューションの有効性が制限されます。さらに、移行プロセスによって継続的な業務に支障が出たり、スタッフの大規模なトレーニングが必要になったりすることもある。この課題を克服するには、統合戦略を慎重に計画し、ミドルウェア・ソリューションに投資し、新システムの拡張性と将来の技術進歩への適応性を確保する必要がある。
データの品質と管理の問題
効果的な通信アナリティクスは、高品質で正確なデータに依存しています。しかし、電気通信事業者はしばしばデータの品質と管理に関する課題に直面します。データは、ネットワーク機器、顧客とのやり取り、サードパーティのアプリケーションなど、さまざまなソースから取得されるため、不整合や不正確さが生じます。データの完全性を確保するには、堅牢なデータガバナンスの実践、データフォーマットの標準化、データのクレンジングと検証のプロセスの確立が必要です。さらに、大量のデータを管理するには、効率的なストレージ・ソリューションとデータ管理フレームワークが必要です。データの質が低いと、誤った洞察や誤った意思決定につながり、全体的な業績に影響を与える可能性があります。これらの問題に対処するには、データの信頼性と実用性を確保するためのデータ管理ツールやプラクティスへの投資が必要です。
高い導入コスト
高度なアナリティクス・ソリューションの導入には、特に小規模な通信事業者にとっては法外なコストがかかります。アナリティクス・プラットフォームの取得、展開、維持に関連するコストは、莫大なものになる可能性があります。これには、ソフトウェアライセンス、ハードウェアのアップグレード、データストレージ、熟練した人材に関する費用が含まれます。さらに、システム統合、トレーニング、継続的なサポートに関連する隠れたコストが発生する場合もあります。高い導入コストは、高度なアナリティクスを活用して競争上の優位性を確保しようとする企業にとって、参入障壁となる可能性がある。この課題を軽減するために、通信事業者はアナリティクスソリューションの投資収益率(ROI)を慎重に評価し、費用対効果の高い導入オプションを検討し、拡張性があり初期費用を抑えられるクラウドベースのソリューションを検討する必要があります。
主な市場動向
AIと機械学習の採用増加
人工知能(AI)と機械学習(ML)は、世界のB2B通信アナリティクス市場を急速に変化させている。電気通信事業者は、AI主導のアナリティクスを活用して、事業で生成される膨大なデータセットから実用的な洞察を得ようとしている。AIとMLのアルゴリズムは、リアルタイムでパターンと傾向を分析し、通信事業者がネットワーク・パフォーマンスを最適化し、顧客体験を向上させ、潜在的な問題が深刻化する前に特定するのに役立つ予測的洞察を提供することができます。この傾向は、より正確な予測、より優れた顧客セグメンテーション、より効率的な不正検出の必要性によってもたらされている。通信アナリティクス・プラットフォームにAIを統合することで、事業者はルーチン・タスクを自動化し、意思決定を改善し、運用コストを削減することができる。AIとML技術は進化を続けており、その機能は拡大しているため、通信事業者はデータからより深い洞察を引き出し、市場での競争力を得ることができる。
IoTとビッグデータ分析の成長
モノのインターネット(IoT)デバイスの普及は、B2B通信アナリティクス市場に大きな影響を与えている。接続されたデバイスの数が増え続ける中、通信事業者はかつてない量のデータに直面しています。ビッグデータ分析ツールは、このようなデータの流入を管理し、そこから価値を引き出すために不可欠なものとなりつつある。電気通信事業者はビッグデータ解析を利用して、ネットワーク・パフォーマンスの監視、リソース配分の最適化、顧客サービスの強化を図っている。大規模なデータセットをリアルタイムで処理・分析できるため、通信事業者は十分な情報に基づいた意思決定を迅速に行い、業務効率を向上させ、顧客に合わせたサービスを提供することができます。この傾向は、IoTデバイスから生成されるデータの複雑さと規模に対応できる高度なアナリティクス・ソリューションの重要性を浮き彫りにしています。
カスタマー・エクスペリエンス・マネジメントへの注力強化
カスタマー・エクスペリエンス(CX)は通信事業者にとって重要な焦点となっており、高度なアナリティクス・ソリューションに対する需要を促進しています。顧客の行動、嗜好、フィードバックを分析することで、通信事業者は顧客のニーズや期待に関する洞察を得ることができる。この情報により、サービスをカスタマイズし、パーソナライズされた推奨を提供し、プロアクティブに問題に対処することができます。顧客とのやり取りをリアルタイムで把握できるアナリティクス・プラットフォームは、事業者のサービス品質向上、解約率の低下、顧客満足度の向上に役立つ。CX管理のトレンドは、通信セクターにおける競争の激化と、収益成長を促進する上での顧客ロイヤルティの重要性の高まりによって後押しされている。
5G技術の台頭とアナリティクスへの影響
5G技術の展開は、通信アナリティクスの展望を再構築している。データ速度の高速化、低遅延化、大容量化により、5Gネットワークは高度なアナリティクス・ソリューションを必要とする膨大な量のデータを生成している。通信事業者は、5Gに伴うデータ量の増加と複雑さに対応できるアナリティクス・プラットフォームへの投資を進めている。これらのプラットフォームは、ネットワークのパフォーマンスを監視し、リソースを効率的に管理し、最適なサービス提供を保証するために使用されます。5Gの台頭はアナリティクスの技術革新も促しており、通信事業者は新たなデータソースとアナリティクス技術を活用して5G技術のメリットを最大化しようとしている。
セグメント別の洞察
展開モデルの洞察
2023年の世界のB2Bテレコムアナリティクス市場では、オンプレミスセグメントが優位を占めている。通信業界ではデータのセキュリティと管理が最重要である。オンプレミス・ソリューションは、すべてのデータが組織のインフラ内で保存・処理されるため、データ管理とセキュリティの高度な管理が可能である。この制御により、データ漏洩や厳しいデータ保護規制への準拠に関する懸念が軽減される。これは、機密性の高い顧客データや業務データを扱う通信企業にとって特に重要である。
カスタマイズと統合機能は重要な役割を果たす。オンプレミス・ソリューションは、通信事業者の特定のニーズや運用要件に合わせてカスタマイズできる。このカスタマイズは、既存のシステムやレガシー・インフラストラクチャとの統合にまで及び、シームレスな展開と企業のIT環境との整合を可能にする。このような柔軟性は、カスタマイズの選択肢が限られるクラウドベースのソリューションでは実現が難しい場合が多い。
オンプレミス・アナリティクスの優位性は、パフォーマンスと待ち時間の問題に起因している。オンプレミスのソリューションは、インターネット経由ではなくローカルでデータ処理が行われるため、クラウドベースのソリューションと比較して優れたパフォーマンスと低レイテンシーを提供できます。これは、大規模な通信ネットワークを管理し、高品質なサービスを提供するために不可欠な、リアルタイムのアナリティクスと即時の意思決定に不可欠です。
オンプレミス・ソリューションに関連する資本支出モデルは、多くの通信事業者の財務戦略に合致している。オンプレミス・システムには多額の先行投資が必要だが、クラウド・サービスの継続的なサブスクリプション料金に比べ、長期的な運用コストは低く抑えられることが多い。このようなコスト構造は、テクノロジー投資に多額の予算を投じる大企業にとって、より有利に働く可能性がある。
地域別の洞察
2023年の世界のB2Bテレコムアナリティクス市場は、北米が支配的であった。北米の市場リーダーシップには、技術的進歩が重要な役割を果たしている。この地域は技術革新の最前線にあり、高度なアナリティクス・ツールを活用して業務効率、顧客体験、競争優位性を高める通信事業者やテクノロジー企業が集中している。この技術力が、複雑な通信ニーズに対応する最先端のアナリティクス・ソリューションの開発と展開を促進している。
旺盛な市場需要も一因である。北米、特に米国は、成熟した広範な電気通信インフラを有し、高度な分析ソリューションに対する需要が高い。この需要は、大規模な通信ネットワークから生成される膨大なデータを管理し、ネットワークのパフォーマンスを最適化し、ビジネスの成長を促進する必要性から生じている。この地域の通信事業者は、顧客行動に関する洞察の獲得、業務の合理化、データ主導型戦略の実施を目的に、アナリティクスへの投資を増やしている。研究開発投資の高さが北米の優位性をさらに強めている。この地域は、民間部門と公的部門の両方から研究開発への多額の投資を誇り、B2B通信アナリティクスの技術革新に拍車をかけている。この投資がアナリティクス・ツールとプラットフォームの絶え間ない進化につながり、北米企業が最新のテクノロジーと機能を利用できるようにしている。
強固な規制フレームワークも市場の成長を支えている。北米は、データ保護、プライバシー保護、公正な競争を促進する明確な規制環境の恩恵を受けている。このような規制により、安定した予測可能な市場環境が構築され、投資と高度なアナリティクス・ソリューションの導入が促進される。同地域における主要プレイヤーの存在により、市場での地位が強化されている。世界有数のアナリティクス・プロバイダーや通信事業者は北米に本社を置いており、競争力のあるダイナミックな市場に貢献している。これらの企業は業界標準を推進し、世界的なトレンドに影響を与え、幅広い通信ニーズに対応する包括的なアナリティクスソリューションを提供している。
主な市場プレイヤー
- IBMコーポレーション
- オラクル
- SAP SE
- シスコシステムズ
- ノキア株式会社
- ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP
- エリクソンAB
- SAS Institute Inc.
- テラデータ・コーポレーション
- アクセンチュア
- スベックス・リミテッド
- アムドックス・リミテッド
レポートの範囲
本レポートでは、B2Bテレコムアナリティクスの世界市場を以下のカテゴリに分類し、さらに業界動向についても詳述しています:
- B2Bテレコムアナリティクス市場、アナリティクスタイプ別
o 記述的分析
o 予測分析
o 記述的分析 o 記述的分析
- B2Bテレコムアナリティクス市場:展開モード別
o オンプレミス
o クラウドベース
ハイブリッド
- B2Bテレコムアナリティクス市場:企業規模別
o 大企業
中小企業
- B2Bテレコムアナリティクス市場:産業分野別
o IT・通信
o BFSI
o 小売
o ヘルスケア
o 製造業
o その他
- B2Bテレコムアナリティクス市場、地域別
o 北米
§ 北米
§ カナダ
§ メキシコ
o ヨーロッパ
§ ドイツ
§ フランス
§ イギリス
§ イタリア
§ スペイン
o 南米
§ ブラジル
§ アルゼンチン
§ コロンビア
o アジア太平洋
§ 中国
§ インド
§ 日本
§ 韓国
§ オーストラリア
中東・アフリカ
§ サウジアラビア
§ アラブ首長国連邦
§ 南アフリカ
競合他社の状況
企業プロフィール:世界のB2Bテレコムアナリティクス市場に存在する主要企業の詳細分析。
利用可能なカスタマイズ
TechSci Research社は、与えられた市場データをもとに、B2Bテレコム分析の世界市場レポートにおいて、企業固有のニーズに合わせたカスタマイズを提供しています。本レポートでは以下のカスタマイズが可能です:
企業情報
- 追加市場参入企業(最大5社)の詳細分析とプロファイリング

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目次

1.サービス概要
1.1.市場の定義
1.2.市場の範囲
1.2.1.対象市場
1.2.2.調査対象年
1.2.3.主な市場セグメント
2.調査方法
2.1.ベースライン調査
2.2.主要業界パートナー
2.3.主な協会と二次情報源
2.4.予測方法
2.5.データの三角測量と検証
2.6.仮定と限界
3.エグゼクティブサマリー
4.お客様の声
5.B2Bテレコムアナリティクスの世界市場展望
5.1.市場規模と予測
5.1.1.金額ベース
5.2.市場シェアと予測
5.2.1.分析タイプ別(記述分析、予測分析、処方分析)
5.2.2.導入形態別(オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッド)
5.2.3.企業規模別(大企業、中小企業)
5.2.4.業種別(IT・通信、BFSI、小売、ヘルスケア、製造、その他)
5.2.5.地域別(北米、欧州、南米、中東・アフリカ、アジア太平洋地域)
5.3.企業別(2023年)
5.4.市場マップ
6.北米B2Bテレコムアナリティクス市場展望
6.1.市場規模と予測
6.1.1.金額ベース
6.2.市場シェアと予測
6.2.1.分析タイプ別
6.2.2.導入形態別
6.2.3.企業規模別
6.2.4.業種別
6.2.5.国別
6.3.北米国別分析
6.3.1.米国のB2Bテレコムアナリティクス市場の展望
6.3.1.1.市場規模と予測
6.3.1.1.1.金額ベース
6.3.1.2.市場シェアと予測
6.3.1.2.1.分析タイプ別
6.3.1.2.2.導入形態別
6.3.1.2.3.企業規模別
6.3.1.2.4.業種別
6.3.2.カナダのB2B通信分析市場の展望
6.3.2.1.市場規模と予測
6.3.2.1.1.金額ベース
6.3.2.2.市場シェアと予測
6.3.2.2.1.分析タイプ別
6.3.2.2.2.展開モード別
6.3.2.2.3.企業規模別
6.3.2.2.4.業種別
6.3.3.メキシコのB2B通信分析市場の展望
6.3.3.1.市場規模と予測
6.3.3.1.1.金額ベース
6.3.3.2.市場シェアと予測
6.3.3.2.1.分析タイプ別
6.3.3.2.2.展開モード別
6.3.3.2.3.企業規模別
6.3.3.2.4.業種別
7.欧州B2Bテレコムアナリティクス市場展望
7.1.市場規模と予測
7.1.1.金額ベース
7.2.市場シェアと予測
7.2.1.分析タイプ別
7.2.2.導入形態別
7.2.3.企業規模別
7.2.4.業種別
7.2.5.国別
7.3.ヨーロッパ国別分析
7.3.1.フランスのB2Bテレコムアナリティクス市場の展望
7.3.1.1.市場規模と予測
7.3.1.1.1.金額ベース
7.3.1.2.市場シェアと予測
7.3.1.2.1.分析タイプ別
7.3.1.2.2.展開モード別
7.3.1.2.3.企業規模別
7.3.1.2.4.業種別
7.3.2.ドイツのB2Bテレコムアナリティクス市場展望
7.3.2.1.市場規模と予測
7.3.2.1.1.金額ベース
7.3.2.2.市場シェアと予測
7.3.2.2.1.分析タイプ別
7.3.2.2.2.展開モード別
7.3.2.2.3.企業規模別
7.3.2.2.4.業種別
7.3.3.スペインのB2Bテレコムアナリティクス市場展望
7.3.3.1.市場規模と予測
7.3.3.1.1.金額ベース
7.3.3.2.市場シェアと予測
7.3.3.2.1.分析タイプ別
7.3.3.2.2.展開モード別
7.3.3.2.3.企業規模別
7.3.3.2.4.業種別
7.3.4.イギリスのB2Bテレコムアナリティクス市場展望
7.3.4.1.市場規模と予測
7.3.4.1.1.金額ベース
7.3.4.2.市場シェアと予測
7.3.4.2.1.分析タイプ別
7.3.4.2.2.展開モード別
7.3.4.2.3.企業規模別
7.3.4.2.4.業種別
7.3.5.イタリアのB2Bテレコムアナリティクス市場展望
7.3.5.1.市場規模と予測
7.3.5.1.1.金額ベース
7.3.5.2.市場シェアと予測
7.3.5.2.1.分析タイプ別
7.3.5.2.2.導入形態別
7.3.5.2.3.企業規模別
7.3.5.2.4.業種別
8.南米のB2Bテレコムアナリティクス市場展望
8.1.市場規模と予測
8.1.1.金額ベース
8.2.市場シェアと予測
8.2.1.分析タイプ別
8.2.2.導入形態別
8.2.3.企業規模別
8.2.4.業種別
8.2.5.国別
8.3.南アメリカ国別分析
8.3.1.ブラジルB2Bテレコムアナリティクス市場の展望
8.3.1.1.市場規模と予測
8.3.1.1.1.金額ベース
8.3.1.2.市場シェアと予測
8.3.1.2.1.分析タイプ別
8.3.1.2.2.導入形態別
8.3.1.2.3.企業規模別
8.3.1.2.4.業種別
8.3.2.コロンビアのB2B通信分析市場展望
8.3.2.1.市場規模と予測
8.3.2.1.1.金額ベース
8.3.2.2.市場シェアと予測
8.3.2.2.1.分析タイプ別
8.3.2.2.2.展開モード別
8.3.2.2.3.企業規模別
8.3.2.2.4.業種別
8.3.3.アルゼンチンのB2B通信アナリティクス市場展望
8.3.3.1.市場規模・予測
8.3.3.1.1.金額ベース
8.3.3.2.市場シェアと予測
8.3.3.2.1.分析タイプ別
8.3.3.2.2.展開モード別
8.3.3.2.3.企業規模別
8.3.3.2.4.業種別
9.中東・アフリカB2B通信分析市場の展望
9.1.市場規模と予測
9.1.1.金額ベース
9.2.市場シェアと予測
9.2.1.分析タイプ別
9.2.2.導入形態別
9.2.3.企業規模別
9.2.4.業種別
9.2.5.国別
9.3.中東・アフリカ国別分析
9.3.1.サウジアラビアのB2Bテレコムアナリティクス市場展望
9.3.1.1.市場規模と予測
9.3.1.1.1.金額ベース
9.3.1.2.市場シェアと予測
9.3.1.2.1.分析タイプ別
9.3.1.2.2.導入形態別
9.3.1.2.3.企業規模別
9.3.1.2.4.業種別
9.3.2.UAEのB2B通信アナリティクス市場展望
9.3.2.1.市場規模と予測
9.3.2.1.1.金額ベース
9.3.2.2.市場シェアと予測
9.3.2.2.1.分析タイプ別
9.3.2.2.2.展開モード別
9.3.2.2.3.企業規模別
9.3.2.2.4.業種別
9.3.3.南アフリカのB2B通信分析市場の展望
9.3.3.1.市場規模と予測
9.3.3.1.1.金額ベース
9.3.3.2.市場シェアと予測
9.3.3.2.1.分析タイプ別
9.3.3.2.2.展開モード別
9.3.3.2.3.企業規模別
9.3.3.2.4.業種別
10.アジア太平洋地域のB2Bテレコムアナリティクス市場展望
10.1.市場規模と予測
10.1.1.金額ベース
10.2.市場シェアと予測
10.2.1.分析タイプ別
10.2.2.導入形態別
10.2.3.企業規模別
10.2.4.業種別
10.3.国別 アジア太平洋地域国別分析
10.3.1.中国B2Bテレコムアナリティクス市場の展望
10.3.1.1.市場規模と予測
10.3.1.1.1.金額ベース
10.3.1.2.市場シェアと予測
10.3.1.2.1.分析タイプ別
10.3.1.2.2.導入形態別
10.3.1.2.3.企業規模別
10.3.1.2.4.業種別
10.3.2.インドのB2B通信アナリティクス市場展望
10.3.2.1.市場規模と予測
10.3.2.1.1.金額ベース
10.3.2.2.市場シェアと予測
10.3.2.2.1.分析タイプ別
10.3.2.2.2.展開モード別
10.3.2.2.3.企業規模別
10.3.2.2.4.業種別
10.3.3.日本のB2Bテレコムアナリティクス市場の展望
10.3.3.1.市場規模と予測
10.3.3.1.1.金額ベース
10.3.3.2.市場シェアと予測
10.3.3.2.1.分析タイプ別
10.3.3.2.2.展開モード別
10.3.3.2.3.企業規模別
10.3.3.2.4.業種別
10.3.4.韓国のB2Bテレコムアナリティクス市場の展望
10.3.4.1.市場規模と予測
10.3.4.1.1.金額ベース
10.3.4.2.市場シェアと予測
10.3.4.2.1.分析タイプ別
10.3.4.2.2.展開モード別
10.3.4.2.3.企業規模別
10.3.4.2.4.業種別
10.3.5.オーストラリアのB2B通信アナリティクス市場展望
10.3.5.1.市場規模と予測
10.3.5.1.1.金額ベース
10.3.5.2.市場シェアと予測
10.3.5.2.1.分析タイプ別
10.3.5.2.2.導入形態別
10.3.5.2.3.企業規模別
10.3.5.2.4.業種別
11.市場ダイナミクス
11.1.促進要因
11.2.課題
12.市場動向
13.企業プロフィール
13.1.IBMコーポレーション
13.1.1.事業概要
13.1.2.主な収益と財務
13.1.3.最近の動向
13.1.4.キーパーソン
13.1.5.主要製品/サービス
13.2.オラクル株式会社
13.2.1.事業概要
13.2.2.主な収益と財務
13.2.3.最近の動向
13.2.4.キーパーソン
13.2.5.主要製品/サービス
13.3.SAP SE
13.3.1.事業概要
13.3.2.主な収益と財務
13.3.3.最近の動向
13.3.4.キーパーソン
13.3.5.主要製品/サービス
13.4.シスコシステムズ
13.4.1.事業概要
13.4.2.主な収益と財務
13.4.3.最近の動向
13.4.4.キーパーソン
13.4.5.主要製品/サービス
13.5.ノキア株式会社
13.5.1.事業概要
13.5.2.主な収益と財務
13.5.3.最近の動向
13.5.4.キーパーソン
13.5.5.主要製品/サービス
13.6.ヒューレット・パッカード・エンタープライズの開発LP
13.6.1.事業概要
13.6.2.主な収益と財務
13.6.3.最近の動向
13.6.4.キーパーソン
13.6.5.主要製品/サービス
13.7.エリクソンAB
13.7.1.事業概要
13.7.2.主な収益と財務
13.7.3.最近の動向
13.7.4.キーパーソン
13.7.5.主要製品/サービス
13.8.SAS Institute Inc.
13.8.1.事業概要
13.8.2.主な収益と財務
13.8.3.最近の動向
13.8.4.キーパーソン
13.8.5.主要製品/サービス
13.9.テラデータ・コーポレーション
13.9.1.事業概要
13.9.2.主な収益と財務
13.9.3.最近の動向
13.9.4.キーパーソン
13.9.5.主要製品/サービス
13.10.アクセンチュアPLC
13.10.1.事業概要
13.10.2.主な収益と財務
13.10.3.最近の動向
13.10.4.キーパーソン
13.10.5.主要製品/サービス
13.11.スベックス・リミテッド
13.11.1.事業概要
13.11.2.主な収益と財務
13.11.3.最近の動向
13.11.4.キーパーソン
13.11.5.主要製品/サービス
13.12.アムドックス・リミテッド
13.12.1.事業概要
13.12.2.主な収益と財務
13.12.3.最近の動向
13.12.4.キーパーソン
13.12.5.主要製品/サービス
14.戦略的提言
15.会社概要と免責事項

 

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Summary

The Global B2B Telecom Analytics Market was valued at USD 70.26 Billion in 2023 and is expected to reach USD 164.58 Billion by 2029 with a CAGR of 15.07% during the forecast period.
The global B2B telecom analytics market is experiencing robust growth as businesses increasingly rely on data-driven insights to optimize operations, enhance customer experiences, and improve decision-making. Telecom analytics refers to the use of data analysis tools and techniques to extract meaningful insights from large volumes of telecom data. With the explosion of data due to advancements in technologies like 5G, IoT, and cloud computing, telecom operators are under pressure to manage this vast influx of information effectively. B2B telecom analytics has emerged as a critical tool for telecom service providers, enabling them to enhance revenue streams, improve customer retention, and mitigate risks such as fraud and network downtime.
One of the primary drivers of the market is the increasing demand for better customer experience management. As competition in the telecom sector intensifies, service providers are turning to analytics to gain a deeper understanding of customer preferences, behavior, and usage patterns. By leveraging predictive analytics and machine learning, companies can offer personalized services, anticipate customer needs, and reduce churn rates. Additionally, telecom analytics allows operators to optimize network performance, leading to better service quality and reduced operational costs. The insights provided by these analytics tools help in proactive decision-making, enabling companies to maintain service excellence and ensure customer satisfaction.
The integration of advanced technologies like artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and big data analytics has significantly boosted the capabilities of telecom analytics solutions. AI-driven analytics platforms can process vast datasets in real-time, identifying trends and anomalies that would be impossible for human analysts to detect. This is particularly beneficial in areas such as fraud detection, where quick identification of suspicious activities can prevent significant financial losses. Moreover, the rise of 5G technology and the increasing adoption of IoT devices have created a surge in data generation, further fueling the demand for sophisticated analytics solutions.
Key Market Drivers
Growing Data Volume and Complexity
The surge in data generated by telecom networks, driven by the proliferation of 5G, IoT devices, and cloud-based applications, has become a significant market driver for B2B telecom analytics. Telecom companies deal with vast amounts of data from multiple sources, including customer usage patterns, network performance metrics, billing records, and social media interactions. Managing and extracting actionable insights from such complex and diverse data sets is a major challenge. Analytics solutions offer telecom operators the tools needed to process this information in real time, identify trends, and make data-driven decisions. As the volume and complexity of data continue to rise, telecom analytics becomes an indispensable resource for telecom companies looking to enhance their services, optimize network performance, and gain a competitive edge. This trend is expected to accelerate as businesses increasingly recognize the value of data analytics in improving operational efficiency and customer experience, fueling market growth.
Rising Focus on Customer Experience Management
In an increasingly competitive telecom landscape, customer experience has emerged as a key differentiator. Companies are prioritizing the use of analytics to gain a deeper understanding of customer preferences, behavior, and satisfaction levels. B2B telecom analytics provides operators with the insights needed to personalize services, optimize customer interactions, and address issues proactively. By leveraging predictive analytics and machine learning models, telecom providers can anticipate customer needs, reduce churn, and offer tailored solutions that meet the demands of both small businesses and large enterprises. As customer expectations continue to evolve, particularly with the growth of digital services, the demand for sophisticated analytics tools that enable real-time decision-making and enhance customer engagement is on the rise. This focus on delivering superior customer experiences is a critical driver for the adoption of B2B telecom analytics.
Growing Need for Fraud Detection and Revenue Assurance
Revenue leakage and fraudulent activities pose significant challenges for telecom operators, resulting in substantial financial losses. As telecom networks expand and become more complex, fraud risks increase, making robust fraud detection and revenue assurance solutions essential. B2B telecom analytics helps operators detect unusual patterns, anomalies, and suspicious activities within vast data streams, allowing for early intervention. With advanced AI and machine learning algorithms, analytics tools can continuously learn and adapt to emerging threats, offering more accurate and proactive fraud prevention strategies. Revenue assurance functions also benefit from analytics, as they help identify billing errors, discrepancies, and other issues that could lead to revenue losses. The growing threat of cyberattacks, combined with the increasing complexity of telecom billing and charging processes, makes telecom analytics indispensable for safeguarding revenue and maintaining financial stability.
Increasing Adoption of AI and Machine Learning in Telecom
The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies into telecom analytics is a powerful market driver. These technologies enable telecom companies to automate data analysis processes, gain predictive insights, and optimize decision-making. AI-driven analytics platforms can process vast amounts of structured and unstructured data, identifying patterns, predicting future trends, and offering actionable insights. Telecom providers are increasingly leveraging AI and ML to improve network management, enhance customer service, and streamline operations. For instance, predictive maintenance powered by AI allows operators to detect potential network failures before they occur, reducing downtime and improving service reliability. The growing reliance on AI and ML in telecom analytics is driving the demand for more advanced, intelligent analytics solutions that can deliver real-time insights and drive business growth.
Key Market Challenges
Data Security and Privacy Concerns
In the global B2B telecom analytics market, ensuring data security and privacy is a significant challenge. Telecom operators manage vast amounts of sensitive information, including customer data and network performance metrics. As data breaches and cyber-attacks become more prevalent, maintaining robust security measures is crucial to protect against unauthorized access and data theft. Compliance with regulations such as GDPR in Europe and CCPA in the United States adds another layer of complexity. Organizations must implement stringent data protection protocols and encryption technologies to mitigate risks. Additionally, the complexity of integrating security measures with existing systems and ensuring continuous monitoring can strain resources and impact operational efficiency. Addressing these challenges requires a proactive approach to cybersecurity, including regular audits, employee training, and investment in advanced security solutions.
Integration with Legacy Systems
A major challenge in the B2B telecom analytics market is integrating advanced analytics solutions with existing legacy systems. Many telecom operators use outdated technology that may not be compatible with modern analytics platforms. This integration can be complex and costly, often requiring significant customization and system overhauls. Legacy systems may lack the necessary infrastructure to support real-time data processing and advanced analytics, limiting the effectiveness of new solutions. Furthermore, the transition process can disrupt ongoing operations and require extensive training for staff. Overcoming this challenge involves carefully planning the integration strategy, investing in middleware solutions, and ensuring that the new systems are scalable and adaptable to future technological advancements.
Data Quality and Management Issues
Effective telecom analytics relies on high-quality, accurate data. However, telecom operators often face challenges related to data quality and management. Data may come from various sources, including network equipment, customer interactions, and third-party applications, leading to inconsistencies and inaccuracies. Ensuring data integrity involves implementing robust data governance practices, standardizing data formats, and establishing processes for data cleansing and validation. Additionally, managing large volumes of data requires efficient storage solutions and data management frameworks. Poor data quality can lead to incorrect insights and misguided decision-making, impacting overall business performance. Addressing these issues requires investment in data management tools and practices to ensure that data is reliable and actionable.
High Implementation Costs
Implementing advanced analytics solutions can be prohibitively expensive, particularly for smaller telecom operators. The costs associated with acquiring, deploying, and maintaining analytics platforms can be significant. This includes expenses related to software licensing, hardware upgrades, data storage, and skilled personnel. Additionally, there may be hidden costs related to system integration, training, and ongoing support. High implementation costs can be a barrier to entry for companies looking to leverage advanced analytics for competitive advantage. To mitigate this challenge, telecom operators need to carefully evaluate the return on investment (ROI) of analytics solutions, explore cost-effective deployment options, and consider cloud-based solutions that offer scalability and lower upfront costs.
Key Market Trends
Increased Adoption of AI and Machine Learning
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are rapidly transforming the global B2B telecom analytics market. Telecom operators are leveraging AI-driven analytics to gain actionable insights from vast datasets generated by their operations. AI and ML algorithms can analyze patterns and trends in real-time, providing predictive insights that help telecom companies optimize network performance, enhance customer experiences, and identify potential issues before they escalate. This trend is driven by the need for more accurate forecasting, better customer segmentation, and more efficient fraud detection. The integration of AI into telecom analytics platforms enables operators to automate routine tasks, improve decision-making, and reduce operational costs. As AI and ML technologies continue to evolve, their capabilities are expanding, allowing telecom companies to extract deeper insights from their data and gain a competitive edge in the market.
Growth in IoT and Big Data Analytics
The proliferation of Internet of Things (IoT) devices is significantly impacting the B2B telecom analytics market. As the number of connected devices continues to grow, telecom operators are facing unprecedented volumes of data. Big Data analytics tools are becoming essential for managing and deriving value from this data influx. Telecom companies are using big data analytics to monitor network performance, optimize resource allocation, and enhance customer services. The ability to process and analyze large datasets in real-time allows operators to make informed decisions quickly, improve operational efficiency, and deliver personalized services to their customers. This trend highlights the importance of advanced analytics solutions that can handle the complexity and scale of data generated by IoT devices.
Enhanced Focus on Customer Experience Management
Customer experience (CX) has become a critical focus for telecom operators, driving demand for advanced analytics solutions. By analyzing customer behavior, preferences, and feedback, telecom companies can gain insights into customer needs and expectations. This information enables them to tailor their services, offer personalized recommendations, and address issues proactively. Analytics platforms that provide real-time insights into customer interactions help operators improve service quality, reduce churn, and enhance customer satisfaction. The trend towards CX management is fueled by increasing competition in the telecom sector and the growing importance of customer loyalty in driving revenue growth.
Rise of 5G Technology and Its Impact on Analytics
The deployment of 5G technology is reshaping the telecom analytics landscape. With its higher data speeds, lower latency, and greater capacity, 5G networks are generating vast amounts of data that require sophisticated analytics solutions. Telecom operators are investing in analytics platforms that can handle the increased data volume and complexity associated with 5G. These platforms are used to monitor network performance, manage resources efficiently, and ensure optimal service delivery. The rise of 5G is also driving innovation in analytics, as operators seek to leverage new data sources and analytics techniques to maximize the benefits of 5G technology.
Segmental Insights
Deployment Model Insights
On-premises segment dominated in the global B2B Telecom Analytics Market in 2023. Data security and control are paramount in the telecom industry. On-premises solutions offer a high degree of control over data management and security, as all data is stored and processed within the organization’s own infrastructure. This control mitigates concerns about data breaches and compliance with stringent data protection regulations, which is particularly critical for telecom companies handling sensitive customer and operational data.
Customization and integration capabilities play a significant role. On-premises solutions can be tailored to meet the specific needs and operational requirements of telecom operators. This customization extends to integration with existing systems and legacy infrastructure, allowing for seamless deployment and alignment with the company’s IT environment. This flexibility is often challenging to achieve with cloud-based solutions, where customization options may be limited.
Performance and latency concerns contribute to the dominance of on-premises analytics. On-premises solutions can offer superior performance and lower latency compared to cloud-based alternatives, as data processing occurs locally rather than over the internet. This is crucial for real-time analytics and immediate decision-making, which are essential for managing large-scale telecom networks and delivering high-quality services.
The capital expenditure model associated with on-premises solutions aligns with the financial strategies of many telecom operators. While on-premises systems require significant upfront investment, they often result in lower long-term operational costs compared to ongoing subscription fees for cloud services. This cost structure can be more favorable for large organizations with substantial budgets for technology investments.
Regional Insights
North America dominated the global B2B Telecom Analytics Market in 2023. Technological Advancements play a significant role in North America's market leadership. The region is at the forefront of technological innovation, with a high concentration of telecom operators and technology companies that leverage advanced analytics tools to enhance operational efficiency, customer experience, and competitive advantage. This technological prowess facilitates the development and deployment of cutting-edge analytics solutions that address complex telecom needs.
Strong Market Demand is another contributing factor. North America, particularly the United States, has a mature and expansive telecom infrastructure with a high demand for sophisticated analytics solutions. This demand stems from the need to manage vast amounts of data generated by extensive telecom networks, optimize network performance, and drive business growth. Telecom companies in this region are increasingly investing in analytics to gain insights into customer behavior, streamline operations, and implement data-driven strategies. High Investment in R&D further reinforces North America's dominance. The region boasts significant investments in research and development from both private and public sectors, which fuel innovation in B2B telecom analytics. This investment leads to the continuous evolution of analytics tools and platforms, ensuring that North American companies have access to the latest technologies and capabilities.
Robust Regulatory Frameworks also support market growth. North America benefits from a well-defined regulatory environment that promotes data protection, privacy, and fair competition. These regulations create a stable and predictable market landscape, encouraging investment and the adoption of advanced analytics solutions. Presence of Major Players in the region strengthens its market position. Leading global analytics providers and telecom operators are headquartered in North America, contributing to a competitive and dynamic market. These companies drive industry standards, influence global trends, and offer comprehensive analytics solutions that cater to a wide range of telecom needs.
Key Market Players
• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• Cisco Systems, Inc.
• Nokia Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Ericsson AB
• SAS Institute Inc.
• Teradata Corporation
• Accenture PLC
• Subex Limited
• Amdocs Limited
Report Scope:
In this report, the Global B2B Telecom Analytics Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• B2B Telecom Analytics Market, By Analytics Type:
o Descriptive Analytics
o Predictive Analytics
o Prescriptive Analytics
• B2B Telecom Analytics Market, By Deployment Mode:
o On-premises
o Cloud-based
o Hybrid
• B2B Telecom Analytics Market, By Enterprise Size:
o Large Enterprises
o SMEs
• B2B Telecom Analytics Market, By Industry Vertical:
o IT & Telecommunications
o BFSI
o Retail
o Healthcare
o Manufacturing
o Others
• B2B Telecom Analytics Market, By Region:
o North America
§ United States
§ Canada
§ Mexico
o Europe
§ Germany
§ France
§ United Kingdom
§ Italy
§ Spain
o South America
§ Brazil
§ Argentina
§ Colombia
o Asia-Pacific
§ China
§ India
§ Japan
§ South Korea
§ Australia
o Middle East & Africa
§ Saudi Arabia
§ UAE
§ South Africa
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global B2B Telecom Analytics Market.
Available Customizations:
Global B2B Telecom Analytics Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:
Company Information
• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).



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Table of Contents

1. Service Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Baseline Methodology
2.2. Key Industry Partners
2.3. Major Association and Secondary Sources
2.4. Forecasting Methodology
2.5. Data Triangulation & Validation
2.6. Assumptions and Limitations
3. Executive Summary
4. Voice of Customer
5. Global B2B Telecom Analytics Market Outlook
5.1. Market Size & Forecast
5.1.1. By Value
5.2. Market Share & Forecast
5.2.1. By Analytics Type (Descriptive Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics)
5.2.2. By Deployment Mode (On-premises, Cloud-based, Hybrid)
5.2.3. By Enterprise Size (Large Enterprises, SMEs)
5.2.4. By Industry Vertical (IT & Telecommunications, BFSI, Retail, Healthcare, Manufacturing, Others)
5.2.5. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
5.3. By Company (2023)
5.4. Market Map
6. North America B2B Telecom Analytics Market Outlook
6.1. Market Size & Forecast
6.1.1. By Value
6.2. Market Share & Forecast
6.2.1. By Analytics Type
6.2.2. By Deployment Mode
6.2.3. By Enterprise Size
6.2.4. By Industry Vertical
6.2.5. By Country
6.3. North America: Country Analysis
6.3.1. United States B2B Telecom Analytics Market Outlook
6.3.1.1. Market Size & Forecast
6.3.1.1.1. By Value
6.3.1.2. Market Share & Forecast
6.3.1.2.1. By Analytics Type
6.3.1.2.2. By Deployment Mode
6.3.1.2.3. By Enterprise Size
6.3.1.2.4. By Industry Vertical
6.3.2. Canada B2B Telecom Analytics Market Outlook
6.3.2.1. Market Size & Forecast
6.3.2.1.1. By Value
6.3.2.2. Market Share & Forecast
6.3.2.2.1. By Analytics Type
6.3.2.2.2. By Deployment Mode
6.3.2.2.3. By Enterprise Size
6.3.2.2.4. By Industry Vertical
6.3.3. Mexico B2B Telecom Analytics Market Outlook
6.3.3.1. Market Size & Forecast
6.3.3.1.1. By Value
6.3.3.2. Market Share & Forecast
6.3.3.2.1. By Analytics Type
6.3.3.2.2. By Deployment Mode
6.3.3.2.3. By Enterprise Size
6.3.3.2.4. By Industry Vertical
7. Europe B2B Telecom Analytics Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Analytics Type
7.2.2. By Deployment Mode
7.2.3. By Enterprise Size
7.2.4. By Industry Vertical
7.2.5. By Country
7.3. Europe: Country Analysis
7.3.1. France B2B Telecom Analytics Market Outlook
7.3.1.1. Market Size & Forecast
7.3.1.1.1. By Value
7.3.1.2. Market Share & Forecast
7.3.1.2.1. By Analytics Type
7.3.1.2.2. By Deployment Mode
7.3.1.2.3. By Enterprise Size
7.3.1.2.4. By Industry Vertical
7.3.2. Germany B2B Telecom Analytics Market Outlook
7.3.2.1. Market Size & Forecast
7.3.2.1.1. By Value
7.3.2.2. Market Share & Forecast
7.3.2.2.1. By Analytics Type
7.3.2.2.2. By Deployment Mode
7.3.2.2.3. By Enterprise Size
7.3.2.2.4. By Industry Vertical
7.3.3. Spain B2B Telecom Analytics Market Outlook
7.3.3.1. Market Size & Forecast
7.3.3.1.1. By Value
7.3.3.2. Market Share & Forecast
7.3.3.2.1. By Analytics Type
7.3.3.2.2. By Deployment Mode
7.3.3.2.3. By Enterprise Size
7.3.3.2.4. By Industry Vertical
7.3.4. United Kingdom B2B Telecom Analytics Market Outlook
7.3.4.1. Market Size & Forecast
7.3.4.1.1. By Value
7.3.4.2. Market Share & Forecast
7.3.4.2.1. By Analytics Type
7.3.4.2.2. By Deployment Mode
7.3.4.2.3. By Enterprise Size
7.3.4.2.4. By Industry Vertical
7.3.5. Italy B2B Telecom Analytics Market Outlook
7.3.5.1. Market Size & Forecast
7.3.5.1.1. By Value
7.3.5.2. Market Share & Forecast
7.3.5.2.1. By Analytics Type
7.3.5.2.2. By Deployment Mode
7.3.5.2.3. By Enterprise Size
7.3.5.2.4. By Industry Vertical
8. South America B2B Telecom Analytics Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Analytics Type
8.2.2. By Deployment Mode
8.2.3. By Enterprise Size
8.2.4. By Industry Vertical
8.2.5. By Country
8.3. South America: Country Analysis
8.3.1. Brazil B2B Telecom Analytics Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Analytics Type
8.3.1.2.2. By Deployment Mode
8.3.1.2.3. By Enterprise Size
8.3.1.2.4. By Industry Vertical
8.3.2. Colombia B2B Telecom Analytics Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Analytics Type
8.3.2.2.2. By Deployment Mode
8.3.2.2.3. By Enterprise Size
8.3.2.2.4. By Industry Vertical
8.3.3. Argentina B2B Telecom Analytics Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Analytics Type
8.3.3.2.2. By Deployment Mode
8.3.3.2.3. By Enterprise Size
8.3.3.2.4. By Industry Vertical
9. Middle East & Africa B2B Telecom Analytics Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Analytics Type
9.2.2. By Deployment Mode
9.2.3. By Enterprise Size
9.2.4. By Industry Vertical
9.2.5. By Country
9.3. Middle East & Africa: Country Analysis
9.3.1. Saudi Arabia B2B Telecom Analytics Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Analytics Type
9.3.1.2.2. By Deployment Mode
9.3.1.2.3. By Enterprise Size
9.3.1.2.4. By Industry Vertical
9.3.2. UAE B2B Telecom Analytics Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Analytics Type
9.3.2.2.2. By Deployment Mode
9.3.2.2.3. By Enterprise Size
9.3.2.2.4. By Industry Vertical
9.3.3. South Africa B2B Telecom Analytics Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Analytics Type
9.3.3.2.2. By Deployment Mode
9.3.3.2.3. By Enterprise Size
9.3.3.2.4. By Industry Vertical
10. Asia Pacific B2B Telecom Analytics Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Analytics Type
10.2.2. By Deployment Mode
10.2.3. By Enterprise Size
10.2.4. By Industry Vertical
10.3. By Country Asia Pacific: Country Analysis
10.3.1. China B2B Telecom Analytics Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Analytics Type
10.3.1.2.2. By Deployment Mode
10.3.1.2.3. By Enterprise Size
10.3.1.2.4. By Industry Vertical
10.3.2. India B2B Telecom Analytics Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Analytics Type
10.3.2.2.2. By Deployment Mode
10.3.2.2.3. By Enterprise Size
10.3.2.2.4. By Industry Vertical
10.3.3. Japan B2B Telecom Analytics Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Analytics Type
10.3.3.2.2. By Deployment Mode
10.3.3.2.3. By Enterprise Size
10.3.3.2.4. By Industry Vertical
10.3.4. South Korea B2B Telecom Analytics Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Analytics Type
10.3.4.2.2. By Deployment Mode
10.3.4.2.3. By Enterprise Size
10.3.4.2.4. By Industry Vertical
10.3.5. Australia B2B Telecom Analytics Market Outlook
10.3.5.1. Market Size & Forecast
10.3.5.1.1. By Value
10.3.5.2. Market Share & Forecast
10.3.5.2.1. By Analytics Type
10.3.5.2.2. By Deployment Mode
10.3.5.2.3. By Enterprise Size
10.3.5.2.4. By Industry Vertical
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