소비자들의 디지털 기술 사용 증가, 고객 분석 활용, 그리고 모바일 커머스의 부상은 APAC 지역의 전자 상거래 시장에서 고객 분석의 성장을 촉진했습니다!

APAC 전자상거래 시장의 고객 분석은 예측 기간(2022-2028) 동안 15%의 강력한 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 고객 분석은 기업이 성장과 성공을 추진하기 위해 고객을 더 잘 이해하고 참여하고자 함에 따라 아시아 태평양 지역에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 아시아 태평양 지역에서 고객 분석 사용을 주도하는 한 가지 요인은 소비자의 디지털 기술 사용 증가입니다. 점점 더 많은 소비자가 쇼핑 요구를 위해 온라인 채널로 전환함에 따라 이 지역의 기업은 고객의 요구를 충족하는 원활하고 개인화된 쇼핑 경험을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 고객 분석은 기업이 고객이 웹사이트 및 모바일 앱과 상호 작용하는 방식을 이해하고 고객 경험을 개선하는 방법에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 아시아 태평양 지역에서 고객 분석 사용을 주도하는 또 다른 요인은 전자상거래 공간에서 경쟁이 심화되고 있다는 것입니다. 점점 더 많은 기업이 시장에 진입함에 따라 경쟁이 점점 더 치열해지고 있습니다. 고객 행동 및 선호도를 이해하기 위해 고객 분석을 사용함으로써 기업은 보다 개인화되고 관련성이 높은 제품과 서비스를 제공하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 또한 모바일 상거래의 증가는 기업이 다양한 장치 및 플랫폼에서 고객이 웹사이트 및 모바일 앱과 상호 작용하는 방식을 이해하려고 노력함에 따라 아시아 태평양 지역에서 고객 분석 사용을 촉진할 가능성이 높습니다.

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그림 1. APAC 전자상거래 시장 수익의 고객 분석 (2020-2028) - USD Mn

구성 요소별로 시장은 솔루션과 서비스로 나뉩니다. 솔루션 부문은 2021년에 시장을 주도했습니다. 솔루션 측면에서 전자 상거래의 고객 분석은 개인화된 마케팅, 타겟 프로모션, 고객 세분화 및 유지 전략과 같은 비즈니스의 다양한 측면에 적용될 수 있습니다. 고객 분석을 활용하여 기업은 데이터 기반 의사 결정을 통해 온라인 쇼핑 경험을 최적화하고 전반적인 고객 여정을 개선할 수 있습니다.

애플리케이션을 기준으로 시장은 머신 러닝, 고객 유지, 사용자 참여, 인앱 구매 및 기타로 분류됩니다. 머신 러닝 부문은 2021년에 시장을 주도했습니다. 머신 러닝 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 식별할 수 있으며, 이는 마케팅 캠페인을 개인화하고 고객 경험을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 고객의 과거 구매 및 탐색 기록을 기반으로 고객이 구매할 가능성이 가장 높은 제품을 예측할 수 있습니다. 또한 머신 러닝을 사용하여 가격 책정 전략을 최적화하고, 검색 엔진 최적화를 개선하고, 잠재적인 사기를 식별할 수 있습니다. 전반적으로 머신 러닝은 보다 정확하고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 전자상거래에서 고객 분석의 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

전자상거래 시장의 글로벌 고객 분석에 대한 자세한 분석은 다음을 통해 찾아보십시오. – https://univdatos.com/report/customer-analytics-in-e-commerce-market/

전자상거래 시장의 글로벌 고객 분석 세분화

구성 요소별 시장 통찰력

· 솔루션

· 서비스

애플리케이션별 시장 통찰력

· 머신 러닝

· 고객 유지

· 사용자 참여

· 인앱 구매

· 기타

지역별 시장 통찰력

· 북미

o 미국

o 캐나다

o 나머지 APAC

· 유럽

o 독일

o 영국

o 프랑스

o 스페인

o 이탈리아

o 나머지 유럽

· APAC

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o 대한민국

o 나머지 APAC

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