Analyse du Big Data dans la taille du marché de détail
| Période d'étude | 2021 - 2029 |
| Taille du Marché (2024) | USD 6.38 milliards de dollars |
| Taille du Marché (2029) | USD 16.68 milliards de dollars |
| TCAC(2024 - 2029) | 21.20 % |
| Marché à la Croissance la Plus Rapide | Asie-Pacifique |
| Plus Grand Marché | Amérique du Nord |
| Concentration du marché | Faible |
Acteurs majeurs
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier |
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Analyse du Big Data dans lanalyse du marché de détail
La taille du marché de lanalyse des mégadonnées sur le marché de détail est estimée à 6,38 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 16,68 milliards de dollars dici 2029, avec un TCAC de 21,20 % au cours de la période de prévision (2024-2029).
Le secteur de la vente au détail connaît une transformation majeure grâce à lanalyse avancée et aux technologies Big Data. Avec la croissance du commerce électronique, des achats en ligne et une forte concurrence pour la fidélisation de la clientèle, les détaillants utilisent l'analyse Big Data pour rester compétitifs sur le marché.
- Le secteur de la vente au détail a connu une adoption constante du cloud, de lIA et des technologies associées et est considéré comme lun des principaux secteurs en termes de croissance. Selon une enquête de NASSCOM, 70 % des entreprises ont déclaré qu'elles se concentraient sur la croissance des revenus en tirant parti de l'IA et en augmentant leurs dépenses. Par exemple, Walmart, l'un des plus grands détaillants au monde, subit une transformation numérique. L'entreprise est en train de construire le plus grand système de cloud privé au monde, qui devrait avoir la capacité de gérer 2,5 pétaoctets de données par heure.
- L'analyse prédictive est une approche proactive par laquelle les détaillants peuvent utiliser des données du passé pour prédire la croissance attendue des ventes en raison des changements dans les comportements des consommateurs et des tendances du marché. Cela peut aider les détaillants à garder une longueur davance, à être compétitifs de manière efficace et à gagner des parts de marché considérables. Accent accru sur l'analyse prédictive qui peut aider à accroître l'efficacité promotionnelle, à stimuler les ventes croisées et bien plus encore pour établir des relations durables avec les clients.
- Les détaillants tentent de trouver des moyens innovants de tirer des enseignements de la quantité toujours croissante d'informations structurées et non structurées sur le comportement des consommateurs. Les détaillants, tant hors ligne qu'en ligne, adoptent une stratégie axée sur les données pour comprendre le comportement d'achat de leurs clients, les associer aux produits et planifier des stratégies marketing pour vendre leurs produits afin d'augmenter leurs profits en appliquant l'analyse Big Data à chaque étape du processus de vente au détail.. Des moyens innovants tels que la mise en œuvre de systèmes IPS, l'automatisation des magasins avec caisse en libre-service, les robots et l'automatisation dans le commerce de détail, etc., renforcent le besoin d'analyse Big Data sur le marché de détail.
- Les défis d'intégration des données pourraient restreindre le marché, notamment la gouvernance des données, l'évolutivité et les problèmes associés à l'obtention de données provenant de plusieurs sources pour disposer de règles de duplication et de transformation des données. Toutefois, ceux-ci peuvent être réduits grâce à un ensemble de règles systématiques appropriées.
- La pandémie de COVID-19 a eu un impact considérable sur les marchés de détail aux niveaux régional et national en raison de la fermeture des usines et des usines de fabrication, de l'augmentation des prix, des confinements stricts et des perturbations de la chaîne d'approvisionnement alors que la mobilité des personnes était confirmée vers leur domicile. Cependant, après la pandémie, compte tenu des besoins humains inhérents, le Big Data aide les détaillants à répondre aux clients de manière plus personnalisée via des publicités ciblées, des recommandations de produits et des tarifs ; les détaillants préfèrent de plus en plus la technologie.
Analyse du Big Data dans les tendances du marché de détail
Le segment du marchandisage et de lanalyse de la chaîne dapprovisionnement devrait détenir une part importante
- Le commerce électronique a eu un impact sur les détaillants traditionnels, réduisant leur importance et marquant la révolution basée sur les données dans le secteur de la vente au détail. Une chaîne d'approvisionnement efficace, c'est-à-dire le mouvement optimisé des marchandises du fournisseur à l'entrepôt, en passant par le magasin et le client, est essentielle pour toute entreprise. Par conséquent, l'analyse des mégadonnées est au cœur de la révolution de la chaîne d'approvisionnement du commerce de détail, c'est-à-dire le suivi et la traçabilité du flux de produits et des niveaux de stock en temps réel, l'exploitation des données des clients pour prédire les habitudes d'achat, et même l'utilisation de robots pour exécuter les commandes dans de vastes entrepôts automatisés. sans relâche.
- Les détaillants doivent rester proactifs et répondre rapidement aux besoins des clients à mesure que le secteur de la vente au détail continue d'évoluer avec l'intégration de l'analyse du merchandising et des solutions numériques. Au Royaume-Uni, l'analyse Big Data de la chaîne d'approvisionnement pour le commerce de détail devrait connaître une croissance significative au cours de la période de prévision, à l'instar du secteur manufacturier et de l'énergie. On sattend en outre à ce que lanalyse prédictive et lIA dapprentissage automatique révolutionnent la chaîne dapprovisionnement du commerce de détail.
- Il est prouvé que tirer parti des analyses avancées du merchandising aide les détaillants à surmonter les défis pour prospérer dans un monde de vente au détail omnicanal. Selon l'enquête menée par le MIT Technology Review Insights for Big Data Analytics utilisant des cas dans le secteur des biens de consommation et de la vente au détail dans le monde entier, 48 % des personnes interrogées dans le secteur des biens de consommation et de la vente au détail déclarent que le déploiement de l'intelligence artificielle peut contribuer à améliorer le service client, suivi par Contrôle qualité (47%), Gestion des stocks (47%), personnalisation des produits, tarification et détection des fraudes.
- À mesure que léconomie mondiale devient interconnectée et complexe, les entreprises ont du mal à répondre aux attentes de leurs clients. Ils doivent prendre des décisions en matière de chaîne dapprovisionnement plus rapidement, plus décisives et plus précises et peuvent mettre en œuvre ces décisions rapidement et de manière transparente. Une planification intégrée de la demande est nécessaire pour rester compétitif sur le marché actuel. De plus, pour atteindre lOTIF (On-Time-In-Full), une entreprise doit disposer dune visibilité de bout en bout de la chaîne dapprovisionnement et être capable déquilibrer loffre et la demande en temps réel pour prendre les bonnes décisions rapidement et efficacement. L'amélioration de la satisfaction client, l'optimisation des niveaux de stocks et des réseaux de distribution et l'obtention d'un délai de commercialisation plus rapide pour maximiser les ventes prouvent la nécessité de l'analyse Big Data dans ce secteur.
Pour comprendre les tendances clés, téléchargez un exemple de rapport
La région Amérique du Nord devrait détenir la plus grande part
- L'analyse du Big Data dans le commerce de détail aide les entreprises à générer des recommandations clients basées sur leur historique d'achat. Il en résulte une capacité améliorée à offrir des expériences dachat personnalisées et un service client amélioré. Ces ensembles de données sont disponibles en volumes massifs et aident à prévoir les tendances et à prendre des décisions stratégiques guidées par les données. La croissance de l'analyse des mégadonnées en Amérique du Nord sur le marché de la vente au détail est stimulée par la demande croissante d'outils d'analyse pour la vente au détail et par l'utilisation de l'IoT dans les processus de vente au détail, améliorant ainsi la productivité et l'efficacité du secteur de la vente au détail.
- L'énorme secteur de vente au détail de la région connaît une croissance de ses ventes. Aux États-Unis, selon la National Retail Federation (NRF), les ventes au détail devraient augmenter entre 6 et 8 % pour atteindre plus de 4440 milliards de dollars lannée dernière, en raison de la confiance élevée des consommateurs, du faible taux de chômage et de la hausse des salaires. signes dune économie forte et résiliente.
- En outre, lAmérique du Nord fait partie des principaux innovateurs et pionniers en termes dadoption de lanalyse Big Data. La région bénéficie d'une forte présence de fournisseurs d'analyses Big Data, ce qui contribue encore davantage à la croissance du marché. Certains incluent IBM Corporation, SAS Institute Inc., Alteryx Inc. et Microstrategy Incorporated. Le matériel, les logiciels et les services d'analyse du Big Data nécessitent des dépenses plus importantes en raison de l'augmentation de la production de données et de la consommation au détail, avec une augmentation correspondante des ventes.
- Ladoption croissante de lindustrie 4.0 dans le secteur de la vente au détail est lun des principaux aspects encourageant la croissance du marché. Dans le commerce de détail 4.0, plusieurs opérations et processus du secteur de la vente au détail, tels que la gestion des stocks, le service client, les comptes clients, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et les activités de gestion du marchandisage, ont été numérisés et automatisés. Cela devrait en outre renforcer la croissance de l'analyse des mégadonnées en Amérique du Nord sur le marché de détail au cours de la période de prévision.
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Analyse du Big Data dans le secteur de la vente au détail
Lanalyse des Big Data sur le marché de détail est modérément à très fragmentée. La croissance du commerce électronique, des achats en ligne et la forte concurrence pour la fidélisation de la clientèle offrent des opportunités lucratives en matière d'analyse du Big Data sur le marché de détail. Dans lensemble, la rivalité concurrentielle entre les concurrents existants est élevée. À lavenir, différents types de stratégies dinnovation des grandes entreprises stimulent efficacement la croissance du marché.
En août 2022, Maxis a pris une participation importante dans ComeBy, une startup malaisienne danalyse du commerce de détail, afin de favoriser linnovation et la numérisation dans le secteur de la vente au détail avec un meilleur accès à la technologie et au réseau humain afin de créer davantage de multiplicateurs économiques pour le pays.
De plus, en août 2022, DataWeave, une société de solutions d'analyse de marque basée sur l'IA, a annoncé son statut de partenaire agréé au sein du réseau de partenaires publicitaires Amazon pour aider les marques à optimiser leurs campagnes publicitaires numériques avec des informations exploitables sur les données. L'Amazon Advertising Partner Network et le nouveau Partner Directory permettent aux marques d'accéder à une communauté mondiale d'agences et de fournisseurs d'outils qui peuvent aider les annonceurs à atteindre leurs objectifs commerciaux à l'aide des produits Amazon Ads.
Analyse Big Data chez les leaders du marché de détail
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SAP SE
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Oracle Corporation
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IBM Corporation
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Hitachi Vantara Corporation
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Qlik Technologies Inc.
*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier
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Analyse du Big Data dans l'actualité du marché de détail
- Septembre 2022 - Coresight Research, un fournisseur mondial de services de recherche, de données, d'événements et de conseil destinés aux sociétés et investisseurs de technologie de vente au détail et d'immobilier destinés aux consommateurs, a acquis Alternative Data Analytics, une société leader en matière de stratégie de données et d'informations. Cette acquisition augmentera considérablement les capacités en matière de données et étendra davantage l'expertise en recherche basée sur les données.
- Août 2022 – La société mondiale de mesure et d'analyse de données Nielsen et Microsoft ont lancé une nouvelle solution de données d'entreprise pour accélérer l'innovation dans le commerce de détail en utilisant l'analyse de données par intelligence artificielle pour créer des environnements de données évolutifs et hautes performances.
Rapport sur lanalyse du Big Data dans le marché de détail – Table des matières
1. INTRODUCTION
1.1 Hypothèses de l’étude et définition du marché
1.2 Portée de l'étude
2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE
3. RÉSUMÉ EXÉCUTIF
4. DYNAMIQUE DU MARCHÉ
4.1 Aperçu du marché
4.2 Facteurs de marché
4.2.1 Accent accru sur l'analyse prédictive
4.2.2 Le segment du marchandisage et de l’analyse de la chaîne d’approvisionnement devrait détenir une part importante
4.3 Restrictions du marché
4.3.1 Complexités liées à la collecte et au rassemblement des données provenant de systèmes disparates
4.4 Analyse de la chaîne de valeur de l'industrie
4.5 Attractivité de l'industrie - Porter Five Forces
4.5.1 La menace de nouveaux participants
4.5.2 Pouvoir de négociation des acheteurs/consommateurs
4.5.3 Pouvoir de négociation des fournisseurs
4.5.4 Menace des produits de substitution
4.5.5 Intensité de la rivalité concurrentielle
4.6 Impact du COVID-19 sur le marché
5. SEGMENTATION DU MARCHÉ
5.1 Par candidature
5.1.1 Analyse du marchandisage et de la chaîne d'approvisionnement
5.1.2 Analyse des médias sociaux
5.1.3 Analyse client
5.1.4 Renseignement opérationnel
5.1.5 Autres applications
5.2 Par type d'entreprise
5.2.1 Petites et moyennes entreprises
5.2.2 Organisations à grande échelle
5.3 Géographie
5.3.1 Amérique du Nord
5.3.2 L'Europe
5.3.3 Asie-Pacifique
5.3.4 Reste du monde
6. PAYSAGE CONCURRENTIEL
6.1 Profils d'entreprise
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 Vantar Corporation
6.1.12 Fuzzy Logix LLC
7. ANALYSE D'INVESTISSEMENT
8. OPPORTUNITÉS DE MARCHÉ ET TENDANCES FUTURES
Analyse du Big Data dans la segmentation du secteur de la vente au détail
L'analyse Big Data est utilisée à chaque étape de la vente au détail pour comprendre le comportement des clients, prédire la demande et optimiser les prix. En termes d'application, le Big data offre des algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle qui peuvent accélérer la prise de décision commerciale, découvrir des modèles dans les ensembles de données et optimiser et rationaliser les processus commerciaux pour augmenter les faibles marges du secteur de la vente au détail.
Lanalyse du Big Data sur le marché de détail est segmentée par application (analyse du marchandisage et de la chaîne dapprovisionnement, analyse des médias sociaux, analyse client, intelligence opérationnelle et autres applications), type dentreprise (petites et moyennes entreprises, organisations à grande échelle) et géographie.. Les tailles et prévisions du marché sont fournies en termes de valeur (en milliards USD) pour tous les segments ci-dessus.
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FAQ sur lanalyse du Big Data dans le commerce de détail
Quelle est la taille de lanalyse Big Data sur le marché de détail ?
La taille du marché de lanalyse du Big Data sur le marché de détail devrait atteindre 6,38 milliards de dollars en 2024 et croître à un TCAC de 21,20 % pour atteindre 16,68 milliards de dollars dici 2029.
Quelle est la taille actuelle du marché de lanalyse du Big Data dans le commerce de détail ?
En 2024, la taille du marché de lanalyse du Big Data sur le commerce de détail devrait atteindre 6,38 milliards de dollars.
Qui sont les principaux acteurs de lanalyse Big Data sur le marché de détail ?
SAP SE, Oracle Corporation, IBM Corporation, Hitachi Vantara Corporation, Qlik Technologies Inc. sont les principales sociétés opérant dans lanalyse Big Data sur le marché de détail.
Quelle est la région qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché de lanalyse Big Data sur le commerce de détail ?
On estime que lAsie-Pacifique connaîtra la croissance du TCAC le plus élevé au cours de la période de prévision (2024-2029).
Quelle région détient la plus grande part de lanalyse Big Data sur le marché de détail ?
En 2024, lAmérique du Nord représente la plus grande part de marché de lanalyse Big Data sur le marché de détail.
Quelles années couvre cette analyse Big Data sur le marché de détail et quelle était la taille du marché en 2023 ?
En 2023, la taille du marché de lanalyse du Big Data sur le commerce de détail était estimée à 5,26 milliards de dollars. Le rapport couvre la taille historique du marché de lanalyse du Big Data sur le marché de détail pour les années 2021, 2022 et 2023. Le rapport prévoit également la taille du marché de lanalyse du Big Data sur le marché de détail pour les années 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 et 2029.
Rapport sur l'analyse du Big Data dans le secteur de la vente au détail
L'analyse des mégadonnées dans le commerce de détail révolutionne le secteur, les détaillants utilisant ces technologies pour conserver un avantage concurrentiel. Le secteur de la vente au détail adopte progressivement lanalyse avancée, le cloud, lIA et les technologies associées. L'analyse du commerce de détail utilisant le Big Data est utilisée pour comprendre les habitudes d'achat des clients, les aligner sur les produits et concevoir des stratégies marketing pour augmenter les profits. L'analyse prédictive est utilisée pour prévoir la croissance des ventes sur la base de données historiques, des changements de comportement des consommateurs et des tendances du marché. Cependant, les défis dintégration des données tels que la gouvernance des données, lévolutivité et les problèmes liés aux règles de duplication et de transformation des données provenant de sources multiples pourraient entraver le marché. L'analyse Big Data de la vente au détail est utilisée à chaque étape de la vente au détail pour comprendre le comportement des clients, prédire la demande et optimiser les prix. Il fournit des algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle qui peuvent accélérer la prise de décision commerciale, identifier des modèles dans les ensembles de données et optimiser et rationaliser les processus métier. Le marché de lanalyse dans le secteur de la vente au détail utilisant le Big Data est segmenté par application, type dentreprise et zone géographique. Les principales tendances du marché qui façonnent lanalyse du Big Data pour le marché de détail comprennent lanalyse du merchandising et de la chaîne dapprovisionnement, lanalyse client et lintelligence opérationnelle. Pour des informations plus détaillées, un téléchargement PDF gratuit du rapport est disponible.
Analyse Big Data dans le commerce de détail Instantanés du rapport
