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소매 시장의 빅 데이터 분석

ID: MRFR/ICT/27161-HCR
100 Pages
Aarti Dhapte
October 2025

소매 시장 조사 보고서: 기술별(클라우드 기반, 온프레미스), 분석 유형별(예측 분석, 처방 분석, 기술 분석, 진단 분석), 배포 모델별(서비스형 소프트웨어(SaaS), 플랫폼형 서비스(PaaS), 인프라형 서비스(IaaS)), 애플리케이션별(고객 세분화, 수요 예측, 재고 최적화, 사기 탐지), 산업 수직별(전자상거래, 오프라인 소매, 식료품, 의류) 및 지역별(북미, 유럽, 남미, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카) - 2035년까지의 예측

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Big Data Analytics In Retail Market Infographic
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소매 시장의 빅 데이터 분석 요약

MRFR 분석에 따르면, 2024년 소매업의 빅데이터 분석 시장 규모는 463.1억 달러로 추정되었습니다. 소매업의 빅데이터 분석 산업은 2025년 516억 달러에서 2035년까지 1520.4억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2025년부터 2035년까지의 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 11.41%에 이를 것으로 보입니다.

주요 시장 동향 및 하이라이트

소매 시장의 빅 데이터 분석은 기술 발전과 변화하는 소비자 기대에 힘입어 강력한 성장을 경험하고 있습니다.

  • 고객 개인화의 향상은 소매업체가 충성도와 참여를 촉진하기 위한 중요한 전략이 되고 있습니다.

시장 규모 및 예측

2024 Market Size 46.31 (USD 억)
2035 Market Size 152.04 (USD 억)
CAGR (2025 - 2035) 11.41%

주요 기업

IBM (US), Microsoft (US), Oracle (US), SAP (DE), SAS (US), Teradata (US), Salesforce (US), Qlik (US), Tableau (US)

소매 시장의 빅 데이터 분석 동향

빅 데이터 분석 소매 시장은 현재 소비자 상호작용 및 거래에서 생성되는 데이터의 양 증가에 힘입어 변혁의 단계를 겪고 있습니다. 소매업체들은 고객 행동에 대한 통찰력을 얻고, 재고 관리를 최적화하며, 개인화된 마케팅 전략을 강화하기 위해 고급 분석을 활용하고 있습니다. 데이터 기반 의사결정으로의 이러한 전환은 기업들이 변화하는 소비자 기대와 선호를 충족하기 위해 노력함에 따라 경쟁 환경을 재편하고 있는 것으로 보입니다. 또한, 분석 플랫폼에 인공지능 및 머신러닝 기술을 통합하는 것은 예측 능력을 향상시켜 소매업체들이 트렌드를 예측하고 시장 변화에 능동적으로 대응할 수 있도록 할 것입니다. 또한, 고객 경험에 대한 강조가 커짐에 따라 소매업체들은 정교한 분석 도구를 채택하고 있습니다. 소셜 미디어, 온라인 리뷰 및 매장 내 상호작용을 포함한 다양한 출처의 데이터를 활용함으로써 소매업체들은 고객에 대한 포괄적인 관점을 생성할 수 있습니다. 이러한 전체적인 이해는 타겟 프로모션 및 맞춤형 제품 제공을 촉진하여 궁극적으로 고객 충성도와 만족도를 높일 수 있습니다. 빅 데이터 분석 소매 시장이 계속 발전함에 따라 이해관계자들은 전략과 운영에 영향을 미칠 수 있는 새로운 트렌드와 기술에 민첩하고 반응할 수 있어야 합니다.

고객 개인화 강화

소매업체들은 점점 더 빅 데이터 분석을 활용하여 개인화된 쇼핑 경험을 창출하고 있습니다. 고객 데이터를 분석함으로써 기업들은 개별 선호에 맞춘 추천 및 프로모션을 제공하여 참여도와 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

재고 관리를 위한 예측 분석

예측 분석의 적용이 재고 관리에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 소매업체들은 데이터를 활용하여 수요를 정확하게 예측하고, 이를 통해 재고 수준을 최적화하고 낭비를 줄이는 데 도움을 주고 있습니다.

AI 및 머신러닝 통합

빅 데이터 분석 플랫폼에 인공지능 및 머신러닝을 통합하는 것은 소매 운영을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술들은 소매업체들이 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하여 전략적 의사결정을 이끄는 통찰력을 발견할 수 있도록 합니다.

소매 시장의 빅 데이터 분석 Treiber

향상된 고객 경험

소매 시장의 빅 데이터 분석에서 고객 경험 개선은 주요 동력입니다. 소매업체들은 고객 행동과 선호도를 이해하기 위해 데이터 분석을 점점 더 많이 활용하고 있으며, 이를 통해 그들의 제안을 맞춤화할 수 있습니다. 이러한 개인화는 맞춤형 마케팅 메시지 및 개인화된 제품 추천과 같은 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 연구에 따르면 고객 경험을 우선시하는 기업은 최대 15%의 수익 증가를 경험할 수 있습니다. 고객 상호작용 및 피드백을 분석함으로써 소매업체들은 고객을 유지하고 브랜드 충성도를 높이는 데 필수적인 보다 매력적인 쇼핑 경험을 창출할 수 있습니다.

옴니채널 전략의 통합

옴니채널 전략의 통합은 소매 시장의 빅데이터 분석에서 중요한 동력입니다. 소매업체들은 온라인과 오프라인 매장을 포함한 다양한 채널에서 원활한 쇼핑 경험을 제공하는 것의 중요성을 점점 더 인식하고 있습니다. 데이터 분석은 이러한 채널에서 고객 여정과 선호도를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 여러 접점에서 데이터를 분석함으로써 소매업체들은 고객 참여를 향상시키는 일관된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 연구에 따르면 강력한 옴니채널 전략을 가진 기업은 최대 30%의 수익 증가를 경험할 수 있습니다. 이러한 통합은 고객 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 매출 성장도 촉진합니다.

향상된 의사결정 능력

소매 시장의 빅 데이터 분석은 점점 더 향상된 의사 결정 능력으로 특징지어지고 있습니다. 소매업체들은 제품 개발에서 마케팅 전략에 이르기까지 전략적 선택을 알리기 위해 방대한 양의 데이터를 활용하고 있습니다. 고급 분석을 활용함으로써 기업은 트렌드와 소비자 선호도를 식별할 수 있으며, 이는 보다 효과적인 재고 관리와 타겟 프로모션으로 이어질 수 있습니다. 최근 추정에 따르면, 데이터를 효과적으로 활용하는 기업은 의사 결정 프로세스를 최대 70%까지 개선할 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정으로의 이러한 전환은 경쟁 환경을 재편할 가능성이 높으며, 이러한 통찰력을 활용하는 소매업체는 시장 변화와 소비자 수요에 더 신속하게 대응할 수 있습니다.

운영 효율성 및 비용 절감

운영 효율성은 소매 시장의 빅 데이터 분석에서 중요한 동력입니다. 소매업체들은 데이터 분석을 활용하여 운영을 간소화하고, 비용을 절감하며, 생산성을 향상시키고 있습니다. 공급망 데이터를 분석함으로써 기업은 비효율성을 식별하고 물류를 최적화할 수 있으며, 이는 잠재적으로 10%에서 20%의 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 또한, 예측 분석은 소매업체가 수요를 보다 정확하게 예측할 수 있도록 도와주어 과잉 재고 및 관련 보유 비용을 줄이는 데 기여합니다. 이러한 운영 효율성에 대한 집중은 수익성을 개선할 뿐만 아니라 소매업체가 자원을 보다 효과적으로 배분할 수 있게 하여 전반적인 비즈니스 성과를 향상시킵니다.

데이터 기반 통찰력을 통한 경쟁 우위

경쟁 우위를 추구하는 것은 소매 시장의 빅 데이터 분석에서 중요한 동력입니다. 데이터를 효과적으로 활용하는 소매업체는 경쟁업체와 차별화되는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 시장 동향, 소비자 행동 및 판매 데이터를 분석함으로써 기업은 독특한 기회와 위협을 식별할 수 있습니다. 이러한 분석적 접근 방식은 소매업체가 경쟁업체보다 더 빠르게 혁신하고 적응할 수 있게 합니다. 데이터 분석을 활용하는 기업은 활용하지 않는 기업에 비해 최대 5%의 시장 점유율 증가를 달성할 수 있을 것으로 추정됩니다. 따라서 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하는 능력은 소매 부문에서 성공을 위해 점점 더 중요해지고 있습니다.

시장 세그먼트 통찰력

기술별: 클라우드 기반(최대) vs. 온프레미스(가장 빠르게 성장하는)

소매 시장의 빅 데이터 분석은 클라우드 기반 기술 세그먼트와 온프레미스 기술 세그먼트 간의 시장 점유율 분배가 상당히 이루어지고 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 확장성, 유연성 및 소매업체가 실시간으로 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 접근 용이성 덕분에 가장 큰 점유율을 유지하고 있습니다. 반면, 전체 시장 점유율은 여전히 작지만, 온프레미스 솔루션은 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 향상된 제어를 제공하여 특정 운영 요구 사항을 충족함에 따라 점점 더 주목받고 있습니다.

기술: 클라우드 기반 (주요) 대 온프레미스 (신흥)

클라우드 기반 분석이 시장을 지배하고 있으며, 소매업체들은 비용 효율성과 다양한 애플리케이션과의 원활한 통합 능력 때문에 이 솔루션을 점점 더 선호하고 있습니다. 어디서나 빅 데이터 분석에 접근할 수 있는 편리함은 운영 효율성을 높입니다. 반면, 온프레미스 부문은 신흥 시장이지만 데이터 주권과 보안에 대한 우려가 커짐에 따라 빠른 채택을 경험하고 있습니다. 이러한 솔루션은 소매업체들이 데이터를 내부에 유지할 수 있도록 하여 맞춤형 분석 환경을 제공합니다. 두 부문 모두 소매 산업에 독특하게 기여하고 있으며, 클라우드 기반 솔루션이 전체 시장 점유율에서 선두를 달리고 있는 반면, 온프레미스 옵션은 보안 및 맞춤형 분석에 집중하는 조직에 필수적이 되고 있습니다.

분석 유형별: 예측 분석(가장 큼) 대 처방 분석(가장 빠르게 성장함)

소매 시장의 빅 데이터 분석에서 예측 분석은 트렌드와 소비자 행동을 예측할 수 있는 능력 덕분에 상당한 시장 점유율을 차지하고 있으며, 이를 통해 소매업체는 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 소매업체가 과거 데이터를 분석하여 미래 결과를 예측할 수 있게 해줍니다. 반면, 처방 분석은 현재 점유율은 작지만, 실행 가능한 권장 사항을 제공함으로써 빠르게 주목받고 있으며, 이는 운영 효율성과 고객 만족도를 향상시키고자 하는 소매업체에게 필수적인 도구가 되고 있습니다.

분석 유형: 예측(주요) 대 처방(신흥)

예측 분석은 시장 동향과 소비자 선호를 예측하는 강력한 능력 덕분에 소매 부문에서 지배적인 힘으로 자리 잡았습니다. 소매업체들은 예측 모델을 활용하여 재고 관리 및 판촉 전략을 최적화하여 고객의 기대에 더 잘 부합하도록 합니다. 반면, 처방 분석은 빠르게 부상하고 있으며, 소매업체들에게 의사 결정 과정을 안내하는 처방적 통찰력을 제공합니다. 이 유형의 분석은 고급 알고리즘과 기계 학습을 결합하여 예측 데이터를 기반으로 최적의 행동을 제안함으로써 소매업체들이 전략적 이니셔티브를 강화하고 시장 변화에 동적으로 대응할 수 있도록 합니다.

배포 모델에 따라: 서비스형 소프트웨어(SaaS) (가장 큰) 대 플랫폼형 서비스(PaaS) (가장 빠르게 성장하는)

소매 시장의 빅 데이터 분석에서 배포 모델 세그먼트는 주로 소프트웨어 서비스(SaaS)에 의해 지배되고 있으며, 이는 소매업체들이 방대한 데이터 세트를 관리하기 위한 접근 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. SaaS는 기업들이 하드웨어와 관련된 높은 초기 비용 없이 분석 도구를 원활하게 운영에 통합할 수 있도록 합니다. 반면, 플랫폼 서비스(PaaS)는 실시간 데이터 처리 및 통찰력을 가능하게 하는 유연하고 확장 가능한 솔루션에 대한 수요 증가에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 세그먼트로 부상하고 있습니다. 소매업체들은 디지털 전환을 지원하고 급변하는 소비자 수요를 충족하기 위해 PaaS를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 배포 모델 세그먼트의 성장 추세는 소매업체들이 빅 데이터의 힘을 효율적으로 활용하기 위해 클라우드 기반 솔루션으로의 전환을 반영합니다. 더 빠른 의사 결정과 향상된 고객 참여 전략에 대한 추진력이 SaaS의 사용 용이성과 유연성 덕분에 채택을 더욱 촉진하고 있습니다. 한편, PaaS는 인프라 관리의 복잡성 없이 개발자들이 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트 및 배포할 수 있는 기능 덕분에 상당한 관심을 받고 있습니다. 이 추세는 운영 효율성과 고객 경험 개선을 추구하는 혁신적인 기술을 수용하는 시장의 진화를 나타냅니다.

서비스형 소프트웨어(SaaS) (주요) 대 플랫폼형 서비스(PaaS) (신흥)

소프트웨어 서비스(SaaS)는 소매 시장의 빅데이터 분석에서 지배적인 배포 모델로, 소매업체가 인터넷을 통해 직접 분석 도구를 활용할 수 있도록 합니다. 이 모델은 IT 오버헤드를 최소화하면서 유연성, 확장성 및 접근성을 촉진하며, 소매업체는 복잡한 인프라를 유지할 필요가 없습니다. 반면, 플랫폼 서비스(PaaS)는 맞춤형 애플리케이션을 개발하고 배포하기 위한 강력한 플랫폼을 제공하는 새로운 트렌드를 나타냅니다. PaaS는 소매업체가 특정 요구에 맞게 솔루션을 조정하고, 시장 변화에 신속하게 적응하며, 기본 하드웨어 관리 없이 고급 분석 기능을 활용할 수 있도록 합니다. 기업들이 개인화된 고객 경험에 점점 더 집중함에 따라, SaaS와 PaaS는 소매 환경을 재편할 준비가 되어 있습니다.

응용 프로그램별: 고객 세분화(가장 큰) 대 수요 예측(가장 빠르게 성장하는)

소매 시장의 빅 데이터 분석은 고객 세분화가 개인화된 마케팅과 고객 참여를 향상시키는 중요한 역할로 인해 가장 큰 점유율을 차지하는 등 뚜렷한 응용 프로그램을 보여줍니다. 수요 예측은 소매업체들이 시장 동향과 소비자 행동을 예측하기 위해 데이터 기반 통찰력에 점점 더 의존함에 따라 밀접하게 뒤따르고 있습니다. 재고 최적화와 사기 탐지도 중요한 기여 요소이지만, 선도적인 응용 프로그램에 비해 시장 점유율은 더 작습니다. 성장 추세 측면에서 수요 예측 부문은 기계 학습 및 AI 기술의 발전에 힘입어 가장 빠르게 성장하는 분야로 떠오르고 있습니다. 소매업체들은 재고 관리를 최적화하고 품절을 줄이기 위해 예측 분석을 우선시하고 있습니다. 한편, 고객 세분화는 맞춤형 쇼핑 경험과 효과적인 로열티 프로그램의 필요성에 의해 주도되어 데이터 분석 솔루션에 대한 지속적인 관심을 보장하며 그 지배력을 유지하고 있습니다.

고객 세분화 (주요) 대 사기 탐지 (신흥)

고객 세분화는 소매 시장의 빅데이터 분석에서 핵심 응용 프로그램으로, 소매업체가 소비자를 구매 행동 및 선호도에 따라 구별된 그룹으로 분류할 수 있게 합니다. 이러한 세분화는 목표 마케팅 전략을 가능하게 하여 고객 상호작용을 최적화하고 판매 성장을 촉진합니다. 반면, 사기 탐지는 시장 위치에서 떠오르고 있으며, 고급 분석을 활용하여 소매업체를 사기 활동으로부터 보호합니다. 사이버 위협이 계속 진화함에 따라 사기 탐지 기술에 대한 투자가 가속화되고 있으며, 이는 포괄적인 데이터 분석 및 보안 조치로의 전환을 나타냅니다. 이 두 가지 응용 프로그램은 소매에서의 분석 활용 범위를 보여주며, 기업이 전략에서 고객 이해와 위험 관리 모두를 어떻게 우선시하는지를 강조합니다.

산업 수직별: 전자상거래(최대) 대 오프라인 소매(가장 빠르게 성장하는)

소매 시장의 빅 데이터 분석은 다양한 산업 분야 간의 시장 점유율이 상당히 분포되어 있음을 보여줍니다. 전자상거래는 온라인 쇼핑 트렌드와 개인화된 경험에 대한 소비자 수요 증가에 힘입어 가장 큰 세그먼트로 부각됩니다. 오프라인 소매는 분석을 통해 매장 내 경험을 향상시키기 위해 디지털 전환에 적응하며 그 뒤를 따릅니다. 한편, 식료품 및 의류 부문도 상당한 기여를 하고 있으며, 식료품 부문은 재고 관리 및 고객 만족과 관련된 독특한 도전과 기회를 경험하고 있습니다.

소매 형식: 전자상거래 (주요) 대 오프라인 매장 (신흥)

전자상거래는 현재 소매 시장의 빅데이터 분석에서 지배적인 힘으로 자리 잡고 있으며, 데이터 기반 통찰력을 활용하여 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 강력한 온라인 플랫폼이 특징입니다. 이 부문은 기술에 정통한 소비자 기반에 효율적으로 대응하며, 고급 분석을 활용하여 재고, 가격 책정 및 마케팅 전략을 최적화합니다. 한편, 오프라인 소매는 점점 더 빅데이터를 통합하여 전통적인 쇼핑 경험을 보다 매력적인 환경으로 변화시키는 신흥 부문입니다. 고객 데이터를 활용하여 서비스 제공을 개선하고 운영을 간소화함으로써, 오프라인 매장은 온라인과 오프라인 쇼핑 간의 간극을 연결하는 하이브리드 모델로 전환하고 있습니다.

소매 시장의 빅 데이터 분석에 대한 더 자세한 통찰력 얻기

지역 통찰력

북미 : 데이터 기반 소매 혁명

북미는 소매 분야의 빅데이터 분석에서 가장 큰 시장으로, 전 세계 시장 점유율의 약 45%를 차지하고 있습니다. 이 지역의 성장은 개인화된 쇼핑 경험에 대한 소비자 수요 증가와 고급 분석 기술의 채택에 의해 촉진되고 있습니다. CCPA와 같은 데이터 프라이버시 및 보안을 위한 규제 지원은 시장 확장을 더욱 촉진합니다. 미국은 이 시장의 주요 플레이어로, 캐나다의 기여도 상당합니다. IBM, Microsoft, Oracle과 같은 주요 기업들이 기술 전문성을 활용하여 혁신적인 솔루션을 제공하며 시장을 지배하고 있습니다. 경쟁 환경은 빠른 발전과 전략적 파트너십으로 특징지어지며, 전체 시장 역학을 강화하고 있습니다.

유럽 : 신흥 분석 강국

유럽은 소매 분야의 빅데이터 분석 시장에서 상당한 성장을 보이고 있으며, 전 세계 점유율의 약 30%를 차지하고 있습니다. 이 지역의 성장은 디지털 전환에 대한 투자 증가와 데이터 기반 의사결정에 대한 강한 강조에 의해 촉진되고 있습니다. GDPR과 같은 규제 프레임워크는 책임 있는 데이터 사용을 촉진하여 소비자 신뢰와 시장 성장에 필수적입니다. 독일, 영국, 프랑스와 같은 주요 국가들이 이 추세의 선두에 있으며, SAP와 SAS와 같은 주요 플레이어들이 강력한 존재감을 보이고 있습니다. 경쟁 환경은 기술 제공자, 소매업체 및 규제 기관 간의 혁신과 협력으로 특징지어지며, 분석 채택을 위한 유리한 환경을 조성하고 있습니다.

아시아 태평양 : 빠르게 성장하는 분석 시장

아시아 태평양은 소매 분야의 빅데이터 분석 시장에서 중요한 플레이어로 빠르게 부상하고 있으며, 전 세계 시장 점유율의 약 20%를 차지하고 있습니다. 이 지역의 성장은 스마트폰과 인터넷 연결의 증가로 인해 온라인 쇼핑이 급증하고 있습니다. 또한, 디지털 경제 전략을 촉진하는 정부의 이니셔티브가 시장 확장의 촉매 역할을 하고 있습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가들이 선두에 있으며, 분석 솔루션에 투자하는 스타트업과 기존 기업들이 증가하고 있습니다. 경쟁 환경은 활발하며, 국내외 플레이어들이 시장 점유율을 놓고 경쟁하고 있어 소매 부문의 혁신과 서비스 제공을 강화하고 있습니다.

중동 및 아프리카 : 신흥 분석 전선

중동 및 아프리카 지역은 소매 분야의 빅데이터 분석 시장에서 점차 부상하고 있으며, 현재 전 세계 점유율의 약 5%를 차지하고 있습니다. 성장은 주로 인터넷 보급률 증가와 전자상거래로의 전환에 의해 촉진되고 있으며, 디지털 전환을 촉진하기 위한 정부의 이니셔티브도 있습니다. 규제 프레임워크는 아직 개발 중이지만, 소매에서 데이터 분석의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있습니다. 남아프리카와 UAE와 같은 국가들이 시장을 선도하고 있으며, 국내외 플레이어들이 혼합되어 존재감을 확립하고 있습니다. 경쟁 환경은 진화하고 있으며, 기업들이 고객 참여와 운영 효율성을 향상시키기 위해 분석 솔루션을 점점 더 많이 채택하고 있어 향후 성장을 위한 길을 열고 있습니다.

소매 시장의 빅 데이터 분석 Regional Image

주요 기업 및 경쟁 통찰력

소매 시장의 빅 데이터 분석은 현재 데이터 기반 의사 결정 및 향상된 고객 경험에 대한 수요 증가에 의해 주도되는 역동적인 경쟁 환경으로 특징지어집니다. IBM(미국), Microsoft(미국), Oracle(미국)과 같은 주요 기업들이 최전선에 있으며, 그들의 기술적 역량을 활용하여 혁신하고 시장 존재감을 확장하고 있습니다. IBM(미국)은 소매업체를 위한 예측 분석을 향상시키기 위해 분석 솔루션에 AI 기능을 통합하는 데 집중하고 있습니다. 한편, Microsoft(미국)는 클라우드 기반 분석을 촉진하기 위해 소매 대기업과의 파트너십을 강조하고 있으며, 이를 통해 실시간 데이터 처리 및 통찰력을 제공합니다. Oracle(미국)은 공급망 관리에서 고객 관계 관리에 이르기까지 다양한 소매 요구를 충족하는 포괄적인 애플리케이션 제품군을 통해 전략적으로 자리 잡고 있으며, 이는 기술 발전과 고객 중심 솔루션을 우선시하는 경쟁 환경을 형성하고 있습니다.

이들 기업이 사용하는 비즈니스 전술은 운영 최적화 및 시장 침투 향상을 위한 공동의 노력을 반영합니다. 시장 구조는 다소 분산되어 있는 것으로 보이며, 기존 기업과 신생 스타트업이 혼합되어 있습니다. 이러한 분산은 소매업체의 다양한 요구를 나타내며, 맞춤형 솔루션이 필요함을 시사합니다. 주요 기업들은 지역 시장에 더 잘 서비스를 제공하기 위해 자사 제품을 현지화하고 공급망을 최적화하는 데 점점 더 집중하고 있으며, 이를 통해 경쟁 우위를 강화하고 있습니다.

2025년 8월, IBM(미국)은 주요 소매 체인과 전략적 파트너십을 체결하여 AI 기반 분석 플랫폼을 구현한다고 발표했습니다. 이 협력의 목표는 예측 통찰력을 통해 재고 관리 및 고객 참여를 향상시키는 것입니다. 이 파트너십의 중요성은 소매업체가 AI를 활용하여 운영을 간소화하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 기준을 설정할 수 있는 잠재력에 있습니다. 이는 IBM이 분석 분야의 선두주자로서의 입지를 강화하는 데 기여할 것입니다.

2025년 9월, Microsoft(미국)는 소매 부문을 위해 특별히 설계된 새로운 분석 도구 제품군을 출시하였으며, 기계 학습 기능 통합에 중점을 두고 있습니다. 이 이니셔티브는 소매업체의 분석 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 Microsoft를 소매 분석의 디지털 전환에서 핵심 기업으로 자리매김하게 합니다. 이러한 도구의 도입은 더 넓은 고객 기반을 유치할 가능성이 높아 Microsoft의 경쟁 입지를 더욱 강화할 것입니다.

2025년 7월, Oracle(미국)은 소매 분석을 지원하기 위해 클라우드 인프라를 확장하여 소매업체가 빅 데이터를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 하였습니다. 이 확장은 Oracle이 확장 가능하고 유연한 분석 솔루션에 대한 증가하는 수요를 충족할 수 있도록 해주기 때문에 전략적으로 중요합니다. 클라우드 제공을 향상시킴으로써 Oracle은 데이터 분석 기능을 현대화하려는 더 많은 소매업체를 유치할 가능성이 높아지며, 이는 시장에서의 경쟁 위치를 강화하는 데 기여할 것입니다.

2025년 10월 현재, 소매 시장의 빅 데이터 분석에서의 경쟁 트렌드는 디지털화, 지속 가능성 및 AI 기술 통합에 의해 점점 더 정의되고 있습니다. 주요 기업 간의 전략적 제휴가 환경을 형성하고 혁신과 협업을 촉진하고 있습니다. 가격 기반 경쟁에서 기술적 차별화 및 공급망 신뢰성에 대한 초점으로의 전환이 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 앞으로 혁신과 적응성을 전략의 우선 사항으로 삼는 기업들이 이 진화하는 시장에서 리더로 부상할 가능성이 높습니다.

소매 시장의 빅 데이터 분석 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다

산업 발전

  • 2024년 2분기: 월마트, 클라우드 기반 빅데이터 분석 확대를 위해 마이크로소프트와 파트너십 체결 월마트는 Azure의 빅데이터 분석 기능을 활용하여 공급망 효율성과 개인화된 고객 경험을 향상시키기 위한 전략적 파트너십을 마이크로소프트와 체결했다고 발표했다.
  • 2024년 2분기: 아마존, 제3자 판매자를 위한 AI 기반 소매 분석 플랫폼 출시 아마존은 인공지능과 빅데이터를 활용하여 제3자 판매자에게 고객 행동, 재고 동향 및 판매 최적화에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 새로운 분석 플랫폼을 도입했다.
  • 2024년 3분기: SAP, SAP HANA Cloud 기반의 차세대 소매 분석 제품군 공개 SAP는 소매업체가 상품화, 가격 책정 및 고객 참여 전략을 최적화할 수 있도록 돕기 위해 고급 빅데이터 분석 및 머신러닝을 통합한 새로운 버전의 소매 분석 제품군을 출시했다.
  • 2024년 3분기: 알리바바, 소매 부문에 집중한 빅데이터 분석 스타트업에 2억 달러 투자 알리바바 그룹은 소매를 위한 빅데이터 분석에 특화된 상하이 기반 스타트업에 2억 달러의 자금을 투자하여 오프라인 매장의 디지털 전환 및 데이터 기반 의사 결정을 가속화할 계획이다.
  • 2024년 4분기: 오라클, 글로벌 소매업체를 위한 빅데이터 분석 통합을 위한 오라클 리테일 데이터 플랫폼 출시 오라클은 대규모 소매 데이터를 중앙 집중화하고 분석하기 위해 설계된 클라우드 기반 솔루션인 오라클 리테일 데이터 플랫폼을 출시했다고 발표했다. 이를 통해 소매업체는 수요 예측 및 고객 개인화를 개선할 수 있다.
  • 2024년 4분기: 타겟, 빅데이터 분석 전략을 이끌 새로운 최고 데이터 책임자 임명 타겟은 회사의 빅데이터 분석 이니셔티브를 감독할 새로운 최고 데이터 책임자를 임명하여 소매 운영 전반에 걸쳐 데이터 기반 의사 결정 및 고객 통찰력을 향상시키는 데 집중하고 있다.
  • 2025년 1분기: 소매 분석 스타트업 데이터뷰, AI 기반 통찰력 플랫폼 확장을 위한 7500만 달러 시리즈 B 자금 조달 데이터뷰는 소매업체가 재고, 가격 책정 및 고객 참여를 최적화할 수 있도록 돕는 AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼을 확장하기 위해 7500만 달러의 시리즈 B 자금을 확보했다.
  • 2025년 1분기: IBM과 까르푸, 유럽 매장에서 고급 빅데이터 분석을 배포하기 위한 파트너십 발표 IBM과 까르푸는 까르푸의 유럽 소매 매장에서 IBM의 빅데이터 분석 솔루션을 구현하기 위한 다년간의 파트너십을 체결하여 공급망 가시성과 개인화된 마케팅을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.
  • 2025년 2분기: 구글 클라우드, 실시간 빅데이터 분석을 위한 리테일 데이터 엔진 출시 구글 클라우드는 소매업체를 위한 실시간 빅데이터 분석을 제공하는 새로운 플랫폼인 리테일 데이터 엔진을 도입하여 더 빠른 의사 결정과 향상된 고객 경험을 위한 고급 데이터 통합을 가능하게 한다.
  • 2025년 2분기: 세일즈포스, 옴니채널 데이터 통합을 목표로 한 아인슈타인 분석 출시 세일즈포스는 온라인 및 오프라인 소매 채널의 데이터를 통합하고 분석하여 상품화 및 고객 참여를 위한 실행 가능한 통찰력을 제공하는 새로운 제품인 아인슈타인 분석을 출시했다.
  • 2025년 2분기: 크로거, 소매 운영 혁신을 위한 새로운 데이터 분석 센터 개소 크로거는 빅데이터를 활용하여 공급망 관리, 재고 최적화 및 개인화된 마케팅을 개선하는 데 중점을 둔 최첨단 데이터 분석 센터를 개소했다.
  • 2025년 2분기: JD.com, 빅데이터 역량 강화를 위한 소매 분석 회사 인수 JD.com은 선도적인 소매 분석 회사를 인수하여 빅데이터 분석 인프라를 강화하고 고급 데이터 기반 통찰력을 통해 고객 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다.

향후 전망

소매 시장의 빅 데이터 분석 향후 전망

소매 시장의 빅 데이터 분석은 2024년부터 2035년까지 11.41%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상되며, 이는 향상된 고객 통찰력, 운영 효율성 및 개인화된 마케팅 전략에 의해 추진됩니다.

새로운 기회는 다음에 있습니다:

  • 재고 수준을 최적화하기 위해 AI 기반 재고 관리 시스템을 구현합니다.

2035년까지 시장은 혁신적인 분석 솔루션에 의해 강력해질 것으로 예상됩니다.

시장 세분화

소매 시장의 빅 데이터 분석 기술 전망

  • 클라우드 기반
  • 온프레미스

소매 시장의 빅 데이터 분석 응용 전망

  • 고객 세분화
  • 수요 예측
  • 재고 최적화
  • 사기 탐지

소매 시장 산업 수직 전망의 빅 데이터 분석

  • 전자상거래
  • 오프라인 소매
  • 식료품
  • 의류

소매 시장의 빅 데이터 분석 배포 모델 전망

  • 서비스형 소프트웨어 (SaaS)
  • 서비스형 플랫폼 (PaaS)
  • 서비스형 인프라 (IaaS)

소매 시장의 빅 데이터 분석 분석 유형 전망

  • 예측 분석
  • 처방 분석
  • 기술 분석
  • 진단 분석

보고서 범위

2024년 시장 규모46.31(억 달러)
2025년 시장 규모51.6(억 달러)
2035년 시장 규모152.04(억 달러)
연평균 성장률 (CAGR)11.41% (2024 - 2035)
보고서 범위수익 예측, 경쟁 환경, 성장 요인 및 트렌드
기준 연도2024
시장 예측 기간2025 - 2035
역사적 데이터2019 - 2024
시장 예측 단위억 달러
주요 기업 프로필시장 분석 진행 중
다룬 세그먼트시장 세분화 분석 진행 중
주요 시장 기회인공지능 통합이 소매 시장의 빅데이터 분석에서 예측 분석을 향상시킵니다.
주요 시장 역학개인화된 쇼핑 경험에 대한 수요 증가가 소매 부문에서 빅데이터 분석에 대한 투자를 촉진합니다.
다룬 국가북미, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카

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FAQs

2024년 현재 소매업에서 빅 데이터 분석의 시장 가치는 얼마입니까?

2024년 소매업에서 빅 데이터 분석의 시장 가치는 463.1억 USD였습니다.

2035년까지 소매업에서 빅 데이터 분석의 예상 시장 규모는 얼마입니까?

소매업에서 빅 데이터 분석의 예상 시장 규모는 2035년까지 152.04억 USD입니다.

2025년부터 2035년까지 소매 시장의 빅 데이터 분석에 대한 예상 CAGR은 얼마입니까?

2025 - 2035년 예측 기간 동안 소매 시장의 빅 데이터 분석에 대한 예상 CAGR은 11.41%입니다.

소매 시장의 빅 데이터 분석에서 주요 기업으로 간주되는 것은 무엇입니까?

시장 주요 플레이어로는 IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS, Teradata, Salesforce, Qlik, Tableau가 있습니다.

소매 시장의 빅 데이터 분석에서 주요 기술 분야는 무엇인가요?

주요 기술 분야에는 911억 2천만 USD의 가치가 있는 클라우드 기반 솔루션과 609억 2천만 USD의 가치가 있는 온프레미스 솔루션이 포함됩니다.

소매 시장의 빅 데이터 분석에서 어떤 유형의 분석이 활용됩니까?

분석의 유형에는 350억 USD의 가치가 있는 예측 분석과 500억 USD의 가치가 있는 기술 분석이 포함됩니다.

소매 시장의 빅 데이터 분석에서 어떤 배포 모델이 널리 사용되고 있습니까?

주요 배포 모델은 소프트웨어 서비스(SaaS)로 600억 달러의 가치가 있으며, 플랫폼 서비스(PaaS)로 450억 달러의 가치가 있습니다.

소매업에서 빅 데이터 분석에 대한 수요를 이끄는 애플리케이션은 무엇인가요?

주요 응용 프로그램으로는 420억 USD 가치의 재고 최적화와 480억 USD 가치의 사기 탐지가 포함됩니다.

소매업에서 빅 데이터 분석에 가장 큰 영향을 받는 산업 분야는 무엇인가요?

가장 큰 영향을 받은 산업 분야는 E-commerce로, 가치가 500억 USD이며, 오프라인 소매업으로, 가치가 400억 USD입니다.

소매업에서 빅 데이터 분석 시장은 다양한 세그먼트 간에 어떻게 비교됩니까?

시장은 고객 세분화가 300억 USD, 수요 예측이 320억 USD로 세그먼트별로 다양한 평가를 보여줍니다.

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