コンポーネント(ソリューションとサービス)の重視;アプリケーション(機械学習、顧客維持、ユーザーエンゲージメント、アプリ内購入など);地域/国

Eコマース市場における顧客分析は、予測期間中に約15%の強いCAGRで成長すると予想されています。顧客分析とは、企業の顧客に関するデータを収集し、解釈することです。このデータには、顧客が何に関与しているか、どのように関与しているか、どのくらいの期間関与しているかに関する情報が含まれます。このデータを分析することで、企業はどの点がさまざまな顧客セグメントに響いているかを洞察することができます。今日のビジネスのオンラインインタラクションは、毎秒膨大なデータ量を生成しています。顧客は、多くのeコマースビジネスが生活をよりシンプルで便利にしているため、数多くの恩恵を享受しています。食品、家電製品、家具、衣料品など、小売業者が提供するすべての製品は、購入者の玄関先まで届けられ、すべての購入で利便性が確保されます。さらに、より良い体験は、顧客が追加の資金を使うことをますます引き付けており、eコマース企業が市場で個別の体験を提供することで、大幅な収益成長を生み出すことを可能にしています。eコマースビジネスを成功させる鍵は、顧客の好みを知ることです。eコマースの顧客分析ソリューションは、企業が成長し、顧客をより良く理解するのに役立ちます。
レポートで提示されている洞察
「コンポーネントの中で、ソリューションセグメントが2021年に市場の大きなシェアを占めました」
コンポーネント別では、市場はソリューションとサービスに二分されます。ソリューションセグメントが2021年に市場をリードしました。ソリューションの面では、eコマースにおける顧客分析は、パーソナライズされたマーケティング、ターゲットを絞ったプロモーション、顧客セグメンテーション、リテンション戦略など、ビジネスのさまざまな側面に適用できます。顧客分析を活用することで、企業はデータに基づいた意思決定を行い、オンラインショッピング体験を最適化し、全体的な顧客体験を向上させることができます。
「アプリケーションの中で、機械学習セグメントが2021年に市場の大きなシェアを占めました」
アプリケーションに基づき、市場は機械学習、顧客維持、ユーザーエンゲージメント、アプリ内購入、その他にセグメント化されています。機械学習セグメントが2021年に市場をリードしました。機械学習アルゴリズムは、大量のデータを分析してパターンと傾向を特定し、マーケティングキャンペーンをパーソナライズし、顧客体験を向上させるために使用できます。たとえば、機械学習アルゴリズムを使用して、顧客の過去の購入履歴と閲覧履歴に基づいて、顧客が購入する可能性が最も高い製品を予測できます。さらに、機械学習を使用して、価格戦略の最適化、検索エンジン最適化の改善、潜在的な不正行為の特定を行うことができます。全体として、機械学習は、より正確で実用的な洞察を提供することで、eコマースにおける顧客分析の有効性を大幅に高めることができます。
「北米が2021年に市場の大きなシェアを占めました」
北米の市場は、世界のeコマース市場における顧客分析の最大のシェアを保持すると予想されています。DevOpsとビッグデータ分析の進歩は、eコマースにおける顧客分析の需要を促進すると予測されています。さらに、これらの地域市場は、IBM、Oracle、Dellなどの主要プレーヤー、およびAmazon.comなどの主要調達者の広範な販売フットプリントを示しており、eコマース業界における顧客分析の採用を推進しています。東南アジア太平洋地域の市場は、世界のeコマース市場における顧客分析で最も速い成長を記録すると推定されています。
Eコマース市場レポートにおける顧客分析のカバレッジ

このレポートを購入する理由:
カスタマイズオプション:
Eコマース市場におけるグローバルな顧客分析は、要件またはその他の市場セグメントに応じて、さらにカスタマイズできます。これに加えて、UMIは、お客様独自のビジネスニーズがあることを理解しているため、お客様の要件に完全に適合するレポートを入手するためにお気軽にお問い合わせください。
Eコマース市場における顧客分析の調査方法論分析(2022年~2028年)
グローバルなEコマース市場における顧客分析の過去の市場を分析し、現在の市場を推定し、将来の市場を予測することは、世界の主要地域におけるEコマースにおける顧客分析の採用状況を作成し分析するために行われた3つの主要なステップでした。過去の市場の数値を収集し、現在の市場規模を推定するために、徹底的な二次調査が実施されました。次に、これらの洞察を検証するために、多数の調査結果と仮定が考慮されました。さらに、グローバルなEコマース市場における顧客分析のバリューチェーン全体の業界専門家との徹底的な一次インタビューも実施されました。一次インタビューによる市場規模の仮定と検証の後、完全な市場規模を予測するためにトップダウン/ボトムアップアプローチを採用しました。その後、業界に該当するセグメントおよびサブセグメントの市場規模を推定および分析するために、市場の内訳およびデータ三角測量法が採用されました。詳細な方法論は以下に説明されています。
過去の市場規模の分析
ステップ1:二次情報源の詳細な調査:
年次報告書と財務諸表、業績プレゼンテーション、プレスリリースなどの企業内部の情報源、およびジャーナル、ニュースと記事、政府刊行物、競合他社の刊行物、セクターレポート、サードパーティデータベース、およびその他の信頼できる刊行物を含む外部の情報源を通じて、Eコマース市場における顧客分析の過去の市場規模を入手するために詳細な二次調査が実施されました。
ステップ2:市場セグメンテーション:
Eコマース市場における顧客分析の過去の市場規模を入手した後、主要地域のさまざまなセグメントおよびサブセグメントの過去の市場の洞察とシェアを収集するために、詳細な二次分析を実施しました。主要なセグメントは、コンポーネントおよびアプリケーションとしてレポートに含まれています。さらに、その地域でのテストモデルの全体的な採用を評価するために、国レベルの分析を実施しました。
ステップ3:要因分析:
さまざまなセグメントおよびサブセグメントの過去の市場規模を取得した後、Eコマース市場における顧客分析の現在の市場規模を推定するために、詳細な要因分析を実施しました。さらに、Eコマース市場における顧客分析のコンポーネントやアプリケーションなどの依存変数と独立変数を使用して要因分析を実施しました。世界中のEコマース市場における顧客分析セクターにおけるトップパートナーシップ、合併と買収、事業拡大、製品発売を考慮して、需要と供給側のシナリオについて徹底的な分析を実施しました。
現在の市場規模の推定と予測
現在の市場規模の測定:上記の3つのステップからの実用的な洞察に基づいて、現在の市場規模、グローバルなEコマース市場における顧客分析の主要なプレーヤー、およびセグメントの市場シェアに到達しました。必要なすべてのパーセンテージシェア分割と市場の内訳は、上記の二次的アプローチを使用して決定され、一次インタビューを通じて検証されました。
推定と予測:市場の推定と予測のために、推進要因とトレンド、制約、および関係者が利用できる機会を含むさまざまな要因に重みが割り当てられました。これらの要因を分析した後、関連する予測手法、つまりトップダウン/ボトムアップアプローチを適用して、グローバルな主要市場全体のさまざまなセグメントおよびサブセグメントの2028年の市場予測に到達しました。市場規模を推定するために採用された調査方法論には、以下が含まれます。
市場規模とシェアの検証
一次調査:主要な地域全体のトップレベルのエグゼクティブ(CXO/VP、セールスヘッド、マーケティングヘッド、オペレーションヘッド、地域ヘッド、カントリーヘッドなど)を含む主要オピニオンリーダー(KOL)との詳細なインタビューが実施されました。次に、一次調査の結果が要約され、述べられた仮説を証明するために統計分析が実行されました。一次調査からの入力は二次調査の結果と統合され、情報が実用的な洞察に変わりました。
さまざまな地域における一次参加者の分割

市場エンジニアリング
データ三角測量法を採用して、市場全体の推定を完了し、グローバルなEコマース市場における顧客分析の各セグメントおよびサブセグメントの正確な統計数値に到達しました。データは、グローバルなEコマース市場における顧客分析のコンポーネントおよびアプリケーションの分野におけるさまざまなパラメーターとトレンドを調査した後、いくつかのセグメントおよびサブセグメントに分割されました。
グローバルなEコマース市場調査における顧客分析の主な目的
グローバルなEコマース市場における顧客分析の現在および将来の市場トレンドが調査で正確に指摘されました。投資家は、調査で実施された定性的および定量的分析に基づいて、投資に関する裁量を決定するための戦略的洞察を得ることができます。現在および将来の市場トレンドは、地域レベルでの市場の全体的な魅力を決定し、産業参加者が未開拓市場を利用して先行者利益から恩恵を受けるためのプラットフォームを提供しました。調査の他の定量的な目標には、次のものがあります。
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