B2B 통신 분석 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 분석 유형(설명적 분석, 예측 분석, 처방적 분석), 배포 모드(온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드), 기업 규모(대기업, 중소기업), 산업 수직(IT 및 통신, BFSI, 소매, 의료, 제조, 기타), 지역 및 경쟁별로 세분화, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 B2B 텔레콤 분석 시장은 2023년에 702억 6천만 달러 규모였으며, 예측 기간 동안 CAGR 15.07%로 2029년까지 1,645억 8천만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.

글로벌 B2B 텔레콤 분석 시장은 기업이 운영을 최적화하고, 고객 경험을 개선하고, 의사 결정을 개선하기 위해 데이터 기반 통찰력에 점점 더 의존함에 따라 강력한 성장을 경험하고 있습니다. 텔레콤 분석은 데이터 분석 도구와 기술을 사용하여 방대한 양의 텔레콤 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 것을 말합니다. 5G, IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술의 발전으로 인해 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 통신 사업자는 이 방대한 정보 유입을 효과적으로 관리해야 하는 압박을 받고 있습니다. B2B 통신 분석은 통신 서비스 제공자에게 중요한 도구로 부상하여 수익 흐름을 개선하고, 고객 유지를 개선하고, 사기 및 네트워크 다운타임과 같은 위험을 완화할 수 있습니다.

시장의 주요 동인 중 하나는 더 나은 고객 경험 관리에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 통신 부문의 경쟁이 치열해짐에 따라 서비스 제공자는 고객 선호도, 행동 및 사용 패턴을 더 깊이 이해하기 위해 분석을 활용하고 있습니다. 예측 분석과 머신 러닝을 활용함으로써 회사는 개인화된 서비스를 제공하고, 고객 요구 사항을 예상하고, 이탈률을 줄일 수 있습니다. 또한 통신 분석은 사업자가 네트워크 성능을 최적화하여 더 나은 서비스 품질과 절감된 운영 비용으로 이어질 수 있습니다. 이러한 분석 도구가 제공하는 통찰력은 사전 예방적 의사 결정에 도움이 되어 회사가 서비스 우수성을 유지하고 고객 만족을 보장할 수 있도록 합니다.

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 빅데이터 분석과 같은 첨단 기술의 통합은 통신 분석 솔루션의 기능을 크게 향상시켰습니다. AI 기반 분석 플랫폼은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 처리하여 인간 분석가가 감지할 수 없는 추세와 이상을 식별할 수 있습니다. 이는 특히 사기 탐지와 같은 분야에서 유용하며, 의심스러운 활동을 빠르게 식별하여 상당한 재정적 손실을 방지할 수 있습니다. 게다가 5G 기술의 부상과 IoT 기기의 채택 증가로 인해 데이터 생성이 급증하여 정교한 분석 솔루션에 대한 수요가 더욱 증가했습니다.

주요 시장 동인

데이터 볼륨과 복잡성 증가

5G, IoT 기기 및 클라우드 기반 애플리케이션의 확산으로 인해 통신 네트워크에서 생성되는 데이터의 급증은 B2B 통신 분석의 중요한 시장 동인이 되었습니다. 통신 회사는 고객 사용 패턴, 네트워크 성능 지표, 청구 기록, 소셜 미디어 상호 작용을 포함한 여러 소스에서 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 이러한 복잡하고 다양한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 관리하고 추출하는 것은 큰 과제입니다. 분석 솔루션은 통신 사업자에게 실시간으로 이 정보를 처리하고 추세를 파악하며 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 필요한 도구를 제공합니다. 데이터의 양과 복잡성이 계속 증가함에 따라 통신 분석은 서비스를 개선하고 네트워크 성능을 최적화하며 경쟁 우위를 확보하려는 통신 회사에 없어서는 안 될 리소스가 되고 있습니다. 이러한 추세는 기업이 운영 효율성과 고객 경험을 개선하는 데 있어 데이터 분석의 가치를 점점 더 인식함에 따라 가속화되어 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

고객 경험 관리에 대한 집중 증가

경쟁이 치열해지는 통신 환경에서 고객 경험은 핵심 차별화 요소로 부상했습니다. 기업은 고객 선호도, 행동 및 만족도에 대한 보다 깊은 이해를 얻기 위해 분석을 사용하는 것을 우선시하고 있습니다. B2B 통신 분석은 통신 사업자에게 서비스를 개인화하고 고객 상호 작용을 최적화하며 문제를 사전에 해결하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다. 예측 분석 및 머신 러닝 모델을 활용함으로써 통신 서비스 제공자는 고객 요구 사항을 예측하고, 이탈률을 줄이며, 중소기업과 대기업 모두의 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 특히 디지털 서비스의 성장과 함께 고객의 기대치가 계속 진화함에 따라 실시간 의사 결정을 가능하게 하고 고객 참여를 강화하는 정교한 분석 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 우수한 고객 경험 제공에 대한 이러한 집중은 B2B 통신 분석 도입을 위한 중요한 동인입니다.

사기 탐지 및 수익 보장에 대한 필요성 증가

수익 누출과 사기 활동은 통신 사업자에게 상당한 과제를 안겨주어 상당한 재정적 손실을 초래합니다. 통신 네트워크가 확장되고 더 복잡해짐에 따라 사기 위험이 증가하여 강력한 사기 탐지 및 수익 보장 솔루션이 필수적입니다. B2B 통신 분석은 운영자가 방대한 데이터 스트림 내에서 비정상적인 패턴, 이상 현상 및 의심스러운 활동을 감지하여 조기 개입을 가능하게 합니다. 고급 AI 및 머신 러닝 알고리즘을 통해 분석 도구는 새로운 위협에 지속적으로 학습하고 적응하여 보다 정확하고 사전 예방적인 사기 방지 전략을 제공할 수 있습니다. 수익 보장 기능도 분석의 이점을 얻을 수 있는데, 이는 청구 오류, 불일치 및 수익 손실로 이어질 수 있는 기타 문제를 식별하는 데 도움이 되기 때문입니다. 사이버 공격의 위협이 증가하고 통신 청구 및 요금 청구 프로세스가 점점 더 복잡해짐에 따라 통신 분석은 수익을 보호하고 재정적 안정성을 유지하는 데 없어서는 안 될 요소입니다.

통신 분야에서 AI 및 머신 러닝 채택 증가

인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 기술을 통신 분석에 통합하는 것은 강력한 시장 동인입니다. 이러한 기술을 통해 통신 회사는 데이터 분석 프로세스를 자동화하고 예측적 통찰력을 얻고 의사 결정을 최적화할 수 있습니다. AI 기반 분석 플랫폼은 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 처리하여 패턴을 식별하고 미래 추세를 예측하며 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 통신 서비스 제공업체는 네트워크 관리를 개선하고, 고객 서비스를 강화하고, 운영을 간소화하기 위해 AI와 ML을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 예를 들어, AI로 구동되는 예측 유지 관리를 통해 운영자는 네트워크 장애가 발생하기 전에 잠재적인 장애를 감지하여 가동 중지 시간을 줄이고 서비스 안정성을 개선할 수 있습니다. 통신 분석에서 AI와 ML에 대한 의존도가 높아짐에 따라 실시간 통찰력을 제공하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있는 보다 진보적이고 지능적인 분석 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제

글로벌 B2B 통신 분석 시장에서 데이터 보안과 개인 정보 보호를 보장하는 것은 중요한 과제입니다. 통신 사업자는 고객 데이터와 네트워크 성능 지표를 포함하여 방대한 양의 민감한 정보를 관리합니다. 데이터 침해와 사이버 공격이 더욱 만연해짐에 따라 무단 액세스와 데이터 도난으로부터 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 유지하는 것이 중요합니다. 유럽의 GDPR 및 미국의 CCPA와 같은 규정을 준수하면 복잡성이 한층 더 커집니다. 조직은 위험을 완화하기 위해 엄격한 데이터 보호 프로토콜과 암호화 기술을 구현해야 합니다. 또한 보안 조치를 기존 시스템에 통합하고 지속적인 모니터링을 보장하는 복잡성은 리소스에 부담을 주고 운영 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 정기적인 감사, 직원 교육, 고급 보안 솔루션에 대한 투자를 포함하여 사이버 보안에 대한 사전 예방적 접근 방식이 필요합니다.

레거시 시스템과의 통합

B2B 통신 분석 시장의 주요 과제는 고급 분석 솔루션을 기존 레거시 시스템에 통합하는 것입니다. 많은 통신 사업자가 최신 분석 플랫폼과 호환되지 않을 수 있는 오래된 기술을 사용합니다. 이러한 통합은 복잡하고 비용이 많이 들 수 있으며, 종종 상당한 사용자 지정 및 시스템 정비가 필요합니다. 레거시 시스템은 실시간 데이터 처리 및 고급 분석을 지원하는 데 필요한 인프라가 부족하여 새로운 솔루션의 효과를 제한할 수 있습니다. 더욱이 전환 프로세스는 진행 중인 운영을 중단시키고 직원에 대한 광범위한 교육이 필요할 수 있습니다. 이러한 과제를 극복하려면 통합 전략을 신중하게 계획하고, 미들웨어 솔루션에 투자하고, 새로운 시스템이 확장 가능하고 미래 기술 발전에 적응할 수 있도록 해야 합니다.

데이터 품질 및 관리 문제

효과적인 통신 분석은 고품질의 정확한 데이터에 의존합니다. 그러나 통신 사업자는 종종 데이터 품질 및 관리와 관련된 과제에 직면합니다. 데이터는 네트워크 장비, 고객 상호 작용, 타사 애플리케이션을 포함한 다양한 소스에서 제공될 수 있으며, 이로 인해 불일치와 부정확성이 발생합니다. 데이터 무결성을 보장하려면 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현하고, 데이터 형식을 표준화하고, 데이터 정리 및 검증 프로세스를 수립해야 합니다. 또한 대량의 데이터를 관리하려면 효율적인 스토리지 솔루션과 데이터 관리 프레임워크가 필요합니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 잘못된 통찰력과 잘못된 의사 결정으로 이어져 전반적인 비즈니스 성과에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 데이터가 신뢰할 수 있고 실행 가능하도록 보장하기 위해 데이터 관리 도구와 관행에 투자해야 합니다.

높은 구현 비용

고급 분석 솔루션을 구현하는 것은 특히 소규모 통신 사업자의 경우 엄청나게 비쌀 수 있습니다. 분석 플랫폼을 획득, 배포 및 유지 관리하는 데 드는 비용은 상당할 수 있습니다. 여기에는 소프트웨어 라이선스, 하드웨어 업그레이드, 데이터 저장 및 숙련된 인력과 관련된 비용이 포함됩니다. 또한 시스템 통합, 교육 및 지속적인 지원과 관련된 숨겨진 비용이 있을 수 있습니다. 높은 구현 비용은 경쟁 우위를 위해 고급 분석을 활용하려는 회사의 진입 장벽이 될 수 있습니다. 이러한 과제를 완화하기 위해 통신 사업자는 분석 솔루션의 투자 수익률(ROI)을 신중하게 평가하고, 비용 효율적인 배포 옵션을 탐색하고, 확장성과 낮은 초기 비용을 제공하는 클라우드 기반 솔루션을 고려해야 합니다.

주요 시장 동향

AI 및 머신 러닝 채택 증가

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 글로벌 B2B 통신 분석 시장을 빠르게 변화시키고 있습니다. 통신 사업자는 AI 기반 분석을 활용하여 운영에서 생성된 방대한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 얻고 있습니다. AI 및 ML 알고리즘은 패턴과 추세를 실시간으로 분석하여 통신 회사가 네트워크 성능을 최적화하고, 고객 경험을 개선하고, 문제가 확대되기 전에 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 되는 예측 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 추세는 보다 정확한 예측, 더 나은 고객 세분화, 보다 효율적인 사기 감지에 대한 필요성에 의해 주도됩니다. 통신 분석 플랫폼에 AI를 통합하면 운영자가 일상적인 작업을 자동화하고, 의사 결정을 개선하고, 운영 비용을 절감할 수 있습니다. AI와 ML 기술이 계속 발전함에 따라 그 기능이 확장되어 통신 회사가 데이터에서 더 깊은 통찰력을 추출하고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

IoT 및 빅데이터 분석의 성장

사물 인터넷(IoT) 장치의 확산은 B2B 통신 분석 시장에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 연결된 장치의 수가 계속 증가함에 따라 통신 사업자는 전례 없는 양의 데이터에 직면하고 있습니다. 빅데이터 분석 도구는 이러한 데이터 유입을 관리하고 가치를 도출하는 데 필수적이 되고 있습니다. 통신 회사는 빅데이터 분석을 사용하여 네트워크 성능을 모니터링하고 리소스 할당을 최적화하며 고객 서비스를 개선하고 있습니다. 실시간으로 대규모 데이터 세트를 처리하고 분석하는 기능을 통해 사업자는 정보에 입각한 의사 결정을 신속하게 내리고 운영 효율성을 개선하며 고객에게 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 추세는 IoT 기기에서 생성된 데이터의 복잡성과 규모를 처리할 수 있는 고급 분석 솔루션의 중요성을 강조합니다.

고객 경험 관리에 대한 강화된 초점

고객 경험(CX)은 통신 사업자에게 중요한 초점이 되었으며, 고급 분석 솔루션에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 통신 회사는 고객 행동, 선호도 및 피드백을 분석하여 고객의 요구 사항과 기대에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 정보를 통해 서비스를 맞춤화하고, 개인화된 권장 사항을 제공하고, 문제를 사전에 해결할 수 있습니다. 고객 상호 작용에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 분석 플랫폼은 사업자가 서비스 품질을 개선하고, 이탈률을 줄이고, 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다. CX 관리에 대한 추세는 통신 부문의 경쟁이 심화되고 매출 성장을 촉진하는 데 있어 고객 충성도의 중요성이 커짐에 따라 촉진되었습니다.

5G 기술의 부상과 분석에 미치는 영향

5G 기술의 구축은 통신 분석 환경을 재편하고 있습니다. 더 빠른 데이터 속도, 더 낮은 대기 시간, 더 큰 용량을 갖춘 5G 네트워크는 정교한 분석 솔루션이 필요한 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 통신 사업자는 5G와 관련된 증가된 데이터 볼륨과 복잡성을 처리할 수 있는 분석 플랫폼에 투자하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 네트워크 성능을 모니터링하고, 리소스를 효율적으로 관리하고, 최적의 서비스 제공을 보장하는 데 사용됩니다. 5G의 부상은 또한 통신 사업자가 5G 기술의 이점을 극대화하기 위해 새로운 데이터 소스와 분석 기술을 활용하려고 하기 때문에 분석 혁신을 주도하고 있습니다.

세그먼트별 통찰력

배포 모델 통찰력

온프레미스 세그먼트

사용자 정의 및 통합 기능이 중요한 역할을 합니다. 온프레미스 솔루션은 통신 사업자의 특정 요구 사항과 운영 요구 사항을 충족하도록 조정할 수 있습니다. 이러한 사용자 정의는 기존 시스템 및 레거시 인프라와의 통합으로 확장되어 원활한 배포와 회사 IT 환경과의 정렬이 가능합니다. 이러한 유연성은 사용자 정의 옵션이 제한될 수 있는 클라우드 기반 솔루션에서는 달성하기 어려운 경우가 많습니다.

성능 및 대기 시간 문제는 온프레미스 분석의 지배력에 기여합니다. 온프레미스 솔루션은 데이터 처리가 인터넷을 통하는 것이 아니라 로컬에서 이루어지므로 클라우드 기반 솔루션보다 성능이 뛰어나고 지연 시간이 짧습니다. 이는 대규모 통신 네트워크를 관리하고 고품질 서비스를 제공하는 데 필수적인 실시간 분석 및 즉각적인 의사 결정에 매우 중요합니다.

온프레미스 솔루션과 관련된 자본 지출 모델은 많은 통신 사업자의 재무 전략과 일치합니다. 온프레미스 시스템은 상당한 사전 투자가 필요하지만 클라우드 서비스에 대한 지속적인 가입 요금에 비해 장기 운영 비용이 낮은 경우가 많습니다. 이러한 비용 구조는 기술 투자에 상당한 예산을 투자하는 대규모 조직에 더 유리할 수 있습니다.

지역 통찰력

강력한 시장 수요도 또 다른 요인입니다. 북미, 특히 미국은 정교한 분석 솔루션에 대한 수요가 높은 성숙하고 광범위한 통신 인프라를 보유하고 있습니다. 이러한 수요는 광범위한 통신 네트워크에서 생성된 방대한 양의 데이터를 관리하고, 네트워크 성능을 최적화하고, 사업 성장을 촉진해야 하는 필요성에서 비롯됩니다. 이 지역의 통신 회사는 고객 행동에 대한 통찰력을 얻고, 운영을 간소화하고, 데이터 기반 전략을 구현하기 위해 분석에 점점 더 투자하고 있습니다. R&D에 대한 높은 투자는 북미의 지배력을 더욱 강화합니다. 이 지역은 민간 및 공공 부문 모두에서 연구 개발에 상당한 투자를 자랑하며, 이는 B2B 통신 분석의 혁신을 촉진합니다. 이 투자는 분석 도구와 플랫폼의 지속적인 진화로 이어져 북미 기업이 최신 기술과 기능에 액세스할 수 있도록 합니다.

최근 개발

• 2024년 2월, Nokia와 Telecom Argentina는 라틴 아메리카에서 네트워크 기능을 발전시키는 데 중점을 둔 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 협업에 따라 Nokia의 Network as Code 플랫폼은 개발자 포털과 결합하여 개발자가 소비자, 기업 및 산업 부문에서 혁신적인 사용 사례를 만들 수 있도록 지원합니다. 이 이니셔티브는 GSMA의 Open Gateway 생태계 성장을 촉진하여 이 지역의 네트워크 운영과 운영 유연성을 개선하는 것을 목표로 합니다. Nokia의 첨단 기술을 통합함으로써 이 파트너십은 디지털 전환을 가속화하고 라틴 아메리카 통신 환경에서 새로운 기회를 촉진할 것입니다.
• 2024년 7월, 싱텔과 SK텔레콤은 차세대 통신 네트워크를 공동으로 발전시키기 위한 양해각서(MoU)를 체결했습니다. 이 전략적 협력은 향후 2년 동안 혁신을 주도하고, 네트워크 성능을 향상시키고, 보안을 개선하는 동시에 고객 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 파트너십은 인공 지능(AI), 오케스트레이션 도구 활용, 네트워크 가상화 전문 지식 확장에 중점을 둘 것입니다. 이러한 노력은 6G 기술로의 진화에 필요한 기본 요소를 확립하는 데 필수적입니다. 최첨단 솔루션을 통합하고 기술 지식을 심화함으로써 이 연합은 통신 인프라의 미래를 형성할 준비가 되었습니다.
• 2024년 5월, 인도의 선도적 통신사인 에어텔은 인도 기업을 위한 클라우드 및 생성 AI 기술을 발전시키기 위해 Google Cloud와 전략적 장기 파트너십을 발표했습니다. 이 협력은 2,000개의 대기업과 100만 개가 넘는 신생 기업을 포함하는 Airtel의 광범위한 고객 기반을 활용하도록 설계되었습니다. 이 파트너십은 생성형 AI를 포함한 고급 AI 솔루션을 배포하고 Airtel의 포괄적인 데이터 세트를 활용하여 이러한 기술을 개선하고 향상시키는 데 중점을 둡니다. Google Cloud의 강력한 기능을 Airtel의 광범위한 시장 도달 범위와 통합하여 이 제휴는 인도의 비즈니스 환경 전반에 걸쳐 디지털 변혁을 주도하는 혁신적이고 확장 가능한 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.

주요 시장 참여자

• 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