コンポーネント(ソリューションおよびサービス)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、そして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、どの顧客セグメントに何が響いているのかに関する洞察を得ることができます。今日の企業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コマース企業が生活をよりシンプルで便利にしているため、多くの恩恵を受けています。食品、家電、家具、衣料品など、小売業者が提供するすべての製品は、購入者のドアに直接配達され、あらゆる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ようにますます惹きつけ、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ます。Eコマースビジネスの成功の鍵は、顧客の好みを学ぶことです。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る洞察
「コンポーネント別では、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は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。
「アプリケーション別では、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いて、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、および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は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、それを使用して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ことができます。たとえば、機械学習アルゴリズムを使用して、顧客が過去の購入と閲覧履歴に基づいてどの製品を購入する可能性が最も高いかを予測できます。さらに、機械学習を使用して、価格設定戦略を最適化し、検索エンジン最適化を改善し、潜在的な不正行為を特定できます。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により、Eコマースにおける顧客分析の有効性を大幅に向上させることができます。
「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、Eコマース市場における世界の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想されています。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などの主要な調達者の広範な販売拠点を示しており、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、Eコマース市場における世界の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のカバレッジにおける顧客分析

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世界の顧客分析は、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市場分析(2022年~2028年)のための調査方法
世界の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導入を構築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、世界の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にわたる業界の専門家との広範な主要インタビューも実施されました。主要なインタビューを通じて市場数の仮定と検証後、トップダウン/ボトムアップアプローチを採用して、完全な市場規模を予測しました。その後、市場の内訳とデータ三角測量法を採用して、業界のセグメントとサブセグメントの市場規模を推定および分析しました。詳細な方法論を以下に説明します。
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:
Eコマース市場における顧客分析の過去の市場規模を取得するために、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、サードパーティのデータベース、その他の信頼できる刊行物などの外部情報源を通じて、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取得した後、主要地域のさまざまなセグメントと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、コンポーネントと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、地域における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と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、従属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: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、世界のEコマース市場における顧客分析の主要プレーヤー、およびセグメントの市場シェアに到達しました。必要な割合シェア分割と市場の内訳はすべて、上記の二次的なアプローチを使用して決定され、主要なインタビューを通じて検証されました。
推定と予測:市場の推定と予測では、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など、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、世界の主要市場全体のさまざまなセグメントとサブセグメントの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は以下を網羅しています。
市場規模とシェアの検証
一次調査:主要地域全体のトップレベルのエグゼクティブ(CXO/VP、営業責任者、マーケティング責任者、運用責任者、地域責任者、国責任者など)を含むキーオピニオンリーダー(KOL)との詳細なインタビューを実施しました。一次調査の結果を要約し、述べられた仮説を証明するために統計分析を実施しました。一次調査からのインプットは二次調査の結果と統合され、それによって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主要参加者の分割

市場エンジニアリング
データ三角測量技術を採用して、全体的な市場推定を完了し、世界のEコマース市場における顧客分析の各セグメントとサブセグメントの正確な統計数値を導き出しました。データは、世界のEコマース市場における顧客分析のコンポーネントと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とサブセグメントに分割されました。
世界のEコマース市場調査における顧客分析の主な目的
世界の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は、調査で指摘されました。投資家は、調査で実施された質的および量的分析に基づいて、投資に対する裁量に基づいた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全体の魅力を決定し、産業参加者が最初に有利になるために未開拓の市場を活用するためのプラットフォームを提供しました。調査のその他の定量的な目標は次のとおりです。
この商品を購入したお客様はこれも購入しました