Big Data Analytics in der Einzelhandelsmarktgröße
| Studienzeitraum | 2021 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 6.38 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 16.68 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 21.20 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Nordamerika |
| Marktkonzentration | Niedrig |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
Wie können wir helfen?
Big Data Analytics in der Einzelhandelsmarktanalyse
Die Marktgröße für Big Data Analytics im Einzelhandel wird im Jahr 2024 auf 6,38 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 16,68 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 21,20 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.
Die Einzelhandelsbranche erlebt einen großen Wandel durch fortschrittliche Analyse- und Big-Data-Technologien. Angesichts des Wachstums des E-Commerce, des Online-Shoppings und des starken Wettbewerbs um die Kundenbindung nutzen Einzelhändler Big-Data-Analysen, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.
- Der Einzelhandel verzeichnete eine stetige Einführung von Cloud-, KI- und verwandten Technologien und gilt als einer der wachstumsstärksten Sektoren. Laut einer Umfrage von NASSCOM gaben 70 Prozent der Unternehmen an, dass sie sich auf Umsatzwachstum konzentrieren, indem sie KI nutzen und ihre Ausgaben erhöhen. Walmart beispielsweise, einer der größten Einzelhändler der Welt, befindet sich in einer digitalen Transformation. Es ist dabei, das weltweit größte private Cloud-System aufzubauen, das voraussichtlich 2,5 Petabyte Daten pro Stunde verwalten kann.
- Predictive Analytics ist ein proaktiver Ansatz, bei dem Einzelhändler Daten aus der Vergangenheit nutzen können, um das erwartete Umsatzwachstum aufgrund von Änderungen im Verbraucherverhalten und Markttrends vorherzusagen. Es kann Einzelhändlern dabei helfen, einen Schritt voraus zu bleiben, effektiv im Wettbewerb zu bestehen und beträchtliche Marktanteile zu gewinnen. Verstärkter Schwerpunkt auf prädiktiver Analyse, die dazu beitragen kann, die Werbeeffektivität zu steigern, Cross-Selling voranzutreiben und vieles mehr, um nachhaltige Beziehungen zu den Kunden aufzubauen.
- Einzelhändler versuchen, innovative Wege zu finden, um aus der ständig wachsenden Menge an strukturierten und unstrukturierten Informationen über das Verbraucherverhalten Erkenntnisse zu gewinnen. Sowohl Offline- als auch Online-Einzelhändler übernehmen die datenorientierte Strategie, um das Kaufverhalten ihrer Kunden zu verstehen, sie Produkten zuzuordnen und Marketingstrategien für den Verkauf ihrer Produkte zu planen, um den Gewinn zu steigern, indem sie Big Data Analytics in jedem Schritt des Einzelhandelsprozesses anwenden. Innovative Wege wie die Implementierung von IPS-Systemen, Filialautomatisierung mit Self-Checkout, Robotern und Automatisierung im Einzelhandel usw. steigern den Bedarf an Big-Data-Analysen im Einzelhandelsmarkt.
- Herausforderungen bei der Datenintegration könnten den Markt bremsen, einschließlich Daten-Governance, Skalierbarkeit und Probleme im Zusammenhang mit der Beschaffung von Daten aus mehreren Quellen, um Regeln für die Datenduplizierung und -transformation festzulegen. Diese können jedoch durch das richtige systematische Regelwerk reduziert werden.
- Die COVID-19-Pandemie hatte enorme Auswirkungen auf die Einzelhandelsmärkte auf regionaler und Länderebene, da Fabriken und Produktionsanlagen geschlossen wurden, die Preise anstiegen, strikte Sperrungen vorgenommen wurden und die Lieferkette unterbrochen wurde, da die Mobilität der Menschen zu ihren Häusern eingeschränkt war. Angesichts der inhärenten menschlichen Bedürfnisse hilft Big Data den Einzelhändlern nach der Pandemie jedoch dabei, ihre Kunden durch gezielte Werbung, Produktempfehlungen und Preise personalisierter zu bedienen. Die Einzelhändler bevorzugen zunehmend die Technologie.
Big Data Analytics in Einzelhandelsmarkttrends
Segment Merchandising und Supply Chain Analytics dürfte bedeutenden Marktanteil halten
- E-Commerce hat Auswirkungen auf den traditionellen stationären Einzelhandel, seine Bedeutung verringert und die datengesteuerte Revolution im Einzelhandel eingeläutet. Eine effiziente Lieferkette, der optimierte Warentransport vom Lieferanten über das Lager und die Filiale zum Kunden, ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Daher ist die Big-Data-Analyse von zentraler Bedeutung für die Revolutionierung der Lieferkette im Einzelhandel, d. h. die Verfolgung und Rückverfolgung des Produktflusses und der Lagerbestände in Echtzeit, die Nutzung von Kundendaten zur Vorhersage von Kaufmustern und sogar der Einsatz von Robotern zur Auftragsabwicklung in riesigen automatisierten Lagerhäusern unermüdlich.
- Einzelhändler müssen proaktiv bleiben und Kundenbedürfnisse schnell erfüllen, da sich die Einzelhandelsbranche durch die Integration von Merchandising-Analysen und digitalen Lösungen weiterentwickelt. Im Vereinigten Königreich wird erwartet, dass die Big-Data-Analyse der Lieferkette für den Einzelhandel im Prognosezeitraum erheblich wachsen wird, gefolgt vom verarbeitenden Gewerbe und dem Energiesektor. Es wird außerdem erwartet, dass prädiktive Analysen und maschinelles Lernen (KI) die Lieferkette im Einzelhandel revolutionieren werden.
- Der Einsatz fortschrittlicher Merchandising-Analysen hilft Einzelhändlern nachweislich dabei, die Herausforderungen zu meistern, um in einer Omnichannel-Einzelhandelswelt erfolgreich zu sein. Laut der von MIT Technology Review Insights durchgeführten Umfrage zu Big Data Analytics anhand von Fällen in der Konsumgüter- und Einzelhandelsbranche weltweit geben 48 Prozent der Befragten aus der Konsumgüter- und Einzelhandelsbranche an, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Kundenbetreuung beitragen kann durch Qualitätskontrolle (47 %), Bestandsverwaltung (47 %), Personalisierung von Produkten, Preisgestaltung und Betrugserkennung.
- Da die Weltwirtschaft immer vernetzter und komplexer wird, wird es für Unternehmen immer schwieriger, die Erwartungen ihrer Kunden zu erfüllen. Sie müssen Entscheidungen in der Lieferkette schneller, entscheidender und genauer treffen und diese Entscheidungen schnell und transparent umsetzen können. Um auf dem heutigen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, ist eine integrierte Bedarfsplanung erforderlich. Um OTIF (On-Time-In-Full) zu erreichen, muss ein Unternehmen außerdem über eine durchgängige Transparenz der Lieferkette verfügen und in der Lage sein, Nachfrage und Angebot in Echtzeit auszugleichen, um schnell und effektiv die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die Verbesserung der Kundenzufriedenheit, die Optimierung von Lagerbeständen und Vertriebsnetzen sowie die Erzielung einer schnelleren Markteinführung zur Umsatzmaximierung beweisen den Bedarf an Big-Data-Analysen in diesem Sektor.
Um die wichtigsten Trends zu verstehen, Musterbericht herunterladen
Die Region Nordamerika wird voraussichtlich den größten Anteil halten
- Big-Data-Analysen im Einzelhandel helfen Unternehmen dabei, Kundenempfehlungen auf Basis ihrer Kaufhistorie zu generieren. Dies führt zu einer verbesserten Fähigkeit, individuelle Einkaufserlebnisse und einen verbesserten Kundenservice anzubieten. Diese Datensätze sind in großen Mengen verfügbar und helfen bei der Prognose von Trends und beim Treffen strategischer Entscheidungen auf der Grundlage von Daten. Das Wachstum der Big-Data-Analysen im nordamerikanischen Einzelhandelsmarkt wird durch die steigende Nachfrage nach Analysetools für den Einzelhandel und den Einsatz des IoT in Einzelhandelsprozessen vorangetrieben, wodurch die Produktivität und Effizienz der Einzelhandelsbranche gesteigert wird.
- Der riesige Einzelhandel der Region verzeichnet ein Umsatzwachstum. In den Vereinigten Staaten werden nach Angaben der National Retail Federation (NRF) die Einzelhandelsumsätze im letzten Jahr voraussichtlich zwischen 6 und 8 % auf über 4,44 Billionen US-Dollar steigen, was auf ein hohes Verbrauchervertrauen, niedrige Arbeitslosigkeit und steigende Löhne zurückzuführen ist Anzeichen einer starken und widerstandsfähigen Wirtschaft.
- Darüber hinaus gehört Nordamerika zu den führenden Innovatoren und Pionieren bei der Einführung von Big-Data-Analysen. Die Region verfügt über eine starke Präsenz von Anbietern von Big-Data-Analysen, was weiter zum Wachstum des Marktes beiträgt. Dazu gehören IBM Corporation, SAS Institute Inc., Alteryx Inc. und Microstrategy Incorporated. Aufgrund der steigenden Datenproduktion und des Einzelhandelsverbrauchs mit entsprechenden Umsatzsteigerungen sind für Hardware, Software und Dienste für Big-Data-Analysen höhere Ausgaben erforderlich.
- Die zunehmende Einführung von Industrie 4.0 im gesamten Einzelhandel ist einer der Hauptaspekte, die das Marktwachstum fördern. Im Einzelhandel 4.0 wurden mehrere Abläufe und Prozesse in der Einzelhandelsbranche, wie Bestandsverwaltung, Kundenservice, Kundenkonten, Lieferkettenmanagement und Merchandising-Management-Aktivitäten, digitalisiert und automatisiert. Es wird erwartet, dass es das Wachstum der Big-Data-Analysen in Nordamerika im Einzelhandelsmarkt im Prognosezeitraum weiter vorantreiben wird.
Um geografische Trends zu verstehen, Musterbericht herunterladen
Überblick über Big Data Analytics im Einzelhandel
Big-Data-Analysen im Einzelhandelsmarkt sind mäßig bis stark fragmentiert. Das Wachstum von E-Commerce, Online-Shopping und der starke Wettbewerb um Kundenbindung bieten lukrative Möglichkeiten für Big-Data-Analysen im Einzelhandel. Insgesamt ist die Wettbewerbsrivalität unter den bestehenden Wettbewerbern hoch. In Zukunft fördern verschiedene Arten von Innovationsstrategien großer Unternehmen das Marktwachstum effektiv.
Im August 2022 beteiligte sich Maxis maßgeblich an dem in Malaysia ansässigen Einzelhandelsanalyse-Startup ComeBy, um Innovation und Digitalisierung im Einzelhandel durch einen besseren Zugang zu Technologie und dem menschlichen Netzwerk zu fördern und so mehr wirtschaftliche Multiplikatoren für das Land zu schaffen.
Außerdem gab DataWeave, ein Unternehmen für KI-gestützte Brand Analytics-Lösungen, im August 2022 seinen Status als geprüfter Partner im Amazon Advertising Partner Network bekannt, um Marken bei der Optimierung ihrer digitalen Werbekampagnen mit umsetzbaren Dateneinblicken zu unterstützen. Das Amazon Advertising Partner Network und das neue Partnerverzeichnis bieten Marken Zugang zu einer globalen Community von Agenturen und Tool-Anbietern, die Werbetreibenden dabei helfen können, ihre Geschäftsziele mithilfe von Amazon Ads-Produkten zu erreichen.
Big Data Analytics bei Marktführern im Einzelhandel
-
SAP SE
-
Oracle Corporation
-
IBM Corporation
-
Hitachi Vantara Corporation
-
Qlik Technologies Inc.
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert
Mehr Details zu Marktteilnehmern und Wettbewerbern benötigt?
Big Data Analytics in Einzelhandelsmarktnachrichten
- September 2022 – Coresight Research, ein globaler Anbieter von Forschungs-, Daten-, Veranstaltungs- und Beratungsdiensten für verbraucherorientierte Einzelhandelstechnologie- und Immobilienunternehmen sowie Investoren, übernimmt Alternative Data Analytics, ein führendes Unternehmen für Datenstrategie und Erkenntnisse. Durch diese Akquisition werden die Datenkapazitäten erheblich erweitert und das Fachwissen in der datengesteuerten Forschung weiter ausgebaut.
- August 2022 – Das globale Mess- und Datenanalyseunternehmen Nielsen und Microsoft haben eine neue Unternehmensdatenlösung auf den Markt gebracht, um Innovationen im Einzelhandel mithilfe von Datenanalysen mit künstlicher Intelligenz zu beschleunigen und skalierbare, leistungsstarke Datenumgebungen zu schaffen.
Big Data Analytics im Einzelhandelsmarktbericht – Inhaltsverzeichnis
1. EINFÜHRUNG
1.1 Studienannahmen und Marktdefinition
1.2 Umfang der Studie
2. FORSCHUNGSMETHODIK
3. ZUSAMMENFASSUNG
4. MARKTDYNAMIK
4.1 Marktübersicht
4.2 Marktführer
4.2.1 Verstärkter Schwerpunkt auf Predictive Analytics
4.2.2 Das Segment Merchandising und Supply Chain Analytics wird voraussichtlich einen erheblichen Anteil halten
4.3 Marktbeschränkungen
4.3.1 Komplexität bei der Erfassung und Zusammenstellung der Daten aus unterschiedlichen Systemen
4.4 Analyse der Branchenwertschöpfungskette
4.5 Branchenattraktivität – Porter Five Forces
4.5.1 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
4.5.2 Verhandlungsmacht von Käufern/Verbrauchern
4.5.3 Verhandlungsmacht der Lieferanten
4.5.4 Bedrohung durch Ersatzprodukte
4.5.5 Wettberbsintensität
4.6 Auswirkungen von COVID-19 auf den Markt
5. MARKTSEGMENTIERUNG
5.1 Auf Antrag
5.1.1 Merchandising und Supply Chain Analytics
5.1.2 Social-Media-Analyse
5.1.3 Kundenanalyse
5.1.4 Operative Intelligenz
5.1.5 Andere Anwendungen
5.2 Nach Geschäftstyp
5.2.1 Kleine und mittlere Unternehmen
5.2.2 Große Organisationen
5.3 Erdkunde
5.3.1 Nordamerika
5.3.2 Europa
5.3.3 Asien-Pazifik
5.3.4 Rest der Welt
6. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT
6.1 Firmenprofile
6.1.1 SAP SE
6.1.2 Oracle Corporation
6.1.3 Qlik Technologies Inc.
6.1.4 Zoho Corporation
6.1.5 IBM Corporation
6.1.6 Retail Next Inc.
6.1.7 Alteryx Inc.
6.1.8 Salesforce.com Inc. (Tableau Software Inc.)
6.1.9 Adobe Systems Incorporated
6.1.10 Microstrategy Inc.
6.1.11 Hitachi Vantara Corporation
6.1.12 Fuzzy Logix LLC
7. INVESTITIONSANALYSE
8. MARKTCHANCEN UND ZUKÜNFTIGE TRENDS
Big Data Analytics in der Segmentierung der Einzelhandelsbranche
Big-Data-Analysen werden in jeder Einzelhandelsphase eingesetzt, um das Kundenverhalten zu verstehen, die Nachfrage vorherzusagen und die Preise zu optimieren. In Bezug auf die Anwendung bietet Big Data Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die die Entscheidungsfindung in Unternehmen beschleunigen, Muster in Datensätzen erkennen und Geschäftsprozesse optimieren und rationalisieren können, um die geringen Margen im Einzelhandelssektor auszugleichen.
Die Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt ist nach Anwendung (Merchandising- und Supply-Chain-Analyse, Social-Media-Analyse, Kundenanalyse, Operational Intelligence und andere Anwendungen), Geschäftstyp (kleine und mittlere Unternehmen, große Organisationen) und Geografie segmentiert. Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente in Bezug auf den Wert (in Milliarden US-Dollar) angegeben.
| Auf Antrag | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
| Nach Geschäftstyp | ||
| ||
|
| Erdkunde | ||
| ||
| ||
| ||
|
Häufig gestellte Fragen zur Big-Data-Analyse in der Einzelhandelsmarktforschung
Wie groß ist der Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt?
Der Markt für Big Data Analytics im Einzelhandel wird voraussichtlich im Jahr 2024 ein Volumen von 6,38 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 21,20 % wachsen, um bis 2029 einen Wert von 16,68 Milliarden US-Dollar zu erreichen.
Wie groß ist der Markt für Big Data Analytics im Einzelhandel derzeit?
Im Jahr 2024 wird der Markt für Big Data Analytics im Einzelhandel voraussichtlich ein Volumen von 6,38 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure im Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt?
SAP SE, Oracle Corporation, IBM Corporation, Hitachi Vantara Corporation, Qlik Technologies Inc. sind die größten Unternehmen, die im Bereich Big Data Analytics im Einzelhandel tätig sind.
Welche ist die am schnellsten wachsende Region im Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt?
Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.
Welche Region hat den größten Anteil am Big Data Analytics im Einzelhandel-Markt?
Im Jahr 2024 hat Nordamerika den größten Marktanteil bei Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt.
Welche Jahre deckt dieser Markt für Big Data Analytics im Einzelhandel ab und wie groß war der Markt im Jahr 2023?
Im Jahr 2023 wurde die Größe des Big Data Analytics im Einzelhandelsmarktes auf 5,26 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße von Big Data Analytics im Einzelhandel für die Jahre 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Größe des Big Data Analytics im Einzelhandelsmarktes für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
Bericht über Big-Data-Analysen im Einzelhandel
Big-Data-Analysen im Einzelhandel revolutionieren die Branche, und Einzelhändler nutzen diese Technologien, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Der Einzelhandel setzt zunehmend auf fortschrittliche Analysen, Cloud, KI und verwandte Technologien. Einzelhandelsanalysen unter Verwendung von Big Data werden eingesetzt, um die Kaufgewohnheiten der Kunden zu verstehen, sie mit Produkten in Einklang zu bringen und Marketingstrategien zur Gewinnsteigerung zu entwickeln. Predictive Analytics wird eingesetzt, um das Umsatzwachstum auf der Grundlage historischer Daten, Veränderungen im Verbraucherverhalten und Markttrends vorherzusagen. Allerdings könnten Herausforderungen bei der Datenintegration wie Datenverwaltung, Skalierbarkeit und Probleme mit Datenduplizierungs- und Transformationsregeln aus mehreren Quellen den Markt behindern. Big-Data-Einzelhandelsanalysen werden in jeder Einzelhandelsphase eingesetzt, um das Kundenverhalten zu verstehen, die Nachfrage vorherzusagen und die Preise zu optimieren. Es bietet Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die die Geschäftsentscheidungsfindung beschleunigen, Muster in Datensätzen erkennen und Geschäftsprozesse optimieren und rationalisieren können. Der Markt für Analysen im Einzelhandel unter Verwendung von Big Data ist nach Anwendung, Geschäftstyp und Geografie segmentiert. Zu den wichtigsten Markttrends, die die Big-Data-Analyse für den Einzelhandel prägen, gehören Merchandising- und Lieferkettenanalysen, Kundenanalysen und operative Intelligenz. Für detailliertere Einblicke steht ein kostenloser PDF-Download des Berichts zur Verfügung.
Big Data Analytics im Einzelhandel Schnappschüsse melden
