Eコマースにおけるビッグデータの世界市場は、2021年に約XX億米ドルと評価され、予測期間2022-2029年にはXX％以上の健全な成長率で成長すると予測されている。Eコマース市場においてビッグデータとは、オンライン取引、顧客とのやり取り、その他のデジタルソースによって生成される、構造化・非構造化された膨大かつ複雑なデータセットを指す。このデータには、顧客の行動、嗜好、購買履歴、ウェブサイトのトラフィック、ソーシャルメディアの活動などが含まれる。Eコマースにおけるビッグデータの世界市場の主な推進要因は、データ生成量の増加とパーソナライズされたショッピング体験に対する需要の高まりである。
世界各国の政府は、Eコマースにおけるビッグデータの活用を支援し、国内のデジタル化を促進している。例えば、2019年にオーストラリア政府は「デジタル経済戦略」を打ち出し、ビッグデータのインフラ整備を推進し、Eコマース市場を含む様々な産業でのビッグデータ活用を促進する計画を盛り込んだ。さらに、Eコマースにおけるビッグデータ導入に対する技術の進歩と政府支援の高まりが、予測期間2022-2029年にかけて市場に有利な成長機会を生み出している。しかし、Eコマースにおけるビッグデータの高コストは、2022-2029年の予測期間を通じて市場の成長を阻害する。
Eコマースにおけるビッグデータの世界市場調査において考慮された主要地域は、アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、その他の地域です。北米は、Eコマースにおけるビッグデータの導入に関して、主要地域の1つである。同地域には、顧客の行動、嗜好、購買パターンに関する洞察を得るためにビッグデータ分析に多額の投資を行っている多数のeコマース企業が存在する。ビッグデータは、サプライチェーン・マネジメントの改善、価格戦略の最適化、全体的な顧客体験の向上にも活用されている。アジア太平洋地域は、Eコマースにおけるビッグデータ導入の面で急速に追い上げている。同地域にはアリババ、JD.com、フリップカートなど急成長中のEコマース企業が多数あり、ビッグデータを活用して競争力を高めている。ビッグデータは、商品レコメンデーションの改善、マーケティングキャンペーンのパーソナライズ、価格戦略の最適化などに活用されている。
本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通り：
Amazon Web Services, Inc.
データ社
デル
フェイスブック
日立製作所
日立製作所
マイクロソフト株式会社
オラクル
パランティア・テクノロジーズ
SAS Institute Inc.
市場における最近の動き
Ø 2020年7月、Shopifyはビッグデータを活用し、中小企業の経営者が財務やキャッシュフローをより効果的に管理できるよう支援する新機能「Shopify Balance」を発表した。
Ø 2020年1月、Zaraの親会社であるInditexは、ビッグデータと人工知能を利用してサプライチェーン業務を改善し、無駄を削減する計画を発表した。
Eコマースにおける世界のビッグデータ市場レポートスコープ：
過去データ 2019-2020-2021
推計基準年2021年
予測期間 2022-2029
レポート対象範囲 収益予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向
対象セグメント コンポーネント、展開、タイプ、エンドユース、地域
地域範囲 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; その他の地域
カスタマイズ範囲 レポート購入時に無料カスタマイズ（アナリストの作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープ*の追加または変更
本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の市場規模を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。
また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境とコンポーネント提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する：
コンポーネント別
Eコマースにおけるビッグデータソフトウェア
Eコマースにおけるビッグデータハードウェア
デプロイメント別
クラウドベース
オンプレミス
タイプ別
Eコマースにおける構造化ビッグデータ
Eコマースにおける非構造化ビッグデータ
電子商取引における半構造化ビッグデータ
エンドユーズ別
Eコマースにおけるオンラインクラシファイド
オンライン教育
オンライン金融
オンライン小売
オンライン旅行・レジャー
その他のエンドユーザー
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE
アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
ロサンゼルス
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他の地域
【目次】
第1章. 要旨
1.1. 市場概要
1.2. 世界市場およびセグメント別市場予測、2019～2029年（10億米ドル）
1.2.1. 電子商取引におけるビッグデータ市場、地域別、2019年～2029年（10億米ドル）
1.2.2. 電子商取引におけるビッグデータ市場、コンポーネント別、2019年〜2029年 （億米ドル）
1.2.3. 電子商取引におけるビッグデータ市場：展開別、2019〜2029年（10億米ドル）
1.2.4. 電子商取引におけるビッグデータ市場：タイプ別、2019〜2029年（10億米ドル）
1.2.5. Eコマースにおけるビッグデータ市場：エンドユース別、2019〜2029年（10億米ドル）
1.3. 主要動向
1.4. 推計方法
1.5. 調査の前提
第2章. 世界の電子商取引ビッグデータ市場の定義と範囲
2.1. 調査の目的
2.2. 市場の定義と範囲
2.2.1. 調査範囲
2.2.2. 業界の進化
2.3. 調査対象年
2.4. 通貨換算レート
第3章. Eコマースにおけるビッグデータの世界市場ダイナミクス
3.1. Eコマースにおけるビッグデータ市場のインパクト分析（2019年〜2029年）
3.1.1. 市場促進要因
3.1.1.1. データ生成量の増加
3.1.1.2. パーソナライズされたショッピング体験への需要の高まり
3.1.2. 市場の課題
3.1.2.1. Eコマースにおけるビッグデータの高コスト
3.1.3. 市場機会
3.1.3.1. 技術の進歩
3.1.3.2. 政府支援の高まり
第4章. 電子商取引におけるビッグデータの世界市場産業分析
4.1. ポーターの5フォースモデル
4.1.1. サプライヤーの交渉力
4.1.2. 買い手の交渉力
4.1.3. 新規参入者の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合他社との競争
4.2. ポーターの5フォースモデルへの未来的アプローチ（2019年～2029年）
4.3. PEST分析
4.3.1. 政治的
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会
4.3.4. 技術的
4.4. 投資採用モデル
4.5. アナリストの推奨と結論
4.6. トップの投資機会
4.7. トップ勝ち組戦略
…
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資料コード： ICTE-57152101
