Marktbericht zu In-Store-Analytics: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Komponenten (Services, Lösungen), Bereitstellungsmodus (On-Premise, Cloud), Anwendungen (Kundenerlebnismanagement, Vertriebs- und Marketingmanagement, Wettbewerbsanalyse, Warenanalyse, Filialbetriebsmanagement, Sonstige), Unternehmensgröße (Großunternehmen, Mittelständische Unternehmen, Kleinunternehmen) und Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika) – Prognosen für 2025–2033

Wachstumsfaktoren des Marktes für In-Store-Analytics

Die Integration fortschrittlicher Technologien nimmt zu

Die Integration fortschrittlicher Technologien schreitet rasant voran. Berichten zufolge gehört der stationäre Handel zu den Branchen, die modernste Technologien wie Blockchain, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) am häufigsten einsetzen. KI ermöglicht ein optimiertes Datenmanagement, personalisierte Kundenerlebnisse, prädiktive Analysen und Echtzeit-Support.ChatbotsVirtuelle Assistenten und andere KI-Anwendungen unterstützen den stationären Handel bei der Kundenbindung. Dies steigert die Rentabilität, indem Kunden über Aktionen und Sonderangebote informiert werden und gleichzeitig Geschäftsprozesse durch die automatische Bearbeitung zahlreicher Anfragen optimiert werden. KI ermöglicht Kunden ein personalisierteres Einkaufserlebnis durch die Erfassung und Analyse von Daten aus früheren Käufen. Ähnlich wie die Blockchain traditionelle Prozesse verbessert und beschleunigt, optimiert sie den gesamten Lebenszyklus im stationären Handel. Sie stärkt unter anderem das Lieferkettenmanagement, ermöglicht Unternehmen die Durchführung von Treueprogrammen und bietet Cloud-Speicherlösungen. Daher dürfte die Entwicklung des Marktes für In-Store-Analytics durch diese Spitzentechnologien gefördert werden.

Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz

Die Analyse von Einzelhandelsdaten wird zunehmend mit Spitzentechnologien wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Big Data verknüpft, was Einzelhändlern durch die Erweiterung ihres Geschäftsportfolios zugutekommen dürfte. Mithilfe verschiedener Technologien können Einzelhändler Trends, Entwicklungen und Handlungsempfehlungen identifizieren. Big Data ermöglicht es ihnen außerdem, treue Kunden zu erkennen und Kundenbindungsprogramme gezielt anzupassen.

• Um die richtigen Kunden anzusprechen und die Betriebskosten zu senken, können Einzelhändler beispielsweise maschinelles Lernen und Datenanalysen einsetzen, um Daten auszuwerten und Erkenntnisse über Produktmenge, Preis und Umsatz zu gewinnen.

Dies verschafft Einzelhändlern einen Wettbewerbsvorteil. Einzelhandelsanalysen unterstützen zudem KI und maschinelles Lernen, wodurch diese Spitzentechnologien das erforderliche Wissen sammeln können, um die Entscheidungsfindung auf der Grundlage eines iterativen Test- und Lernzyklus zu automatisieren, der von Computern durchgeführt wird.

Hemmende Faktoren

Strenge Datenschutzbestimmungen

Die Umsetzung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) hat Auswirkungen auf Big-Data-Lösungen im Einzelhandel. Aufgrund der durch die Datenschutzbestimmungen eingeführten Sicherheitsvorkehrungen ist es für Einzelhändler nun schwieriger, auf Kundendaten zuzugreifen. Das gestiegene Bewusstsein für diese Problematik beeinträchtigt die Umsätze vieler multinationaler Konzerne und internationaler Einzelhändler. Zudem schränkt sie die Möglichkeiten der Einzelhändler ein, personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten, da der Zugriff auf ausreichend Daten eingeschränkt ist. Die Zuverlässigkeit sinkt durch die Komplexität der Anpassung von Tools an die Vorschriften, was sich indirekt auf die Akzeptanz von Einzelhandelsplattformen auswirkt. Die Lebensqualität der Bürger wird sich aufgrund dieser Maßnahmen verändern, die ein wesentlicher Bestandteil des Regierungsplans zur Umstellung auf eine bargeldlose Wirtschaft sind. Der Bedarf an einem soliden Rechtsrahmen für den Datenschutz und den Schutz der von Einzelpersonen und Organisationen geteilten Daten ist ein Bereich, der dringender Aufmerksamkeit bedarf.

Marktchancen

Die Nachfrage nach besseren Kundenerlebnissen steigt.

EinzelhandelsanalysenIm Dienstleistungssektor steht die individuelle Betreuung jedes einzelnen Kunden im Vordergrund. Unternehmen setzen verstärkt auf datenbasierte Analysen im Einzelhandel, um Kunden langfristig an das Unternehmen zu binden. Grund dafür sind sich wandelnde Kundenbedürfnisse und der zunehmende Wettbewerb um Kundenloyalität. Mithilfe prädiktiver Analysen können Einzelhändler Kundendaten analysieren und Kundenbedürfnisse und -wünsche antizipieren. So lassen sich die richtigen Kunden gezielt ansprechen und bestehende Kundenbeziehungen stärken. Zudem können Kaufgewohnheiten untersucht und neue Kunden mit attraktiven Angeboten gewonnen werden. Die Implementierung einer Strategie für Einzelhandelsanalysen soll Unternehmen die notwendigen Werkzeuge und Technologien an die Hand geben, um nahtlose Kundenerlebnisse über alle Online-Kanäle hinweg aus kundenzentrierter Perspektive zu schaffen und zu automatisieren. Die Kundenerlebnisse verbessern sich stetig, da CRM-Lösungen (Customer Relationship Management) im Einzelhandel immer häufiger eingesetzt werden.

Regionale Einblicke

Nordamerika: Dominante Region mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 22,4 %

Nordamerika ist der bedeutendste Marktteilnehmer weltweit und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 22,4 % wachsen. Die USA und Kanada sind in der Analyse des Marktes für In-Store-Analytics in Nordamerika enthalten. Als Vorreiter bei der Einführung neuer Technologien zählen die USA zu den wichtigsten Märkten. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, investieren große Unternehmen hohe Summen in neue Technologien. Die Entwicklung innovativer, zukunftsweisender Geschäfte wird von mehreren bedeutenden Unternehmen verstärkt gefördert, was das Marktwachstum in diesem Sektor voraussichtlich weiter ankurbeln wird. Regionale Einzelhändler verlagern ihren Fokus auf innovationsintegrierte Geschäftsmodelle und investitionsintensive Strategien, um ihre hochwertigen Geschäfte zu erhalten.

• Amazon hat beispielsweise in mehreren US-amerikanischen Städten „Amazon Go“, einen Supermarkt mit Selbstbedienungskassen, eingeführt. Mithilfe von Computer Vision, Sensorfusion und Deep Learning liefert die „Just Walk Out“-Technologie des Einzelhändlers Einblicke in die Zukunft des traditionellen Einzelhandels im Sinne des Technologietrends „Internet des Denkens“.

Asien-Pazifik: Am schnellsten wachsende Region mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24,6 %

Für den asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum ein jährliches Wachstum von 24,6 % erwartet. China, Indien, Japan, Australien und die übrigen Länder des asiatisch-pazifischen Raums sind in der Analyse des Marktes für In-Store-Analytics in dieser Region berücksichtigt. Einzelhändler in der Region stellen rasch vom traditionellen auf den digitalen Handel um, um ihren Kunden ein besseres Einkaufserlebnis im stationären Handel zu bieten. Dies ist auf die zunehmende Beliebtheit von In-Store-Analytics-Lösungen für die Restrukturierung des Einzelhandels zurückzuführen. Um datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen und den Einzelhandel zu optimieren, konzentrieren sich aufstrebende Märkte, insbesondere Indien, China und Japan, auf das Datenmanagement. Laut Bain & Company sind Südkorea, China und Indien führend in der Digitalisierung. Hema Supermarket, eine zu Alibaba gehörende stationäre Einzelhandelskette, expandiert in ganz China. Die Käufe im Geschäft, der Konsum und die Online-Lieferungen des Unternehmens folgen einer technologieorientierten Strategie.

Komponenten-Einblicke

Das Lösungssegment trägt am meisten zum Marktwachstum bei und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,3 % wachsen. Die Integration neuer Technologien wie KI und AR in verschiedene Softwarelösungen wird von stationären Einzelhändlern im Rahmen eines Omnichannel-Ansatzes zunehmend eingesetzt, um das Einkaufserlebnis im Geschäft zu verbessern und die Kundennachfrage in Echtzeit vorherzusagen.

• Sephora, ein Kosmetikhändler, führte beispielsweise die Omnichannel-Expansion seiner neuen, mit stationären Geschäften verbundenen Boutique in den USA ein, die durch mobile Erlebnisse wie das Durchsuchen von Produkten an iPad-Stationen im Geschäft und die Bereitstellung personalisierter digitaler Makeover-Vorschläge per E-Mail an die Kunden ermöglicht wird.

Daher wird für das Lösungssegment nach Komponenten im Markt für In-Store-Analytics ein gesundes Wachstum erwartet. Diese Lösungen ermöglichen es Geschäften, Umsätze zu überwachen, Kundenpräferenzen zu ermitteln und entsprechende Geschäftspläne zu entwickeln.

Einblicke in den Bereitstellungsmodus

Das Segment der On-Premise-Lösungen trägt am meisten zum Marktwachstum bei und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,9 % wachsen. Unternehmen haben mit einer On-Premise-Lösung die volle Kontrolle über Plattform, Anwendungen, Systeme und Daten. Die Verwaltung und Wartung erfolgt durch die internen IT-Mitarbeiter. Die Möglichkeit, die Software an die sich ändernden Unternehmensbedürfnisse anzupassen, hat zur zunehmenden Verbreitung der On-Premise-Bereitstellungsstrategie beigetragen. Unternehmen, die Kundendaten verwalten, bevorzugen diese Strategie, da die Systemüberwachung in der Regel von eigenen Mitarbeitern übernommen wird. Auch im Einzelhandel ist die On-Premise-Implementierung weit verbreitet, da Datensicherheit und Datenschutz für sie höchste Priorität haben.

Anwendungseinblicke

DerKundenerlebnismanagementDieses Segment trägt am meisten zum Marktwachstum bei und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 22,9 % wachsen. Neben steigenden Umsätzen stellen Faktoren wie der rasche demografische Wandel und eine unsichere wirtschaftliche Erholung Händler vor zusätzliche Herausforderungen. Der Bedarf an einer Analyseplattform für den stationären Handel und die Bedeutung der Analyse der Interaktion zwischen Händler und Kunde werden durch die Bemühungen der Händler hervorgehoben, herauszufinden, welche Waren, Dienstleistungen und Angebote für Kunden am attraktivsten sind. Darüber hinaus liefern KI-basierte Videoanalysen Informationen, die nicht sicherheitsrelevant sind, und sparen Unternehmen Zeit und Geld. Ladenbesitzer können mithilfe von Überwachungskameras mit Analysefunktionen Ladendiebe aufspüren.