Акцент на компонентах (решениях и сервисах); применение (машинное обучение, удержание клиентов, вовлечение пользователей, встроенные покупки и прочее); регион/страна

Ожидается, что рынок Customer Analytics в сфере электронной коммерции будет расти со значительным среднегодовым темпом роста около 15% в течение прогнозируемого периода. Customer analytics - это сбор и интерпретация данных о клиентах компании. Эти данные включают информацию о том, с чем взаимодействуют клиенты, как они взаимодействуют и как долго. Анализируя эти данные, компания может получить представление о том, что находит отклик у различных сегментов ее клиентов. Сегодня онлайн-взаимодействие предприятий генерирует огромные объемы данных каждую секунду. Клиенты получают многочисленные преимущества благодаря многочисленным предприятиям электронной коммерции, которые упрощают и делают жизнь пользователей на рынке более удобной. Все продукты, предоставляемые розничным продавцом, такие как продукты питания, бытовая техника, мебель и одежда, доставляются прямо к двери покупателя, что обеспечивает удобство каждой покупки. Кроме того, улучшенный опыт все больше привлекает клиентов к расходованию дополнительных средств, что позволяет организациям электронной коммерции получать значительный рост доходов за счет предоставления индивидуального опыта на рынке. Ключ к успеху бизнеса в электронной коммерции - изучение предпочтений клиентов. Решение для анализа клиентских данных в электронной коммерции помогает предприятиям расти и лучше понимать своих клиентов.
Аналитические данные, представленные в отчете
"Среди компонентов, сегмент решений занимал значительную долю рынка в 2021 году"
По компонентам рынок разделен на решения и услуги. Сегмент решений лидировал на рынке в 2021 году. С точки зрения решений, customer analytics в электронной коммерции может применяться к различным аспектам бизнеса, таким как персонализированный маркетинг, целевые рекламные акции, сегментация клиентов и стратегии удержания. Используя customer analytics, предприятия могут принимать решения на основе данных для оптимизации своего онлайн-шопинга и улучшения общего пути клиента.
"Среди приложений, сегмент машинного обучения занимал значительную долю рынка в 2021 году"
На основе применения рынок сегментирован на машинное обучение, удержание клиентов, вовлечение пользователей, покупки в приложениях и другие. Сегмент машинного обучения лидировал на рынке в 2021 году. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных для выявления закономерностей и тенденций, которые затем можно использовать для персонализации маркетинговых кампаний и улучшения качества обслуживания клиентов. Например, алгоритмы машинного обучения можно использовать для прогнозирования того, какие продукты клиент, скорее всего, купит на основе его прошлых покупок и истории просмотров. Кроме того, машинное обучение можно использовать для оптимизации стратегий ценообразования, улучшения поисковой оптимизации и выявления потенциального мошенничества. В целом, машинное обучение может значительно повысить эффективность customer analytics в электронной коммерции, предоставляя более точные и действенные аналитические данные.
"Северная Америка занимала значительную долю рынка в 2021 году"
Ожидается, что рынок в Северной Америке будет занимать наибольшую долю мирового рынка customer analytics в электронной коммерции. Достижения в DevOps и аналитике больших данных, как ожидается, будут стимулировать спрос на customer analytics в электронной коммерции. Кроме того, эти региональные рынки демонстрируют обширное присутствие в продажах ключевых игроков, таких как IBM, Oracle и Dell, и ключевых закупщиков, таких как Amazon.com, тем самым продвигая внедрение customer analytics в индустрии электронной коммерции. По оценкам, рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе покажет самый быстрый рост на мировом рынке customer analytics в электронной коммерции.
Обзор отчета о Customer Analytics на рынке электронной коммерции

Причины купить этот отчет:
Параметры настройки:
Глобальный рынок customer analytics в электронной коммерции может быть дополнительно настроен в соответствии с требованиями или любым другим сегментом рынка. Кроме того, UMI понимает, что у вас могут быть свои собственные бизнес-потребности, поэтому не стесняйтесь обращаться к нам, чтобы получить отчет, который полностью соответствует вашим требованиям.
Методология исследования для анализа рынка клиентской аналитики в электронной коммерции (2022-2028 гг.)
Анализ исторического рынка, оценка текущего рынка и прогнозирование будущего рынка глобального рынка клиентской аналитики в электронной коммерции были тремя основными шагами, предпринятыми для создания и анализа внедрения клиентской аналитики в электронной коммерции в основных регионах мира. Было проведено исчерпывающее вторичное исследование для сбора исторических данных о рынке и оценки текущего размера рынка. Во-вторых, для подтверждения этих выводов было принято во внимание множество результатов и предположений. Кроме того, были проведены исчерпывающие первичные интервью с экспертами отрасли по всей цепочке создания стоимости глобального рынка клиентской аналитики в электронной коммерции. После предположений и подтверждения рыночных данных посредством первичных интервью мы применили подход «сверху вниз/снизу вверх» для прогнозирования полного размера рынка. После этого были приняты методы разбивки рынка и триангуляции данных для оценки и анализа размера рынка сегментов и подсегментов, относящихся к отрасли. Подробная методология описана ниже:
Анализ исторического размера рынка
Шаг 1: Углубленное изучение вторичных источников:
Было проведено подробное вторичное исследование для получения исторических данных о размере рынка клиентской аналитики в электронной коммерции из внутренних источников компании, таких как годовые отчеты и финансовые отчеты, презентации о производительности, пресс-релизы и т. д., и внешних источников, включая журналы, новости и статьи, правительственные публикации, публикации конкурентов, отраслевые отчеты, базы данных третьих сторон и другие надежные публикации.
Шаг 2: Сегментация рынка:
После получения исторических данных о размере рынка клиентской аналитики в электронной коммерции мы провели подробный вторичный анализ для сбора исторических данных о рынке и доле для различных сегментов и подсегментов для основных регионов. Основные сегменты, включенные в отчет, - это компонент и приложение. Далее был проведен анализ на уровне стран для оценки общего внедрения моделей тестирования в этом регионе.
Шаг 3: Факторный анализ:
После получения исторических данных о размере рынка различных сегментов и подсегментов мы провели подробный факторный анализ для оценки текущего размера рынка клиентской аналитики в электронной коммерции. Кроме того, мы провели факторный анализ с использованием зависимых и независимых переменных, таких как компонент и приложение клиентской аналитики в электронной коммерции. Был проведен тщательный анализ сценариев спроса и предложения с учетом ведущих партнерств, слияний и поглощений, расширения бизнеса и запуска продуктов в секторе клиентской аналитики в электронной коммерции по всему миру.
Оценка и прогноз текущего размера рынка
Определение текущего размера рынка: Основываясь на практически применимых выводах, полученных на основе вышеуказанных 3 шагов, мы пришли к текущему размеру рынка, ключевым игрокам на глобальном рынке клиентской аналитики в электронной коммерции и долям рынка сегментов. Все необходимые процентные доли и разбивки рынка были определены с использованием вышеупомянутого вторичного подхода и были проверены посредством первичных интервью.
Оценка и прогнозирование: Для оценки и прогнозирования рынка веса были присвоены различным факторам, включая драйверы и тенденции, ограничения и возможности, доступные для заинтересованных сторон. После анализа этих факторов были применены соответствующие методы прогнозирования, т.е. подход «сверху вниз/снизу вверх», чтобы получить прогноз рынка на 2028 год для различных сегментов и подсегментов на основных рынках по всему миру. Методология исследования, принятая для оценки размера рынка, охватывает:
Проверка размера и доли рынка
Первичное исследование: Были проведены углубленные интервью с ключевыми лидерами мнений (KOL), включая руководителей высшего звена (CXO/VP, руководитель отдела продаж, руководитель отдела маркетинга, руководитель операционного отдела, региональный руководитель, руководитель страны и т. д.) в основных регионах. Затем были обобщены результаты первичного исследования и проведен статистический анализ для доказательства заявленной гипотезы. Входные данные первичного исследования были объединены с вторичными данными, что превратило информацию в действенные выводы.
Разделение первичных участников по различным регионам

Инжиниринг рынка
Метод триангуляции данных был использован для завершения общей оценки рынка и получения точных статистических данных для каждого сегмента и подсегмента глобального рынка клиентской аналитики в электронной коммерции. Данные были разделены на несколько сегментов и подсегментов после изучения различных параметров и тенденций в областях компонентов и приложений на глобальном рынке клиентской аналитики в электронной коммерции.
Основная цель исследования глобального рынка клиентской аналитики в электронной коммерции
В исследовании были точно определены текущие и будущие рыночные тенденции глобального рынка клиентской аналитики в электронной коммерции. Инвесторы могут получить стратегические сведения, чтобы обосновать свое усмотрение для инвестиций на основе качественного и количественного анализа, проведенного в исследовании. Текущие и будущие рыночные тенденции определили общую привлекательность рынка на региональном уровне, предоставив промышленному участнику платформу для использования неиспользованного рынка, чтобы извлечь выгоду из преимущества первопроходца. Другие количественные цели исследований включают в себя:
Клиенты, купившие этот товар, также купили