연구 방법론 – 소매 분석 시장
스트레이츠 리서치에서는 1차 및 2차 연구 방법론을 통합한 엄격한 360° 연구 접근법을 채택합니다. 이는 이해관계자에게 정확성, 신뢰성 및 실행 가능한 통찰력을 보장합니다. 소매 분석 시장에 대한 당사의 방법론은 다음과 같은 주요 단계로 구성됩니다:
시장 지표 및 거시적 요인 분석
소매 분석 시장에 대한 당사의 기본 가설은 주요 시장 지표와 거시경제 변수를 통합하여 수립됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
Factors considered while calculating market size and share
- Demand trends: Understanding current demand trends can be helpful in projecting future market size.
- Competitor performance: The market share and performance of key competitors play an important role in determining market size.
- Consumer behaviour: Information about customer preferences, buying patterns, and loyalty can influence market size estimates.
- Market dynamics: Changes in the market like new entrants, mergers and acquisitions, changes in regulations, etc., may impact market size.
- Technological advancements: The spread of new retail technologies can impact market size.
- Economic indicators: Factors like GDP, disposable income, retail consumption, etc., can also impact the retail analytics market size.
Key Market Indicators
- Sales volume and value: This indicates the quantity of retail analytics services sold and their worth.
- Market concentration ratio: This provides information about the distribution of market share.
- Growth rates: The percentage change in retail analytics market size over a given time period.
- Customer churn rate: The percentage of retail consumers who end relations with a retail service during a given period.
- Average revenue per user (ARPU): This metric shows how much revenue is generated per user.
- Economic factors: Indicators like rates of inflation, unemployment, the consumer price index, etc., can influence the retail market.
Growth Trends
- Rising use of AI and Machine Learning in retail analytics: These technologies are becoming increasingly popular and are driving growth in the market.
- Increasing use of predictive analytics in retail: Many retailers are turning to predictive analytics to better forecast demand and optimize their supply chains.
- Growth in e-commerce: The rise in online shopping has caused a surge in demand for retail analytics.
- Need for personalized experience: With consumers expecting personalized experiences, there's an increasing need for retailers to analyze their behavior and preferences.
- Increase in mobile commerce: With more consumers shopping on their phones, mobile commerce is a growing market segment.
2차 연구
당사의 2차 연구는 시장 이해와 범위 정의의 기초를 형성합니다. 당사는 소매 분석 시장의 전반적인 생태계를 파악하기 위해 여러 신뢰할 수 있는 출처로부터 정보를 수집하고 분석합니다. 주요 입력 자료는 다음과 같습니다:
기업 수준 정보
- 연간 보고서, 투자자 프레젠테이션, 증권거래위원회(SEC) 제출 서류
- 기업 보도 자료 및 제품 출시 발표
- 공개 임원 인터뷰 및 실적 발표 전화 회의
- 전략 브리핑 및 M&A 업데이트
산업 및 정부 출처
- 국가 차원의 산업 협회 및 무역 단체
- 정부 문서, 정책 프레임워크 및 공식 발표 자료
- 백서, 작업 보고서 및 공공 연구개발(R&D) 계획
- 소매 분석 시장 관련 협회
시장 정보 출처
- 브로커 보고서 및 금융 애널리스트 커버리지
- 유료 데이터베이스 (Hoovers, Factiva, Refinitiv, Reuters, Statista 등)
- 수입/수출 무역 데이터 및 관세 데이터베이스
- 산업별 전문 저널, 잡지 및 뉴스 포털
거시경제 및 소비자 인사이트
- 글로벌 거시경제 지표 및 산업에 미치는 연쇄적 영향
- 수급 전망 및 가치 사슬 분석
- 소비자 행동, 채택률 및 상용화 동향
1차 연구
2차 연구 결과를 검증하고 보완하기 위해 가치 사슬 전반의 업계 관계자들과 광범위한 1차 연구를 수행합니다. 이를 통해 질적 통찰력과 양적 검증을 모두 확보합니다. 당사의 1차 연구에는 다음이 포함됩니다:
전문가 인사이트 및 KOL 참여
- 주요 의견 리더(KOL) 참여
- 경영진, 제품 관리자 및 분야 전문가와의 체계적인 인터뷰
- 제조사, 유통사, 최종 사용자를 대상으로 한 유료 및 물물교환 기반 인터뷰
집중 토론 및 패널
- 수요-공급 격차 검증 위한 이해관계자 토론
- 신기술, 규제 변화 및 도입 장벽에 관한 그룹 토론
데이터 검증 및 비즈니스 관점
- 업계 관계자와의 시장 규모 및 예측 교차 검증
- 성장 기회와 제약 요인에 대한 비즈니스 관점 파악
데이터 삼각검증 및 예측
연구의 마지막 단계는 데이터 삼각검증을 통해 정확성을 확보하는 것으로, 다음 항목들의 교차 검증으로 이루어집니다:
- 수요 측면 분석 (소비 패턴, 도입 동향, 고객 지출)
- 공급 측면 분석 (생산, 생산 능력, 유통, 시장 가용성)
- 거시경제 및 미시경제 영향 요인
예측은 다음을 결합한 독자적 모델을 사용하여 수행됩니다:
- 시계열 분석
- 회귀 및 상관 관계 연구
- 기준선 모델링
- 각 단계별 전문가 검증
결과
결과는 다음을 포괄적으로 반영한 검증된 시장 모델입니다:
- 시장 규모 추정 (과거, 현재, 예측)
- 성장 동인 및 제약 요인
- 기회 매핑 및 투자 핫스팟
- 경쟁적 포지셔닝 및 전략적 통찰력
