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シンガポール行動インターネット(IOB)市場予測 2024-2032


SINGAPORE INTERNET OF BEHAVIOR (IOB) MARKET FORECAST 2024-2032

主な調査結果 シンガポールの行動インターネット(IoB)市場は、2024~2032年の予測期間中にCAGR 22.68%で繁栄すると予測される。2032年には売上高244.5億ドルに達する。 市場インサイト シンガポールのスマ... もっと見る

 

 

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Inkwood Research
インクウッドリサーチ
2024年8月22日 US$1,100
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137 英語

 

サマリー

主な調査結果
シンガポールの行動インターネット(IoB)市場は、2024~2032年の予測期間中にCAGR 22.68%で繁栄すると予測される。2032年には売上高244.5億ドルに達する。
市場インサイト
シンガポールのスマート・ネーション構想は、デジタル技術をさまざまなビジネスや社会機能に組み込むことへの献身を強調し、行動のインターネット(IoB)が繁栄するための理想的な環境を育成している。医療分野では、シンガポールはIoBを活用して患者のケアと管理を進める最前線にいる。SingHealthを含む大手医療機関は、ウェアラブルデバイスや健康モニタリングシステムを使用して、リアルタイムの健康データを収集・分析している。Biofourmisのような企業は、バイタルサインを追跡し、パーソナライズされた健康洞察を提供する革新的なウェアラブルを作成し、健康状態の早期発見とプロアクティブな管理を容易にしている。
小売業では、IoBが消費者体験を大幅に向上させている。フェアプライス(FairPrice)やレッドマート(RedMart)などの小売企業は、IoBテクノロジーを活用して消費者の行動や嗜好を精査し、カスタマイズされたショッピング体験を提供している。購入履歴やオンライン上のやり取りを分析することで、これらの小売業者は、顧客に合わせた商品の推奨や的を絞ったプロモーションを提供することができ、顧客満足度とロイヤルティを高めることができる。
さらに、マリーナ・ベイ・サンズのような公共施設では、IoB主導のエネルギー管理システムによってエネルギー使用量が最適化され、コスト削減と持続可能性の目標達成に貢献している。教育分野では、IoBはKydon Groupのような企業が提供する、学生一人ひとりのニーズに応える適応型ソリューションを通じて、学習体験を向上させている。IoB技術の進歩に伴い、シンガポールの行動インターネット(IoB)市場は大きな成長を遂げ、イノベーションを促進し、さまざまな分野の生活の質を向上させるだろう。
セグメンテーション分析
シンガポールの行動インターネット(IoB)市場は、アプリケーション別、分析別、企業規模別、エンドユーザー産業別にセグメンテーションされている。エンドユーザー産業セグメントはさらに、BFSI、通信・IT、メディア・エンターテインメント、小売・eコマース、ヘルスケア、観光・旅行、その他のエンドユーザー産業に分別される。メディア・エンターテインメント業界では、行動のインターネット(IoB)がユーザー体験、コンテンツ配信、データ主導の意思決定に変革をもたらしつつある。
IoBを活用することで、企業はコンテンツのパフォーマンスを監視・分析することができ、ターゲットとなる視聴者とのつながりを深めるために、素材や推奨事項を調整することができる。このアプローチは視聴者の満足度を高めるだけでなく、視聴率も向上させる。エンターテインメント分野では、IoBはパーソナライズされたコンテンツや戦略的な広告配置の配信を促進し、ユーザーが自分の好みに合った推奨や広告を受け取れるようにする。
また、プラットフォームは、インタラクティブ・コンテンツやコンテストなどのゲーミフィケーション要素を取り入れ、ユーザーの関心を引き、参加者を増やしている。IoBデータを分析することで、メディア企業はソーシャルメディアのトレンドを特定し、バイラルコンテンツを活用することができる。バーチャル・イベントの際には、バーチャル・リアリティ・ヘッドセットやスマートフォンなどのIoTデバイスからのインサイトが、顧客のエンゲージメントや期待を測定し、コンテンツ制作やマーケティング戦略を推進するのに役立つ。フェイスブックやグーグルのような大手企業は、IoBデータを利用してターゲット広告を表示し、コンテンツ配信を最適化し、ユーザーの行動や嗜好に基づいてコンテンツをローカライズしている。このようなデータ主導のアプローチは、番組編成の決定に情報を提供し、コンテンツ獲得戦略を強化することで、よりカスタマイズされた効果的なメディア体験を保証する。
電気通信やITの分野では、行動のインターネット(IoB)は、サービスを強化し、ネットワーク効率を最適化し、イノベーションを推進する大きな機会を提供している。IoBデータを活用することで、企業は個々のユーザーの行動や嗜好に基づいて、パーソナライズされたサービスの推奨、カスタマイズされたコンテンツ、カスタマイズされた料金プランを提供することができる。また、このデータは、痛点や改善点を特定することで、カスタマーサポートを向上させます。
IoTデバイスの普及により、通信事業者はネットワークをより適切に管理し、予知保全を行い、ダウンタイムを削減することができる。IoBを5G、エッジコンピューティング、AIなどのテクノロジーと統合することで、高度なネットワーク通信をサポートし、データ共有を強化し、サービスの信頼性を向上させることができる。IoB技術が進化するにつれ、パーソナライズされた広告やテーラーメイドのサービスを通じて、ITや通信分野の成長、顧客獲得、競争力維持を支援する上で重要な役割を果たすだろう。
観光・旅行業界では、行動のインターネット(IoB)により、旅行体験を大幅に向上させ、顧客エンゲージメントを改善し、業務を合理化することができる。検索履歴やソーシャルメディアでの活動など、旅行者のオンライン行動を分析することで、IoBは高度にパーソナライズされた目的地の推奨やオーダーメイドの旅程を提供することができる。旅行会社やプラットフォームは、これらのインサイトを利用して、宿泊施設、アクティビティ、食事オプションなどの旅行パッケージをカスタマイズすることができる。さらに、旅行者はスマートフォンやウェアラブル端末で、フライトの変更、天候、安全に関するアラートなどの最新情報をリアルタイムで受け取ることができ、より情報に基づいたシームレスな旅行体験が可能になる。
IoBはまた、問い合わせ、予約、推薦を即座に処理するチャットボットを通じて顧客サービスを強化する。旅行者の現在位置に基づいて、アトラクション、レストラン、イベントなどの場所を特定した提案を提供する。さらに、IoBは旅行者からのフィードバックを収集し、サービスを継続的に改善するのに役立ち、旅行保険プロバイダーは海外で保険を調整し、健康データを監視することができる。旅行者の行動や嗜好に基づいて適切なオファーや広告を提供することで、観光事業はマーケティング戦略を洗練させ、全体的な顧客満足度を高めることができる。
競合他社の洞察
シンガポールの行動インターネット(IoB)市場の大手企業には、Microsoft Corporation、NICE Ltd、OpenText Corporation、Capillary Technologiesなどがある。
キャピラリー・テクノロジーズ(Capillary Technologies)はシンガポールに本社を置き、企業向けに顧客エンゲージメントとロイヤルティのSaaS(Software-as-a-Solution)製品を提供している。同社は、包括的な顧客エンゲージメント、体験型ロイヤルティ、AI主導のプログラムを専門とし、ブランドと顧客の相互作用を強化し、成長を促進する。同社のエクスペリエンス・プラットフォームは人工知能と機械学習を統合しており、ブランドは消費者行動を深く洞察し、パーソナライズされたコミュニケーションを通じてエンゲージメントを高め、シームレスなクロスチャネル・コマースを促進し、ロイヤルティを育成して優良顧客を維持することができる。


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目次

目次
1. 調査範囲と方法論
1.1. 調査目的
1.2.調査方法
1.3. 前提条件と限界
2. 要旨
2.1. 市場規模と推定
2.2. 国別スナップショット
2.3. 国別分析
2.4. 調査範囲
2.5. 危機シナリオ分析
2.6. 主な市場調査結果
2.6.1. デジタル・マーケティングはiobの主要アプリケーション領域である。
2.6.2. 自然言語処理(NLP)は、IOBアナリティクスの中で最も高い成長率を示している。
2.6.3. iob 市場シェアは大企業が独占
2.6.4. 銀行、金融サービス、保険(Bfsi)セクターがiob実装の主要なエンドユーザー産業として台頭している。
3. 市場ダイナミクス
3.主な推進要因
3.1.1. 高度なデータ分析と iot 接続の統合
3.1.2. ユーザー情報を活用して分析用の行動プロファイルを構築する企業
3.1.3. パーソナライゼーション・ニーズにより、電子商取引におけるユーザー行動モデリングに iob が採用される。
3.2. 主な制約
3.2.1. プライバシーとセキュリティへの懸念
3.2.2. 熟練した人材の不足
4. 主要分析
4.1. 主要市場動向
4.1.1. 個人に合わせたマーケティングと広告に対する需要の高まり
4.1.2. iobは部門間のコラボレーションを強化し、より迅速でより良い意思決定を行う。
4.1.3. ビッグデータとiobを活用したビジネス意思決定と顧客インサイトの変革
4.1.4. 人工知能と機械学習がリアルタイムの洞察でiobに革命を起こす
4.1.5. パーソナライズされた体験と洞察に満ちた分析を実現するモノのインターネット
4.2. ポーターの5つの力分析
4.2.1. 買い手の力
4.2.2. サプライヤーの力
4.2.3. 代替
4.2.4. 新規参入
4.2.5. 業界のライバル関係
4.3. 成長見通しマッピング
4.3.1. シンガポールの成長見通しマッピング
4.4. 市場成熟度分析
4.5. 市場集中度分析
4.6. バリューチェーン分析
4.7. 主要な購買基準
4.7.1. 技術統合
4.7.2. カスタマイズ性と柔軟性
4.7.3. 拡張性
4.7.4. データ・セキュリティとプライバシー
4.7.5. リアルタイム分析
4.7.6. 費用対効果
4.7.7. ベンダーのサポートとサービス
4.7.8. ユーザー・エクスペリエンス
5. アプリケーション別市場
5.1. デジタルマーケティング
5.1.1. 市場予測図
5.1.2. セグメント分析
5.2. 広告キャンペーン
5.2.1. 市場予測図
5.2.2. セグメント分析
5.3. コンテンツ配信
5.3.1. 市場予測図
5.3.2. セグメント分析
5.4. ブランドプロモーション
5.4.1. 市場予測図
5.4.2. セグメント分析
5.5. その他の用途
5.5.1. 市場予測図
5.5.2. セグメント分析
6. アナリティクス別市場
6.1. 人工知能(AI)と機械学習(ml)
6.1.1. 市場予測図
6.1.2. セグメント分析
6.2. ビッグデータ分析
6.2.1. 市場予測図
6.2.2. セグメント分析
6.3. 予測分析
6.3.1. 市場予測図
6.3.2. セグメント分析
6.4. 自然言語処理(NLP)
6.4.1. 市場予測図
6.4.2. セグメント分析
6.5. パターン認識
6.5.1. 市場予測図
6.5.2. セグメント分析
6.6. その他の分析
6.6.1. 市場予測図
6.6.2. セグメント分析
7. 企業規模別市場
7.1. 大企業
7.1.1. 市場予測図
7.1.2. セグメント分析
7.2. 中小企業
7.2.1. 市場予測図
7.2.2. セグメント分析
8. エンドユーザー産業別市場
8.1. BFSI
8.1.1. 市場予測図
8.1.2. セグメント分析
8.2. 通信・IT
8.2.1. 市場予測図
8.2.2. セグメント分析
8.3. メディアとエンターテインメント
8.3.1. 市場予測図
8.3.2. セグメント分析
8.4. 小売とeコマース
8.4.1. 市場予測図
8.4.2. セグメント分析
8.5.ヘルスケア
8.5.1. 市場予測図
8.5.2. セグメント分析
8.6. 観光と旅行
8.6.1. 市場予測図
8.6.2. セグメント分析
8.7. その他のエンドユーザー産業
8.7.1. 市場予測図
8.7.2. セグメント分析
9. 競争環境
9.1. 主要市場戦略
9.1.1. 製品の発売と開発
9.1.2. パートナーシップと契約
9.1.3. 事業拡大・売却
9.2. 会社プロファイル
9.2.1. アルテリクス
9.2.1.1. 会社概要
9.2.1.2. 製品ポートフォリオ
9.2.1.3. 強みと課題
9.2.2. アマゾンコム株式会社
9.2.2.1. 会社概要
9.2.2.2. 製品ポートフォリオ
9.2.2.3. 強みと課題
9.2.3. キャピラリー・テクノロジーズ
9.2.3.1. 会社概要
9.2.3.2. 製品ポートフォリオ
9.2.3.3. 強みと課題
9.2.4. インターナショナル・ビジネス・マシン(IBM)
9.2.4.1. 会社概要
9.2.4.2. 製品ポートフォリオ
9.2.4.3. 強みと課題
9.2.5. マスターカード
9.2.5.1. 会社概要
9.2.5.2. 製品ポートフォリオ
9.2.5.3. 強みと課題
9.2.6. マイクロソフト株式会社
9.2.6.1. 会社概要
9.2.6.2. 製品ポートフォリオ
9.2.6.3. 強みと課題
9.2.7. ナイス株式会社
9.2.7.1. 会社概要
9.2.7.2. 製品ポートフォリオ
9.2.7.3. 強みと課題
9.2.8. オぺンテキスト株式会社
9.2.8.1. 会社概要
9.2.8.2. 製品ポートフォリオ
9.2.8.3. 強みと課題
9.2.9. リバーベッドテクノロジー
9.2.9.1. 会社概要
9.2.9.2. 製品ポートフォリオ
9.2.9.3. 強みと課題
9.2.10. セールスフォース
9.2.10.1. 会社概要
9.2.10.2. 製品ポートフォリオ
9.2.10.3. 強みと課題

 

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Summary

KEY FINDINGS
The Singapore Internet of Behavior (IoB) market is predicted to prosper at a CAGR of 22.68% over the forecast period of 2024-2032. It is set to reach a revenue of $24.45 billion by 2032.
MARKET INSIGHTS
Singapore’s Smart Nation initiative underscores its dedication to embedding digital technologies into various business and societal functions, fostering an ideal environment for the Internet of Behavior (IoB) to thrive. In the healthcare sector, Singapore is at the forefront of using IoB to advance patient care and management. Major healthcare providers, including SingHealth, use wearable devices and health monitoring systems to gather and analyze real-time health data. Companies like Biofourmis create innovative wearables that track vital signs and offer personalized health insights, facilitating early detection and proactive management of health conditions.
In retail, IoB is significantly enhancing consumer experiences. Retailers such as FairPrice and RedMart leverage IoB technologies to scrutinize consumer behavior and preferences, enabling them to deliver customized shopping experiences. By analyzing purchase histories and online interactions, these retailers can provide tailored product recommendations and targeted promotions, thereby boosting customer satisfaction and loyalty.
Additionally, IoB-driven energy management systems in public buildings, like those at Marina Bay Sands, optimize energy usage, reducing costs and supporting sustainability goals. In education, IoB is improving learning experiences through adaptive solutions from companies like Kydon Group, which cater to individual student needs. As IoB technologies advance, the Singapore Internet of Behavior (IoB) market is set for significant growth, fostering innovation and enhancing quality of life across multiple sectors.
SEGMENTATION ANALYSIS
The Singapore Internet of Behavior (IoB) market segmentation incorporates the market by application, analytics, enterprise size, and end-user industry. The end-user industry segment is further segregated into BFSI, telecom and IT, media and entertainment, retail and e-commerce, healthcare, tourism and travel, and other end-user industries. In the media and entertainment industries, the Internet of Behavior (IoB) is transforming user experiences, content distribution, and data-driven decision-making.
By utilizing IoB, companies can monitor and analyze how their content performs, enabling them to tailor material and recommendations to better connect with their target audiences. This approach not only enhances audience satisfaction but also boosts viewership. In the entertainment sector, IoB facilitates the delivery of personalized content and strategic ad placements, ensuring that users receive recommendations and advertisements that align with their preferences.
Platforms are also incorporating gamification elements, such as interactive content and contests, to engage users and increase participation. By analyzing IoB data, media companies can identify social media trends and capitalize on viral content. During virtual events, insights from IoT devices like virtual reality headsets and smartphones help gauge customer engagement and expectations, driving content creation and marketing strategies. Major players like Facebook and Google use IoB data to display targeted ads, optimize content distribution, and localize content based on user behavior and preferences. This data-driven approach informs programming decisions and enhances content acquisition strategies, ensuring a more tailored and effective media experience.
In the telecommunications and IT sectors, the Internet of Behavior (IoB) presents significant opportunities to enhance services, optimize network efficiency, and drive innovation. By leveraging IoB data, companies can deliver personalized service recommendations, tailored content, and customized pricing plans based on individual user behaviors and preferences. This data also improves customer support by identifying pain points and areas for improvement.
The widespread adoption of IoT devices enables telecom providers to better manage networks, perform predictive maintenance, and reduce downtime. Integrating IoB with technologies such as 5G, edge computing, and AI supports advanced network communication, enhances data sharing, and improves service reliability. As IoB technology evolves, it will play a crucial role in helping IT and telecom sectors grow, attract customers, and stay competitive through personalized advertising and tailored services.
In the tourism and travel industry, the Internet of Behavior (IoB) can greatly enhance travel experiences, improve customer engagement, and streamline operations. By analyzing travelers' online behaviors, such as search history and social media activity, IoB can offer highly personalized destination recommendations and tailored itineraries. Travel agencies and platforms can use these insights to customize travel packages, including accommodation, activities, and dining options. Additionally, travelers can receive real-time updates on their smartphones or wearables about flight changes, weather conditions, and safety alerts, ensuring a more informed and seamless travel experience.
IoB also enhances customer service through chatbots that handle inquiries, reservations, and recommendations instantly. It provides location-specific suggestions for attractions, restaurants, and events based on the traveler's current position. Furthermore, IoB helps gather traveler feedback to continually improve services and allows travel insurance providers to tailor policies and monitor health data abroad. By targeting travelers with relevant offers and advertisements based on their behavior and preferences, tourism businesses can refine their marketing strategies and enhance overall customer satisfaction.
COMPETITIVE INSIGHTS
Some of the leading players in the Singapore Internet of Behavior (IoB) market include Microsoft Corporation, NICE Ltd, OpenText Corporation, Capillary Technologies, etc.
Capillary Technologies, headquartered in Singapore, provides customer engagement and loyalty software-as-a-solution (SaaS) products to enterprises. The company specializes in comprehensive customer engagement, experiential loyalty, and AI-driven programs to enhance brand and customer interaction and drive growth. Its experience platform integrates artificial intelligence and machine learning, enabling brands to gain deep insights into consumer behavior, engage through personalized communication, facilitate seamless cross-channel commerce, and foster loyalty to retain top customers.



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Table of Contents

TABLE OF CONTENTS
1. RESEARCH SCOPE & METHODOLOGY
1.1. STUDY OBJECTIVES
1.2. METHODOLOGY
1.3. ASSUMPTIONS & LIMITATIONS
2. EXECUTIVE SUMMARY
2.1. MARKET SIZE & ESTIMATES
2.2. COUNTRY SNAPSHOT
2.3. COUNTRY ANALYSIS
2.4. SCOPE OF STUDY
2.5. CRISIS SCENARIO ANALYSIS
2.6. MAJOR MARKET FINDINGS
2.6.1. DIGITAL MARKETING REPRESENTS THE PRIMARY APPLICATION DOMAIN FOR IOB
2.6.2. NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) EXHIBITS THE HIGHEST GROWTH RATE AMONG IOB ANALYTICS
2.6.3. LARGE ENTERPRISES DOMINATE THE IOB MARKET SHARE
2.6.4. BANKING, FINANCIAL SERVICES, AND INSURANCE (BFSI) SECTOR EMERGES AS THE LEADING END-USER INDUSTRY FOR IOB IMPLEMENTATIONS
3. MARKET DYNAMICS
3.1. KEY DRIVERS
3.1.1. INTEGRATION OF ADVANCED DATA ANALYTICS WITH IOT CONNECTIVITY
3.1.2. COMPANIES LEVERAGING USER INFORMATION TO CONSTRUCT BEHAVIORAL PROFILES FOR ANALYTICS
3.1.3. PERSONALIZATION NEEDS TO DRIVE IOB ADOPTION FOR USER BEHAVIOR MODELING IN E-COMMERCE
3.2. KEY RESTRAINTS
3.2.1. PRIVACY AND SECURITY CONCERNS
3.2.2. LACK OF SKILLED WORKFORCE
4. KEY ANALYTICS
4.1. KEY MARKET TRENDS
4.1.1. RISING DEMAND FOR TAILORED MARKETING AND ADVERTISING
4.1.2. IOB ENHANCES DEPARTMENTAL COLLABORATION FOR QUICKER, BETTER DECISIONS
4.1.3. TRANSFORMING BUSINESS DECISIONS AND CUSTOMER INSIGHTS USING BIG DATA AND IOB
4.1.4. ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING TO REVOLUTIONIZE IOB WITH REAL-TIME INSIGHTS
4.1.5. INTERNET OF THINGS FOR PERSONALIZED EXPERIENCES AND INSIGHTFUL ANALYTICS
4.2. PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS
4.2.1. BUYERS POWER
4.2.2. SUPPLIERS POWER
4.2.3. SUBSTITUTION
4.2.4. NEW ENTRANTS
4.2.5. INDUSTRY RIVALRY
4.3. GROWTH PROSPECT MAPPING
4.3.1. GROWTH PROSPECT MAPPING FOR SINGAPORE
4.4. MARKET MATURITY ANALYSIS
4.5. MARKET CONCENTRATION ANALYSIS
4.6. VALUE CHAIN ANALYSIS
4.7. KEY BUYING CRITERIA
4.7.1. TECHNOLOGY INTEGRATION
4.7.2. CUSTOMIZATION AND FLEXIBILITY
4.7.3. SCALABILITY
4.7.4. DATA SECURITY AND PRIVACY
4.7.5. REAL-TIME ANALYTICS
4.7.6. COST-EFFECTIVENESS
4.7.7. VENDOR SUPPORT AND SERVICE
4.7.8. USER EXPERIENCE
5. MARKET BY APPLICATION
5.1. DIGITAL MARKETING
5.1.1. MARKET FORECAST FIGURE
5.1.2. SEGMENT ANALYSIS
5.2. ADVERTISING CAMPAIGN
5.2.1. MARKET FORECAST FIGURE
5.2.2. SEGMENT ANALYSIS
5.3. CONTENT DELIVERY
5.3.1. MARKET FORECAST FIGURE
5.3.2. SEGMENT ANALYSIS
5.4. BRAND PROMOTION
5.4.1. MARKET FORECAST FIGURE
5.4.2. SEGMENT ANALYSIS
5.5. OTHER APPLICATIONS
5.5.1. MARKET FORECAST FIGURE
5.5.2. SEGMENT ANALYSIS
6. MARKET BY ANALYTICS
6.1. ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) AND MACHINE LEARNING (ML)
6.1.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.1.2. SEGMENT ANALYSIS
6.2. BIG DATA ANALYTICS
6.2.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.2.2. SEGMENT ANALYSIS
6.3. PREDICTIVE ANALYTICS
6.3.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.3.2. SEGMENT ANALYSIS
6.4. NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)
6.4.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.4.2. SEGMENT ANALYSIS
6.5. PATTERN RECOGNITION
6.5.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.5.2. SEGMENT ANALYSIS
6.6. OTHER ANALYTICS
6.6.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.6.2. SEGMENT ANALYSIS
7. MARKET BY ENTERPRISE SIZE
7.1. LARGE ENTERPRISES
7.1.1. MARKET FORECAST FIGURE
7.1.2. SEGMENT ANALYSIS
7.2. SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES
7.2.1. MARKET FORECAST FIGURE
7.2.2. SEGMENT ANALYSIS
8. MARKET BY END-USER INDUSTRY
8.1. BFSI
8.1.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.1.2. SEGMENT ANALYSIS
8.2. TELECOM AND IT
8.2.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.2.2. SEGMENT ANALYSIS
8.3. MEDIA AND ENTERTAINMENT
8.3.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.3.2. SEGMENT ANALYSIS
8.4. RETAIL AND E-COMMERCE
8.4.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.4.2. SEGMENT ANALYSIS
8.5. HEALTHCARE
8.5.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.5.2. SEGMENT ANALYSIS
8.6. TOURISM AND TRAVEL
8.6.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.6.2. SEGMENT ANALYSIS
8.7. OTHER END-USER INDUSTRIES
8.7.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.7.2. SEGMENT ANALYSIS
9. COMPETITIVE LANDSCAPE
9.1. KEY MARKET STRATEGIES
9.1.1. PRODUCT LAUNCHES & DEVELOPMENTS
9.1.2. PARTNERSHIPS & AGREEMENTS
9.1.3. BUSINESS EXPANSIONS & DIVESTITURES
9.2. COMPANY PROFILES
9.2.1. ALTERYX INC
9.2.1.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.1.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.1.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.2. AMAZONCOM INC
9.2.2.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.2.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.2.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.3. CAPILLARY TECHNOLOGIES
9.2.3.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.3.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.3.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.4. INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES (IBM)
9.2.4.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.4.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.4.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.5. MASTERCARD INC
9.2.5.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.5.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.5.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.6. MICROSOFT CORPORATION
9.2.6.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.6.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.6.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.7. NICE LTD
9.2.7.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.7.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.7.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.8. OPENTEXT CORPORATION
9.2.8.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.8.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.8.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.9. RIVERBED TECHNOLOGY LLC
9.2.9.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.9.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.9.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.10. SALESFORCE INC
9.2.10.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.10.2. PRODUCT PORTFOLIO
9.2.10.3. STRENGTHS & CHALLENGES

 

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