| 研究期 | 2021 - 2029 |
| 市场规模 (2024) | USD 7.73 Billion |
| 市场规模 (2029) | USD 20.22 Billion |
| CAGR (2024 - 2029) | 21.20 % |
| 增长最快的市场 | 亚太地区 |
| 最大的市场 | 北美 |
| 市场集中度 | 低的 |
主要参与者*免责声明：主要玩家排序不分先后 |
零售市场分析中的大数据分析
零售大数据分析市场规模预计到 2024 年为 63.8 亿美元，预计到 2029 年将达到 166.8 亿美元，在预测期内（2024-2029 年）复合年增长率为 21.20%。
零售行业正在经历先进分析和大数据技术的重大变革。随着电子商务、在线购物的发展以及客户忠诚度的激烈竞争，零售商正在利用大数据分析来保持市场竞争力。
- 零售行业稳步采用云、人工智能和相关技术，被认为是增长最快的行业之一。 NASSCOM 的一项调查显示，70% 的公司表示，他们通过利用人工智能和增加支出来关注收入增长。例如，世界上最大的零售商之一沃尔玛正在经历数字化转型。它正在建设全球最大的私有云系统，预计每小时可管理2.5PB的数据。
- 预测分析是一种主动方法，零售商可以使用过去的数据来预测由于消费者行为和市场趋势变化而导致的预期销售增长。它可以帮助零售商保持领先地位、有效竞争并获得可观的市场份额。更加重视预测分析，这有助于提高促销效果、推动交叉销售等，从而与客户建立可持续的关系。
- 零售商试图找到创新的方法，从不断增加的有关消费者行为的结构化和非结构化信息中获取洞察。线下和线上零售商都采用数据优先策略来了解客户的购买行为，将其映射到产品，并通过在零售流程的每个步骤应用大数据分析来规划营销策略来销售产品以增加利润。实施 IPS 系统、自助结账商店自动化、机器人和零售自动化等创新方式推动了零售市场对大数据分析的需求。
- 数据集成挑战可能会限制市场，包括数据治理、可扩展性以及从多个来源获取数据以实现数据复制和转换规则相关的问题。然而，通过适当的系统规则集可以减少这些。
- 由于工厂和制造工厂关闭、价格上涨、严格封锁以及人们在家中的流动性导致供应链中断，COVID-19 大流行对区域和国家层面的零售市场产生了巨大影响。然而，在疫情过后，考虑到人类固有的需求，大数据正在帮助零售商通过有针对性的广告、产品推荐和定价，以更加个性化的方式迎合顾客；零售商越来越喜欢这项技术。
零售市场趋势中的大数据分析
商品销售和供应链分析领域预计将占据重要份额
- 电子商务已经影响了传统的实体零售商，降低了它们的重要性，并标志着零售行业的数据驱动革命。高效的供应链，即货物从供应商到仓库、商店再到客户的优化运输，对于每个企业都至关重要。因此，大数据分析是零售供应链变革的核心，即实时跟踪和追踪产品流向和库存水平，利用客户数据来预测购买模式，甚至使用机器人来完成大型自动化仓库中的订单不知疲倦地。
- 随着零售行业随着商品分析和数字解决方案的集成不断发展，零售商必须保持积极主动并快速满足客户需求。在英国，继制造业和能源行业之后，零售业的供应链大数据分析预计将在预测期内显着增长。预计预测分析和机器学习人工智能将彻底改变零售供应链。
- 事实证明，利用先进的销售分析可以帮助零售商克服挑战，在全渠道零售世界中蓬勃发展。根据麻省理工科技评论大数据分析洞察利用全球消费品和零售行业案例进行的调查，消费品和零售行业中 48% 的受访者表示，人工智能的部署有助于改善客户服务，其次是质量控制（47%）、库存管理（47%）、产品个性化、定价和欺诈检测。
- 随着全球经济变得相互关联且复杂，公司发现满足客户期望具有挑战性。他们必须更快、更果断、更准确地制定供应链决策，并能够快速、透明地实施这些决策。为了在当今的市场中保持竞争力，必须进行综合需求规划。此外，为了实现OTIF（On-Time-In-Full），公司必须拥有端到端的供应链可视性，并能够实时平衡需求和供应，以快速有效地做出正确的决策。提高客户满意度、优化库存水平和分销网络以及实现更快的上市时间以实现销售最大化，证明了该领域对大数据分析的需求。
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北美地区预计将占据最大份额
- 零售业的大数据分析可以帮助公司根据客户的购买历史生成推荐。它提高了提供定制购物体验和增强客户服务的能力。这些数据集大量可用，有助于预测趋势并在数据指导下制定战略决策。对零售分析工具的需求不断增长以及物联网在零售流程中的使用推动了北美零售市场大数据分析的增长，从而提高了零售行业的生产力和效率。
- 该地区庞大的零售业正在经历销售额的增长。在美国，根据全国零售联合会 (NRF) 的数据，去年零售额预计将增长 6% 至 8%，超过 4.44 万亿美元，理由是消费者信心高涨、失业率低、工资上涨和明显的增长。经济强劲且富有弹性的迹象。
- 此外，在大数据分析的采用方面，北美是领先的创新者和先驱者之一。该地区拥有强大的大数据分析供应商立足点，这进一步促进了市场的增长。其中包括 IBM Corporation、SAS Institute Inc.、Alteryx Inc. 和 Microstrategy Incorporated。由于数据生产和零售消费的增加以及相应销售额的增加，大数据分析硬件、软件和服务需要更多的支出。
- 零售行业越来越多地采用工业 4.0 是鼓励市场增长的主要方面之一。在零售4.0中，零售行业的一些运营和流程，如库存管理、客户服务、客户账户、供应链管理和商品管理活动，变得数字化和自动化。预计在预测期内，这将进一步促进北美零售市场大数据分析的增长。
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零售行业大数据分析概述
零售市场的大数据分析中度到高度分散。电子商务、在线购物的增长以及对客户忠诚度的激烈竞争为零售市场的大数据分析提供了利润丰厚的机会。总体而言，现有竞争对手之间的竞争激烈。展望未来，大公司的各种创新策略有效促进市场增长。
2022 年 8 月，明讯收购了马来西亚零售分析初创公司 ComeBy 的大量股份，通过更多地利用技术和人力资源网络来增强零售行业的创新和数字化能力，从而为国家创造更多的经济乘数。
此外，2022 年 8 月，人工智能驱动的品牌分析解决方案公司 DataWeave 宣布成为亚马逊广告合作伙伴网络中经过审查的合作伙伴，以支持品牌通过可操作的数据洞察来优化其数字广告活动。亚马逊广告合作伙伴网络和新的合作伙伴目录为品牌提供了访问全球代理机构和工具提供商社区的机会，这些社区可以帮助广告商使用亚马逊广告产品实现其业务目标。
零售市场领导者的大数据分析
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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.
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
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零售市场新闻中的大数据分析
- 2022 年 9 月 - Coresight Research 是一家为面向消费者的零售技术和房地产公司及投资者提供研究、数据、活动和咨询服务的全球提供商，收购了领先的数据策略和洞察公司 Alternative Data Analytics。此次收购将显着提高数据能力，并进一步扩展数据驱动研究的专业知识。
- 2022 年 8 月 - 全球测量和数据分析公司尼尔森和微软推出了新的企业数据解决方案，利用人工智能数据分析来加速零售业创新，创建可扩展的高性能数据环境。
零售行业细分中的大数据分析
大数据分析用于每个零售阶段，以了解客户行为、预测需求并优化定价。在应用方面，大数据提供机器学习和人工智能算法，可以加快业务决策、发现数据集中的模式、优化和简化业务流程，以增加零售业的微薄利润。
零售市场中的大数据分析按应用程序（销售和供应链分析、社交媒体分析、客户分析、运营智能和其他应用程序）、业务类型（中小企业、大型组织）和地理位置进行细分。上述所有细分市场的市场规模和预测均按价值（十亿美元）提供。
| 按申请 | 销售和供应链分析 |
| 社交媒体分析 | |
| 客户分析 | |
| 运营情报 | |
| 其他应用 | |
| 按业务类型 | 中小企业 |
| 大型组织 | |
| 地理 | 北美 |
| 欧洲 | |
| 亚太 | |
| 世界其他地区 |
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零售市场研究中的大数据分析常见问题解答
零售市场的大数据分析有多大？
零售大数据分析市场规模预计到 2024 年将达到 63.8 亿美元，并以 21.20% 的复合年增长率增长，到 2029 年将达到 166.8 亿美元。
目前零售市场的大数据分析规模有多大？
2024年，零售大数据分析市场规模预计将达到63.8亿美元。
谁是零售市场大数据分析的关键参与者？
SAP SE、Oracle Corporation、IBM Corporation、Hitachi Vantara Corporation、Qlik Technologies Inc.是零售市场大数据分析的主要公司。
零售市场大数据分析增长最快的地区是哪个？
预计亚太地区在预测期内（2024-2029 年）复合年增长率最高。
哪个地区在零售市场大数据分析方面占有最大份额？
2024年，北美在零售市场大数据分析中占据最大的市场份额。
零售市场大数据分析涵盖了哪些年份？2023 年的市场规模是多少？
2023年，零售市场大数据分析规模预计为52.6亿美元。该报告涵盖了零售市场大数据分析的历史市场规模：2021年、2022年和2023年。该报告还预测了零售市场大数据分析的市场规模：2024年、2025年、2026年、2027年、2028年和2029年。
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零售行业大数据分析报告
零售业的大数据分析正在彻底改变该行业，零售商利用这些技术来保持竞争优势。零售业正在稳步采用先进的分析、云、人工智能和相关技术。使用大数据的零售分析被用来了解客户的购买习惯，将其与产品结合起来，并制定营销策略以提高利润。预测分析用于根据历史数据、消费者行为变化和市场趋势来预测销售增长。然而，数据集成挑战，例如数据治理、可扩展性以及来自多个来源的数据复制和转换规则问题可能会阻碍市场。大数据零售分析应用于每个零售阶段，以了解客户行为、预测需求并优化定价。它提供机器学习和人工智能算法，可以加快业务决策、识别数据集中的模式以及优化和简化业务流程。使用大数据的零售行业分析市场按应用程序、业务类型和地理位置进行细分。塑造零售市场大数据分析的主要市场趋势包括销售和供应链分析、客户分析和运营智能。如需更详细的见解，可以免费下载该报告的 PDF 版本。
