Big Data Analytics im Einzelhandelsmarkt Größe und Ausblick, 2022-2030

Marktübersicht

Die globale Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt wurde im Jahr 2021 auf 6,25 Milliarden US-Dollar geschätzt. Bis 2030 soll es 40,88 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum (2022–2030) mit einer jährlichen Wachstumsrate von 23,2 % wachsen. Faktoren wie der steigende Bedarf, personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten, um den Umsatz zu steigern, und das Wachstum des E-Commerce-Sektors treiben das Marktwachstum voran.

Big-Data-Analysen im Einzelhandel ermöglichen es, Verbraucherverhalten zu erkennen, Einkaufsmuster und -trends zu entdecken, die Qualität des Kundenservice zu verbessern und eine bessere Kundenbindung und -zufriedenheit zu erreichen. Einzelhändler können es für Warenkorbanalysen, Preisanalysen, Cross-Selling, Lieferkettenmanagement, Kundensegmentierung, Kundentreueanalysen sowie Finanz- und Anlageverwaltung verwenden. Steigende Ausgaben für Big-Data-Analysetechnologien, der Wunsch nach individualisierten Kundenerlebnissen zur Umsatzsteigerung und die Einführung kundenorientierter Initiativen treiben die Ausweitung von Big-Data-Analysen im Einzelhandel voran.

Marktdynamik

Globale Big-Data-Analysen in Einzelhandelsmarkttreibern

Steigende Notwendigkeit, personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten, um den Umsatz zu steigern

Einzelhändler nutzen Big-Data-Analysen, um Informationen zu erschließen und individuelle Kundenangebote bereitzustellen. Personalisierung kann den Umsatz um bis zu 10 % oder mehr steigern und zu einem fünf- bis achtfachen Return on Investment (ROI) der Marketingausgaben führen. Beispielsweise hat Montblanc in Zusammenarbeit mit RetailNext Videoanalysen in seinen Offline-Einzelhandelsstandorten implementiert und Karten erstellt, die zeigen, wo Kunden die meiste Zeit in einem Geschäft verbracht haben. Viele Unternehmen beginnen außerdem damit, ihre Ladenfronten mit Sensoren auszustatten, die erkennen können, wenn ein Kunde in der Nähe die App des Ladens auf seinem Smart-Gerät installiert hat. Einzelhändler können diese Informationen nutzen, um Käufern rechtzeitig Angebote zu unterbreiten, um sie zum Kauf ihrer Waren zu bewegen oder sie über ihre neuen Angebote zu informieren.

Wachstum des E-Commerce-Sektors

Aufgrund der abrupten Zunahme der Abhängigkeit der Menschen von internationalen E-Commerce-Websites und Online-Marktplätzen ist robuste Datenanalysesoftware bei diesen E-Commerce-Anbietern immer beliebter geworden. Einzelhändler können die Leistung ihrer Online-Shops verbessern, um den Umsatz durch Big-Data-Analysen in Einzelhandelssoftware zu steigern. Die Wahrscheinlichkeit von Klicks und Verkäufen wird durch personalisierte Produktempfehlungen und Angebote erhöht, die auf früheren Surfgewohnheiten der Kunden basieren. Die Untersuchung von Datenpunkten wie Produkt-Browsing-Aktivitäten nach Standort, Benutzerkommentaren, Bewertungen, gespeicherten Wunschlisten oder Waren in verlassenen Einkaufswagen kann dabei helfen, Produkte zu bewerben. Unternehmen nutzen daher Customer Journey Analytics, um die Kaufentscheidungen der Kunden nachzuvollziehen und beschleunigen so die Entwicklung von Big Data Analytics im Einzelhandel.

Globale Big-Data-Analysen in der Zurückhaltung des Einzelhandelsmarktes

Komplexität bei der Erfassung von Kundendaten

Kunden geben aus Sicherheitsgründen nur ungern Auskunft, was es für die meisten Geschäfte schwierig macht, Kundendaten zu sammeln. Für Händler ist es eine Herausforderung, das Vertrauen der Kunden in die Verwaltung ihrer Daten zu gewinnen. Während es von entscheidender Bedeutung ist, die erforderlichen Vorkehrungen zur Gewährleistung der Datensicherheit zu treffen, ist es ebenso wichtig, die vollständige Zustimmung der Verbraucher einzuholen und ihnen zu versichern, dass die gesammelten Daten sicher und geschützt zu ihrem Vorteil genutzt werden. Zur Verarbeitung gehört das Erheben, Planen, Ordnen, Speichern, Verändern, Informieren, Verwenden, Zusammenführen, Einschränken, Vernichten oder Löschen personenbezogener Daten. Aufgrund der strengen Datenschutzbestimmungen sind Unternehmen bei der Einschätzung von Trends, die der Wirtschaft schaden und möglicherweise das Marktwachstum behindern könnten, heute sehr besorgt.

Globale Big-Data-Analysen im Einzelhandel – Marktchancen

Integration von IoT, KI und maschinellem Lernen

Der Einzelhandel nutzt Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Art und Weise, wie Produkte, Dienstleistungen und Kundeninteraktionen erstellt werden, zu revolutionieren. Algorithmen des maschinellen Lernens sind auch entscheidend für die Erkennung betrügerischen Verhaltens wie gefälschter Profile und unbefugtem Zugriff. Nach Angaben von Emerj Artificial Intelligence Research machen Betrugs- und Cybersicherheitsanwendungen über 26 % der Anfangsinvestitionen für KI im Bankensektor aus, mehr als jede andere Anwendungsfallkategorie. Es besteht großes Interesse an der Fähigkeit künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens, betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Darüber hinaus soll es bei der Abrechnung und Abrechnung von Verbrauchern behilflich sein, die Geschäftszukunft vorhersagen und neue Optionen für Unternehmen zur Umsatzsteigerung identifizieren. In diesen Daten sind Nutzungsmuster, Rechnungsdetails, Kaufhistorien, Geräteauswahl, demografische Informationen, Standort, Customer Journey, Kundeninteraktionen und Servicequalität enthalten.

Regionalanalyse

Die globale Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt ist in vier Regionen unterteilt: Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und LAMEA.

Nordamerika dominiert den Weltmarkt

Nordamerika ist der bedeutendste Anteilseigner im globalen Big-Data-Analytics-Markt für den Einzelhandel und wird voraussichtlich um ein Jahr wachsen CAGR von 20,7 % im Prognosezeitraum. Die USA und Kanada werden in die Analyse der Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt in Nordamerika einbezogen. Einer der größten Marktplätze für Big-Data-Analysen im Einzelhandel sind die Vereinigten Staaten. Es ist ein wertvolles Zentrum für Marktdurchbrüche, da hier einige der führenden Unternehmen der Big-Data-Analyse ansässig sind. Die umfassende Implementierung von Datenanalysen in der Cloud für den Einzelhandel verzeichnet ein schnelles Wachstum und wird voraussichtlich ihre Dominanz in Nordamerika behaupten. Aufgrund der hervorragenden Skalierbarkeit und Verfügbarkeit wechseln Unternehmen in der nordamerikanischen Region von On-Premise- zu Cloud-basierten Big-Data-Analysen im Einzelhandel, was das Marktwachstum weiter ankurbelt. Die Region verfügt über eine beträchtliche Basis von Big-Data-Analyseanbietern, die die Marktexpansion fördern, darunter IBM Corporation, SAS Institute Inc., Alteryx Inc. und Microstrategy Incorporate.

Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 27,10 % wachsen und im Prognosezeitraum 13.633,84 Mio. USD erwirtschaften. China, Indien, Japan, Australien und der Rest des asiatisch-pazifischen Raums werden alle in die Analyse der Big-Data-Analysen im asiatisch-pazifischen Raum im Einzelhandelsmarkt einbezogen. Aufgrund der sich verändernden Kundenanforderungen, eines Anstiegs der Online-Analytik-Investitionen von Online-Unternehmen, einer schnellen Konzentration auf Spitzentechnologie und einer stärkeren Betonung der Umsatzsteigerung verfügt China über einen beträchtlichen Anteil am Analysemarkt. Aufgrund der zunehmenden Beliebtheit schneller Internetkonnektivität, einschließlich 4G-Verbindungen, der Verbreitung von Smartphones, der steigenden Beliebtheit von E-Commerce-Unternehmen, veränderten Kaufgewohnheiten der Verbraucher und einem harten und wachsenden Wettbewerb unter Einzelhandelsanbietern ist die Einführung cloudbasierter Big Data von großer Bedeutung Es wird prognostiziert, dass Analysen in Einzelhandelssoftware im asiatisch-pazifischen Raum zunehmen werden.

Das Vereinigte Königreich, Deutschland, Frankreich, Italien, Spanien und das übrige Europa werden alle in die Analyse der europäischen Big-Data-Analysen im Einzelhandelsmarkt einbezogen. In jeder Vertriebszyklusphase werden Big-Data-Analysen im Vertriebssektor eingesetzt, um die Kundenleistung zu verstehen, die Nachfrage zu prognostizieren und die Preise zu erhöhen. Die Reduzierung systemweiter Kosten, die Verbesserung von Online- und gespeicherten Benutzerinformationen, datengesteuerte Versandketten sowie Echtzeitanalysen und -targeting sind wichtige Bestandteile von Big-Data-Anwendungen im Vertrieb. Obwohl es in Europa eine beträchtliche Menge an On-Premise-Big-Data-Analysen im Einzelhandel gibt, dürften die Verbreitung und Verfügbarkeit der Cloud für Massennutzer erhebliche Chancen für die Expansion des Marktes schaffen.

Es wird erwartet, dass die Big-Data-Analyse im LAMEA-Einzelhandelsmarkt durch den wachsenden Einzelhandelssektor der Region und Vorschriften zur Unterstützung des Einsatzes neuer Technologien vorangetrieben wird. Big-Data-Analysen werden auch in Einzelhandelssoftware für Warenkorbanalysen, Preisanalysen, Kundenbeziehungsmanagement und Direktmarketing eingesetzt. Aufgrund der Vorteile der Software nutzen Unternehmen diese äußerst innovativen Prognosemethoden. Es wird vorhergesagt, dass das große ungenutzte Marktpotenzial in Ländern wie Kolumbien, Brasilien, Argentinien, Chile und Peru profitable Wachstumsaussichten für die Branche bieten wird.

Segmentanalyse

Der globale Big-Data-Analysemarkt im Einzelhandel ist nach Komponente, Einsatz, Organisationsgröße und Anwendung segmentiert.

Basierend auf Components ist die globale Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt in Software und Service unterteilt.

Das Softwaresegment leistet den größten Beitrag zum Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 22,7 % wachsen. Der Softwaresektor besteht aus mehreren Big-Data-Analysetools und -Plattformen zum Organisieren, Speichern und Analysieren kritischer Daten, die aus umfangreichen Datensätzen in Einzelhandelsunternehmen gesammelt werden. Diese Lösungen unterstützen Unternehmen dabei, den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, was zu intelligenteren Entscheidungen oder höheren Einnahmen führt. Unternehmen haben jetzt Zugriff auf riesige Datenmengen, weshalb es dringend erforderlich ist, Analysesoftware einzusetzen, um diese besser zu verstehen und effektiver zu nutzen. Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, legen großen Wert auf die Implementierung umfassender Datenanalysesoftware, da diese Technologien den Daten eines Unternehmens eine größere Sichtbarkeit verleihen.

Professionelle und verwaltete Dienste sind die beiden wichtigsten Arten von Diensten für Big-Data-Analysen im Einzelhandel. Beispiele für professionelle Dienstleistungen sind Implementierung, Schulung und Support sowie Beratungsleistungen. Aufgrund der Implementierungsdienstleistungen werden Big-Data-Analysen im Einzelhandel sorgfältig geplant, installiert und konfiguriert. Die Komponenten eines Softwarepakets sind in diesen Diensten enthalten, mit Ausnahme einer einzigartigen Anwendung, die für eine bestimmte Anforderung erstellt wurde. Durch die Bereitstellung von Daten, Analysen und Empfehlungen unterstützen Beratungsleistungen Kunden dabei, bessere Entscheidungen zu treffen. Zu den Dienstleistungen gehören die Bereitstellung von Datenanalysen und die Unterstützung im Einzelhandel, um bei der Entscheidungsfindung zu helfen, die betriebliche Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.

Basierend auf der Bereitstellung ist die globale Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt in On-Premise und Cloud unterteilt.

Das On-Premise-Segment leistet den größten Beitrag zum Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 22,5 % wachsen. Die On-Premise-Bereitstellungsoption für Big-Data-Analysen im Einzelhandel ermöglicht die Softwareinstallation. Es ermöglicht Anwendungen, auf Systemen zu funktionieren, die bereits in den Räumlichkeiten einer Organisation vorhanden sind, anstatt sie auf einem Server oder in der Cloud zu platzieren. Diese Softwareprogramme verfügen über erweiterte Sicherheitsfunktionen und eignen sich daher ideal für den Einsatz in großen Finanzinstituten und anderen datensensiblen Unternehmen, bei denen Sicherheit oberste Priorität hat. Bei Big-Data-Analysen im Einzelhandel handelt es sich typischerweise um sicherheitsrelevante Anwendungen, die wachsende Datenmengen bewältigen müssen. Zahlreiche Fallstudien zeigen, dass eine On-Premise-Lösung mit In-Memory-Datenbank eine bewährte Methode ist.

Ein Anbieter oder Dienstanbieter hostet Anwendungen und greift remote auf Programme und Funktionen als Dienst zu, entsprechend der cloudbasierten Bereitstellung von Big-Data-Analysen im Einzelhandel. Dieser Bereitstellungsansatz reduziert die voraussichtlichen Ausgaben und bietet eine größere Kapazität, sich auf Innovationen und Besonderheiten zu konzentrieren. IT-Teams haben eine größere Chance, Unternehmen dabei zu helfen, kommerziellen Wert zu erzielen. Cloud-Analysen vereinfachen die Skalierbarkeit, da Unternehmen die Anzahl der von ihnen verwendeten Server schnell erhöhen können. Cloud Computing ist eine Wahl für Unternehmen, die nach einer Skalierung für die Zukunft suchen, und vereinfacht das Organisieren, Bereinigen und Analysieren von Daten.

Basierend auf der Unternehmensgröße ist die globale Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt in große Unternehmen und KMU unterteilt.

Das Großunternehmenssegment leistet den größten Beitrag zum Markt und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 22,8 % wachsen. Große Unternehmen beschäftigen in der Regel mehr als 1.000 Mitarbeiter und geben viel Geld für die Bereitstellung von Geräten, Netzwerken und anderen Komponenten der Analyseinfrastruktur für den Einzelhandel aus. Große Unternehmen benötigen außerdem ausgefeiltere und integriertere Software, um Verbraucherbestellungen über zahlreiche Kanäle hinweg zu verwalten. Große Einzelhandelsunternehmen nutzen Big-Data-Analysen in Einzelhandelssoftware, um den Geschäftsbetrieb zu verbessern und kluge Entscheidungen zu treffen, um den Umsatz zu steigern. Aufgrund der Nutzung veralteter IT-Infrastruktur, hoher Investitionskosten, der Kontrolle über Daten und Sicherheitsproblemen bevorzugen bedeutende Unternehmen in der Regel die Integration von Big-Data-Analysen in Einzelhandelsanwendungen über eine On-Premise-Bereitstellungsstrategie.

Kleine und mittlere Unternehmen verlassen sich in erster Linie auf zahlreiche Anbieter von Software- und Hardware-Integratoren sowie andere Anbieter von Technologiesoftware. Daher sind diese Unternehmen ständig auf die Kontrolle ihrer Kapitalkosten bedacht. Im technologisch fortgeschrittenen Zeitalter, in dem sich die Dinge so schnell ändern, kämpfen KMU häufig darum, in einem feindlichen Markt zu überleben. Die Expansion kleiner Unternehmen ist für Schwellenländer von entscheidender Bedeutung. Kleine Einzelhandelsunternehmen haben häufig Probleme mit der Lagerung und Bearbeitung von Verbraucherbestellungen. Durch die Integration von Big-Data-Analysen in ihre Einzelhandelssoftware können diese Unternehmen diese Herausforderung hoffentlich meistern und ihren Umsatz steigern.

Basierend auf der Anwendung ist die globale Big-Data-Analyse im Einzelhandelsmarkt in Vertriebs- und Marketinganalysen, Supply Chain Operations Management, Merchandising-Analysen, Kundenanalysen und andere unterteilt.

Das Segment Supply Chain Operations Management besitzt den höchsten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer CAGR von 20,7 % wachsen. Die Anwendung von Methoden, die zusammenfassend als Lieferkettenanalyse bezeichnet werden, ermöglicht die Untersuchung erheblicher Datenmengen im Zusammenhang mit der Beschaffung, Verarbeitung und Verteilung von Waren. Ein zentraler Bestandteil des Supply Chain Managements ist die Supply Chain Analyse (SCM). Einzelhändler müssen täglich ihre Lagerbestände beurteilen und haben häufig keine Zeit, darüber nachzudenken, wie sie Angebot und Nachfrage richtig in Einklang bringen können. Die Anwendung eines analysebasierten Ansatzes, um mehr über den Zustand des Lagerbestands zu erfahren und bei der Entwicklung einer Strategie zur Bestandsauffüllung zu helfen, ist für die Lieferkette von Vorteil. Es hilft auch dabei, Informationen über die Auswirkungen alternativer Taktiken bereitzustellen. Daten und quantitative Techniken werden in wichtigen Supply-Chain-Analysen eingesetzt, um die Entscheidungsfindung für alle Supply-Chain-Aktivitäten zu verbessern.

Das Vertriebsmanagement kann besser verstehen, wo sich Vertriebsmitarbeiter verbessern können, indem es Vertriebsanalysen nutzt, um Vertriebstrends und -ergebnisse zu erkennen, zu modellieren, zu verstehen und vorherzusagen. Mithilfe der in der Marketinganalyse eingesetzten Technologien und Verfahren können Unternehmen die Wirksamkeit ihrer Marketingkampagnen beurteilen. Dies geschieht durch Leistungsbewertung (z. B. Bloggen versus Social Media versus Kanalkommunikation). Die Disziplin der Messung, Verwaltung und Analyse der Marketingleistung zur Steigerung der Effektivität und Maximierung der Kapitalrendite wird als Vertriebs- und Marketinganalyse bezeichnet. Es führt Daten aus allen Marketingkanälen zu einem gemeinsamen Marketingbild zusammen, das bei der Gewinnung analytischer Ergebnisse hilft.

jüngsten Entwicklungen

• März 2022 – MicroStrategy Incorporated kündigt Intelligent Cubes in Workstation an.
• August 2022 – Alteryx, Inc., ein Unternehmen für Analyseautomatisierung, kündigt Alteryx Server-FIPS an, eine Version seines Serverangebots, die an den Federal Information Processing Standards (FIPS) für Datensicherheit und Computersysteme ausgerichtet ist.