리테일 분석 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측. 구성 요소(소프트웨어 대 서비스), 배포 모드(클라우드 대 온프레미스), 애플리케이션(머천다이징 분석 및 기타), 지역, 회사 및 지리별로 세분화, 예측 및 기회, 2018-2028

시장 개요

글로벌 리테일 분석 시장은 2022년에 51억 7천만 달러 규모로 평가되었으며 예측 기간 동안 17.3%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 글로벌 리테일 분석 시장은 리테일러가 운영을 최적화하고 고객 경험을 향상시키기 위해 데이터 기반 통찰력의 가치를 점점 더 인식함에 따라 상당한 성장을 경험하고 있습니다. 디지털 플랫폼과 거래가 확산됨에 따라 리테일러는 분석 솔루션을 활용하여 소비자 행동, 선호도 및 구매 패턴에 대한 보다 심층적인 통찰력을 얻고 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 리테일러는 재고 관리, 가격 책정 전략 및 개인화된 마케팅 노력에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 인공 지능 및 머신 러닝과 같은 기술을 통합하면 리테일러가 추세를 예측하고 기회를 파악하고 위험을 효과적으로 완화할 수 있습니다. 경쟁이 치열해지고 소비자의 기대치가 진화함에 따라 리테일 분석 솔루션의 채택은 경쟁 우위를 유지하는 데 중요한 요소가 되었습니다. 이 시장의 확장은 운영 효율성 추구, 타겟 마케팅 전략, 빠르게 진화하는 소매 환경에서 고객에게 탁월한 가치를 제공하려는 전반적인 노력에 의해 주도됩니다.

주요 시장 동인

데이터 기반 의사 결정 및 고객 통찰력

데이터 기반 의사 결정에 대한 강조가 커지고 고객 통찰력의 중요성이 커지면서 글로벌 소매 분석 시장이 확장되고 있습니다. 소매업체는 소비자 행동, 선호도 및 구매 패턴을 해독하는 데 분석 솔루션의 잠재력을 점점 더 깨닫고 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 소매업체는 재고 관리, 가격 최적화 및 타겟 마케팅 캠페인과 같은 분야에서 정보에 입각한 전략을 수립할 수 있습니다. 고급 분석, 인공 지능 및 머신 러닝을 통합하여 소매 분석 솔루션은 기업이 추세를 예측하고 성장 기회를 파악하고 위험을 보다 효과적으로 완화할 수 있도록 지원합니다. 소매 환경이 더욱 경쟁이 치열해지고 고객 기대치가 진화함에 따라 분석 솔루션 도입은 곡선을 앞서 나가는 데 매우 중요해지고 있습니다. 고객 경험을 향상시키고 운영 효율성을 높이는 실행 가능한 통찰력에 대한 수요는 시장의 지속적인 성장을 뒷받침할 준비가 되어 있습니다.

옴니채널 리테일링과 고객 참여

옴니채널 리테일링의 부상과 고객 참여 강화에 대한 집중은 글로벌 리테일 분석 시장을 추진하는 중요한 원동력입니다. 리테일러는 온라인과 오프라인을 포함한 다양한 채널에서 일관되고 개인화된 경험을 제공해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 리테일 분석 솔루션은 이러한 채널에서 고객 상호 작용, 선호도 및 행동을 추적하는 도구를 제공하여 기업이 원활하고 맞춤형 경험을 만들 수 있도록 합니다. 분석을 옴니채널 전략과 통합하면 리테일러가 고객 여정을 이해하고, 접점을 최적화하고, 관련 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 리테일 분석 솔루션은 고객 참여를 촉진하고 응집력 있는 경험을 제공함으로써 기업이 브랜드 충성도를 구축하고, 고객 유지율을 높이고, 매출 성장을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 옴니채널 리테일링이 소비자 기대치를 지속적으로 형성함에 따라 다양한 플랫폼에서 고객 상호작용을 강화하는 분석 솔루션에 대한 수요가 시장 확장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

공급망 최적화 및 재고 관리

공급망 최적화 및 효율적인 재고 관리에 대한 필수 조건은 글로벌 리테일 분석 시장의 성장을 촉진하는 중요한 원동력입니다. 리테일러는 비용을 최소화하면서 고객 수요를 충족하기 위해 최적의 재고 수준을 유지해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 분석 솔루션은 수요 예측, 재고 회전율 및 공급망 비효율성에 대한 통찰력을 제공하여 리테일러가 조달, 유통 및 재고 보충에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 기업은 공급망 최적화를 위해 분석을 활용함으로써 과도한 재고를 줄이고, 재고 부족을 방지하고, 운영 민첩성을 강화할 수 있습니다. 실시간 데이터와 예측 분석을 통합하면 소매업체가 시장 변동과 변화하는 소비자 선호도에 신속하게 대응할 수 있습니다. 소매업체가 재고 수준과 고객 만족도 간의 적절한 균형을 맞추기 위해 노력함에 따라 공급망 효율성을 용이하게 하는 분석 솔루션의 도입이 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

개인화 및 고객 유지

개인화 및 고객 유지 전략의 추구는 글로벌 소매 분석 시장을 형성하는 중요한 원동력으로 자리 잡고 있습니다. 소매업체는 쇼핑 경험을 개인의 선호도와 필요에 맞게 조정하는 것의 중요성을 인식합니다. 분석 솔루션은 개인화된 제품 추천, 제공 및 프로모션을 제공하기 위해 고객 데이터를 수집하고 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 분석에서 얻은 통찰력을 활용함으로써 소매업체는 고객 참여를 강화하고 브랜드 충성도를 높이며 반복 구매를 늘릴 수 있습니다. 예측 분석을 통합하면 기업이 고객 선호도를 예상하고 고객의 요구를 사전에 해결할 수도 있습니다. 개인화가 경쟁적인 소매 환경에서 핵심 차별화 요소가 되는 가운데, 맞춤형 경험을 통해 고객 유지를 촉진하는 분석 솔루션에 대한 수요가 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 고객과 더 깊은 관계를 형성함으로써 소매업체는 지속적인 성공을 이루고 고객 평생 가치 증가를 활용할 수 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 통합 복잡성

글로벌 소매 분석 시장은 소매업체가 다양한 출처에서 통찰력을 활용하려고 노력함에 따라 데이터 통합이라는 복잡한 과제에 직면합니다. 소매업체는 온라인 거래, 소셜 미디어, 매장 내 상호 작용 및 공급망 운영을 포함한 다양한 접점에서 데이터를 수집합니다. 이 데이터를 효과적으로 통합하고 분석에 조화시키는 것은 정교한 분석 솔루션이 필요한 복잡한 작업입니다. 데이터 사일로, 일관되지 않은 형식, 실시간 데이터 동기화 과제를 극복하는 것은 정확하고 실행 가능한 통찰력을 확보하고 의사 결정에 영향을 미치며 고객 경험을 개선하는 데 필수적입니다.

자원 집약적 구현

자원 집약적 구현은 글로벌 리테일 분석 시장에서 과제를 제기하는데, 특히 중소 규모 리테일러의 경우 그렇습니다. 분석 솔루션을 구축하려면 기술, 인프라, 숙련된 인력, 지속적인 지원에 상당한 투자가 필요합니다. 리소스가 제한된 소규모 리테일러의 경우 이러한 구현은 어려울 수 있습니다. 분석의 잠재적 이점과 구현 비용 및 복잡성을 균형 있게 조절하는 것은 일부 기업에 장애물이 될 수 있습니다. 이러한 과제를 해결하려면 다양한 리테일러 프로필과 리소스 제약에 맞는 접근 가능하고 사용자 친화적인 분석 솔루션이 필요합니다.

개인 정보 보호 및 윤리적 고려 사항

개인 정보 보호 및 윤리적 고려 사항은 리테일러가 통찰력을 위해 고객 데이터를 수집하고 분석함에 따라 과제를 제기합니다. 고객 데이터를 활용하여 경험을 개선하는 동시에 개인의 개인 정보 보호 권리를 존중하는 균형을 찾는 것은 섬세한 작업입니다. 리테일 분석 솔루션은 데이터 보호 규정을 준수하고 윤리 지침을 준수하여 고객 데이터가 책임감 있고 투명하게 사용되도록 해야 합니다. 개인 정보를 침해하거나 윤리적 경계를 넘지 않고 민감한 정보를 처리하는 것은 분석 분야의 리테일러에게 중요한 과제이며, 신중한 접근 방식과 강력한 데이터 거버넌스 관행이 필요합니다.

통찰력의 정확성 및 해석

리테일 분석에서 얻은 통찰력의 정확성과 의미 있는 해석을 보장하는 과제는 매우 중요합니다. 리테일러는 이러한 통찰력에 의존하여 전략적 결정을 내리고, 부정확하거나 오해의 소지가 있는 경우 잘못된 행동으로 이어질 수 있습니다. 분석 결과의 품질과 신뢰성을 보장하고, 편향된 해석을 피하고, 데이터의 맥락적 뉘앙스를 이해하는 것은 모두 헤쳐 나가야 할 과제입니다. 리테일 분석 솔루션은 이러한 과제를 해결하고 정보에 입각한 의사 결정을 이끌어내는 귀중한 통찰력을 제공하기 위해 강력한 검증 메커니즘, 직관적 시각화 및 맥락적 분석 도구를 제공해야 합니다.

주요 시장 동향

다양한 리테일 분석 애플리케이션

옴니채널 통찰력 및 고객 경험 향상

옴니채널 통찰력 및 고객 경험 향상의 추세는 매끄럽고 개인화된 고객 여정에 대한 수요가 증가함에 따라 글로벌 리테일 분석 시장을 형성하고 있습니다. 리테일 분석 솔루션은 온라인, 모바일 및 물리적 리테일러를 포함한 다양한 터치포인트에서 고객 상호 작용에 대한 통찰력을 제공하도록 진화하고 있습니다. 이러한 추세는 특히 고객 만족을 위해 일관되고 맞춤화된 경험을 제공하는 것이 중요한 리테일 부문에서 특히 중요합니다. 소매 분석 도구는 옴니채널 통찰력을 제공함으로써 기업이 소비자 행동, 선호도 및 구매 습관을 이해하여 일관된 경험과 개별 선호도에 공감하는 타겟팅된 오퍼링을 제공할 수 있도록 합니다.

AI 기반 예측 분석 및 자동화

글로벌 소매 분석 시장의 두드러진 추세는 AI 기반 예측 분석 및 자동화의 도입입니다. 소매업체는 인공 지능과 머신 러닝의 힘을 활용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 소비자 행동을 예측합니다. 이러한 통찰력은 데이터 기반 의사 결정을 촉진하고, 개인화된 마케팅 캠페인을 가능하게 하며, 재고 보충 및 가격 조정과 같은 일상적인 작업을 자동화합니다. 이러한 추세는 예측 분석이 재고 회전율을 향상시키고 가격 책정 전략을 최적화하는 패션 및 소비재와 같은 산업에 걸쳐 있습니다. 소매 분석 솔루션은 AI 기반 기능을 통합하도록 진화하여 소매업체에 고객 참여를 강화하고, 운영을 최적화하고, 사업 성장을 촉진하는 도구를 제공합니다.

클라우드 기반 인프라 및 확장성

클라우드 기반 인프라 및 확장성에 대한 추세는 클라우드 도입으로의 광범위한 전환과 일치하여 글로벌 소매 분석 시장을 재편하고 있습니다. 소매 분석 솔루션은 확장성, 유연성 및 접근성을 강화하기 위해 클라우드 기반 아키텍처를 수용하고 있습니다. 이러한 추세는 특히 역동적인 시장 상황에서 민첩하고 확장 가능한 솔루션이 필요한 전자 상거래와 같은 산업에서 특히 중요합니다. 클라우드 기반 인프라를 활용함으로써 소매 분석 도구는 기업이 방대한 양의 데이터를 분석하고 저장하고, 실시간 통찰력을 제공하고, 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있도록 합니다. 이러한 추세는 소매업체가 변화하는 비즈니스 요구 사항에 적응하고 새로운 기회를 활용할 수 있는 민첩성을 제공하는 클라우드 기반 분석 솔루션 개발을 주도하고 있습니다.

데이터 통찰력을 통한 개인화

데이터 통찰력을 통한 개인화 추세는 개인화된 고객 경험의 중요성이 커지면서 글로벌 소매 분석 시장에서 두드러지고 있습니다. 소매 분석 솔루션은 소매업체에 개별 소비자 선호도에 따라 맞춤형 제품, 추천 및 프로모션을 만들 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 진화하고 있습니다. 이러한 추세는 개인화된 경험이 고객 충성도를 높이는 전자 및 식품 소매와 같은 산업으로 확대되고 있습니다. 데이터 통찰력을 개인화에 활용하여 소매 분석 도구는 기업이 고객과의 더 깊은 연결을 촉진하고, 브랜드 충성도를 높이고, 고객 만족도를 높일 수 있도록 지원하여 고객 중심 전략과 경험으로의 전환을 강조합니다.

세그먼트 통찰력

구성 요소 통찰력

글로벌 소매 분석 시장의 구성 요소 세분화에 따르면, 소프트웨어 세그먼트는 2022년에 우위를 차지했으며 예측 기간(2023-2029) 내내 우위를 유지할 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 세그먼트는 판매 예측, 고객 세분화, 재고 최적화, 시장 추세 분석을 포함하여 소매업체의 특정 요구 사항을 해결하도록 맞춤화된 광범위한 분석 도구와 플랫폼을 포함합니다. 소프트웨어 세그먼트의 우위는 소매 부문에서 데이터 기반 의사 결정 전략의 채택이 증가하고 있기 때문입니다. 소매업체가 방대한 데이터 세트에서 실행 가능한 통찰력을 얻으려고 하면서 소프트웨어 솔루션은 복잡한 데이터 세트를 효과적으로 처리, 분석 및 시각화하는 데 필요한 기능을 제공합니다. 소프트웨어 솔루션 내에서 고급 분석 알고리즘, 머신 러닝, 인공 지능의 지속적인 진화는 이러한 소프트웨어 솔루션의 중요성을 더욱 높이고 있습니다. 이러한 소프트웨어 제품은 소매업체가 정보에 입각한 의사 결정을 통해 고객 경험을 향상시키고 운영을 최적화하며 매출 성장을 촉진할 수 있도록 지원합니다. 소매업계가 데이터 기반 통찰력을 우선시함에 따라 소프트웨어 부문은 글로벌 소매 분석 시장의 최전선에 남을 준비가 되었습니다.

응용

2022년에 상품 분석 부문은 글로벌 소매 분석 시장에서 지배적인 세력으로 부상했으며 예측 기간(2023-2029년) 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 상품 분석은 제품 구색, 가격 책정 전략, 재고 관리, 수요 예측에 대한 통찰력을 제공하여 소매 부문에서 중요한 역할을 합니다. 이 부문의 지배력은 소매업체가 진화하는 고객 선호도와 시장 동향에 맞춰 상품 전략을 최적화하는 데 점점 더 중점을 두고 있기 때문일 수 있습니다. 머천다이징 분석을 활용함으로써 리테일러는 소비자 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻어 타겟 고객과 공감하는 제품 제공을 큐레이션할 수 있습니다. 머천다이징 분석 부문의 지속적인 우세는 리테일 운영에서 데이터 중심 의사 결정의 채택이 증가함에 따라 촉진되었습니다. 리테일러는 이러한 분석에 의존하여 재고 수준을 미세 조정하고 인기 있는 제품을 식별하며 동적 가격 모델을 구현하고 있습니다. 또한 리테일 환경에서 경쟁이 치열해짐에 따라 효과적인 머천다이징이 주요 차별화 요소가 되어 머천다이징 분석이 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 나아가 머천다이징 솔루션 내에서 인공 지능, 머신 러닝, 예측 분석과 같은 첨단 기술의 통합이 증가함에 따라 해당 솔루션의 역량이 향상됩니다. 이를 통해 소매업체는 소비자 선호도에 대한 보다 정확한 예측을 하고 재고 관리를 최적화하여 궁극적으로 고객 만족도와 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 소매 산업이 계속 발전함에 따라 Merchandising Analytics 세그먼트의 관련성은 지속될 것으로 예상되며, 글로벌 소매 분석 시장의 성장을 주도하는 핵심 동력으로 자리 매김할 것입니다.

배포

2022년에 클라우드 배포 모드가 글로벌 소매 분석 시장에서 지배적인 세그먼트로 부상했으며 예측 기간(2023-2029) 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 배포는 확장성, 유연성, 비용 효율성, 데이터 분석 도구 및 통찰력에 대한 접근성을 포함하여 소매업체에 수많은 이점을 제공합니다. 클라우드 세그먼트의 지배력은 소매업체가 클라우드 솔루션을 선호도가 높아짐에 따라 촉진되었습니다. 클라우드 솔루션은 광범위한 온프레미스 인프라가 필요 없이 분석 기능에 원활하게 액세스할 수 있기 때문입니다. 클라우드 배포는 실시간 데이터 분석을 제공하고 시기적절한 의사 결정을 가능하게 하며 옴니채널 전략을 지원하여 소매업체의 변화하는 요구 사항을 충족합니다. 수요에 따라 리소스를 빠르게 확장할 수 있는 능력과 다른 클라우드 기반 서비스와의 보다 쉬운 통합 가능성은 지배력에 더욱 기여합니다. 게다가 클라우드 솔루션은 소매업체에게 신속한 구현의 이점을 제공하여 분석 기능을 신속하게 활용하여 고객 경험과 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 소매 산업이 계속 발전하고 데이터 분석이 전략적 의사 결정의 필수적인 부분이 되면서 클라우드 배포 모드는 역동적이고 경쟁적인 시장 환경에서 민첩성, 접근성 및 고급 통찰력에 대한 소매업체의 증가하는 수요와 일치하기 때문에 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다.

지역 통찰력

북미는 글로벌 소매 분석 시장에서 지배적인 지역으로 부상했으며 예측 기간(2023-2029) 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이 지역의 지배력은 기존 소매 거대 기업의 강력한 입지, 기술 발전 및 소매 부문의 높은 수준의 디지털화를 포함한 여러 요인에 기인할 수 있습니다. 북미는 소매를 포함한 다양한 산업에서 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 솔루션의 상당한 채택을 목격했습니다. 이 지역의 리테일러는 고객 경험을 향상시키고, 공급망을 최적화하고, 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리기 위해 분석을 활용하는 데 앞장서 왔습니다. 또한, 잘 개발된 IT 인프라, 고급 분석 기술에 대한 접근성, 유리한 규제 환경이 북미가 시장에서 우위를 점하는 데 기여했습니다. 더욱이, 이 지역의 경쟁적인 리테일 환경과 소비자의 개인화된 경험에 대한 높은 기대로 인해 리테일러는 정교한 분석 솔루션에 투자하게 되었습니다. 리테일러가 원활한 옴니채널 경험을 제공하고 개별 선호도에 맞게 제품을 맞춤화하는 데 계속 집중함에 따라 북미에서 강력한 리테일 분석 솔루션에 대한 수요는 계속 강세를 유지할 것으로 예상되며, 이는 글로벌 리테일 분석 시장에서 이 지역의 리더십 위치를 공고히 할 것입니다.

최근 개발

• 2023년 4월, 글로벌 리테일 분석 시장의 주요 기업인 RetailInsights는 리테일 분석 기술의 혁신을 추진하기 위해 DataAnalytix Solutions와의 전략적 협력을 발표했습니다. 이 파트너십은 RetailInsights의 리테일 분석 솔루션 전문성과 DataAnalytixSolutions의 최첨단 데이터 분석 접근 방식을 결합합니다. 이 협업은 AI, 머신 러닝, 예측 모델링과 같은 고급 기술을 통합하여 리테일 분석의 영역을 재정의하는 것을 목표로 합니다. 이러한 기술을 결합하여 협업은 리테일 분석 플랫폼 내에서 통찰력의 정확성, 효율성 및 심층성을 향상시켜 다양한 부문의 리테일러의 변화하는 요구에 부응하고자 합니다. 이 파트너십은 리테일 분석 역량의 경계를 넓히고 업계 내에서 기술 발전을 촉진하려는 의지를 보여줍니다.
• 2023년 2월 AnalyticsRetail은 혁신적인 RetailAnalytics-as-a-Service 플랫폼을 출시하여 리테일 부문에서 데이터 기반 의사 결정의 새로운 시대를 열었습니다. 이 플랫폼은 기업에 다양한 리테일 부문에서 고객 행동 분석, 재고 관리 최적화, 판매 전략 개선을 위한 포괄적인 기능 모음을 제공합니다. AnalyticsRetail은 실시간 데이터 시각화, 수요 예측, 고객 세분화와 같은 기능을 통해 소매업체가 현대 소매 환경의 역동적인 요구에 부응하는 원활한 소매 분석 기능을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이번 출시는 비즈니스 성장과 경쟁력을 가속화하는 확장 가능하고 클라우드 기반의 실행 가능한 솔루션을 제공함으로써 소매 분석 환경을 재편하는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다.

주요 시장 참여자

• IBM Corporation
• SAP SE
• Microsoft Corporation
• Adobe Inc.
• Oracle Corporation
• SAS Institute Inc.
• Qlik Technologies Inc.
• TableauSoftware LLC(Salesforce 회사)
• Teradata Corporation
• MicroStrategy Incorporated
• HCL Technologies Limited
• Domo Inc.
• Information Builders Inc.