リテールアナリティクスとは、企業がリテールデータを発見、収集、分析するために使用するプロセスやテクニックを指します。より良い顧客体験に対する需要の増加、小売業向け分析ソリューションにおける人工知能、機械学習、IoT、5G、ビッグデータなどの先進技術の採用、品揃え計画（AP）プロセスによる収益性の向上、グローバルなデジタル化などが、世界の小売業向け分析市場を牽引するものと思われます。小売業界におけるデータ分析は、詳細な顧客インサイトを提供するだけでなく、組織にビジネスとプロセスに関するインサイトを提供し、改善の必要性だけでなく、スコープも提供します。小売業向けアナリティクスツールは、主要なパフォーマンス指標に関する詳細なデータ分析をユーザーに提供することができます。これらの小売データ分析ツールは、小売業者が取引、販売量、収益性などを監視するのに役立つと同時に、有用なビジネス洞察を収集することを可能にします。
リテールアナリティクス市場の紹介
小売業向け分析は、在庫レベル、サプライチェーンの動き、消費者の需要、販売などに関する分析データを収集するプロセスです。このデータは、調達レベルの維持や重要なマーケティング上の意思決定など、さまざまな用途に使用することができます。小売業者はこれらの洞察を効果的に活用し、店舗のレイアウトやデザインの最適化、価格戦略の改善、販促キャンペーンの強化、商品ディスプレイの見直し、パーソナライズされた商品の推奨、包括的な顧客ペルソナの構築など、さまざまな方法で業務を強化することが可能です。さらに、小売業向け分析データは、小売業者が顧客のニーズを理解し、それに応えるのに役立つ顧客に関する有益な情報を企業に提供することができます。小売業向けビジネス・アナリティクス・ツールは、将来の売上と需要を予測することができます。ビジネスインテリジェンス（BI）とアナリティクスへの注目が高まり、小売業向けアナリティクスソリューションに先進技術が採用されたことで、競争が激化しているようです。世界中の小売業向け分析の大手企業は、革新的なツールを開発し、小売業向けビジネスインテリジェンスを導入して、有利な収益機会を獲得しようとしています。
小売業向けアナリティクスを活用する一番の原動力は、顧客行動に関する具体的かつ実用的な洞察を提供できることです。小売業向けアナリティクスサービスは、顧客一人ひとりに合わせたきめ細かいサービスを提供することに重点を置いています。消費者ニーズの変化や、顧客ロイヤルティをめぐる小売業者間の競争の激化により、企業はデータ主導型の小売アナリティクス・ソリューションを導入し、顧客の企業への関与を長期化させる必要に迫られています。小売業者は、小売予測分析によって顧客データを分析し、顧客のニーズや需要を予測することができます。また、適切な顧客をターゲットにし、忠実な顧客を維持するのに役立ちます。さらに、顧客の購買パターンを分析し、有利なオファーによって新規顧客を獲得することも可能です。
さらに、顧客中心主義の観点から、小売アナリティクス戦略を採用することで、オンラインチャネルにおけるシームレスな顧客体験を開発・自動化するために必要なツールや技術が企業に提供されると予想されます。小売業界における顧客関係管理（CRM）ソリューションの採用が増加し、顧客体験が向上しています。さらに、IoT、POS、RFID、その他のスマートデバイスの採用拡大によりビッグデータが生成され、小売業者はデータセットを効率的に利用して顧客の購買傾向や隠れた顧客インサイトを発見することができます。このように、小売業者は主に顧客体験の向上ソリューションに注力しており、今後数年間は小売業向け分析ソフトウェアおよびサービスの需要を直接的に押し上げると推測されます。さらに、小売業者は業務の改善やビジネスプロセスの合理化により、事業の生産性を高めるためにリテール・アナリティクス・ソリューションを導入しています。このような要因が、小売業のオペレーションを管理するための小売業向けアナリティクス・ソリューションの採用を大きく後押ししています。
人工知能、機械学習、ビッグデータなどの先進技術とリテールアナリティクスの統合が進むことで、小売業者はより充実したビジネスポートフォリオを提供できるようになると予想されます。さまざまなテクノロジーは、小売業者がトレンド、開発、将来の目的のための推奨事項を特定するのに役立ちます。さらに、ビッグデータは、小売業者が忠実な顧客を識別し、それに応じて忠実なオファーを提供するのに役立つと考えられています。例えば、小売業者は機械学習とデータ解析を使用してデータを分析し、商品の数量、価格、販売に関する洞察を提供して適切な顧客をターゲットにすることができるため、小売業者の運営コストの削減と競争優位に貢献することができます。さらに、リテール・アナリティクスはAIや機械学習技術に対応し、これらの高度な技術によって、コンピュータが自律的に行うテストと学習のサイクルに基づき、意思決定の自動化に必要なインサイトを抽出することを可能にします。さらに、小売業界におけるAIと機械学習の採用拡大をサポートするために、効率的なリテール・アナリティクス・プラットフォームが必要になるでしょう。
小売アナリティクスは、小売業者がコミュニケーションの強化、価格最適化戦略の採用、在庫の合理化、チャネル間での一貫したショッピング体験の提供を可能にする技術である人工知能（AI）の基礎を形成するため、この分野のデジタル変革の重要な要素となっています。小売業向け分析におけるAIやMLなどのデータ集約型技術の採用の高まりは、近い将来、小売業者にとってますます重要な役割を果たすと予想されます。これらの高度な技術を導入するには、大量のデータを処理し、データ分析スキルを継続的に向上させる能力が必要です。
北米のリテールアナリティクス市場は、米国とカナダが世界的に大きなシェアを占めていることから、2022年末までに突出したシェアを占めると予想されます。 また、この地域では先進的なテクノロジーがリテール・アナリティクスと容易に統合され、効率的な結果を提供しています。北米には小売業界の大手企業が集まっており、特に米国とカナダはリテールアナリティクスを幅広く採用し、近い将来にさらなる投資を行う構えを見せています。この地域の市場参加者は、小売業界のビジネスインテリジェンスを得るために、分析技術を急速にアウトソーシングしています。一方、欧州のリテールアナリティクス市場は、予測期間中に大きな成長率（CAGR、％）を記録すると予想されます。これは、ビジネスや技術的要件の潜在的な変化を考慮し、国際標準と統合するためのリテールアナリティクスの採用が増加していることに起因しています。アジア太平洋地域のリテールアナリティクス市場は、主に同地域における高度な技術の存在とインフラの利用可能性から、予測期間中に高いCAGRで成長すると予測されます。中東・アフリカのリテールアナリティクス市場は、今後数年間は安定したペースで成長すると予測されます。UAEは、発達したハイパーマーケットやスーパーマーケットが存在するため、リテールアナリティクスにとって有利な市場です。しかし、サウジアラビアは人口が多く、組織小売業の浸透度が低いため、この地域のリテールアナリティクス市場にとって魅力的な機会を提供しています。
世界の小売業向け分析市場は統合されており、少数の大規模ベンダーがシェアの大半を占めています。ほとんどの企業が包括的な研究開発に多額の資金を投じています。製品ポートフォリオの拡大やM&Aは、有力企業が採用する重要な戦略です。世界の小売業向け分析市場の評価レポートには、小売業向け分析市場の促進要因、小売業向け分析市場の課題、小売業向け分析市場の価格分析、小売業向け分析の統計など、様々なセクションが含まれています。IBM Corporation、Microsoft Corporation、Oracle Corporation、Qlik、SAP SE、SAS Institute Inc、Hewlett Packard Enterprise Development LP（HPE）、RetailNext, Inc、Fractal Analytics Inc、Manthan Software Services Pvt. Ltd、HCL Technologies、TIBCO Softwareはこの市場で活動している著名事業者であります。
世界のリテールアナリティクス市場の主な展開
2021年6月、Wipro Limitedは大手アパレルブランドのLevi Strauss & Co.と提携し、小売分野における同社のソリューションと経験を通じてユーザー体験と顧客満足度を向上させることに成功しました。同社の店舗は、ウィプロのAIベースの小売ツールを全チャネルに導入している。
2021年5月、Nielsen Consumer LLCは、新興および小規模の消費財（CPG）企業向けの小売分析顧客情報プラットフォーム「Byzzer」を発表しました。このプラットフォームは、トレンドのCPGブランド要件に関するインサイトと、成長を促進するための実行可能な小売を提供します。
2020年6月、マイクロソフトとSAS Instituteは、包括的な戦略的技術およびGo-to-marketパートナーシップを発表しました。このパートナーシップの一環として、両社はSAS Instituteのアナリティクス製品および業界ソリューションを、SAS Cloudの優先クラウドプロバイダーとしてMicrosoft Azureに移行する予定です。マイクロソフトは、SAS Instituteと提携し、クラウドベースのSAS産業向けソリューションを顧客に提供します。
これらの各企業は、会社概要、財務概要、事業戦略、製品ポートフォリオ、事業セグメント、最近の動向などのパラメータに基づいて、小売分析市場のレポートにおいて紹介されています。
【目次】
1. はじめに
1.1. 市場紹介
1.2. 市場の細分化
1.3. 主な調査目的
2. 前提条件と調査方法
2.1. 調査方法
2.1.1. 一次資料・二次資料のリスト
2.2. データモデリングの主要な前提条件
3. エグゼクティブサマリー：世界のリテールアナリティクス市場
4. 市場概要
4.1. 市場の定義
4.2. 技術・製品ロードマップ
4.3. 市場ファクター分析
4.3.1. 予測要因
4.3.2. エコシステム/バリューチェーン分析
4.3.3. 市場ダイナミクス（成長インフルエンサー）
4.3.3.1. ドライバー
4.3.3.2. 抑制要因
4.3.3.3. 機会
4.3.3.4. ドライバーと阻害要因のインパクト分析
4.4. COVID-19のインパクト分析
4.4.1. COVID-19のリテールアナリティクス市場への影響
4.4.2. アプリケーションセンチメント分析。支出に関する比較分析
4.4.2.1. 消費額の増加
4.4.2.2. 支出の減少
4.4.3. 短期的および長期的な市場への影響
4.5. 市場機会評価-地域別（北米／欧州／アジア太平洋／中東・アフリカ／南米）
4.5.1. コンポーネント別
4.5.2. デプロイメント別
4.5.3. アプリケーション別
5. リテールアナリティクスの世界市場分析・予測
5.1. 市場収益分析（Bn米ドル）、2016年～2031年
5.1.1. 歴史的な成長傾向、2016年～2021年
5.1.2. 予測トレンド、2022年〜2031年
5.2. プライシングモデル分析／価格動向分析
6. リテールアナリティクスの世界市場分析（コンポーネント別
6.1. 概要と定義
6.2. 主要セグメント分析
6.3. リテールアナリティクス市場規模（Bn米ドル）予測、コンポーネント別、2018年～2031年
6.3.1. ソフトウェア
6.3.2. サービス
6.3.2.1. プロフェッショナル
6.3.2.2. マネージド
7. リテールアナリティクスの世界市場分析、デプロイメント別
7.1. 概要と定義
7.2. 主要なセグメント分析
7.3. リテールアナリティクス市場規模（Bn米ドル）予測、デプロイメント別、2018年～2031年
7.3.1. クラウド
7.3.2. オンプレミス
8. リテールアナリティクスの世界市場分析、用途別
8.1. 概要と定義
8.2. 主要なセグメント分析
8.3. リテールアナリティクス市場規模（Bn米ドル）予測、用途別、2018年～2031年
8.3.1. マーチャンダイジング分析
8.3.2. プライシング分析
8.3.3. 顧客分析
8.3.4. 在庫分析
8.3.5. 供給分析
8.3.6. その他
9. リテールアナリティクスの世界市場分析・予測（地域別
9.1. 主な調査結果
9.2. 地域別市場規模（Bn米ドル）予測、2018年～2031年
9.2.1. 北米
9.2.2. 欧州
9.2.3. アジア太平洋
9.2.4. 中東・アフリカ
9.2.5. 南米
10. 北米のリテールアナリティクス市場の分析と予測
10.1. 地域別展望
10.2. リテールアナリティクス市場規模（Bn米ドル）分析と予測、2018年～2031年
10.2.1. コンポーネント別
10.2.2. デプロイメント別
10.2.3. アプリケーション別
10.3. リテールアナリティクス市場規模（Bn米ドル）予測（国別）、2018年～2031年
10.3.1. 米国
10.3.2. カナダ
10.3.3. メキシコ
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