零售分析市場預計在預測期內（2021-2027年）以約19.4%的複合年增長率增長。自動化，利用人工智能和其他技術，在包括零售業在內的各個工業垂直領域開闢了充足的機會。據估計，在2018年，約有57%的1300家機構採用了人工智能，而約有18%的機構計劃在2019年進入各自的領域。提供更快的服務、更高的靈活性和可擴展性、更高的質量以及更大的可追溯性，以及更高的節省和生產力，這些都促進了零售業對分析的採用。互聯網的影響，特別是通過社交網絡來分析人們的購買行為，近年來有所增長。零售商已開始採用社交媒體，因為它不僅僅是產生可見性，而且已成為產生收入的主要渠道之一。據觀察，零售社交媒體策略對於提高店內和在線銷售額，建立與客戶的關係以及建立品牌至關重要。此外，還通過多個用戶分析了社交媒體對零售業務的好處。約有68%的美國人使用Facebook，超過70%的人訪問Youtube。 Instagram，Twitter，Pinterest和Snapchat等社交媒體網站每天都有越來越多的新用戶。此外，全球有60億個移動訂閱，全球有10.1億個Facebook用戶，每天有4億條推文，以及8400萬用戶通過手機訪問Twitter，這些都導致了智能手機使用和社交媒體成癮的爆炸式增長。

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大數據和零售的範圍不斷擴大：

零售業已經是一個大數據產業。在宏觀層面，成千上萬的商店通過數十億筆交易將成千上萬的SKU出售給數百萬的客戶。例如，沃爾瑪在超過25個國家/地區運營著11,000多家商店，為超過3500萬客戶提供服務，並且在其大多數超級中心銷售約140,000件商品。在微觀層面，個別消費者已成為行走的數據生成器，每次使用信用卡購買，使用會員卡，發送短信或搜索網絡時都會留下數據足跡。

零售商業模式類別中分析支持的示例

報告中提供的見解

“目前，服務部門在市場上佔據主導地位，在2019年佔有52.4％的份額。”

根據組件，零售分析市場分為軟件和服務。目前，服務部門在市場上佔據主導地位，但是，預計在2022年之後，軟件部門將超過服務部門，大多數零售商將在內部部署分析解決方案。

“零售分析解決方案主要部署在雲端。”

根據部署類型，全球零售分析市場分為雲部署和本地部署。目前，雲部署模型在市場上佔據主導地位，佔有超過80％的份額。與本地部署相關的高成本是雲部署技術的主要驅動力。隨著雲計算模型的日益普及，組織正在開發各種雲部署策略，旨在解決組織面臨的特定基礎架構挑戰。

“大型零售商主要將分析或大數據解決方案用於客戶管理，其次是商品分析。”

根據應用領域，全球零售分析市場分為客戶管理，商品分析，供應鏈，店內運營分析，其他（策略與計劃）。 2019年，客戶管理部門在市場上佔據主導地位，創造了1,350.3百萬美元的收入。其他應用包括維持採購水平和做出關鍵的營銷決策。零售分析還為零售商提供詳細的客戶見解，以及有關組織業務和流程的關鍵見解，並在需要時提供改進的範圍和建議。

“北美在零售分析市場中佔據主導地位，在2019年佔有46.9％的份額。”

為了更好地了解大型零售商對零售分析解決方案的總體採用情況，對主要地區/國家/地區進行了詳細分析，包括北美（美國，加拿大）；歐洲（英國，德國，法國，西班牙，意大利）；亞太地區（中國，日本，印度，韓國，澳大利亞）和世界其他地區。預計亞太地區在2021-2027年的預測期內將實現最高的複合年增長率，為22.2％。

前10名競爭者

市場上一些主要的運營商包括Cisco Systems Inc.，SAP SE，Microsoft Corporation，Oracle Corporation，IBM Corporation，Tableau Software，Adobe Systems Inc.，SAS Institute Inc.，Domo，MicroStrategy。該行業見證了幾家分析解決方案提供商的出現，他們正在為零售公司提出創新的零售解決方案。

購買本報告的理由：

該研究包括當前和對零售分析解決方案趨勢的需求預測

該報告快速回顧了整個行業的績效。

該報告涵蓋了對主要行業同行的深入分析，主要側重於關鍵業務財務，產品組合，擴張策略和最新發展。

詳細檢查行業中存在的驅動因素，約束，關鍵趨勢和機會

該研究全面涵蓋了零售分析需求以及利益相關者在限制其差距方面的方法

對零售分析市場進行深入的區域級別分析

自定義選項：

全球零售分析市場可以根據需求進一步自定義。此外，UMI了解您可能會有自己的業務需求，因此請隨時與我們聯繫以獲取完全適合您需求的報告。

分析歷史可用性、當前估計以及預測全球零售分析技術的未來需求，已成為創建和分析零售業中分析或大數據的可用性和需求所採取的三个主要步骤。进行了详尽的二级研究，以收集历史数据并估算当前需求。其次，为了验证这些见解，考虑了许多发现和假设。此外，还与价值链中的行业专家进行了详尽的初步访谈。在通过初步访谈对数字进行假设和验证后，我们采用自下而上的方法来预测零售分析市场的完整市场规模。详细方法如下：

历史市场规模分析

第一步：深入研究二级来源：

进行了详细的二级研究，以通过各种来源获得主要地区零售商中零售分析技术的可用性和采用情况，例如政府声明、新闻稿、期刊、新闻和文章、政府出版物、竞争对手出版物、研究调查、第三方数据库和其他可靠出版物。对于经济数据收集，使用了 Trading Economics、Trade Map、世界银行、IMF 和 FAO 等来源。

第二步：国家/地区细分：

国家/地区的细分是根据大型零售商中分析或大数据的渗透率和采用率以及特定国家/地区的互联网连接情况完成的。此外，还进行了详细的二级分析，以收集有关数据创建、消费者购买行为、连接渗透率、智能手机采用率以及零售业中大数据范围的信息。

第三步：因素分析：

在获得有关大数据在零售业中的影响和优势的信息后，进行了详细的因素分析，以估算零售业中分析和大数据的当前范围。此外，我们使用因变量和自变量（例如消费者数据数量的增长、电子商务行业的迅速兴起、大数据在零售业中日益增长的应用和优势、智能手机渗透率的飙升等）进行了因素分析。考虑到顶级合作夥伴關係、併購、業務擴張、產品發布以及分析行業中初創公司的名單，對需求和供應側情景進行了徹底的分析。

当前市场规模估算和预测

当前需求规模：基于上述步骤的可操作见解，我们得出了零售分析技术在全球零售行业的渗透率、零售分析市场中的主要参与者以及这些参与者的市场份额。所有必需的百分比份额拆分都是使用上述二级方法确定的，并通过初步访谈进行了验证。

估算和预测：对于需求估算和预测，权重分配给不同的因素，包括驱动因素和趋势、限制因素以及利益相关者可用的机会。在分析这些因素后，应用了相关的预测技术，即自下而上的方法，以得出对到 2027 年全球零售分析市场需求估算的预测。估算市场规模所采用的研究方法包括：