Размер мирового рынка аналитики производительности По типу аналитики (описательная аналитика, предиктивная аналитика), По размеру организации (крупные предприятия, малые и средние предприятия), По компоненту (программное обеспечение, услуги), По режиму развертывания (облако, локально), По применению (аналитика производительности сотрудников, аналитика эффективности продаж и маркетинга), А также По

Размер и прогноз рынка аналитики производительности

Размер рынка аналитики производительности оценивался в 3,6 млрд долларов США в 2023 году и, по прогнозам, достигнет 14,6 млрд долларов США к 2031 году, растущий со CAGR в 10,6% с 2024 по 2031 год.

• В более крупной аналитической отрасли рынок аналитики производительности — это сегмент, который специализируется на измерении, оценке и оптимизации производительности различных объектов, включая людей, системы, организации и процессы.
• Он подразумевает сбор и анализ данных из различных источников, таких как датчики, цифровые платформы, корпоративное программное обеспечение и другие источники, которые производят данные. Системы анализа производительности используют передовые статистические подходы, алгоритмы машинного обучения и стратегии визуализации данных для предоставления заинтересованным сторонам действенных идей и поддержки в принятии решений, которые улучшат производительность, эффективность и результаты.
• Эти системы широко используются для отслеживания ключевых показателей производительности (KPI), анализа тенденций, прогнозирования будущих показателей и реализации проектов непрерывного совершенствования в самых разных отраслях, включая финансы, здравоохранение, розничную торговлю, производство и многое другое.
• Это важный инструмент в бизнесе для оценки эффективности и результативности организационных процедур, выявления областей, требующих развития, и принятия решений на основе данных. Например, анализ производительности помогает в оценке эффектов маркетинговых инициатив, трафика веб-сайта и мер взаимодействия с клиентами, позволяя компаниям точно настраивать свои подходы для улучшения результатов.
• Аналитика производительности все чаще используется в спорте для изучения поведения соперников, планов игры и индивидуальных результатов. Чтобы принимать обоснованные решения о выборе игроков, расписании тренировок и тактике, тренеры и спортивные аналитики изучают данные о перемещениях игроков, статистику игр и другие показатели эффективности.

Глобальная динамика рынка аналитики производительности

Ключевые рыночные динамики, которые формируют рынок аналитики производительности, включают

Ключевые драйверы рынка

• Спрос на принятие решений на основе данныхважность процессов принятия решений на основе данных признается организациями во всех секторах экономики. Благодаря аналитическим решениям на основе данных компании могут принимать решения, которые максимизируют производительность, прибыльность и эффективность.
• Инициативы цифровой трансформациииспользование аналитических решений на основе производительности обусловлено непрерывной цифровой трансформацией, происходящей во многих отраслях. Компании используют эти инструменты для оптимизации процессов, улучшения взаимодействия с клиентами и поддержания своей конкурентоспособности в быстро меняющихся отраслях.
• Усложнение бизнес-операцийдля успешного мониторинга и управления производительностью требуется более широкий набор сложных аналитических инструментов, поскольку бизнес-операции становятся все более сложными. Решения на основе аналитики производительности предоставляют сложные инструменты для просеивания больших наборов данных с целью поиска закономерностей, тенденций и аномалий, которые могут повлиять на производительность.
• Упор на клиентский опытдля повышения удовлетворенности, лояльности и удержания компании уделяют больше внимания улучшению клиентского опыта. Используя решения для анализа производительности, компании могут лучше понять поведение, предпочтения и уровень удовлетворенности своих клиентов и улучшить свои процессы, товары и услуги, чтобы лучше удовлетворять их потребности.
• Расцвет больших данных и технологий облачных вычисленийдоступ к передовым навыкам аналитики стал более доступным из-за растущего использования больших данных и технологий облачных вычислений. Большие данные и облачная инфраструктура все больше используются в решениях для анализа производительности, чтобы предоставлять масштабируемые, адаптируемые и доступные аналитические решения для компаний всех видов.

Основные проблемы

• Масштабируемостьсистемы анализа производительности должны расширяться, чтобы соответствовать растущему бизнесу и увеличивающимся объемам данных. Постоянно приходится бороться за то, чтобы аналитические инструменты могли правильно и эффективно управлять огромными объемами данных, не ставя под угрозу производительность.
• Интерпретируемость и применимостьизвлечение знаний из данных — это одно, но обеспечение того, чтобы знания были понятными и полезными, — совсем другое. Лица, принимающие решения, должны иметь возможность быстро и легко понимать информацию, представленную системами анализа производительности, чтобы они могли действовать соответствующим образом в ответ на полученные знания.
• Нехватка талантовсуществует нехватка знающих экспертов, которые могут эффективно обрабатывать и изучать данные в контексте анализа производительности. Организациям, желающим эффективно использовать анализ производительности, может быть сложно найти и удержать людей с опытом в области анализа данных, статистики и визуализации данных.
• Быстрые технологические достиженияновые технологии постоянно разрабатываются, а анализ производительности — это область, которая постоянно меняется. Для предприятий, особенно небольших с меньшими ресурсами, может быть сложно оставаться в курсе этих разработок и включать их в свои текущие аналитические решения.
• Возврат инвестиций (ROI)для внедрения решений анализа производительности требуются значительные временные, денежные и ресурсные вложения. Может быть сложно гарантировать прибыль от инвестиций и убедить заинтересованных лиц в преимуществах аналитических проектов, особенно когда нет очевидных

Основные тенденции

• Растущее внедрение ИИ и машинного обучения эти две технологии начали включаться в качестве стандартных функций в продукты аналитики производительности. Теперь предприятия могут более точно прогнозировать будущую производительность и принимать решения на основе данных, поскольку эти технологии расширили возможности предиктивной и предписывающей аналитики.
• Акцент на аналитике в реальном времени решения для аналитики в реальном времени приобрели популярность в результате увеличения объема и скорости данных, генерируемых предприятиями. Компании стремились оценивать данные по мере их получения, чтобы получать быструю информацию и быстро реагировать на меняющиеся предпочтения потребителей и рыночные ситуации.
• Интеграция нескольких источников данных чтобы получить полную картину производительности, организации объединяли данные из различных источников, включая социальные сети, устройства Интернета вещей и внутренние операционные системы. Аналитические решения должны быть адаптируемыми и способными обрабатывать различные форматы данных, чтобы идти в ногу с тенденцией к интеграции данных.
• Фокус на визуализации данных и сторителлинге Поскольку компании осознали, насколько важно передавать информацию таким образом, чтобы она была эстетически приятной и легко понимаемой, технологии визуализации данных становились все более популярными. Более того, сторителлинг данных стал критически важным инструментом для эффективной передачи информации заинтересованным сторонам по всему предприятию.
• Акцент на аналитике пути клиента и клиентском опыте Компании уделяют больше внимания пониманию всего пути клиента и улучшению клиентского опыта. Инструменты для анализа производительности использовались для мониторинга взаимодействия с клиентами во многих точках соприкосновения и выявления областей, требующих развития.

Глобальный региональный анализ рынка аналитики производительности

Вот более подробный региональный анализ рынка аналитики производительности

Северная Америка

• В этом регионе расположены штаб-квартиры нескольких известных ИТ-компаний, включая Microsoft и IBM. Это способствует раннему внедрению новых технологий, таких как инструменты аналитики производительности, и инновационной культуре.
• Многие североамериканские компании отдают приоритет принятию решений на основе данных. В результате существует значительная потребность в решениях для аналитики производительности, которые позволят компаниям оценивать и улучшать свою деятельность.
• Североамериканцы очень открыты для инвестиций в самые современные технологии, такие как облачные аналитические программы. Это позволяет компаниям эффективно масштабировать свои аналитические возможности.

Европа

• Благодаря таким программам, как Общий регламент по защите данных (GDPR), Европа имеет историю усиления регулирования данных. Благодаря такому акценту на защите данных европейские компании могут чувствовать себя более комфортно, используя решения по анализу производительности, поскольку они знают, что данные обрабатываются надлежащим образом.
• Сектор финансовых услуг (BFSI) в Европе силен и является ведущим пользователем аналитики производительности для предотвращения мошенничества, управления рисками и удовлетворенности клиентов.
• Технологические разработки активно поддерживаются многими европейскими странами. В результате этого компании могут стать более склонными инвестировать в решения для аналитики производительности.

Глобальный рынок аналитики производительностисегментационный анализ

Глобальный рынок аналитики производительности сегментирован на основе типа аналитики, размера организации, компонента, модели развертывания, приложения и географии.

Рынок аналитики производительности по типу аналитики

• Описательная аналитика
• Прогностическая аналитика
• Предписывающая аналитика

На основе типа аналитики рынок сегментируется на описательную аналитику, предсказательную аналитику и предписывающую аналитику. Предполагается, что сегмент предсказательной аналитики составляет наибольшую долю. Предсказательная аналитика — это форма расширенной аналитики, которая использует исторические данные, статистическое моделирование, методы добычи данных и машинное обучение для создания прогнозов о будущих результатах. Предиктивная аналитика используется предприятиями для выявления тенденций в данных и выявления опасностей и возможностей.

Рынок аналитики производительности по размеру организации

• Крупные предприятия
• Малые и средние предприятия

В зависимости от размера организации рынок сегментируется на крупные предприятия и малые и средние предприятия. Сегмент малых и средних предприятий занимает наибольшую долю на мировом рынке аналитики производительности. Быстрое время закрытия, строгий контроль и возможность аудита, консолидация в реальном времени и устранение ручных ошибок — все это преимущества аналитики производительности. Кроме того, МСП все чаще обращаются к аналитике производительности, чтобы лучше понять потребности и поведение клиентов, повысить производительность бизнеса и получить конкурентное преимущество.

Рынок аналитики производительности по компонентам

• Программное обеспечение
• Услуги

В зависимости от компонента рынок сегментируется на программное обеспечение и услуги. Сегмент программного обеспечения составил наибольшую часть глобального рынка аналитики производительности. Лучшее планирование изменений, лучшее управление бизнесом, интегрированные бизнес-процессы, стратегическое конкурентное преимущество, своевременная практическая информация и общее снижение операционного риска — вот некоторые из преимуществ, предоставляемых программным обеспечением и услугами аналитики производительности для предприятий.

Рынок аналитики производительности по режиму развертывания

• Облако
• Локально

В зависимости от режима развертывания рынок сегментируется на облако и локально. Ожидается, что категория облачных технологий будет иметь наибольшую долю рынка. Поскольку облачное программное обеспечение и приложения являются экономически эффективными и могут быть установлены даже с элементарной ИТ-инфраструктурой, облачные технологии широко используются предприятиями по всему миру. Из-за возросшего использования мобильных устройств для доступа к Интернету, корпоративным данным, коммуникациям и персонализированной информации, сегмент мобильных технологий, как ожидается, будет расти самыми быстрыми темпами.

Рынок аналитики производительности, по применению

• Аналитика производительности сотрудников
• Аналитика производительности продаж и маркетинга
• Аналитика финансовой производительности

В зависимости от применения рынок сегментируется на аналитику производительности сотрудников, аналитику производительности продаж и маркетинга и аналитику финансовой производительности. Аналитика финансовой производительности занимает самую большую долю рынка. Огромные объемы финансовых данных генерируются в результате значительного перехода к решениям для онлайн-банкинга. Это один из важнейших элементов, влияющих на принятие аналитики производительности в банковском, финансовом и страховом секторе (BFSI) по всему миру. Быстрое закрытие, строгий контроль и возможность аудита, консолидация в реальном времени и устранение ручных ошибок — все это преимущества Performance Analytics.

Ключевые игроки

Отчет об исследовании «Глобальный рынок Performance Analytics» предоставит ценную информацию с акцентом на мировой рынок, включая некоторых основных игроков, таких как Siemens AG, SAS Institute, Inc., IBM Corporation, SAP SE, Optymyze, Xactly Corporation, Callidus Software Inc., Oracle Corporation, Servicenow, Inc., Adaptive Insights.

Наш анализ рынка также включает раздел, посвященный исключительно таким основным игрокам, в котором наши аналитики предоставляют информацию о финансовых отчетах всех основных игроков, а также о сравнительном анализе продуктов и SWOT-анализе. Раздел конкурентной среды также включает ключевые стратегии развития, долю рынка и анализ рыночного рейтинга вышеупомянутых игроков во всем мире.

Последние события на рынке аналитики производительности

• В марте 2024 года Microsoft расширила свою платформу Power BI функциями на основе ИИ для обнаружения аномалий и автоматизированного создания аналитических данных.
• В декабре 2023 года компания Salesforce приобрела Tableau в рамках многомиллиардной сделки, что подчеркнуло растущую важность визуализации данных в аналитике производительности.
• В сентябре 2023 года стартап, ориентированный на аналитику маркетинга на основе ИИ, получил значительный раунд финансирования.

Область отчета

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе Конкурентная среда, которая включает рейтинг рынка основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения за последние пять лет профилируемых компаний Расширенные профили компаний, включающие обзор компании, Аналитика компании, сравнительный анализ продукции и SWOT-анализ для основных игроков рынка Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий, которые включают возможности и драйверы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера Предоставляет понимание рынка с помощью сценария динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможностей роста рынка в ближайшие годы 6-месячная поддержка аналитиков после продажи

Настройка отчета

В случае каких-либо вопросов свяжитесь с нашей командой по продажам, которая обеспечит выполнение ваших требований.