行動分析市場:ソリューション別(ユーザーとエンティティの行動、A/Bテスト、ヒートマップ、フィードバックと顧客の声)、用途別(顧客エンゲージメント、ブランドプロモーション、ワークフォース最適化、脅威検出と防止) - 2029年までの世界予測Behavior Analytics Market by Solutions (User and Entity Behavior, A/B Testing, Heatmap, Feedback & Voice of Customer), Application (Customer Engagement, Brand Promotion, Workforce Optimization, Threat Detection & Prevention) - Global Forecast to 2029 行動分析市場は、2024年には55億米ドル、2029年には134億米ドル、年間平均成長率(CAGR)は19.5%と推定されている。行動分析では、ユーザーやエンティティの行動をタイムリーに処理することで、実用的な洞察への... もっと見る
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サマリー行動分析市場は、2024年には55億米ドル、2029年には134億米ドル、年間平均成長率(CAGR)は19.5%と推定されている。行動分析では、ユーザーやエンティティの行動をタイムリーに処理することで、実用的な洞察へのアクセスを強化し、組織が潜在的な問題を理解し、未然に防ぐためのリードタイムを得るのを支援する。異常なパターンを検出し、潜在的なリスクが危害をもたらす前に発見することで、企業がセキュリティ上の脅威を早期に発見するのに役立ちます。第二に、行動分析は、企業が個人の嗜好や行動に関する知識によって顧客体験をパーソナライズし、行動ベースのデータに照らしてプロセスを合理化することで業務を最適化し、データに裏打ちされた情報に基づいた意思決定を行うことで、より良い業績と顧客満足を促進するのに役立ちます。"ソリューションの提供により、予測期間中に最大の市場規模が見込まれる。" ソリューション分野は、行動データを分析して行動するための中核機能を組織に提供するため、予測期間中の市場規模はソリューション分野が圧倒的に大きくなる。これらのソリューションは、複数のソースから膨大な量のデータを収集、処理、分析するための包括的なツールを提供し、企業がパターンや異常を検出し、情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする。 巧妙なサイバー脅威が増加し、顧客に特注の体験を提供する需要がますます高まる中、このような課題に対する姿勢の改善を目指す組織にとって、高度な行動分析ソリューションの導入はより優先度の高いものとなっています。セキュリティ強化、顧客エンゲージメントの向上、ビジネスプロセスの最適化の中心にあるのは、まさにこれらのソリューションです。また、これらのソリューションは非常に柔軟であるため、調整や拡張が可能であり、このデータ主導の世界で競争力を維持しようとする企業にとって、非常に重要な投資となる。 「アプリケーション別では、脅威の検知と防止が予測期間中に高い成長率を維持する見込みである。脅威の検出と防止に対する需要の高まりは、サイバー脅威がより複雑かつ一般的になり、ほとんどすべての産業に悪影響を及ぼしているという事実によるものである。従来のセキュリティ対策では、サイバー犯罪者が使用する洗練されたテクニックには太刀打ちできない。そのため、脅威の検出と防止においては、セキュリティ侵害のケースとなり得る異常なパターンにリアルタイムで気づく方法がより発達している行動分析学への依存が高まっています。 行動分析によって、組織はユーザーやエンティティの行動をプロアクティブに監視できるようになります。これにより、侵害されたアカウントなど、組織内部から出現する脅威を、それが発生する前であってもピックアップすることができます。これらは、新しいデータに基づく機械学習と人工知能ソリューションであるため、自ら学習し、新しい未知の脅威の検出精度を向上させます。保護、規制遵守、組織資産の保護を通じた機密情報のセキュリティに対するニーズの高まりは、脅威の検出と予防における行動分析に対するこの重要な分野での需要を高めている。 "予測期間中、北米が最大の市場シェアを占めると推定される" 北米は予測期間中、最大の市場になると予測されています。この地域が行動アナリティクスの採用でリードしているのにはいくつかの要因がある。最先端のテクノロジー企業や金融機関が非常に多く、サイバーセキュリティとデータ主導の経営に重点を置いている企業が実に多いのだ。これらの企業はまさに、行動分析のような最先端技術を迅速に導入することができる企業であり、これによって自社をより確実に保証することができ、同時に全体的な業績も向上させることができます。 データ保護に関する厳格な法律とコンプライアンス要件は、北米における強固な規制の枠組みと相まって、コンプライアンスと機密情報保護のための行動分析学ソリューションへの需要を後押ししている。これはさらに、すでに成熟したITインフラと確立されたデジタルエコシステムによって支えられており、さまざまな業界で行動分析学が幅広く採用される原動力となっている。また、同地域ではサイバー脅威が増加傾向にあり、デジタルプラットフォームへの依存度が高まっていることから、脅威の検知と予防における効果的なツールとしての行動分析の重要性が高まっている。これらすべての要因が相まって、北米は行動アナリティクスの最大市場となっている。 行動分析市場で事業を展開するさまざまな主要組織の最高経営責任者(CEO)、取締役、その他の経営幹部に対して詳細なインタビューを実施した。 - 企業タイプ別ティア1:62%、ティア2:23%、ティア3:15 - 役職別Cレベル - 38%、Dレベル - 30%、その他 - 22 - 地域別北米:40%、欧州:15%、アジア太平洋地域:35%、その他の地域:10 行動分析市場の主要プレーヤーは、Qualtrics社(米国)、OpenText社(カナダ)、Microsoft社(米国)、Cisco Systems社(米国)、IBM社(米国)、Zoho Corporation社(インド)、Oracle社(米国)、Varonis Systems社(米国)、Fortinet社(米国)、Securonix社(米国)である。(米)、Securonix(米)、Teradata(米)、Google(米)、Adobe(米)、SAS Institute(米)、Qlik(米)、84.51˚(米)、Contentsquare(仏)、Exabeam(米)、Clevertap(米)、Dtex Systems(米)、Mouseflow(米)、Gurucul(米)、Netspring(米)、Visier, Inc(カナダ)、Teramind(米)、SplashBI(米)、Amplitude(米)、Prohance(インド)。これらの企業は、行動分析市場の足跡を拡大するために、パートナーシップ、契約、提携、新製品の発表、機能強化、買収など、さまざまな成長戦略を採用している。 調査対象範囲 この調査レポートは、さまざまなセグメントにわたる行動分析市場規模を対象としています。オファリング(ソリューションとサービス)、タイプ(顧客中心、従業員中心)、アプリケーション(顧客エンゲージメント、ブランド促進、ワークフォース最適化、脅威検出と防止、その他のアプリケーション)、業種(BFSI、小売&Eコマース、テレコム、IT&ITES、メディア&エンターテイメント、ヘルスケア、政府&防衛、旅行&ホスピタリティ、その他の業種)、地域(北米、欧州、アジア太平洋、中東&アフリカ、中南米)など、さまざまなセグメントにわたる市場規模と成長の可能性を推定することを目的としています。この調査には、主要市場プレイヤーの詳細な競合分析、会社概要、製品および事業提供に関する主な見解、最近の動向、市場戦略が含まれています。 レポート購入の主な利点 本レポートは、世界のビヘイビアアナリティクス市場の収益数とサブセグメントに関する最も近い近似値に関する情報を提供し、市場リーダー/新規参入者に役立ちます。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、自社のビジネスをより良く位置づけ、適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。さらに、本レポートは、市場の脈動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供するために、利害関係者に洞察を提供します。 本レポートでは、以下のポイントに関する洞察を提供しています: 1.行動分析市場の成長に影響を与える主な促進要因(マーケティング戦略の最適化、製品開発の強化、将来動向の予測)、阻害要因(データプライバシーに関する懸念、技術的専門知識、データの品質と正確性)、機会(顧客維持の強化、不正行為の検出と防止、ターゲットを絞ったコンテンツ配信)、課題(文脈の理解、行動ノイズ、拡張性の問題)の分析。 2.製品開発/イノベーション:行動分析市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発売に関する詳細な洞察。 3.市場開発:有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、様々な地域の行動分析市場を分析しています。 4.市場の多様化:新製品・サービス、未開拓の地域、最近の動向、行動分析学市場への投資に関する情報を網羅。 5.競合評価:Qualtrics(米国)、OpenText(カナダ)、Microsoft(米国)、Cisco Systems, Inc.(米国)、IBM(米国)、Zoho Corporation(インド)、Oracle(米国)、Varonis Systems, Inc.(米)、Securonix(米)、Teradata(米)、Google(米)、Adobe(米)、SAS Institute(米)、Qlik(米)、84.51˚(米国)、Contentsquare(フランス)、Exabeam(米国)、Clevertap(米国)、Dtex Systems(米国)、Mouseflow(米国)、Gurucul(米国)、Netspring(米国)、Visier, Inc.(カナダ)、Teramind(米国)、SplashBI(米国)、Amplitude(米国)、Prohance(インド)。 目次1 導入 321.1 調査目的 32 1.2 市場の定義 32 1.3 調査範囲 1.3.1 市場セグメンテーション 1.3.2 含むものと含まないもの 34 1.3.3 考慮した年数 34 1.4 考慮した通貨 35 1.5 利害関係者 2 調査方法 36 2.1 調査データ 36 2.1.1 二次データ 37 2.1.1.1 二次資料からの主要データ 37 2.1.2 一次データ 38 2.1.2.1 一次インタビューの内訳 38 2.1.2.2 専門家への一次インタビュー 38 2.1.2.3 専門家の洞察 39 2.2 市場規模の推定方法 39 2.2.1 トップダウンアプローチ 39 2.2.1.1 供給サイド分析 40 2.2.2 ボトムアップアプローチ 40 2.2.2.1 需要サイド分析 41 2.3 データの三角測量 43 2.4 リサーチの前提 44 2.5 研究の限界 44 2.6 リスク評価 44 3 エグゼクティブ・サマリー 46 4 プレミアムインサイト 49 4.1 行動分析市場における主要企業の魅力的な機会 49 4.2 行動分析市場:上位成長セグメント 49 4.3 行動分析市場:用途別 50 4.4 行動分析市場:サービス別 50 4.5 行動分析市場:業種別 51 4.6 行動分析市場:タイプ別 51 4.7 北米:行動分析市場:用途・サービス別 52 5 市場概要と業界動向 53 5.1 はじめに 5.2 市場のダイナミクス 5.2.1 推進要因 54 5.2.1.1 マーケティング戦略の最適化 54 5.2.1.2 製品開発の強化 54 5.2.1.3 将来のトレンド予測 55 5.2.2 阻害要因 5.2.2.1 データプライバシーに関する懸念 55 5.2.2.2 技術的専門知識 5.2.2.3 データの品質と正確性 55 5.2.3 機会 5.2.3.1 顧客維持の強化 55 5.2.3.2 不正の検出と防止 56 5.2.3.3 ターゲットを絞ったコンテンツ配信 56 5.2.4 課題 56 5.2.4.1 コンテクスト理解 56 5.2.4.2 行動ノイズ 56 5.2.4.3 スケーラビリティの問題 56 5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/破壊 57 5.4 現在のビジネスモデルと新たなビジネスモデル 57 5.4.1 フリーミアムモデル 57 5.4.2 従量課金モデル 57 5.4.3 年間サブスクリプションモデル 5.4.4 エンタープライズ・ライセンス・モデル 58 5.5 価格分析 58 5.5.1 平均価格分析(ソリューション別) 58 5.5.2 指標価格分析、サブスクリプション別 59 5.6 バリューチェーン分析 60 5.7 エコシステム分析 5.8 テクノロジー分析 63 5.8.1 主要テクノロジー 63 5.8.1.1 機械学習(ML) 63 5.8.1.2 人工知能(AI) 63 5.8.1.3 ビッグデータ分析 63 5.8.2 補足技術 63 5.8.2.1 モノのインターネット(IoT) 63 5.8.2.2 クラウド・コンピューティング 63 5.8.2.3 データ統合ツール 64 5.8.3 隣接技術 64 5.8.3.1 顧客関係管理(CRM) 64 5.8.3.2 ユーザーエクスペリエンス(UX)デザイン 64 5.8.3.3 サイバーセキュリティ 64 5.9 特許分析 64 5.10 主要会議とイベント 67 5.11 規制の状況 67 5.11.1 規制機関、政府機関、その他の組織 67 5.11.1.1 一般データ保護規則(GDPR) - 欧州連合 67 5.11.1.2 連邦取引委員会(FTC) - 米国 68 5.11.1.3 国際プライバシー専門家協会(IAPP) 68 5.11.1.4 北米 69 5.11.1.4.1 米国 69 5.11.1.4.2 カナダ 5.11.1.5 欧州 70 5.11.1.5.1 ドイツ 70 5.11.1.5.2 英国 70 5.11.1.5.3 欧州全体 70 5.11.1.6 アジア太平洋 70 5.11.1.6.1 日本 70 5.11.1.6.2 インド 70 5.11.1.6.3 オーストラリア 70 5.11.1.7 中東・アフリカ 70 5.70 11.1.7.1 南アフリカ 70 5.11.1.7.2 ウェア 71 5.11.1.8 中南米 71 5.11.1.8.1 ブラジル 71 5.12 行動分析市場の技術ロードマップ 71 5.12.1 短期ロードマップ(2023~2025年) 71 5.12.2 中期ロードマップ(2026~2028年) 71 5.12.3 長期ロードマップ(2029~2030年) 71 5.13 ポーターの5つの力分析 72 5.13.1 新規参入企業の脅威 5.13.2 代替品の脅威 5.13.3 供給者の交渉力 73 5.13.4 買い手の交渉力 73 5.13.5 競合の激しさ 74 5.14 主要ステークホルダーと購買基準 74 5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 74 5.14.2 購買基準 75 5.15 行動分析ソリューションの革命の略史 76 5.16 行動分析市場におけるベストプラクティス 76 5.16.1 明確な目標を設定する 76 5.16.2 データの質を確保する 77 5.16.3 プライバシーとコンプライアンス対策の実施 77 5.16.4 高度な分析ツールを活用する 77 5.16.5 実用的な洞察に焦点を当てる 77 5.17 行動分析市場:ツール、フレームワーク、テクニック 77 5.18 ジェネレーティブAIが行動分析に与える影響 78 5.18.1 主要なユースケースと市場の可能性 78 5.18.1.1 主なユースケース 78 5.18.2 ベストプラクティス 79 5.18.2.1 ヘルスケア 79 5.18.2.2 製造業 79 5.18.2.3 エネルギー 79 5.18.3 ジェネレーティブAIの導入事例 80 5.18.3.1 世界的な大手小売企業が顧客体験を強化 80 5.18.3.2 大手ヘルスケアプロバイダーによる患者ケアの変革 80 5.18.4 顧客の準備と影響評価 80 5.18.4.1 クライアントA:著名小売企業 80 5.18.4.2 クライアント B:大手医療機関 80 5.18.4.3 クライアントC:大手製造業 80 5.18.4.4 クライアントD著名なエネルギー供給会社 80 5.19 投資と資金調達のシナリオ 81 5.20 事例分析 81 5.20.1 Arcsightスイートで脅威対応を強化した大手政府機関 81 5.20.2 super.comはamplitude experimentを使用して顧客維持率を90%改善した 82 5.20.3 クレドはhotjarのヒートマップとレコーディングを利用して収益を220%増加させた 82 5.20.4 metrohealth 社がパーセプトシクスのピープル・インサイト・ソリューションを利用し て従業員のエンゲージメントとアライメントを強化 83 5.20.5 サービセノウはクオリトリックスを用いて顧客体験を向上させた。 XM ソリューション 6 行動分析市場、サービス別 84 6.1 はじめに 6.1.1 オファリング行動分析市場の促進要因 6.2 ソリューション 86 6.2.1 ユーザーとエンティティの行動 88 6.2.1.1 従来の防御では見逃してしまう脅威を発見するプロアクティブなアプローチ 88 6.2.2 a/bテスト 89 6.2.2.1 データ主導の意思決定を重視し、デジタル体験を継続的に最適化するために不可欠 89 6.2.3 フィードバックと顧客の声(VOC) 90 6.2.3.1 幅広いソースからのフィードバックを体系的に収集・分析し、傾向や問題点を積極的に特定する 90 6.2.4 ヒートマップ 91 6.2.4.1 UXの問題をピンポイントで特定し、コンバージョン率とウェブサイトのパフォーマンスを向上させるために戦略的にコンテンツを配置するための道具 91 6.2.5 その他のソリューション 92 6.3 サービス 93 6.3.1 プロフェッショナルサービス 95 6.3.1.1 行動データの効果的な解釈と、パフォーマンスと戦略的プランニングを強化するための洞察の適用 95 6.3.2 マネージド・サービス 96 6.3.2.1 複雑なシステムを社内で管理する負担なしに、行動分析を効果的に活用する。 行動分析を効果的に活用すること 96 7 行動分析市場、タイプ別 97 7.1 はじめに 98 7.1.1 タイプ別行動分析市場の促進要因 98 7.2 顧客中心 99 7.2.1 エンゲージメントと満足度を高めるために、顧客中心の洞察を事業戦略に統合することを可能にする 99 7.3 従業員中心 100 7.3.1 進化するニーズに対応し、チーム全体のパフォーマンスを高めるための戦略への適応 100 8 行動分析市場、用途別 102 8.1 はじめに 103 8.1.1 アプリケーション:行動分析市場の促進要因 103 8.2 顧客エンゲージメント 104 8.2.1 より良い顧客UXのためにマーケティング戦略や製品開発を洗練させる企業のデータ駆動型アプローチ 104 8.3 ブランド・プロモーション 105 8.3.1 顧客ターゲティングを最適化し、適切な製品とサービスを適切なタイミングで提供する 105 8.4 ワークフォースの最適化 107 8.4.1 業務効率向上のためのリアルタイム意思決定とプロセス自動化の活用 107 8.5 脅威の検出と防止 108 8.5.1 潜在的な脅威を示す可能性のある異常を特定するために、ユーザーとエンティティの活動を監視する 108 8.6 その他のアプリケーション 109 9 ビヘイビアアナリティクス市場:業種別 111 9.1 はじめに 112 9.1.1 業種別:行動分析市場の促進要因 112 9.2 BFSI 114 9.2.1 顧客のニーズを予測し、保険商品を個人の嗜好により合うように調整する必要性 114 9.2.2 ケーススタディ 115 9.2.2.1 銀行法人はAIを活用した行動分析を活用して不正行為に対抗し、顧客の信頼を高めた 115 9.2.2.2 インドのNBFCが行動分析で顧客体験とプロアクティブな与信管理を強化 115 9.3 リテール&eコマース 115 9.3.1 高度なパーソナライズ体験を可能にし、嗜好に合わせて商品の推奨や販促オファーを調整 115 9.3.2 ケーススタディ 116 9.3.2.1 美容小売企業がモバイルアプリに予測分析を取り入れて顧客体験を強化 116 9.3.2.2 Eコマース大手は、行動分析とパーソナライズされたレコメンデーションにより、顧客体験と売上を向上させた 116 9.4 テレコム 117 9.4.1 カスタマイズされたプランが、通信サービスの顧客との交流と維持を支援し、競争優位性を維持 117 9.4.2 ケーススタディ 118 9.4.2.1 英国の大手通信事業者は行動分析を活用して顧客維持率を向上させ、サービスをパーソナライズした 118 9.4.2.2 アメリカの通信会社、行動分析とパーソナライズされたオファーで顧客維持を強化 118 9.5 IT & ITES 118 9.5.1 ビヘイビア・アナリティクスは、給与格差に対処し、公正な報酬を促進することで、デイ・イニシアチブを支援した 118 9.5.2 ケーススタディ 119 9.5.2.1 米国のIT企業が行動分析を活用してソフトウェア開発プロセスを最適化 119 9.5.2.2 大手テクノロジー企業が、ユーザー行動分析を通じてサイバーセキュリティを強化し、データ漏洩を防止 119 9.6 メディア&エンターテインメント 119 9.6.1 コンテンツ制作、ユーザーエンゲージメント、戦略的な収益拡大に欠かせない行動分析の統合 119 9.6.2 ケーススタディ 120 9.6.2.1 ストリーミングプラットフォームは高度な行動分析によってユーザーエンゲージメントとリテンションを強化 120 9.6.2.2 音楽ストリーミングプラットフォームは、行動分析を活用したパーソナライズされたレコメンデーションにより、ユーザーエンゲージメントとリテンションを向上させた 121 9.7 ヘルスケア 121 9.7.1 ターゲットマーケティングと患者アウトリーチにより、医療機関が特定の患者層に合わせたコミュニケーショ ンとサービスを提供できるようにする 121 9.7.2 ケーススタディ 122 9.7.2.1 医療機関が行動分析を活用して患者のケアとエンゲージメントを最適化 122 9.7.2.2 英国の公的医療制度がデータアナリティクスによって患者エンゲージメントとケア提供を向上させた 123 9.8 政府と防衛 123 9.8.1 行動パターンを監視して違法行為を防止することで、公共の安全性を高める上で鍵となる行動分析 123 9.8.2 ケーススタディ 124 9.8.2.1 英国国防省は国家安全保障の洞察力強化のために行動分析を活用した 124 9.8.2.2 国防総省は、脅威を防ぐためにユーザーの行動を追跡することでサイバーセキュリティを強化した 124 9.9 トラベル&ホスピタリティ 124 9.9.1 需要予測とプライシングの最適化により収益管理と運営効率を高める需要 124 9.9.2 ケーススタディ 125 9.9.2.1 行動分析とパーソナライズされたゲスト体験によりロイヤルティプログラムを強化したホテルチェーン 125 9.9.2.2 フィンランドの航空会社は行動予測分析によって顧客体験を向上させた 126 9.10 その他の業種 126 10 行動分析市場(地域別) 128 10.1 はじめに 129 10.2 北米 130 10.2.1 北米:マクロ経済の展望 131 10.2.2 米国 136 10.2.2.1 サイバーセキュリティ強化を目指すバイデン政権の大統領令、高度脅威検知ツールの重要性を強調 136 10.2.3 カナダ 140 10.2.3.1 政府がサイバーセキュリティに注力した結果、官民ともに行動分析への投資が増加 140 10.3 欧州 140 10.3.1 欧州マクロ経済の見通し 141 10.3.2 英国 145 10.3.2.1 デジタルイノベーションへの強い注力により、大企業による行動分析ツールの採用が拡大 145 10.3.3 ドイツ 149 10.3.3.1 アナリティクスツールとERPシステムの統合:企業が業務を最適化し、顧客との対話を強化するのに役立つ傾向の高まり 149 10.3.4 フランス 149 10.3.4.1 オムニチャネル戦略の支援と顧客エンゲージメントの向上におけるデジタルトランスフォーメーションイニシアチブの台頭 149 10.3.5 イタリア 150 10.3.5.1 イタリアにおけるオンライン小売の成長とデータ主導の意思決定の重要性の高まり 150 10.3.6 スペイン 153 10.3.6.1 デジタル革新を支援し、地元企業の競争力を向上させる政府の取り組み 153 10.3.7 北欧 154 10.3.7.1 金融サービスを非金融デジタル・プラットフォームに統合しようという広範な傾向 を裏付けるように、導入が大幅に増加している 154 10.3.8 その他の欧州 154 10.4 アジア太平洋地域 155 10.4.1 アジア太平洋地域:マクロ経済見通し 155 10.4.2 中国 161 10.4.2.1 リアルタイムの実用的なビジネス洞察のために膨大なデータを処理する分析プラッ トフォームへのAIとMLの統合が広まる 161 10.4.3 日本 164 10.4.3.1 行動分析学とIoTやロボティクスなど他の先進技術との統合を促進する先進技術エコシステム 164 10.4.4 インド 165 10.4.4.1 デジタル・インドやスマートシティなどの取り組みによる政府のデジタル化推進が、分野横断的な行動分析の採用にさらなる弾みをつける 165 10.4.5 オーストラリア・ニュージーランド 169 10.4.5.1 アナリティクス・プロバイダー、コンサルティング会社、学術機関のエコシステムが成長し、先進的ソリューションの開発と導入に貢献 169 10.4.6 韓国 169 10.4.6.1 消費者がオンラインプラットフォームやモバイルアプリを頻繁に利用し、行動分析に豊富なデータソースを提供する高いデジタルエンゲージメント 169 10.4.7 その他のアジア太平洋地域 170 10.5 中東・アフリカ 170 10.5.1 中東・アフリカ:マクロ経済の展望 171 10.5.2 中東 176 10.5.2.1 戦略的な地理的立地とグローバルビジネスのハブとしての役割が行動分析の可能性を増幅 176 10.5.2.2 アラブ首長国連邦 181 10.5.2.2.1 eコマースプラットフォームと金融機関の提携によりシームレスな決済体験が可能になり、取引量が増加 181 10.5.2.3 KSA 181 10.5.2.3.1 日常取引への金融サービスの組み込みを目指したフィンテックと伝統的企業との提携が急増 181 10.5.2.4 クウェート 185 10.5.2.4.1 AIを活用した顧客行動評価ソリューションの導入 185 10.5.2.5 バーレーン 185 10.5.2.5.1 オンラインバンキングと通信の拡大とともにeコマースの普及が進む 185 10.5.2.6 その他の中東地域 185 10.5.3 アフリカ 185 10.5.3.1 多くの人口がスマートフォンで金融サービスにアクセスするモバイル中心の経済 185 10.6 ラテンアメリカ 186 10.6.1 ラテンアメリカ:マクロ経済見通し 186 10.6.2 ブラジル 191 10.6.2.1 スマートフォンの高い普及率やインターネット接続の増加など、強固なデジタルインフラが拡大を牽引 191 10.6.3 メキシコ 195 10.6.3.1 支援的な規制環境と成長するフィンテックエコシステムがイノベーションを促進する協業を促進 195 10.6.4 その他のラテンアメリカ地域 195 11 競争環境 196 11.1 はじめに 196 11.2 主要プレーヤーの戦略/勝利への権利 196 11.2.1 主要行動分析市場ベンダーが採用した戦略の概要 196 11.3 収益分析、2019年~2023年 198 11.4 市場シェア分析、2023年 198 11.4.1 市場ランキング分析 200 11.5 企業評価マトリックス:主要プレイヤー、2023年 202 11.5.1 スター企業 202 11.5.2 新興リーダー 202 11.5.3 浸透型プレーヤー 202 11.5.4 参加企業 202 11.5.5 企業フットプリント:主要プレーヤー 2023年 11.5.5.1 企業フットプリント 204 11.5.5.2 オファリングのフットプリント 205 11.5.5.3 タイプ別フットプリント 206 11.5.5.4 アプリケーションフットプリント 207 11.5.5.5 バーティカル・フットプリント 208 11.5.5.6 地域別フットプリント 209 11.6 企業評価マトリックス:新興企業/SM(2023年) 210 11.6.1 進歩的企業 210 11.6.2 対応力のある企業 210 11.6.3 ダイナミックな企業 210 11.6.4 スタートアップ・ブロック 211 11.6.5 競争ベンチマーキング 212 11.6.5.1 主要新興企業/中小企業の詳細リスト 212 11.6.5.2 主要新興企業/中小企業の競合ベンチマーキング 213 11.7 ブランド/製品比較分析 214 11.8 企業の評価と財務指標 215 11.8.1 企業評価 215 11.8.2 財務指標 215 11.9 競争シナリオとトレンド 216 11.9.1 取引 216 12 会社プロファイル 218 12.1 主要企業 218 12.1.1 クオルトリクス 218 12.1.1.1 事業概要 218 12.1.1.2 提供する製品/ソリューション/サービス 218 12.1.1.3 最近の動向 219 12.1.1.3.1 取引 219 12.1.1.4 Mnmビュー 219 12.1.1.4.1 主要な強み 219 12.1.1.4.2 戦略的選択 219 12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 220 12.1.2 オープンテキスト 221 12.1.2.1 事業概要 221 12.1.2.2 提供する製品/ソリューション/サービス 222 12.1.2.3 最近の動向 223 12.1.2.3.1 取引 223 12.1.2.4 Mnmビュー 223 12.1.2.4.1 主要な強み 223 12.1.2.4.2 戦略的選択 223 12.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 223 12.1.3 マイクロソフト 224 12.1.3.1 事業概要 224 12.1.3.2 提供する製品/ソリューション/サービス 225 12.1.3.3 最近の動向 226 12.1.3.3.1 取引 226 12.1.3.4 MnMの見解 226 12.1.3.4.1 主要な強み 226 12.1.3.4.2 戦略的選択 227 12.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 227 12.1.4 シスコシステムズ228 12.1.4.1 事業概要 228 12.1.4.2 提供する製品/ソリューション/サービス 229 12.1.4.3 最近の動向 230 12.1.4.3.1 取引 230 12.1.4.4 MnMの見解 230 12.1.4.4.1 主要な強み 230 12.1.4.4.2 戦略的選択 230 12.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 231 12.1.5 IBM 232 12.1.5.1 事業概要 232 12.1.5.2 提供する製品/ソリューション/サービス 233 12.1.5.3 最近の動向 234 12.1.5.3.1 取引 234 12.1.5.4 Mnmビュー 234 12.1.5.4.1 主要な強み 234 12.1.5.4.2 戦略的選択 234 12.1.5.4.3 弱点と競争上の脅威 235 12.1.6 ゾーホー・コーポレーション 236 12.1.6.1 事業概要 236 12.1.6.2 提供する製品/ソリューション/サービス 236 12.1.7 オラクル 238 12.1.7.1 事業概要 238 12.1.7.2 提供する製品/ソリューション/サービス 239 12.1.7.3 最近の動向 240 12.1.7.3.1 取引 240 12.1.8 バロニスシステムズ(株241 12.1.8.1 事業概要 241 12.1.8.2 提供する製品/ソリューション/サービス 242 12.1.8.3 最近の動向 243 12.1.8.3.1 取引 243 12.1.9 フォーティネット244 12.1.9.1 事業概要 244 12.1.9.2 提供する製品/ソリューション/サービス 245 12.1.9.3 最近の動向 246 12.1.9.3.1 取引 246 12.1.10 セキュロニクス 247 12.1.10.1 事業概要 247 12.1.10.2 提供する製品/ソリューション/サービス 247 12.1.10.3 最近の動向 248 12.1.10.3.1 取引 248 12.1.11 テラデータ 249 12.1.11.1 事業概要 249 12.1.11.2 提供する製品/ソリューション/サービス 250 12.1.11.3 最近の動向 251 12.1.11.3.1 取引 251 12.1.12 グーグル 252 12.1.12.1 事業概要 252 12.1.12.2 提供する製品/ソリューション/サービス 253 12.1.12.3 最近の動向 254 12.1.12.3.1 取引 254 12.1.13 アドビ 255 12.1.13.1 事業概要 255 12.1.13.2 提供する製品/ソリューション/サービス 256 12.1.13.3 最近の動向 257 12.1.13.3.1 取引 257 12.1.14 サス・インスティテュート 258 12.1.14.1 事業概要 258 12.1.14.2 提供する製品/ソリューション/サービス 258 12.1.14.3 近年の動向 259 12.1.14.3.1 取引 259 12.1.15 QLIK 260 12.1.16 84.51° 261 12.1.17 コンテンツスクエア 262 12.2 新興企業/SM 263 12.2.1 エグザビーム 263 12.2.2 クレバータップ 264 12.2.3 ディーテックス・システムズ 265 12.2.4 マウスフロー 266 12.2.5 グルクル 267 12.2.6 ネットスプリング 268 12.2.7 ヴィジール269 12.2.8 テラマインド 270 12.2.9 スプラッシュビ 271 12.2.10 アンプリチュード 272 12.2.11 プロハンス 273 13 隣接/関連市場 274 13.1 はじめに 274 13.1.1 制限 274 13.2 顧客体験管理市場 274 13.2.1 市場の定義 274 13.2.2 市場の概要 275 13.2.2.1 顧客体験管理市場:提供サービス別 275 13.2.2.2 顧客体験管理市場:展開タイプ別 276 13.2.2.3 顧客体験管理市場:組織規模別 276 13.2.2.4 顧客経験管理市場:業種別 277 13.2.2.5 顧客体験管理市場:地域別 278 13.3 顧客分析市場 278 13.3.1 市場の定義 278 13.3.2 市場の概要 278 13.3.2.1 顧客分析市場:コンポーネント別 279 13.3.2.2 顧客分析市場:ソリューション別 279 13.3.2.3 顧客分析市場:サービス別 279 13.3.2.4 顧客分析市場:展開タイプ別 280 13.3.2.5 顧客分析市場:組織規模別 280 13.3.2.6 顧客分析市場:用途別 280 13.3.2.7 顧客分析市場:データソース別 281 13.3.2.8 顧客分析市場:業種別 281 13.3.2.9 顧客分析市場:地域別 282 14 付録 283 14.1 ディスカッションガイド 283 14.2 Knowledgestore:Marketsandmarketsのサブスクリプションポータル 286 14.3 カスタマイズオプション 288 14.4 関連レポート 288 14.5 著者の詳細 289
SummaryThe behavior analytics market is estimated at USD 5.5 billion in 2024 to USD 13.4 billion by 2029, at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 19.5%. Behavior analytics enhances access to actionable insights by processing in a timely manner user and entity behaviors to help organizations understand and get a lead time to forestall potential issues. They help organizations detect security threats earlier by detecting unusual patterns and spotting potential risks before they cause any harm. Secondly, behavior analytics helps businesses personalize customer experiences by knowledge of individual preferences and behaviors, optimizing operations through process streamlining in the light of behavior-based data, and having informed decisions backed by data to drive better business performance and customer satisfaction. Table of Contents1 INTRODUCTION 32
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