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Schwerpunkt auf Komponente (Lösungen und Dienstleistungen); Anwendung (Maschinelles Lernen, Kundenbindung, Benutzerinteraktion, In-App-Käufe und Sonstige); Region/Land
Es wird erwartet, dass der Customer Analytics im E-Commerce-Markt während des Prognosezeitraums mit einer starken CAGR von rund 15 % wächst.Customer Analytics ist das Sammeln und Interpretieren von Daten über die Kunden eines Unternehmens. Diese Daten umfassen Informationen darüber, womit sich Kunden beschäftigen, wie sie sich beschäftigen und wie lange. Durch die Analyse dieser Daten kann ein Unternehmen Einblicke gewinnen, was bei seinen verschiedenen Kundensegmenten Anklang findet. Die Online-Interaktion von Unternehmen erzeugt heute jede Sekunde riesige Datenmengen. Kunden genießen zahlreiche Vorteile aufgrund zahlreicher E-Commerce-Unternehmen, die das Leben für die Benutzer auf dem Markt einfacher und bequemer machen. Alle vom Einzelhändler angebotenen Produkte, wie z. B. Lebensmittel, Geräte, Möbel und Bekleidung, werden direkt an die Tür des Käufers geliefert, wodurch bei jedem Einkauf Komfort gewährleistet ist. Darüber hinaus zieht eine bessere Erfahrung zunehmend Kunden an, zusätzliche Mittel auszugeben, was E-Commerce-Unternehmen ermöglicht, durch die Bereitstellung individueller Erfahrungen auf dem Markt ein erhebliches Umsatzwachstum zu erzielen. Der Schlüssel zum Erfolg im E-Commerce-Geschäft ist es, die Kundenpräferenzen zu lernen. Die E-Commerce-Customer-Analytics-Lösung unterstützt Unternehmen dabei, ihre Kunden zu vergrößern und besser zu verstehen.
Im Bericht dargestellte Erkenntnisse
„Von der Komponente her hielt das Lösungssegment im Jahr 2021 einen erheblichen Marktanteil“
Nach Komponente ist der Markt in Lösungen und Dienstleistungen unterteilt. Das Lösungssegment führte den Markt im Jahr 2021 an. In Bezug auf Lösungen kann Customer Analytics im E-Commerce auf verschiedene Aspekte des Geschäfts angewendet werden, wie z. B. personalisiertes Marketing, gezielte Werbeaktionen, Kundensegmentierung und Bindungsstrategien. Durch die Nutzung von Customer Analytics können Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen, um ihre Online-Einkaufserlebnisse zu optimieren und die gesamte Customer Journey zu verbessern.
„Von der Anwendung her hielt das Segment Maschinelles Lernen im Jahr 2021 einen erheblichen Marktanteil“
Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Maschinelles Lernen, Kundenbindung, Benutzerinteraktion, In-App-Käufe und Sonstige unterteilt. Das Segment Maschinelles Lernen führte den Markt im Jahr 2021 an. Algorithmen des maschinellen Lernens können große Datenmengen analysieren, um Muster und Trends zu identifizieren, die dann verwendet werden können, um Marketingkampagnen zu personalisieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Beispielsweise können Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden, um vorherzusagen, welche Produkte ein Kunde am wahrscheinlichsten kaufen wird, basierend auf seinen früheren Käufen und seinem Browserverlauf. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen verwendet werden, um Preisstrategien zu optimieren, die Suchmaschinenoptimierung zu verbessern und potenzielle Betrugsfälle zu identifizieren. Insgesamt kann maschinelles Lernen die Effektivität von Customer Analytics im E-Commerce erheblich verbessern, indem es genauere und umsetzbarere Erkenntnisse liefert.
„Nordamerika hielt im Jahr 2021 einen erheblichen Marktanteil“
Es wird erwartet, dass der Markt in Nordamerika den größten Anteil am globalen Customer Analytics im E-Commerce-Markt halten wird. Fortschritte in DevOps und Big-Data-Analysen werden voraussichtlich die Nachfrage nach Customer Analytics im E-Commerce ankurbeln. Darüber hinaus weisen diese regionalen Märkte eine umfangreiche Vertriebspräsenz von Schlüsselakteuren wie IBM, Oracle und Dell sowie wichtigen Beschaffern wie Amazon.com auf, wodurch die Einführung von Customer Analytics in der E-Commerce-Branche vorangetrieben wird. Es wird geschätzt, dass der Markt in der Region Südostasien-Pazifik das schnellste Wachstum auf dem globalen Customer Analytics im E-Commerce-Markt verzeichnen wird.
Customer Analytics im E-Commerce-Markt Berichtsabdeckung
Gründe für den Kauf dieses Berichts:
Anpassungsoptionen:
Der globale Customer Analytics im E-Commerce-Markt kann weiter an die Anforderungen oder jedes andere Marktsegment angepasst werden. Darüber hinaus versteht UMI, dass Sie möglicherweise Ihre eigenen Geschäftsanforderungen haben. Zögern Sie daher nicht, sich mit uns in Verbindung zu setzen, um einen Bericht zu erhalten, der Ihren Anforderungen vollständig entspricht.
Forschungsmethodik für die Customer Analytics im E-Commerce-Marktanalyse (2022-2028)
Die Analyse des historischen Marktes, die Schätzung des aktuellen Marktes und die Prognose des zukünftigen Marktes des globalen Customer Analytics im E-Commerce-Marktes waren die drei Hauptschritte, die unternommen wurden, um die Einführung von Customer Analytics im E-Commerce in wichtigen Regionen weltweit zu erstellen und zu analysieren. Es wurden umfassende Sekundärrecherchen durchgeführt, um die historischen Marktzahlen zu sammeln und die aktuelle Marktgröße zu schätzen. Zweitens wurden zahlreiche Erkenntnisse und Annahmen berücksichtigt, um diese Erkenntnisse zu validieren. Darüber hinaus wurden umfassende Primärinterviews mit Branchenexperten entlang der Wertschöpfungskette des globalen Customer Analytics im E-Commerce-Markt geführt. Nach der Annahme und Validierung der Marktzahlen durch Primärinterviews haben wir einen Top-down-/Bottom-up-Ansatz verwendet, um die gesamte Marktgröße zu prognostizieren. Danach wurden Methoden zur Marktaufschlüsselung und Datentriangulation angewendet, um die Marktgröße von Segmenten und Untersegmenten der betreffenden Branche zu schätzen und zu analysieren. Die detaillierte Methodik wird im Folgenden erläutert:
Analyse der historischen Marktgröße
Schritt 1: Eingehende Untersuchung von Sekundärquellen:
Es wurde eine detaillierte Sekundärstudie durchgeführt, um die historische Marktgröße des Customer Analytics im E-Commerce-Markt über unternehmensinterne Quellen wie zu erhaltenJahresberichte und Finanzberichte, Leistungspräsentationen, Pressemitteilungen usw.und externe Quellen einschließlichZeitschriften, Nachrichten & Artikel, Veröffentlichungen der Regierung, Veröffentlichungen der Wettbewerber, Branchenberichte, Datenbanken von Drittanbietern und andere glaubwürdige Veröffentlichungen.
Schritt 2: Marktsegmentierung:
Nachdem wir die historische Marktgröße des Customer Analytics im E-Commerce-Markt erhalten hatten, führten wir eine detaillierte Sekundäranalyse durch, um historische Markteinblicke und -anteile für verschiedene Segmente und Untersegmente für wichtige Regionen zu sammeln. Wichtige Segmente sind im Bericht als Komponente und Anwendung enthalten. Darüber hinaus wurden Analysen auf Länderebene durchgeführt, um die allgemeine Einführung von Testmodellen in dieser Region zu bewerten.
Schritt 3: Faktorenanalyse:
Nachdem wir die historische Marktgröße verschiedener Segmente und Untersegmente ermittelt hatten, führten wir eine detaillierteFaktorenanalysedurch, um die aktuelle Marktgröße des Customer Analytics im E-Commerce-Markt zu schätzen. Darüber hinaus führten wir eine Faktorenanalyse unter Verwendung abhängiger und unabhängiger Variablen wie Komponente und Anwendung des Customer Analytics im E-Commerce-Markt durch. Es wurde eine gründliche Analyse der Nachfrage- und Angebotsseitenszenarien durchgeführt, wobei Top-Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Geschäftserweiterungen und Produkteinführungen im E-Commerce-Marktsektor für Customer Analytics auf der ganzen Welt berücksichtigt wurden.
Schätzung und Prognose der aktuellen Marktgröße
Aktuelle Marktgrößenbestimmung:Basierend auf umsetzbaren Erkenntnissen aus den obigen 3 Schritten kamen wir zur aktuellen Marktgröße, zu den wichtigsten Akteuren auf dem globalen Customer Analytics im E-Commerce-Markt und zu den Marktanteilen der Segmente. Alle erforderlichen prozentualen Anteile, Aufteilungen und Marktgliederungen wurden mit dem oben genannten Sekundäransatz ermittelt und durch Primärinterviews verifiziert.
Schätzung & Prognose:Für die Marktschätzung und -prognose wurden verschiedenen Faktoren, einschliesslich Treibern & Trends, Einschränkungen und Chancen für die Stakeholder, Gewichte zugewiesen. Nach der Analyse dieser Faktoren wurden relevante Prognosetechniken, d. h. der Top-down-/Bottom-up-Ansatz, angewendet, um die Marktprognose für 2028 für verschiedene Segmente und Untersegmente in den wichtigsten Märkten weltweit zu erstellen. Die Forschungsmethodik zur Schätzung der Marktgröße umfasst:
Validierung von Marktgrösse und -anteil
Primärforschung:Eingehende Interviews wurden mit den Key Opinion Leadern (KOLs) einschliesslich Top Level Executives (CXO/VPs, Sales Head, Marketing Head, Operational Head, Regional Head, Country Head usw.) in den wichtigsten Regionen durchgeführt. Die Ergebnisse der Primärforschung wurden anschliessend zusammengefasst und eine statistische Analyse durchgeführt, um die aufgestellte Hypothese zu beweisen. Inputs aus der Primärforschung wurden mit Sekundärergebnissen konsolidiert, wodurch Informationen in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt wurden.
Aufteilung der primären Teilnehmer in verschiedenen Regionen
Markt-Engineering
Die Datentriangulationstechnik wurde eingesetzt, um die gesamte Markteinschätzung abzuschließen und präzise statistische Zahlen für jedes Segment und Untersegment des globalen Kundenanalyse im E-Commerce-Marktes zu erhalten. Die Daten wurden in mehrere Segmente und Untersegmente aufgeteilt, nachdem verschiedene Parameter und Trends in den Bereichen der Komponente und Anwendung im globalen Kundenanalyse im E-Commerce-Markt untersucht wurden.
Das Hauptziel der Global Customer Analytics im E-Commerce Market Studie
Die aktuellen und zukünftigen Markttrends des globalen Kundenanalyse im E-Commerce-Marktes wurden in der Studie ermittelt. Investoren können strategische Erkenntnisse gewinnen, um ihre Investitionsentscheidungen auf der Grundlage der in der Studie durchgeführten qualitativen und quantitativen Analysen zu treffen. Aktuelle und zukünftige Markttrends bestimmten die Gesamtattraktivität des Marktes auf regionaler Ebene und boten den Industrieakteuren eine Plattform, um den unerschlossenen Markt zu nutzen und von einem First-Mover-Vorteil zu profitieren. Weitere quantitative Ziele der Studien umfassen:
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