아시아 태평양 리테일 분석 시장 세분화: 구성요소(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

아시아 태평양 리테일 분석 시장은 2022년에 17억 9천만 달러 규모로 평가되었으며 예측 기간 동안 19.63%의 CAGR로 견고한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 리테일 분석 시장은 역동적인 리테일 환경과 데이터 기반 통찰력이 산업의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 한다는 인식이 커지면서 엄청난 변화를 겪고 있습니다. 광활하고 다양한 지리적 지역에 걸쳐 있는 아시아 태평양은 세계에서 가장 크고 가장 빠르게 성장하는 경제를 포함하고 있어 활기찬 리테일 활동의 중심지가 되었습니다. 도쿄와 상하이의 번화한 대도시에서 동남아시아의 신흥 시장까지 이 지역의 리테일러는 경쟁 우위를 확보하고 끊임없이 변화하는 시장에서 성공하기 위해 리테일 분석에 점점 더 관심을 기울이고 있습니다.

또한 COVID-19 팬데믹으로 인해 이 지역에서 리테일 분석 도입이 가속화되었습니다. 리테일러는 공급망 중단부터 소비자 행동 및 수요 패턴의 변화에 이르기까지 팬데믹 동안 전례 없는 어려움에 직면했습니다. 이에 따라 많은 기업이 운영에 대한 실시간 가시성을 확보하고 데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해 고급 분석 도구를 활용했습니다. 팬데믹은 리테일 부문에서 민첩성과 회복성의 중요성을 강조했으며 분석은 이러한 어려움을 극복하는 데 없어서는 안 될 도구로 부상했습니다. 팬데믹은 또한 전자 상거래 및 디지털 채널 도입을 가속화했으며 리테일러는 리테일 분석을 활용하여 온라인 플랫폼을 최적화하고 있습니다. 전자 상거래의 급증으로 기업은 온라인 소비자 행동, 전환율 및 웹사이트 성과에 대한 통찰력이 필요합니다. 리테일 분석은 리테일러가 디지털 전략을 미세 조정하고 사용자 경험을 개선하며 온라인 매출 성장을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 이러한 디지털화로의 전환은 팬데믹 이후 시대에도 계속될 것으로 예상되며, 리테일 분석은 성공에 더욱 중요해졌습니다.

주요 시장 동인

변화하는 소비자 행동 및 기대

아시아 태평양 리테일 분석 시장을 움직이는 가장 중요한 동인 중 하나는 이 지역 소비자의 빠르게 변화하는 행동과 기대입니다. 아시아 태평양은 점점 더 안목이 높아지고 있는 다양하고 디지털로 연결된 인구의 본거지입니다. 소비자는 개인화된 쇼핑 경험, 원활한 옴니채널 상호 작용, 자신의 특정 요구 사항 및 선호도에 맞는 제품을 기대합니다. 리테일러는 이러한 높아진 기대치를 충족하기 위해 리테일 분석의 힘을 활용해야 한다는 것을 깨닫고 있습니다. 리테일 분석을 통해 리테일러는 구매 패턴, 제품 선호도, 지역 추세와 같은 소비자 행동에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 데이터를 분석함으로써 리테일러는 마케팅 전략을 개선하고, 공급망 관리를 최적화하고, 가격 책정 전략을 조정하여 고객 수요를 효과적으로 충족할 수 있습니다. 데이터 중심 개인화의 부상은 아시아 태평양 지역의 소매 환경을 혁신하고 있으며, 소매업체는 경쟁력을 유지하고 고객 만족도를 높이기 위해 이러한 혁신적인 가능성을 적극적으로 수용하고 있습니다.

가속화된 디지털 혁신과 전자상거래 성장

아시아 태평양 지역은 디지털 혁신의 속도가 가속화되어 소매 분석 도입이 더욱 가속화되었습니다. COVID-19 팬데믹은 소비자가 안전과 편의를 위해 온라인 쇼핑으로 전환함에 따라 전자상거래와 디지털 채널로의 전환을 가속화했습니다. 기존 소매업체와 디지털 네이티브 소매업체 모두 소매 분석을 활용하여 온라인 플랫폼을 최적화하고 있습니다. 전자상거래의 급증으로 기업은 온라인 소비자 행동, 전환율 및 웹사이트 성과에 대한 통찰력이 필요합니다. 소매 분석은 소매업체가 디지털 전략을 미세 조정하고, 사용자 경험을 개선하고, 온라인 판매 성장을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 디지털화로의 이러한 전환은 팬데믹 이후에도 지속될 것으로 예상되며, 소매 분석은 성공을 위해 더욱 중요해질 것입니다.

디지털화 및 혁신에 대한 정부 지원

아시아 태평양 여러 국가의 정부와 규제 기관은 소매 부문에서 디지털화와 혁신을 적극적으로 촉진하고 있습니다. 디지털 변혁을 촉진하고 디지털 인프라를 개선하기 위한 이니셔티브는 분석 솔루션 도입에 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 기술 발전을 지원하는 공공 부문의 참여는 이 지역 전체의 소매 산업 변화 속도를 더욱 가속화하고 있습니다. 정부 인센티브, 자금 지원 프로그램 및 정책 개혁은 소매업체가 경쟁력, 효율성 및 고객 경험을 향상시키기 위해 소매 분석을 포함한 기술에 투자하도록 장려하고 있습니다. 당국의 이러한 지원은 다국적 기업에서 소규모 기업에 이르기까지 모든 규모의 리테일러 사이에서 리테일 분석 솔루션 도입을 촉진하고 있습니다.

지속 가능성과 윤리적 소비주의에 대한 강조 증가

아시아 태평양 리테일 분석 시장을 주도하는 중요한 추세는 지속 가능성과 윤리적 소비주의에 대한 집중이 증가하고 있다는 것입니다. 이 지역의 소비자는 환경 의식이 높아지고 사회적으로 책임감을 갖게 되었으며, 이는 구매 결정에 영향을 미치고 있습니다. 리테일러는 리테일 분석을 사용하여 관행을 지속 가능하고 윤리적인 기준에 맞춰 조정함으로써 대응하고 있습니다. 리테일 분석은 리테일러가 효율성을 위해 공급망을 최적화하고, 탄소 발자국을 줄이고, 책임감 있게 제품을 조달하고, 공정한 노동 관행을 보장하는 데 도움이 됩니다. 리테일러는 지속 가능성과 윤리적 고려 사항과 관련된 데이터를 추적하고 분석함으로써 소비자에게 노력을 투명하게 전달하여 신뢰와 충성도를 구축할 수 있습니다. 지속 가능성과 윤리적 우려가 계속해서 두드러지면서, 소매 분석은 이러한 가치를 충족하고 윤리적으로 의식하는 소비자를 효과적으로 참여시키려는 소매업체에게 중요한 도구가 되고 있습니다.

주요 시장 과제

데이터 프라이버시 및 보안 문제

아시아 태평양 소매 분석 시장은 최근 몇 년 동안 상당한 성장을 목격했는데, 이는 소매업체가 경쟁 우위를 확보하고 고객 경험을 향상시키기 위해 데이터 분석 솔루션을 점점 더 많이 도입함에 따라 촉진되었습니다. 그러나 이러한 성장 속에서도 해결해야 할 상당한 과제가 있습니다. 가장 중요한 과제 중 하나는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제입니다.

데이터 개인 정보 보호 문제

보안 문제

분열된 소매 생태계와 데이터 사일로

아시아 태평양 소매 분석 시장이 직면한 또 다른 중요한 과제는 소매 생태계의 분열된 특성과 조직 내에 데이터 사일로가 존재한다는 것입니다.

분열된 소매 생태계

데이터 사일로

주요 시장 동향

고급 개인화 및 고객 중심 전략

아시아 태평양 소매 분석 시장을 형성하는 두드러진 동향 중 하나는 고급 개인화 및 고객 중심 전략에 대한 강조가 증가하고 있다는 것입니다. 소비자 행동이 계속해서 진화하고 더욱 정교해짐에 따라 이 지역의 소매업체들은 고도로 개인화된 쇼핑 경험을 제공해야 할 필요성을 인식하고 있습니다. 소매 분석은 이러한 추세의 최전선에 있으며, 소매업체는 개별 고객 선호도, 구매 내역 및 참여 패턴을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 머신 러닝과 인공 지능(AI)을 통합하여 소매업체는 소매 분석을 활용하여 개인화된 제품 추천, 타겟 마케팅 캠페인 및 동적 가격 책정 전략을 만들 수 있습니다. 이러한 전략은 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 매출과 고객 충성도를 증가시킵니다. 소매업체는 방대한 양의 고객 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 정교한 분석 도구와 플랫폼에 투자하여 개별 고객 행동에 따라 가격, 재고 및 마케팅 메시지를 즉시 조정할 수 있습니다.

또한 소매업체는 개인화를 온라인 영역을 넘어 오프라인 쇼핑 경험에 통합하고 있습니다. 비콘 기술과 매장 내 분석을 사용하여 소매업체는 쇼핑객이 실제 소매업체를 둘러볼 때 개인화된 상품과 추천을 제공할 수 있습니다. 이러한 추세는 소매업체가 디지털 및 물리적 채널에서 고객과 소통하는 방식을 재편하고 있으며, 소매 분석은 고객 중심성을 달성하는 데 없어서는 안 될 도구가 되었습니다.

재고 최적화를 위한 예측 분석 통합

아시아 태평양 소매 분석 시장의 또 다른 주목할 만한 추세는 재고 최적화를 위한 예측 분석의 통합이 증가하고 있다는 것입니다. 재고 관리가 항상 소매 운영의 중요한 측면이었으며, 오늘날의 빠르게 변화하는 옴니채널 소매 환경에서는 더욱 복잡해지고 있습니다. 소매업체는 재고를 효과적으로 관리하는 데 있어 경쟁 우위를 확보하기 위해 예측 분석으로 전환하고 있습니다. 예측 분석은 과거 판매 데이터, 계절적 패턴, 날씨 및 경제 동향과 같은 외부 요인을 활용하여 수요를 정확하게 예측합니다. 소매업체는 이러한 통찰력을 사용하여 재고 수준을 최적화하고, 재고 부족 및 과잉 재고 상황을 줄이며, 전반적인 공급망 효율성을 개선할 수 있습니다. 소매업체는 수요를 정확하게 예측함으로써 조달, 유통 및 가격 책정에 대한 정보에 입각한 결정을 내려 궁극적으로 수익성을 높일 수 있습니다. 또한 예측 분석은 변화하는 시장 상황과 소비자 선호도에 대응하는 소매업체의 민첩성을 강화할 수 있습니다. 소매업체는 재고 및 보충 전략을 실시간으로 조정하여 고객 수요를 충족하는 동시에 과도한 재고 비용을 최소화할 수 있습니다. 이러한 추세는 다양한 시장과 소비자 행동으로 인해 소매업체가 경쟁력을 유지하기 위해 민첩하고 대응력이 있어야 하는 아시아 태평양 지역에서 특히 중요합니다.

클라우드 기반 소매 분석 솔루션 도입

클라우드 기반 소매 분석 솔루션 도입은 아시아 태평양 소매 분석 시장에서 중요한 추세로 부상하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 확장성, 유연성, 비용 효율성을 포함하여 소매업체에게 여러 가지 이점을 제공합니다. 다양한 시장과 디지털 혁신 이니셔티브가 특징인 지역에서 클라우드 기반 분석 솔루션이 인기를 얻고 있습니다. 클라우드 기반 소매 분석 솔루션은 소매업체가 어디에서나 데이터에 액세스하고 분석할 수 있는 기능을 제공하여 원격 의사 결정과 협업이 가능합니다. 이 기능은 아시아 태평양의 지리적으로 분산된 시장에서 운영되는 소매업체에게 특히 유용합니다. 소매업체는 클라우드에서 데이터를 중앙 집중화하여 여러 지역의 팀이 액세스할 수 있도록 하고 분석 프로세스의 일관성을 보장할 수 있습니다.

또한 클라우드 기반 솔루션은 하드웨어 및 인프라에 필요한 초기 자본 지출을 줄여 해당 지역의 중소 규모 소매업체가 소매 분석을 보다 쉽게 이용할 수 있도록 합니다. 이러한 소매업체는 이제 온프레미스 인프라에 대한 상당한 투자 없이도 고급 분석 기능을 활용할 수 있습니다. 게다가 클라우드 기반 솔루션은 소매 산업에서 생성된 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 소매 분석에서 빅데이터의 중요성이 커짐에 따라 클라우드 기반 플랫폼의 확장성과 처리 능력은 소매업체가 데이터를 효과적으로 관리하고 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하는 데 도움이 됩니다.

세그먼트 통찰력

구성 요소 통찰력

구성 요소를 기준으로 아시아 태평양 소매 분석 시장의 소프트웨어 세그먼트가 지배적이며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 몇 가지 핵심 요인에 기인할 수 있습니다. 첫째, 리테일 분석의 소프트웨어 솔루션이 크게 발전하여 리테일러에게 의사 결정을 위해 데이터의 힘을 활용할 수 있는 광범위한 도구와 플랫폼을 제공합니다. 이러한 소프트웨어 패키지에는 데이터 수집, 처리, 예측 분석 및 비즈니스 인텔리전스 보고를 포함한 다양한 기능이 포함됩니다. 둘째, 아시아 태평양 지역의 리테일 부문의 빠른 디지털 전환으로 인해 고급 소프트웨어 솔루션 도입이 가속화되었습니다. 리테일러는 고객 경험을 향상하고, 재고 관리를 최적화하고, 경쟁이 치열해지는 시장에서 마케팅 전략을 미세 조정하는 데 실시간 데이터 분석의 중요성을 인식합니다. 그 결과, 실행 가능한 통찰력을 제공하는 소프트웨어 기반 분석 솔루션에 많은 투자를 하고 있습니다. 이러한 요소를 감안할 때 소프트웨어 부문이 계속해서 번창하여 앞으로 몇 년 동안 아시아 태평양 리테일 분석 시장에서 혁신과 효율성을 주도할 가능성이 높습니다.

응용

응용 프로그램을 기준으로, 머천다이징 분석 부문이 아시아 태평양 리테일 분석 시장에서 지배적인 세력으로 부상했으며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 몇 가지 설득력 있는 요소에 의해 뒷받침됩니다. 첫째, 상품 분석은 소매업체가 제품 구색, 가격 책정 전략 및 재고 관리를 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 다양한 소비자 선호도와 빠르게 변화하는 시장 추세가 특징인 지역에서 소매업체는 상품 분석에 의존하여 판매와 수익성을 극대화하는 데이터 기반 의사 결정을 내립니다. 둘째, 아시아 태평양 지역에서 전자 상거래와 옴니채널 소매의 성장으로 상품 분석의 중요성이 더욱 커졌습니다. 소매업체는 점점 더 디지털에 정통하고 안목이 높은 고객 기반의 요구 사항을 충족하기 위해 소비자 행동, 수요 예측 및 공급망 최적화에 대한 포괄적인 통찰력이 필요합니다. 그 결과 상품 분석 솔루션에 대한 투자가 급증하여 시장에서의 지배력이 강화되었습니다. 아시아 태평양 지역의 소매 역학이 지속적으로 진화함에 따라, 상품 분석 부문은 선두를 유지하여 더욱 스마트하고 민첩한 소매 운영을 용이하게 할 준비가 되었습니다.

배포

배포 모드를 기준으로, 클라우드 배포 모드는 아시아 태평양 소매 분석 시장에서 지배적인 부문으로 부상했으며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배적인 위치는 소매 분석 환경에서 클라우드 기반 솔루션의 중요성을 강조하는 몇 가지 주요 요인에 기인할 수 있습니다. 첫째, 클라우드 배포는 비할 데 없는 유연성과 확장성을 제공하여 소매업체가 변화하는 시장 상황과 고객 요구에 쉽게 적응할 수 있도록 합니다. 이러한 민첩성은 아시아 태평양처럼 다양하고 빠르게 진화하는 지역에서 매우 중요합니다. 둘째, 클라우드 기반 리테일 분석 솔루션은 인프라와 하드웨어에 대한 막대한 선행 투자가 필요 없기 때문에 비용 효율성을 제공합니다. 이는 상당한 자본 지출의 부담 없이 고급 분석 기능에 액세스하려는 중소기업을 포함한 리테일러에게 특히 매력적입니다. 또한, 원격 작업과 디지털 혁신 시대에 클라우드의 원활한 원격 액세스 및 실시간 협업을 용이하게 하는 기능은 필수적이 되었습니다. 결과적으로 클라우드 배포 모드는 아시아 태평양 지역의 리테일러에게 지배적인 선택으로 남을 것이며, 현대 리테일의 복잡성을 성공적으로 탐색하는 데 필요한 도구와 기능을 제공합니다.

국가별 통찰력

중국은 아시아 태평양 리테일 분석 시장에서 지배적인 국가로 부상했으며 예측 기간 내내 지배력을 유지할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배적인 위치는 방대한 온라인 및 오프라인 리테일 운영, 기술에 정통한 소비자 기반, 번창하는 전자 상거래 환경이 결합된 중국의 비할 데 없는 리테일 생태계를 입증합니다. 중국 리테일러는 리테일 분석 솔루션을 빠르게 수용하여 매우 역동적인 시장에서 경쟁 우위를 확보했습니다. 중국 리테일 분석 시장의 주요 초점은 공급망 및 재고 분석에 있으며, 이는 방대한 재고를 효율적으로 관리하고 물류를 최적화하며 빠르게 변화하는 소비자 수요에 대응해야 할 필요성에 의해 주도됩니다. 게다가 중국의 미래지향적인 리테일 거대 기업은 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 분석 전략에 점점 더 통합하여 소비자 선호도를 예측하고 고객 경험을 개선하고 있습니다. 중국이 리테일 산업에서 트렌드를 계속 설정함에 따라 리테일 분석 부문에서의 지배력은 변함없으며, 혁신은 앞으로 수년간 더 광범위한 아시아 태평양 시장에 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

최근 개발

• 2023년 9월, IBM이 Parle 제품과 협력을 확대한 것은 인도의 대표적인 비스킷 브랜드 중 하나의 디지털 혁신 여정에서 중요한 이정표를 나타냅니다. 클라우드와 AI 기반 비즈니스 솔루션을 활용하여 Parle은 다양한 중요한 과제를 성공적으로 해결하여 운영 전반에 걸쳐 실질적인 이점을 얻었습니다. 이 협업의 주요 성과 중 하나는 소싱 비용 절감입니다. 데이터 기반 통찰력과 AI 기반 공급망 최적화를 통해 Parle은 소싱 프로세스에서 비용 절감 기회를 식별하여 궁극적으로 최종 이익을 개선할 수 있었습니다. 또한 판매 예측의 정확도가 향상된 것도 또 다른 주요 결과입니다. AI와 고급 분석의 힘을 활용하여 Parle은 소비자 수요를 더 정확하게 예측할 수 있는 능력을 얻었고, 이를 통해 과잉 재고 또는 과소 재고의 사례를 줄일 수 있었습니다.
• 2021년 9월, 리테일 기술 회사인 Aimazing은 거래 데이터를 분석하고 쇼핑몰 소유자와 리테일 사업체에 귀중한 통찰력을 제공하도록 설계된 최첨단 리테일 분석 솔루션을 공개했습니다. Aimazing에서 제공하는 이 혁신적인 소매 데이터 플랫폼은 쇼핑몰 운영자가 소매 거래의 실시간 캡처, 구성 및 분류를 위한 기술을 활용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 소비자 구매 행동, 판매 추세 및 전반적인 성과에 대한 통찰력을 포함하여 필수적인 쇼핑몰 관리 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이 솔루션의 기반 기술은 다양한 소매업체의 POS 시스템에 원활하게 연결되는 소형 블랙박스를 배포하는 것을 포함합니다. 이 하드웨어 솔루션은 Google Translate와 같은 애플리케이션에서 사용되는 이미지 인식 기능과 유사한 기술을 활용합니다.

주요 시장 참여자

• IBM Corporation(아시아 태평양)
• SAS Institute Inc.(아시아 태평양)
• Oracle Corporation
• SAP Asia Pte.Ltd
• Tableau Software Inc.(Salesforce에서 인수)
• Microsoft Corporation
• QlikTech International AB
• MicroStrategy Incorporated
• Manthan Systems 주식회사
• 타타 컨설턴시 서비스(TCS) 아시아퍼시픽 주식회사 Ltd.