Marktgröße von Europa-Einzelhandelsanalysen Industrie
Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
Basisjahr für die Schätzung | 2023 |
Prognosedatenzeitraum | 2024 - 2029 |
Historischer Datenzeitraum | 2019 - 2022 |
CAGR | 20.76 % |
Marktkonzentration | Mittel |
Hauptakteure*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Marktanalyse für Einzelhandelsanalysen in Europa
Der europäische Markt für Einzelhandelsanalysen wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 20,76 % wachsen. Ein anhaltender Anstieg der Ausgaben für KI-basierte digitale Tools zur Bekämpfung von Unregelmäßigkeiten in der Lieferkette und Schwund im Einzelhandel wird ein enormes Potenzial für Anbieter von Einzelhandelsanalysen bieten. In Europa gibt es auch viele große Einzelhandelsmarken und -unternehmen, die Online-Präsenz unterstützen, was voraussichtlich zu einer lukrativen Nachfrage nach Einzelhandelsanalysen in der Region führen wird
- Der treibende Faktor für den Einsatz von Einzelhandelsanalysen in der Region ist, dass sie greifbare und praktische Einblicke in das Kundenverhalten liefern. Einzelhandelsanalysedienste sind darauf ausgelegt, jedem Verbraucher maßgeschneiderte Aufmerksamkeit zu schenken. Unternehmen haben datengesteuerte Einzelhandelsanalyselösungen eingesetzt, die Kunden über einen längeren Zeitraum an das Unternehmen binden, um auf sich ändernde Verbraucherbedürfnisse und den zunehmenden Wettbewerb zwischen Einzelhändlern um die Kundenbindung zu reagieren. Predictive Analytics für den Einzelhandel ermöglicht es Einzelhändlern, Kundendaten auszuwerten und die Wünsche und Wünsche der Kunden zu antizipieren.
- Aus kundenzentrierter Sicht soll die Implementierung einer Einzelhandelsanalysestrategie darüber hinaus Unternehmen die Ressourcen und Technologien bieten, die sie benötigen, um nahtlose Verbrauchererlebnisse über alle Online-Kanäle hinweg zu schaffen und zu automatisieren. Das Kundenerlebnis verbessert sich, da immer mehr Einzelhändler CRM-Systeme (Customer Relationship Management) implementieren. Darüber hinaus entstehen durch den zunehmenden Einsatz von IoT, POS, RFID und anderen intelligenten Geräten enorme Datenmengen, die Händler nutzen können, um die Kaufpräferenzen der Kunden und versteckte Kundeneinblicke zu ermitteln. Infolgedessen konzentrieren sich Einzelhändler in erster Linie auf die Verbesserung des Kundenerlebnisses, was in den kommenden Jahren voraussichtlich die Nachfrage nach Einzelhandelsanalysediensten und -software unmittelbar ankurbeln wird.
- Die Hauptressourcen eines Einzelhändlers sind der Produktbestand und die Zuteilung von Regalflächen. Dabei handelt es sich um den Einsatz von Analysen, um Produktangebote am richtigen Ort, zur richtigen Zeit und in der richtigen Menge für die richtigen Kunden zu ermitteln. Bezogen auf die Analyse auf Mikroebene und die Sortimentsplanung ist dieser Trend mittlerweile zu einem konstanten Prozess im Einzelhandel geworden. Das Regalflächenmanagement wird im Hinblick auf die Kundenpräferenzen im Geschäft und die finanziellen Auswirkungen verschiedener Sortimente untersucht.
- Beispielsweise haben sich Trax Ltd. und Roamler, zwei europäische Startups, zusammengeschlossen, um Shop-Audit-Dienstleistungen für Konsumgüterunternehmen (Consumer Packaged Goods, CPG) anzubieten. Unternehmen erfassen ständig Regalfotos und geben Einblicke in den Regalzustand. Es verbessert die Produktverfügbarkeit im Regal und ermöglicht es Händlern, zeitnahe Einblicke zu erhalten und Entscheidungen zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses zu treffen.
- Business-Intelligence-Tools wie Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) haben es Unternehmen in Europa ermöglicht, Stresstests und Umsatzprognosen zu erstellen, die maßgeblich zur Beurteilung der Fähigkeit eines Unternehmens verwendet werden, in schwierigen wirtschaftlichen Szenarien zu agieren. Mithilfe von DSS können Unternehmen Sensitivitätsanalysen durchführen, um die Auswirkungen externer Variablen, wie etwa einer möglichen Sperrung oder Krankheit von Mitarbeitern, auf ihren Betrieb zu bewerten. Von Unternehmen, die eine datengesteuerte Entscheidungsfindung bevorzugen, wird eher erwartet, dass sie die Krise besser bewältigen und sich schneller erholen als von Unternehmen, die keine Analysen und Business Intelligence nutzen.