零售市场规模的大数据分析

零售市场分析中的大数据分析

零售市场中的大数据分析规模预计到 2025 年为 77.3 亿美元，预计到 2030 年将达到 202.2 亿美元，预测期内（2025-2030 年）复合年增长率为 21.2%。

零售业行业正在经历先进分析和大数据技术的重大变革。随着电子商务、在线购物的发展以及对客户忠诚度的激烈竞争，零售商正在利用大数据分析来保持市场竞争力。

• 零售业见证了云、人工智能和相关技术的稳步采用，被认为是增长最快的行业之一。 NASSCOM 的一项调查显示，70% 的公司表示，他们通过利用人工智能和增加支出来关注收入增长。例如，世界上最大的零售商之一沃尔玛正在经历数字化转型在。该公司正在建设全球最大的私有云系统，预计每小时能够管理 2.5 PB 的数据。
• 预测分析是一种主动方法，零售商可以利用过去的数据来预测由于消费者行为和市场趋势变化而带来的预期销售增长。它可以帮助零售商保持领先地位、有效竞争并获得可观的市场份额。更加重视预测分析，这有助于提高促销效果、推动交叉销售等，从而与客户建立可持续的关系。
• 零售商试图寻找创新方法，从不断增加的有关消费者行为的结构化和非结构化信息中获取洞察。线下和线上零售商都在采用数据优先策略来了解客户的购买行为，将其映射到产品，并规划营销策略来销售他们的产品通过在零售流程的每一步应用大数据分析来增加利润。实施 IPS 系统、自助结账商店自动化、机器人和零售自动化等创新方式推动了零售市场对大数据分析的需求。
• 数据集成挑战可能会限制市场，包括数据治理、可扩展性以及从多个来源获取数据以实现数据复制和转换规则相关的问题。然而，可以通过一套适当的系统规则来减少这些问题。
• 由于工厂和制造工厂关闭、价格上涨、严格封锁以及人们在家中的流动性导致供应链中断，COVID-19 大流行对区域和国家层面的零售市场产生了巨大影响。然而，在疫情过后，考虑到人类固有的需求，大数据正在帮助零售商通过TA以更加个性化的方式迎合顾客。有针对性的广告、产品推荐和定价；零售商越来越喜欢这项技术。

零售市场趋势中的大数据分析

商品销售和供应链分析领域预计将占据重要份额

• 电子商务已经影响了传统的实体零售商，降低了它们的重要性，并标志着零售领域数据驱动的革命。高效的供应链，即货物从供应商到仓库、商店再到客户的优化运输，对于每个企业都至关重要。因此，大数据分析是变革零售供应链的核心，即实时追踪产品流向和库存水平，利用客户数据预测购买模式，甚至使用机器人不知疲倦地完成大型自动化仓库中的订单。
• 零售商必须保持主动，快速满足客户需求。随着销售分析和数字解决方案的整合，行业不断发展。在英国，继制造业和能源行业之后，零售业的供应链大数据分析预计将在预测期内显着增长。人们进一步预计预测分析和机器学习人工智能将彻底改变零售供应链。
• 事实证明，利用先进的销售分析可以帮助零售商克服挑战，在全渠道零售世界中蓬勃发展。根据《麻省理工学院技术评论大数据分析洞察》利用全球消费品和零售行业案例进行的调查，48% 的消费品和零售行业受访者表示，人工智能的部署有助于改善客户服务，其次是质量控制 (47%)、库存管理 (47%)、产品个性化、定价和欺诈检测。
• 全球经济变得相互关联且复杂，公司发现满足客户期望具有挑战性。他们必须更快、更果断、更准确地制定供应链决策，并能够快速、透明地实施这些决策。为了在当今的市场中保持竞争力，必须进行综合需求规划。此外，为了实现OTIF（On-Time-In-Full），公司必须拥有端到端的供应链可视性，并能够实时平衡需求和供应，以快速有效地做出正确的决策。提高客户满意度、优化库存水平和分销网络以及加快上市时间以实现销售最大化，证明了该行业对大数据分析的需求。

北美地区有望占据最大份额

• 零售业的大数据分析可帮助企业根据以下数据生成客户推荐：他们的购买历史。它提高了提供定制购物体验和增强客户服务的能力。这些数据集大量可用，有助于预测趋势并在数据指导下制定战略决策。北美零售市场大数据分析的增长是由对零售分析工具的需求不断增长以及物联网在零售流程中的使用推动的，从而提高了零售行业的生产力和效率。
• 该地区庞大的零售行业正在经历销售增长。根据美国零售联合会 (NRF) 的数据，美国去年的零售额预计将增长 6% 至 8%，超过 4.44 万亿美元，理由是消费者信心高涨、失业率低、工资上涨，以及经济强劲和有弹性的明显迹象。
• 此外，在采用大数据分析方面，北美是领先的创新者和先驱者之一。该地区b大数据分析供应商拥有强大的立足点，这进一步促进了市场的增长。其中包括 IBM Corporation、SAS Institute Inc.、Alteryx Inc. 和 Microstrategy Incorporated。由于数据生产和零售消费的增加以及销售额的相应增加，大数据分析硬件、软件和服务需要更多的支出。
• 零售行业越来越多地采用工业 4.0 是鼓励市场增长的主要方面之一。在零售4.0中，零售行业的一些运营和流程，如库存管理、客户服务、客户账户、供应链管理和商品管理活动，变得数字化和自动化。预计在预测期内将进一步推动北美零售市场大数据分析的增长。

零售行业大数据分析概述

零售市场中的大数据分析中度至高度分散。电子商务、在线购物的增长以及客户忠诚度的激烈竞争为零售市场的大数据分析提供了利润丰厚的机会。总体而言，现有竞争对手之间的竞争激烈。展望未来，大公司的不同类型的创新策略将有效推动市场增长。

2022 年 8 月，Maxis 持有大量股份位于马来西亚的零售分析初创公司 ComeBy，旨在通过更方便地获取技术和人际网络来增强零售行业的创新和数字化，从而为国家创造更多的经济乘数。

此外，人工智能驱动的品牌分析解决方案公司 DataWeave 于 2022 年 8 月宣布成为亚马逊广告合作伙伴网络中经过审查的合作伙伴，以支持品牌优化其数字广告策略具有可操作的数据见解的活动。亚马逊广告合作伙伴网络和新的合作伙伴目录为品牌提供了访问全球代理机构和工具提供商社区的机会，帮助广告商使用亚马逊广告产品实现其业务目标。

零售市场领导者的大数据分析

零售市场新闻中的大数据分析

• 2022 年 9 月 - Coresight Research，一家全球研究、数据和评估提供商并为面向消费者的零售技术和房地产公司及投资者提供咨询服务，收购了领先的数据策略和洞察公司 Alternative Data Analytics。此次收购将显着提高数据能力，并进一步扩展数据驱动研究方面的专业知识。
• 2022 年 8 月 - 全球测量和数据分析公司 Nielsen 和 Microsoft 推出了新的企业数据解决方案，利用人工智能数据分析创建可扩展的高性能数据环境，加速零售业创新。