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、企業はさまざまな顧客セグメントに響くものを把握できます。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ます。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、顧客は多くのメリットを享受しています。食品、家電、家具、アパレルなど、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、あらゆる購入で利便性が確保されます。さらに、より良いエクスペリエンスは、顧客が追加の資金を費やすことをますます惹きつけ、eコマース企業が市場で個別のエクスペリエンスを提供することで、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コマース顧客分析ソリューションは、企業が成長し、顧客をよりよく理解するのに役立ちます。
レポートで提示されるインサイト
「コンポーネントの中で、ソリューションセグメントが2021年に市場のかなりのシェアを占めました」
コンポーネント別に見ると、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。ソリューションの観点から見ると、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、顧客維持戦略など、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、企業はデータ主導の意思決定を行い、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年に市場のかなりの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、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できます。これは、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、顧客が過去の購入履歴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インサイトを提供することで、eコマースにおける顧客分析の有効性を大幅に向上させることができます。
「北米が2021年に市場のかなりの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により、eコマースにおける顧客分析の需要が促進され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などの主要企業、およびAmazon.comなどの主要な調達者の広範な販売実績を示しており、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において最も速い成長を記録すると推定されています。
Eコマースにおける顧客分析市場レポートの範囲
このレポートを購入する理由:
カスタマイズオプション:
グローバルなEコマース市場における顧客分析は、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をお持ちで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には、お気軽にお問い合わせください。
Eコマース市場分析における顧客分析の調査方法(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、グローバルな主要地域におけるEコマースにおける顧客分析の採用を作成および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、これらのインサイトを検証するために、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にわたる業界の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。一次インタビューを通じて市場数値を仮定および検証した後、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、業界に関連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、企業の内部情報源(以下を含む)を通じて詳細な二次調査が実施されました。年次報告書および財務諸表、業績プレゼンテーション、プレスリリースなどおよび外部情報源(以下を含む)ジャーナル、ニュースおよび記事、政府出版物、競合他社の出版物、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出版物。
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およびサブセグメントに関する過去の市場のインサイト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、その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、国レベルの分析が実施されました。
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、詳細な要因分析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します。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。トップパートナーシップ、合併と買収、事業拡大、およびグローバルなEコマース市場における顧客分析セクターにおける製品発売を考慮して、需要側と供給側のシナリオについて徹底的な分析が実施されました。
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インサイトに基づいて、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の分割と市場の内訳は、上記の二次的な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、推進要因と傾向、制約、および利害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。市場規模の推定に採用された調査方法は、以下を含みます。
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エグゼクティブ(CXO/VP、営業部長、マーケティング部長、運営部長、地域部長、カントリー部長など)を含む、主要な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、一次調査の結果を要約し、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。一次調査からのインプットは二次的な調査結果と統合され、情報が実用的なインサイトに変わりました。
異なる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、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および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さまざまなパラメータと傾向を調査した後、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。
グローバルEコマース市場における顧客分析調査の主な目的
グローバルEコマース市場における顧客分析の現在のおよび将来の市場トレンドが調査で特定されました。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対する裁量判断を行うための戦略的洞察を得ることができます。現在の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攻略して、ファーストムーバーアドバンテージから利益を得るためのプラットフォームを提供します。調査のその他の定量的目標には、以下が含まれます。
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