ホーム Technology 自動車データ収益化市場の規模、シェア、2032年までの成長

自動車データ収益化市場 サイズと展望 2024-2032

自動車データ収益化市場の規模、シェア、トレンド分析レポート、タイプ別(直接、間接)、展開タイプ別(オンプレミス、クラウド)、エンドユーザー別(保険、政府、予測メンテナンス、モビリティ・アズ・ア・サービス)、地域別(北米、ヨーロッパ、APAC、中東、アフリカ、ラテンアメリカ)予測、2024~2032年

レポートコード: SRTE1976DR
公開済み : Jul, 2024
ページ : 110
著者 : Straits Research
フォーマット : PDF, Excel

調査方法 – 自動車データ収益化市場

Straits Researchでは、一次調査と二次調査の両方の調査方法を統合した、厳格な360°調査アプローチを採用しています。これにより、正確性、信頼性、そしてステークホルダーにとって実用的なインサイトが確保されます。自動車データ収益化市場の調査方法論は、以下の主要な段階で構成されています。


市場指標とマクロ要因分析

私たちの基本論点は 自動車データ収益化市場 主要な市場指標とマクロ経済変数を統合して開発されます。これには以下が含まれます。

1 Factors considered while calculating market size and share

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Volume of data generated by vehicles: Vehicles equipped with telematics, global positioning system (GPS), and in-vehicle infotainment generate a significant amount of data.

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Proportion of vehicle connectivity: The percentage of vehicles equipped with connectivity features that enable data generation and transfer.

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Lifecycle of a vehicle: This includes the ownership period, average mileage, and the rate of vehicle replacement.

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Level of automation: The degree to which processes are automated has a significant impact on the amount of data produced.

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Regulatory considerations: Laws concerning data ownership, privacy, and transferability have a significant impact on automotive data monetization.

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Technological advancements: Developments in technology such as AI, Machine Learning, Cloud computing, and Big Data analytics, play a crucial role in automotive data monetization.

2 Key Market Indicators

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Number of connected cars on the road: This is a direct measure of the potential for automotive data generation.

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Investments in vehicle telematics and infotainment systems: These investments indicate the market's commitment to enhancing automotive data generation.

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Trends in automotive data analytics market: This shows the increased interest in data-driven decision making within the automotive sector.

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Adoption rate of autonomous and semi-autonomous vehicles: These vehicles are a primary source of data in the automotive industry.

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Progress in AI and machine learning: These technologies are pivotal in processing and analyzing automotive data.

3 Growth Trends

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Increased adoption of artificial intelligence (AI) in the automotive industry: AI is becoming increasingly popular in the automotive industry due to its ability to efficiently process large amounts of data and derive valuable insights.

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Greater emphasis on personalized customer experiences: Personal data derived from connected cars is used to create customized experiences for consumers.

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Strengthening of data privacy regulations: Due to increasing concerns about data privacy and ownership, more stringent regulations are being implemented.

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The rise of Vehicle to Everything (V2X) communication: The integration of V2X can significantly increase data generated from vehicles, leading to high growth in the automotive data monetization market.

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Rate of innovation in the field of automotive data analytics: Rapid developments in analytic techniques are expected to boost growth.


二次研究

当社の二次調査は、市場理解と市場範囲の定義の基盤となります。複数の信頼できる情報源から情報を収集・分析し、市場全体のエコシステムをマッピングします。自動車データ収益化市場. 主な入力内容は次のとおりです。

企業レベルの情報
  • 年次報告書、投資家向けプレゼンテーション、SEC提出書類
  • 企業プレスリリースと製品発表
  • 経営陣による公開インタビューと決算説明会
  • 戦略ブリーフィングとM&A最新情報
業界および政府情報源
  • 国レベルの業界団体および貿易団体
  • 政府の関係書類、政策枠組み、公式発表
  • ホワイトペーパー、ワーキングペーパー、公的研究開発イニシアチブ
  • 関連団体 自動車データ収益化市場
市場情報源
  • ブローカーレポートと金融アナリストの報道
  • 有料データベース(Hoovers、Factiva、Refinitiv、Reuters、Statistaなど)
  • 輸出入貿易データおよび関税データベース
  • 業界特化型のジャーナル、雑誌、ニュースポータル
マクロ経済と消費者インサイト
  • 世界のマクロ経済指標と業界への連鎖的影響
  • 需要と供給の見通しとバリューチェーン分析
  • 消費者行動、普及率、商業化の動向

一次調査

二次調査結果を検証し、より充実したものにするために、バリューチェーン全体にわたる業界のステークホルダーを対象に、広範な一次調査を実施しています。これにより、定性的な洞察と定量的な検証の両方を確実に得ることができます。一次調査には以下が含まれます。

専門家の洞察とKOLエンゲージメント
  • キーオピニオンリーダー(KOL)エンゲージメント
  • 経営幹部、プロダクトマネージャー、ドメインエキスパートとの構造化インタビュー
  • メーカー、販売業者、エンドユーザーを対象とした有償および物々交換ベースのインタビュー
集中ディスカッションとパネルディスカッション
  • 需要と供給のギャップを検証するためのステークホルダーとのディスカッション
  • 新興技術、規制の変化、導入障壁に関するグループディスカッション
データ検証とビジネスの視点
  • 業界関係者との市場規模と予測の相互検証
  • 成長機会と制約に関するビジネスの視点の把握

データ三角測量と予測

調査の最終段階では、以下の項目を相互検証することで精度を確保するデータ三角測量を実施します。

  • 需要側分析(消費パターン、採用動向、顧客支出)
  • 供給側分析(生産、生産能力、流通、市場の可用性)
  • マクロ経済およびミクロ経済への影響要因
予測は、以下の要素を組み合わせた独自のモデルを用いて行われます。
  • 時系列分析
  • 回帰分析と相関分析
  • ベースラインモデリング
  • 各段階での専門家による検証

成果

成果は、以下の点を網羅した包括的かつ検証済みの市場モデルです。

  • 市場規模の推定(過去、現在、予測)
  • 成長の原動力と制約要因
  • 機会マッピングと投資ホットスポット
  • 競争上のポジショニングと戦略的洞察

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