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小売市場におけるビッグデータ分析 サイズと展望 2022-2030

小売市場のビッグデータ分析、シェアおよびトレンド分析レポート コンポーネント別 (ソフトウェア、サービス)、展開別 (オンプレミス、クラウド)、組織規模別 (大企業、中小企業)、アプリケーション別 (販売およびマーケティング分析、供給)鎖

レポートコード: SRTE2769DR
公開済み : Jun, 2024
ページ : 110
著者 : Straits Research
フォーマット : PDF, Excel

調査方法 – 小売市場におけるビッグデータ分析

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。小売市場におけるビッグデータ分析の調査方法論は、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 小売市場におけるビッグデータ分析 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。

Factors considered while calculating market size and share

  • Volume of data generated by the retail sector.
  • Number of retail businesses adopting big data analytics.
  • The incremental growth of data usage over time.
  • The existing market of retailers investing in data analytics infrastructure.
  • Existing technological infrastructure and investment in IT and analytics services in the retail sector.
  • Demand for predictive analytics in the retail industry.
  • Revenue generated from the application of Big Data in the retail sector.

Key Market Indicators

  • The scale of digital transformation in the retail industry.
  • Number of retailers using consumer data for personalized marketing.
  • Penetration of e-commerce platforms utilizing big data analytics.
  • Investment in AI and Machine Learning to understand consumer behavior in the retail sector.
  • Growth of cloud-based analytics services in retail.
  • Artificial intelligence (AI) and Machine Learning (ML) adoption in retail industry.
  • Increased use of IoT technologies in retail.

Growth Trends

  • Increasing trend of using big data analytics for personalized recommendation and customer engagement in retail.
  • The rise in implementation of AI-Driven advanced analytics in the retail industry.
  • Growth in usage of predictive analytics for inventory management in retail.
  • Trend towards real-time analytics for improving customer experience.
  • Increasing usage of big data analytics for price optimization.
  • Adoption of omnichannel strategies facilitated by big data analytics.

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。小売市場におけるビッグデータ分析. 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 小売市場におけるビッグデータ分析
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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