북미 리테일 분석 시장 세분화 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 배포 모드(클라우드, 온프레미스), 조직 규모(SME, 대규모 조직), 애플리케이션(고객 관리, 재고 분석, 수익 분석, 주문 및 이행 관리, 상품 분석, 성과 분석, 가격 분석, 클러스터 계획 및 운송 관리, 기타), 최종 사용자(오프라인, 온라인), 국가, 경쟁, 예측 및 기회 2018-2028

시장 개요

북미 리테일 분석 시장은 2022년에 12억 9천만 달러 규모로 평가되었으며 예측 기간 동안 18.23%의 CAGR로 성장했습니다. 북미 리테일 분석 시장은 최근 몇 년 동안 리테일 산업의 급속한 발전과 비즈니스 전략을 강화하기 위한 데이터 기반 통찰력에 대한 수요 증가로 인해 상당한 성장과 변화를 경험했습니다. 이 역동적인 시장은 리테일러가 운영, 고객 행동 및 시장 동향에 대한 보다 심층적인 통찰력을 얻을 수 있도록 하는 광범위한 솔루션과 서비스를 포함합니다. 리테일 환경이 계속 발전함에 따라 리테일러는 경쟁이 치열한 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 점점 더 분석에 의존하고 있습니다. 북미 리테일 분석 시장 성장의 주요 동인 중 하나는 다양한 리테일 채널에서 생성되는 데이터의 확산입니다. 전자상거래, 모바일 쇼핑, 소셜 미디어의 등장으로 소매업체는 이제 귀중한 통찰력을 보유한 방대한 양의 데이터에 압도당하고 있습니다. 소매 분석 솔루션은 이 데이터를 활용하여 실행 가능한 정보로 전환할 수 있는 기능을 제공합니다. 소매업체는 고객 구매 내역, 웹사이트 트래픽, 소셜 미디어 상호 작용, 심지어 매장 내 보행자 수를 분석하여 고객 선호도를 더 잘 이해하고 이에 따라 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다. 이 데이터 중심 접근 방식을 통해 소매업체는 개인화된 쇼핑 경험을 제공하고 제품 구색, 가격 전략 및 홍보 노력을 최적화할 수 있습니다.

또한 북미 소매 분석 시장에서는 예측 분석에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 소매업체는 점점 더 고급 분석 도구를 채택하여 소비자 수요와 재고 수요를 정확하게 예측하고 있습니다. 예측 분석은 소매업체가 추세, 계절적 변동, 심지어 예상치 못한 사건을 예상하여 재고 수준을 최적화하고 재고 부족을 줄이며 과잉 재고 상황을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 필요할 때 제품을 찾을 수 있도록 하여 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 운영 비용을 줄이고 전반적인 공급망 효율성을 개선합니다. 재고 관리를 개선하는 것 외에도 리테일 분석 솔루션은 리테일러가 가격 책정 전략을 강화할 수 있도록 지원합니다. 실시간 데이터 분석에 기반한 동적 가격 책정을 통해 리테일러는 수요, 경쟁업체 가격, 고객 행동과 같은 요인에 따라 가격을 조정할 수 있습니다. 이러한 가격 책정 민첩성 덕분에 리테일러는 경쟁력을 유지하고 수익을 극대화하는 동시에 고객 기대치를 충족할 수 있습니다. 개인화된 프로모션과 할인을 제공할 수 있는 기능은 고객 쇼핑 경험을 더욱 향상시켜 브랜드 충성도와 반복 구매를 증가시킵니다.

북미 리테일 분석 시장은 또한 고객 분석 분야에서 상당한 발전을 목격하고 있습니다. 리테일러는 정교한 분석 도구를 활용하여 고객 행동과 선호도에 대한 보다 심층적인 통찰력을 얻고 있습니다. 리테일러는 고객 여정, 구매 내역, 인구 통계 정보를 분석하여 보다 타겟팅된 마케팅 캠페인을 만들고 고객 세분화를 개선할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 노력의 효과가 높아질 뿐만 아니라 전반적인 고객 경험이 향상되어 장기적인 고객 관계가 육성됩니다. 더욱이 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술의 통합은 북미 리테일 분석 시장에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 및 ML 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 인간이 알아낼 수 없는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 리테일러는 재고 보충, 사기 탐지, 고객 서비스 상호 작용과 같은 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. AI로 구동되는 챗봇과 가상 쇼핑 도우미는 고객에게 개인화된 추천과 지원을 제공하여 온라인 쇼핑 경험을 향상시킵니다.

북미 리테일 분석 시장은 기존의 오프라인 리테일러에 국한되지 않습니다. 전자 상거래 기업도 운영을 최적화하기 위해 분석 솔루션을 활용하고 있습니다. 온라인 광고 캠페인 관리에서 웹사이트 성과 및 고객 행동 모니터링에 이르기까지 전자 상거래 리테일러는 성장과 수익성을 촉진하기 위해 분석에 의존합니다. 쇼핑 카트 포기율을 추적하고 그 이유를 파악하는 기능을 통해 전자 상거래 회사는 잠재적인 매출 손실을 회복하기 위한 전략을 구현할 수 있습니다. 또한 COVID-19 팬데믹으로 인해 북미에서 리테일 분석 도입이 가속화되었습니다. 온라인 쇼핑이 크게 증가하면서 소비자 행동이 갑자기 바뀌면서 리테일러는 신속하게 적응해야 했습니다. 리테일 분석은 이 어려운 시기에 리테일러가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 중요한 역할을 했습니다. 이를 통해 리소스를 효율적으로 할당하고, 공급망을 조정하고, 마케팅 전략을 변화하는 환경에 맞게 조정할 수 있었습니다.

결론적으로 북미 리테일 분석 시장은 리테일 산업의 데이터 중심적 변화에 힘입어 강력한 성장을 경험하고 있습니다. 리테일러는 고객 행동에 대한 통찰력을 얻고, 재고 관리를 최적화하고, 가격 책정 전략을 개선하고, 전반적인 운영 효율성을 개선하기 위해 분석 솔루션에 점점 더 의존하고 있습니다. AI와 ML 기술을 통합하면서 리테일 분석의 미래는 유망해 보이며 북미 리테일 부문에서 혁신과 경쟁력을 주도할 더욱 발전된 기능을 약속합니다. 리테일 환경이 계속 진화함에 따라 리테일 분석은 역동적이고 경쟁이 치열한 시장에서 성공하려는 리테일러에게 중요한 도구로 남을 것입니다.

주요 시장 동인

성장하는 전자상거래 및 옴니채널 리테일

북미 리테일 분석 시장은 전자상거래의 급속한 확장과 옴니채널 리테일 전략의 채택에 힘입어 강력한 성장을 경험하고 있습니다. 전자상거래는 폭발적인 성장을 보였으며, 특히 COVID-19 팬데믹의 여파로 소비자들이 온라인 쇼핑으로 전환하는 경우가 늘고 있습니다. 결과적으로, 소매업체는 경쟁력을 유지하기 위해 디지털 플랫폼과 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. 소매 분석 솔루션은 이러한 변화에서 중요한 역할을 하며 온라인 소비자 행동, 구매 패턴 및 선호도에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한, 소매업체는 이러한 분석 도구를 활용하여 온라인과 오프라인 쇼핑 경험 간의 격차를 메우고 원활한 옴니채널 여정을 만들고 있습니다. 소매 역학의 이러한 진화는 북미 소매 분석 시장 확장의 주요 원동력입니다.

고객 개인화 및 타겟 마케팅에 대한 수요

고객 개인화는 소매 성공의 초석이 되었으며, 이러한 수요는 북미에서 소매 분석 솔루션 도입을 촉진하고 있습니다. 소비자는 개인화된 쇼핑 경험을 기대하고 있으며, 소매업체는 데이터 분석을 사용하여 이러한 기대에 부응하고 있습니다. 소매 분석 도구를 사용하면 소매업체가 구매 내역, 검색 행동 및 인구 통계 정보와 같은 고객 데이터를 수집하고 분석하여 타겟 마케팅 캠페인과 권장 사항을 만들 수 있습니다. 소매업체는 개별 선호도에 맞게 오퍼와 제품 권장 사항을 맞춤화하여 고객 충성도를 높이고 매출을 늘릴 수 있습니다. 북미 리테일러가 경쟁이 치열한 시장에서 경쟁하기 위해 노력함에 따라 개인화 노력을 지원하기 위한 리테일 분석에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다.

재고 최적화 및 공급망 효율성

재고 관리 및 공급망 최적화는 리테일 산업의 중요한 측면이며, 북미의 분석 솔루션에 의해 혁신되고 있습니다. 효율적인 재고 관리가 비용을 절감하고, 재고 부족을 최소화하고, 과잉 재고 상황을 피하는 데 필수적입니다. 리테일 분석은 수요 예측, 재고 회전율 및 주문 이행에 대한 통찰력을 제공하여 리테일러가 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 또한 공급망 분석은 공급업체에서 유통 센터, 리테일러에 이르기까지 전체 공급망을 모니터링하여 간소화된 운영과 적시 제품 배송을 보장하는 데 도움이 됩니다. 경쟁이 치열한 북미 소매 시장에서 소매업체는 재고 및 공급망 관리에서 분석의 중요성을 인식하고 있으며, 이를 중요한 시장 동인으로 삼고 있습니다.

향상된 사기 탐지 및 손실 방지

북미 소매 분석 시장은 또한 향상된 사기 탐지 및 손실 방지에 대한 필요성에 의해 주도되고 있습니다. 소매업체는 도난, 사기 및 위축과 관련된 상당한 과제에 직면해 있습니다. 소매 분석 솔루션은 고급 알고리즘과 머신 러닝을 활용하여 거래 데이터에서 비정상적인 패턴과 이상을 식별하여 사기 활동을 나타낼 수 있습니다. 이러한 도구는 소매업체가 고객 및 직원 수준에서 도난을 탐지하고 방지하는 데 도움이 됩니다. 또한 비디오 감시 영상과 판매 시점 데이터를 분석하여 소매업체는 의심스러운 행동을 식별하고 사전 조치를 취하여 손실을 줄일 수 있습니다. 북미의 소매 산업이 보안 문제에 직면함에 따라 소매 분석은 자산과 수익을 보호하는 중요한 도구로 점점 더 여겨지고 있습니다.

주요 시장 과제

북미 소매 분석 시장의 데이터 프라이버시 및 보안 문제

북미 소매 분석 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 데이터 프라이버시 및 보안 문제입니다. 소매업체가 분석 이니셔티브를 추진하기 위해 방대한 양의 고객 데이터를 수집하고 분석함에 따라 복잡한 개인정보 보호 규정을 탐색하고 데이터 침해로부터 보호해야 합니다. 북미 시장은 국내 및 국제 소매 운영에 영향을 미치는 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)을 포함한 엄격한 데이터 보호법의 적용을 받습니다. 소매업체가 직면한 주요 문제 중 하나는 고객 데이터의 윤리적 및 합법적 사용입니다. 데이터 기반 통찰력은 고객 경험을 개선하고 비즈니스 운영을 최적화하는 데 매우 유용할 수 있지만 개인화된 마케팅과 고객 개인정보를 침해하는 침해적 관행 사이에는 미묘한 경계선이 있습니다. 소매업체는 데이터 수집과 고객의 개인정보 보호 권리를 존중하는 것 사이에서 섬세한 균형을 맞춰야 합니다. 데이터 침해는 또 다른 중요한 우려 사항입니다. 다양한 산업에서 발생한 주요 침해로 인해 민감한 고객 정보를 보호하는 것의 중요성에 대한 인식이 높아졌습니다. 북미의 리테일러는 귀중한 재무 및 개인 데이터를 저장하기 때문에 사이버 공격의 매력적인 표적입니다. 모든 침해는 심각한 재무 및 평판 손상을 초래할 수 있습니다.

레거시 시스템과 데이터 사일로 통합

북미 리테일 분석 시장의 또 다른 중요한 과제는 레거시 시스템의 통합과 데이터 사일로의 분해입니다. 이 지역의 많은 리테일러는 수년에 걸쳐 POS(판매 시점 관리) 시스템, 재고 관리 도구, CRM(고객 관계 관리) 시스템을 포함한 다양한 레거시 IT 시스템을 축적해 왔습니다. 이러한 시스템은 종종 고립되어 작동하여 데이터 단편화와 비효율성을 초래합니다. 리테일 분석의 모든 잠재력을 활용하려면 리테일러가 이러한 이질적인 시스템과 데이터 소스를 통합해야 합니다. 데이터 사일로는 운영 및 고객 행동에 대한 전체적인 관점을 얻는 능력을 방해하는데, 이는 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 여러 채널에서 통합된 고객 경험을 달성하는 데 필수적입니다. 그러나 레거시 시스템을 통합하는 것은 복잡하고 리소스 집약적인 프로세스가 될 수 있습니다. 이를 위해서는 신중한 계획, 기술에 대한 상당한 투자, 그리고 종종 서로 다른 시스템 간의 격차를 메우기 위한 맞춤형 솔루션이 필요합니다. 또한 리테일러는 분석 결과의 부정확성과 오류를 방지하기 위해 통합 프로세스 전반에 걸쳐 데이터 품질과 일관성을 유지해야 합니다. 게다가 레거시 시스템은 현대 리테일 환경에서 생성되는 데이터의 양과 복잡성을 처리하도록 설계되지 않았을 수 있습니다. 리테일러는 고급 분석 도구의 기능을 최대한 활용하고 전자 상거래 및 옴니채널 리테일의 증가하는 수요를 수용하기 위해 오래된 시스템을 업그레이드하거나 교체해야 할 수도 있습니다.

주요 시장 동향

재고 관리를 위한 예측 분석

북미 리테일 분석 시장의 한 가지 두드러진 동향은 재고 관리를 위한 예측 분석의 채택이 증가하고 있다는 것입니다. 소매업체는 특히 전자상거래 및 옴니채널 소매의 맥락에서 변화하는 소비자 수요를 충족하기 위해 보다 정교한 재고 관리 솔루션이 필요하다는 것을 인식하고 있습니다. 예측 분석은 과거 데이터, 실시간 정보 및 고급 알고리즘을 활용하여 미래 수요를 정확하게 예측합니다. 제품 트렌드와 소비자 선호도가 빠르게 변할 수 있는 오늘날의 빠르게 변화하는 소매 환경에서 소매업체는 과거 판매 데이터나 수동 재고 관리 프로세스에만 의존할 여유가 없습니다. 예측 분석은 소매업체가 수요 변동, 계절적 트렌드, 심지어 COVID-19 팬데믹과 같은 예상치 못한 사건까지 예측하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 재고 수준을 최적화하고 과잉 재고 또는 품절 위험을 줄이며 궁극적으로 수익성을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 소매업체가 특정 시즌 동안 특정 제품이 수요가 많을 것으로 예측할 수 있는 경우 해당 품목을 사전에 더 많이 재고할 수 있습니다. 반대로, 움직임이 느린 제품의 경우 가격 책정이나 마케팅 전략을 조정하여 재고를 정리할 수 있습니다. 이러한 추세는 소비자 선호도가 다양하고 지역마다 상당히 다를 수 있는 북미 소매 시장에서 특히 중요합니다.

AI 기반 고객 통찰력 및 개인화

북미 소매 분석 시장의 또 다른 주목할 만한 추세는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 통합하여 더 깊은 고객 통찰력을 도출하고 개인화 노력을 강화하는 것입니다. 소매업체는 온라인 소매업체, 모바일 앱, 로열티 프로그램과 같은 다양한 접점을 통해 수집된 방대한 양의 고객 데이터를 분석하기 위해 AI 기반 분석 도구를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 이러한 분석 솔루션은 소비자 행동의 패턴과 추세를 파악하여 소매업체가 고객이 관심 있는 제품, 구매할 가능성이 높은 시기, 구매 결정에 영향을 미치는 요인을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 지식을 바탕으로 소매업체는 맞춤형 제품 추천, 맞춤형 프로모션, 심지어 개별화된 가격을 제공하는 등 고도로 개인화된 쇼핑 경험을 만들 수 있습니다. 북미 소비자는 온라인과 오프라인 소매업체 모두에서 소매업체와의 상호 작용에서 개인화된 경험을 기대하게 되었습니다. AI 기반 리테일 분석은 기업이 이러한 기대에 부응할 수 있도록 지원하여 고객 만족도와 충성도를 높입니다. 또한 개인화를 통해 북미의 경쟁 시장에서 운영되는 리테일러의 전환율과 평균 주문 가치가 높아지고 궁극적으로 수익 흐름이 개선될 수 있습니다.

옴니채널 인사이트를 위한 온라인 및 오프라인 분석 통합

북미 리테일 분석 시장의 세 번째 중요한 트렌드는 모든 채널에서 고객 행동과 선호도를 종합적으로 파악하기 위해 온라인 및 오프라인 분석을 통합하는 것이 증가하고 있다는 것입니다. 옴니채널 리테일 전략이 계속해서 추진력을 얻으면서 리테일러는 물리적 운영과 디지털 운영 간의 사일로를 해소해야 할 필요성을 인식하고 있습니다. 리테일러는 온라인 및 오프라인 판매 채널의 데이터를 통합함으로써 소비자가 이러한 접점 사이를 어떻게 이동하는지 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 고객은 온라인에서 제품을 조사하고, 실제 매장을 방문하여 직접 보고, 온라인에서 구매할 수 있습니다. 통합 분석을 통해 리테일러는 이러한 고객 여정을 추적하고 이에 따라 마케팅 및 판매 전략을 맞춤화할 수 있습니다. 소비자가 종종 온라인과 오프라인 쇼핑을 번갈아 하는 북미 시장에서 이러한 추세는 특히 중요합니다. 소매업체는 전자상거래 플랫폼, 모바일 앱, 매장 내 POS 시스템, 고객 로열티 프로그램과 같이 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있는 기술에 투자하고 있습니다. 데이터 분석에 대한 이러한 전체적인 접근 방식은 개인화 노력을 개선할 뿐만 아니라 소매업체가 매장 레이아웃, 직원 배치, 마케팅 지출을 최적화하여 고객의 전반적인 쇼핑 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

세그먼트 통찰력

구성 요소 통찰력

구성 요소를 기준으로, 북미 소매 분석 시장의 소프트웨어 세그먼트는 2022년에 지배적이며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 소프트웨어 솔루션이 소매업체가 데이터 기반 통찰력의 힘을 활용할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 하기 때문입니다. 북미 전역의 소매업체는 고객 행동에 대한 더 깊은 이해, 재고 관리 최적화, 가격 책정 전략 개선, 전반적인 운영 효율성 개선을 위해 정교한 분석 소프트웨어의 중요성을 점점 더 깨닫고 있습니다. 이러한 소프트웨어 솔루션은 수요 예측을 위한 예측 분석부터 고객 개인화를 위한 AI 기반 도구에 이르기까지 광범위한 애플리케이션을 포함합니다. 소매 환경이 계속해서 진화하고 경쟁이 치열해짐에 따라 실행 가능한 통찰력을 제공하고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있는 고급 소프트웨어 솔루션에 대한 수요가 높을 것으로 예상됩니다. 결과적으로 소프트웨어 세그먼트는 혁신을 주도하고 북미 소매 분석 시장의 미래를 형성할 수 있는 좋은 위치에 있습니다.

애플리케이션

애플리케이션을 기준으로, 머천다이징 분석 세그먼트는 북미 소매 분석 시장에서 지배적인 세력으로 부상했으며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 머천다이징 분석이 현대 소매에서 수행하는 중요한 역할에 기인할 수 있습니다. 북미 소매업체는 데이터 기반 통찰력이 제품 구색, 가격 전략 및 전반적인 머천다이징 노력을 최적화하는 데 도움이 된다는 것을 인식했습니다. 소매업체는 머천다이징 분석을 활용함으로써 소비자 선호도를 심층적으로 이해하고 수요를 정확하게 예측하며 매장과 온라인 쇼핑 경험을 모두 향상시키는 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 전자상거래의 급증과 옴니채널 리테일의 복잡성이 결합되면서 머천다이징 분석의 중요성이 더욱 확고해졌습니다. 리테일러는 이러한 도구에 점점 더 의존하여 개별 고객 세그먼트에 맞는 제품을 큐레이션하고, 상품이 진화하는 소비자 트렌드와 완벽하게 일치하도록 합니다. 또한 가격 최적화, 재고 관리, 수요 예측은 모두 머천다이징 분석이 없어서는 안 될 영역으로, 리테일러가 수익성을 극대화하고 낭비를 줄일 수 있도록 합니다. 북미 리테일 환경이 변화하는 소비자 행동과 시장 역학에 따라 계속 진화함에 따라 머천다이징 분석 부문은 혁신의 최전선에 있습니다. 리테일러가 경쟁 환경에서 적응하고 번창할 수 있도록 데이터 기반 통찰력을 제공하는 역량은 시장에서 지속적인 우위를 보장합니다. 이 세그먼트는 효율성을 촉진하고, 고객 경험을 개선하고, 전략적 의사 결정을 추진함으로써 북미 소매업의 미래를 계속해서 형성할 것입니다.

배포

배포 모드를 기준으로 클라우드 배포 모드는 북미 소매 분석 시장에서 지배적인 세그먼트로 부상했으며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 이 지역의 소매업체의 변화하는 요구 사항과 일치하는 몇 가지 주요 요인에 기인할 수 있습니다. 클라우드 기반 소매 분석 솔루션은 비할 데 없는 유연성과 확장성을 제공하여 소매업체가 변화하는 시장 상황과 소비자 선호도에 신속하게 적응할 수 있도록 합니다. 클라우드의 지배력을 주도하는 주요 요인 중 하나는 사실상 어디서나 데이터와 분석 도구에 실시간으로 액세스할 수 있는 기능입니다. 이러한 민첩성은 빠르게 변화하는 소매 환경에서 특히 가치가 있으며, 소매업체가 즉석에서 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 게다가 클라우드의 확장성 덕분에 소매업체는 하드웨어와 인프라에 대한 상당한 사전 투자 없이도 비즈니스가 성장함에 따라 분석 기능을 확장할 수 있습니다. 또한 클라우드 배포는 온프레미스 서버를 유지 관리하고 업그레이드할 필요성을 없애므로 비용 효율성이 뛰어납니다. 이를 통해 리테일러는 리소스를 보다 효과적으로 할당하고 비즈니스의 다른 중요한 영역에 투자할 수 있습니다. 더욱이 클라우드 솔루션에는 종종 내장형 보안 기능과 정기적인 업데이트가 함께 제공되므로 북미 리테일 환경에서 데이터 보안 및 개인 정보 보호의 진화하는 과제를 해결하는 데 필수적입니다.

국가별 통찰력

미국은 북미 리테일 분석 시장에서 지배적인 국가로 부상했으며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 미국이 글로벌 리테일 강국이라는 입지를 강조하는 몇 가지 주요 요인에 기인할 수 있습니다. 오프라인 리테일러, 전자 상거래 거대 기업, 번창하는 옴니채널 시장을 포함한 광활하고 다양한 리테일 환경을 갖춘 미국은 리테일러에게 고유한 과제와 기회를 제공합니다. 결과적으로, 미국의 리테일러는 경쟁 우위를 확보하기 위해 고급 분석 솔루션을 도입하는 최전선에 서 있습니다.

미국은 혁신과 기술 발전의 문화를 자랑하며, 이는 리테일 부문에서 데이터 중심 의사 결정의 빠른 도입으로 이어졌습니다. 미국의 리테일러는 재고 관리 최적화, 고객 경험 향상, 전반적인 운영 효율성 개선에 있어 분석의 가치를 빠르게 인식했습니다. 또한 주요 기술 허브와 강력한 분석 공급업체 생태계의 존재는 미국 리테일 분석 시장의 성장을 더욱 촉진합니다. 더욱이 미국 시장의 광대한 규모와 소비자 선호도의 다양성은 리테일 분석 솔루션을 위한 이상적인 시험장이 되어 혁신을 주도하고 데이터 중심 리테일 전략 측면에서 가능한 것의 경계를 넓힙니다. 소매업계가 소비자 행동과 시장 역학의 변화에 따라 진화하고 적응함에 따라 미국은 북미 소매 분석 시장에서 우위를 유지하고 이 지역의 소매 분석의 미래를 형성할 준비가 되었습니다.

최근 개발

• 2023년 3월, 세계 최고의 전문 서비스 기업 중 하나인 KPMG는 빠르게 진화하는 시장에서 기업을 위한 소매 분석 기능을 강화하도록 설계된 혁신적인 제품 출시를 발표했습니다. 이 새로운 제품은 소매업체가 데이터와 분석의 힘을 활용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 운영을 최적화하고, 전반적인 고객 경험을 개선하도록 지원하려는 KPMG의 노력을 반영합니다. 이 제품의 주요 기능에는 소매업계에 맞게 조정된 고급 데이터 분석 도구, 머신 러닝 알고리즘 및 예측 모델링 기능이 포함될 가능성이 높습니다. 소매업체는 이러한 도구를 사용하여 소비자 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고, 수요 예측을 개선하고, 재고 관리를 최적화하고, 더 나은 결과를 위한 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다. 또한, 이 제품은 실시간 분석 대시보드를 제공하여 소매업체가 주요 성과 지표를 모니터링하고 변화하는 시장 상황에 신속하게 대응할 수 있도록 할 수 있습니다.
• 2022년 9월, 미국을 대표하는 통신 회사 중 하나인 T-Mobile은 Advanced Industry Solutions 제품군을 출시하여 중요한 발표를 했습니다. 이 전략적 움직임은 다양한 산업 분야에 맞춤화된 전문 서비스를 제공하기 위해 광범위한 네트워크 인프라와 기술 역량을 활용하려는 T-Mobile의 의지를 보여줍니다. T-Mobile의 Advanced Industry Solutions는 의료, 제조, 물류, 농업 등 다양한 산업에 걸쳐 기업과 조직의 고유한 연결 및 통신 요구 사항을 해결하는 것을 목표로 했습니다. 이러한 솔루션에는 5G 연결, 사물 인터넷(IoT) 솔루션, 엣지 컴퓨팅, 강력한 데이터 분석을 포함한 다양한 기술이 포함될 가능성이 높습니다.

주요 시장 참여자

• IBM(International Business Machines Corporation)
• SAS Institute Inc.
• Oracle America, Inc.
• SAP America, Inc.
• Microsoft Corporation
• Teradata Corporation
• MicroStrategy 통합
• Tableau Software Inc.
• Qlik Technologies Inc.
• Domo, Inc.