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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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2024年9月11日 US$4,950
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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)。

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目次

1 導入 32
1.1 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

 

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Summary

The 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.
“By offering, solutions are expected to have the largest market size during the forecast period. “
The solutions segment will dominate the market in terms of size during the forecast period since it provides organizations with core functionality to analyze and act upon behavior data. These solutions offer comprehensive tools for collecting, processing, and analyzing huge amounts of data from multiple sources, enabling businesses to detect patterns and anomalies and make informed decisions.
With increasing sophisticated cyber threats and ever-growing demand for a bespoke experience for customers, the deployment of advanced behavior analytics solutions has become of greater priority to organizations aiming at improving their stance against such challenges. At the heart of security enhancement, improvement in customer engagement, and business process optimization are these very solutions. Also, these solutions are quite flexible—thus, with the possibility to adjust and scale, they turn into highly critical investments for any business looking to remain competitive in this very data-driven world.
“By application, threat detection and prevention is expected to hold a higher growth rate during the forecast period.” The rise in the demand for threat detection and prevention is due to the fact that cyber threats are becoming more complicated and common, negatively affecting almost every industry. Traditional security measures are no match for the sophisticated techniques used by cybercriminals. Therefore, a greater reliance is placed on behavior analytics in detecting and preventing threats, as it has more developed ways of noticing unusual patterns that can be a case of security breaches in real time.
Behavioral analytics allows organizations to monitor the behaviors of users and entities proactively. This will pick up on threats emerging from within your organization, including compromised accounts, even before they occur. These are machine learning and artificial intelligence solutions based on new data and, therefore, learn by themselves to improve the accuracy of detecting new and unknown threats. The enhanced need for the security of sensitive information through safeguarding, regulatory compliance, and protection of organizational assets increases demand in this crucial area for behavioral analytics in threat detection and prevention.
“North America is estimated to have the largest market share during the forecast period.”
North America is expected to be the largest market during the forecast period. A few factors have placed this region in the lead in the adoption of behavior analytics: a huge number of leading-edge technology companies, financial institutions, and an actually large number of enterprises placing emphasis on cybersecurity and data-driven management. These are exactly the kinds of entities that can quickly adopt bleeding-edge technologies like behavior analytics that will allow them to assure themselves better and, by the same token, enhance their overall operating performance.
Stiff data protection legislation and compliance requirements with the provisions, coupled with a robust regulatory framework in North America, drive demand for solutions to behavior analytics for compliance and the protection of sensitive information. This is further supported by an already existing mature IT infrastructure and a well-established digital ecosystem that will further drive the broad adoption of behavior analytics across various industries. Also, with cyber threats being on the rise in the region and with dependence on digital platforms, the importance of behavior analytics as an effectual tool in threat detection and prevention has increased. All these factors combine to make North America the largest market for behavior analytics.
In-depth interviews have been conducted with chief executive officers (CEOs), Directors, and other executives from various key organizations operating in the behavior analytics market.

• By Company Type: Tier 1 – 62%, Tier 2 – 23%, and Tier 3 – 15%
• By Designation: C-level –38%, D-level – 30%, and Others – 22%
• By Region: North America – 40%, Europe – 15%, Asia Pacific – 35%, and Rest of the World – 10%.
The major players in the behavior analytics market are Qualtrics (US), OpenText (Canada), and Microsoft. (US), Cisco Systems, Inc. (US), IBM (US), Zoho Corporation (India), Oracle (US), Varonis Systems, Inc. (US), Fortinet, Inc. (US), Securonix (US), Teradata (US), Google (US), Adobe (US), SAS Institute (US), Qlik (US), 84.51˚ (US), Contentsquare (France), Exabeam (US), Clevertap (US), Dtex Systems (US), Mouseflow (US), Gurucul (US), Netspring (US), Visier, Inc. (Canada), Teramind (US), SplashBI (US), Amplitude (US), Prohance (India). These players have adopted various growth strategies, such as partnerships, agreements and collaborations, new product launches, enhancements, and acquisitions to expand their behavior analytics market footprint.

Research Coverage
The market study covers behavior analytics market size across different segments. It aims to estimate the market size and the growth potential across various segments, including Offering (Solutions and Services), Type (Customer Centric, Employee Centric), Application (Customer Engagement, Brand Promotion, Workforce Optimization, Threat Detection & Prevention, and Other Applications), Vertical (BFSI, Retail & Ecommerce, Telecom, IT & ITES, Media & Entertainment, Healthcare, Government & Defense, Travel & Hospitality, and Other Verticals), and Region (North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, and Latin America). The study includes an in-depth competitive analysis of the leading market players, their company profiles, key observations related to product and business offerings, recent developments, and market strategies.


Key Benefits of Buying the Report
The report will help the market leaders/new entrants with information on the closest approximations of the global behavior analytics market’s revenue numbers and subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. Moreover, the report will provide insights for stakeholders to understand the market’s pulse and provide them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:

1. Analysis of key drivers (optimizing marketing strategies, enhancing product development, predicting future trends), restraints (data privacy concerns, technical expertise, data quality and accuracy), opportunities (enhancing customer retention, fraud detection, and prevention, targeted content delivery), and challenges (contextual understanding, behavior noise, scalability issues) influencing the growth of the behavior analytics market.

2. Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the behavior analytics market.
3. Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the behavior analytics market across various regions.
4. Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the behavior analytics market.
5. Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading companies including Qualtrics (US), OpenText (Canada), Microsoft (US), Cisco Systems, Inc. (US), IBM (US), Zoho Corporation (India), Oracle (US), Varonis Systems, Inc. (US), Fortinet, Inc. (US), Securonix (US), Teradata (US), Google (US), Adobe (US), SAS Institute (US), Qlik (US), 84.51˚ (US), Contentsquare (France), Exabeam (US), Clevertap (US), Dtex Systems (US), Mouseflow (US), Gurucul (US), Netspring (US), Visier, Inc. (Canada), Teramind (US), SplashBI (US), Amplitude (US), Prohance (India).



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Table of Contents

1 INTRODUCTION 32
1.1 STUDY OBJECTIVES 32
1.2 MARKET DEFINITION 32
1.3 STUDY SCOPE 33
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 33
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 34
1.3.3 YEARS CONSIDERED 34
1.4 CURRENCY CONSIDERED 35
1.5 STAKEHOLDERS 35
2 RESEARCH METHODOLOGY 36
2.1 RESEARCH DATA 36
2.1.1 SECONDARY DATA 37
2.1.1.1 Key data from secondary sources 37
2.1.2 PRIMARY DATA 38
2.1.2.1 Breakup of primary interviews 38
2.1.2.2 Primary interviews with experts 38
2.1.2.3 Expert insights 39
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY 39
2.2.1 TOP-DOWN APPROACH 39
2.2.1.1 Supply-side analysis 40
2.2.2 BOTTOM-UP APPROACH 40
2.2.2.1 Demand-side analysis 41
2.3 DATA TRIANGULATION 43
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 44
2.5 RESEARCH LIMITATIONS 44
2.6 RISK ASSESSMENT 44
3 EXECUTIVE SUMMARY 46
4 PREMIUM INSIGHTS 49
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR KEY PLAYERS IN BEHAVIOR ANALYTICS MARKET 49
4.2 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET: TOP GROWING SEGMENTS 49
4.3 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY APPLICATION 50
4.4 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY OFFERING 50
4.5 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY VERTICAL 51
4.6 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY TYPE 51
4.7 NORTH AMERICA: BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY APPLICATION AND OFFERING 52
5 MARKET OVERVIEW AND INDUSTRY TRENDS 53
5.1 INTRODUCTION 53
5.2 MARKET DYNAMICS 53
5.2.1 DRIVERS 54
5.2.1.1 Optimizing marketing strategies 54
5.2.1.2 Enhancing product development 54
5.2.1.3 Predicting future trends 55
5.2.2 RESTRAINTS 55
5.2.2.1 Data privacy concerns 55
5.2.2.2 Technical expertise 55
5.2.2.3 Data quality and accuracy 55
5.2.3 OPPORTUNITIES 55
5.2.3.1 Enhancing customer retention 55
5.2.3.2 Fraud detection and prevention 56
5.2.3.3 Targeted content delivery 56
5.2.4 CHALLENGES 56
5.2.4.1 Contextual understanding 56
5.2.4.2 Behavioral noise 56
5.2.4.3 Scalability issues 56
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 57
5.4 CURRENT AND EMERGING BUSINESS MODELS 57
5.4.1 FREEMIUM MODEL 57
5.4.2 PAY-AS-YOU-GO MODEL 57
5.4.3 ANNUAL SUBSCRIPTION MODEL 58
5.4.4 ENTERPRISE LICENSING MODEL 58
5.5 PRICING ANALYSIS 58
5.5.1 AVERAGE PRICING ANALYSIS, BY SOLUTION 58
5.5.2 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY SUBSCRIPTION 59
5.6 VALUE CHAIN ANALYSIS 60
5.7 ECOSYSTEM ANALYSIS 61
5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 63
5.8.1 KEY TECHNOLOGIES 63
5.8.1.1 Machine learning (ML) 63
5.8.1.2 Artificial intelligence (AI) 63
5.8.1.3 Big data analytics 63
5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 63
5.8.2.1 Internet of things (IoT) 63
5.8.2.2 Cloud computing 63
5.8.2.3 Data integration tools 64

5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 64
5.8.3.1 Customer relationship management (CRM) 64
5.8.3.2 User experience (UX) design 64
5.8.3.3 Cybersecurity 64
5.9 PATENT ANALYSIS 64
5.10 KEY CONFERENCES AND EVENTS 67
5.11 REGULATORY LANDSCAPE 67
5.11.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 67
5.11.1.1 General Data Protection Regulation (GDPR) - European Union 67
5.11.1.2 Federal Trade Commission (FTC) - US 68
5.11.1.3 International Association Of Privacy Professionals (IAPP) 68
5.11.1.4 North America 69
5.11.1.4.1 US 69
5.11.1.4.2 Canada 69
5.11.1.5 Europe 70
5.11.1.5.1 Germany 70
5.11.1.5.2 UK 70
5.11.1.5.3 Europe-wide 70
5.11.1.6 Asia Pacific 70
5.11.1.6.1 Japan 70
5.11.1.6.2 India 70
5.11.1.6.3 Australia 70
5.11.1.7 Middle East & Africa 70
5.11.1.7.1 South Africa 70
5.11.1.7.2 UAE 71
5.11.1.8 Latin America 71
5.11.1.8.1 Brazil 71
5.12 TECHNOLOGY ROADMAP FOR BEHAVIOR ANALYTICS MARKET 71
5.12.1 SHORT-TERM ROADMAP (2023–2025) 71
5.12.2 MID-TERM ROADMAP (2026–2028) 71
5.12.3 LONG-TERM ROADMAP (2029–2030) 71
5.13 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 72
5.13.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 73
5.13.2 THREAT OF SUBSTITUTES 73
5.13.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 73
5.13.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 73
5.13.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 74
5.14 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 74
5.14.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 74
5.14.2 BUYING CRITERIA 75

5.15 BRIEF HISTORY OF REVOLUTION OF BEHAVIOR ANALYTICS SOLUTIONS 76
5.16 BEST PRACTICES IN BEHAVIOR ANALYTICS MARKET 76
5.16.1 DEFINE CLEAR OBJECTIVES 76
5.16.2 ENSURE DATA QUALITY 77
5.16.3 IMPLEMENT PRIVACY AND COMPLIANCE MEASURES 77
5.16.4 LEVERAGE ADVANCED ANALYTICS TOOLS 77
5.16.5 FOCUS ON ACTIONABLE INSIGHTS 77
5.17 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET: TOOLS, FRAMEWORKS, AND TECHNIQUES 77
5.18 IMPACT OF GENERATIVE AI ON BEHAVIOR ANALYTICS 78
5.18.1 TOP USE CASES AND MARKET POTENTIAL 78
5.18.1.1 Key use cases 78
5.18.2 BEST PRACTICES 79
5.18.2.1 Healthcare 79
5.18.2.2 Manufacturing 79
5.18.2.3 Energy 79
5.18.3 CASE STUDIES OF GENERATIVE AI IMPLEMENTATION 80
5.18.3.1 Global retail giant enhances customer experience 80
5.18.3.2 Major healthcare provider transforms patient care 80
5.18.4 CLIENT READINESS AND IMPACT ASSESSMENT 80
5.18.4.1 Client A: Prominent retailer 80
5.18.4.2 Client B: Leading healthcare organization 80
5.18.4.3 Client C: Major manufacturing enterprise 80
5.18.4.4 Client D: Prominent energy provider 80
5.19 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 81
5.20 CASE STUDY ANALYSIS 81
5.20.1 LARGE GOVERNMENT AGENCY ENHANCED THREAT RESPONSE WITH ARCSIGHT SUITE 81
5.20.2 SUPER.COM IMPROVED CUSTOMER RETENTION BY 90% USING AMPLITUDE EXPERIMENT 82
5.20.3 CREDO USED HOTJAR HEATMAPS AND RECORDINGS TO INCREASE REVENUE BY 220% 82
5.20.4 METROHEALTH ENHANCED EMPLOYEE ENGAGEMENT AND ALIGNMENT USING PERCEPTYX PEOPLE INSIGHTS SOLUTION 83
5.20.5 SERVICENOW ENHANCED CUSTOMER EXPERIENCE USING QUALTRICS
XM SOLUTION 83
6 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY OFFERING 84
6.1 INTRODUCTION 85
6.1.1 OFFERING: BEHAVIOR ANALYTICS MARKET DRIVERS 85
6.2 SOLUTIONS 86
6.2.1 USER & ENTITY BEHAVIOR 88
6.2.1.1 Proactive approach to uncover threats that conventional defenses might miss 88

6.2.2 A/B TESTING 89
6.2.2.1 Vital for continuously optimizing digital experiences, emphasizing data-driven decision-making 89
6.2.3 FEEDBACK & VOICE OF CUSTOMER (VOC) 90
6.2.3.1 Systematic collection and analysis of feedback from wide range of sources to identify trends and issues proactively 90
6.2.4 HEATMAP 91
6.2.4.1 Instrumental in pinpointing UX issues and strategically placing content to enhance conversion rates and website performance 91
6.2.5 OTHER SOLUTIONS 92
6.3 SERVICES 93
6.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 95
6.3.1.1 Effective interpretation of behavior data and applying insights to enhance performance and strategic planning 95
6.3.2 MANAGED SERVICES 96
6.3.2.1 Leveraging behavior analytics effectively without burden of
managing complex systems internally 96
7 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY TYPE 97
7.1 INTRODUCTION 98
7.1.1 TYPE: BEHAVIOR ANALYTICS MARKET DRIVERS 98
7.2 CUSTOMER-CENTRIC 99
7.2.1 ENABLING INTEGRATION OF CUSTOMER-CENTRIC INSIGHTS INTO BUSINESS STRATEGIES FOR ENHANCED ENGAGEMENT AND SATISFACTION 99
7.3 EMPLOYEE-CENTRIC 100
7.3.1 ADAPTING TO STRATEGIES TO HELP MEET EVOLVING NEEDS AND ENHANCE OVERALL TEAM PERFORMANCE 100
8 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY APPLICATION 102
8.1 INTRODUCTION 103
8.1.1 APPLICATION: BEHAVIOR ANALYTICS MARKET DRIVERS 103
8.2 CUSTOMER ENGAGEMENT 104
8.2.1 DATA-DRIVEN APPROACH FOR BUSINESSES TO REFINE MARKETING STRATEGIES AND PRODUCT DEVELOPMENT FOR BETTER CUSTOMER UX 104
8.3 BRAND PROMOTION 105
8.3.1 OPTIMIZING CUSTOMER TARGETING TO DELIVER RIGHT PRODUCTS AND SERVICES AT RIGHT TIME 105
8.4 WORKFORCE OPTIMIZATION 107
8.4.1 TAPPING INTO REAL-TIME DECISION-MAKING AND PROCESS AUTOMATION FOR BETTER OPERATIONAL EFFICIENCY 107
8.5 THREAT DETECTION & PREVENTION 108
8.5.1 MONITORING USER AND ENTITY ACTIVITIES TO IDENTIFY ANOMALIES THAT COULD INDICATE POTENTIAL THREATS 108
8.6 OTHER APPLICATIONS 109

9 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY VERTICAL 111
9.1 INTRODUCTION 112
9.1.1 VERTICAL: BEHAVIOR ANALYTICS MARKET DRIVERS 112
9.2 BFSI 114
9.2.1 NEED TO PREDICT CUSTOMER NEEDS AND TAILOR INSURANCE PRODUCTS TO BETTER MEET INDIVIDUAL PREFERENCES 114
9.2.2 CASE STUDIES 115
9.2.2.1 Banking corporation leveraged AI-powered behavior analytics to combat fraud and enhance customer trust 115
9.2.2.2 Indian NBFC enhanced customer experience and proactive credit management through behavior analytics 115
9.3 RETAIL & ECOMMERCE 115
9.3.1 ALLOWS HIGHLY PERSONALIZED EXPERIENCES, TAILORING PRODUCT RECOMMENDATIONS AND PROMOTIONAL OFFERS TO PREFERENCES 115
9.3.2 CASE STUDIES 116
9.3.2.1 Beauty retailer enhanced customer experience incorporating predictive analytics in its mobile app 116
9.3.2.2 E-commerce giant improved customer experience and sales through behavior analytics and personalized recommendations 116
9.4 TELECOM 117
9.4.1 CUSTOMIZED PLANS TO HELP TELECOM SERVICES INTERACT WITH AND RETAIN CUSTOMERS, MAINTAINING COMPETITIVE ADVANTAGE 117
9.4.2 CASE STUDIES 118
9.4.2.1 England-based telecom giant utilized behavior analytics to improve customer retention and personalize services 118
9.4.2.2 American telecom company strengthened customer retention through behavior analytics and personalized offers 118
9.5 IT & ITES 118
9.5.1 BEHAVIOR ANALYTICS SUPPORTED DEI INITIATIVES BY ADDRESSING PAYROLL DISPARITIES AND PROMOTING FAIR COMPENSATION 118
9.5.2 CASE STUDIES 119
9.5.2.1 American IT company leveraged behavior analytics to optimize software development processes 119
9.5.2.2 Leading technology company reinforced cybersecurity through user behavior analytics to prevent data breaches 119
9.6 MEDIA & ENTERTAINMENT 119
9.6.1 INTEGRATION OF BEHAVIOR ANALYTICS CRUCIAL FOR CONTENT CREATION, USER ENGAGEMENT, AND STRATEGIC REVENUE GROWTH 119
9.6.2 CASE STUDIES 120
9.6.2.1 Streaming platform enhanced user engagement and retention through advanced behavior analytics 120
9.6.2.2 Music streaming platform boosted user engagement and retention through personalized recommendations powered by behavior analytics 121

9.7 HEALTHCARE 121
9.7.1 TARGETED MARKETING AND PATIENT OUTREACH TO HELP HEALTHCARE ORGANIZATIONS TAILOR COMMUNICATIONS AND SERVICES TO SPECIFIC PATIENT SEGMENTS 121
9.7.2 CASE STUDIES 122
9.7.2.1 Healthcare provider utilized behavior analytics to optimize patient care and engagement 122
9.7.2.2 UK public healthcare system increased patient engagement and care delivery through data analytics 123
9.8 GOVERNMENT & DEFENSE 123
9.8.1 BEHAVIOR ANALYTICS KEY IN BOOSTING PUBLIC SAFETY BY MONITORING BEHAVIOR PATTERNS TO PREVENT UNLAWFUL ACTIVITIES 123
9.8.2 CASE STUDIES 124
9.8.2.1 UK ministry of defence utilized behavior analytics for enhanced national security insights 124
9.8.2.2 Department of Defense heightened cybersecurity by tracking user behavior to prevent threats 124
9.9 TRAVEL & HOSPITALITY 124
9.9.1 DEMAND TO ENHANCE REVENUE MANAGEMENT AND OPERATIONAL EFFECTIVENESS BY FORECASTING DEMAND AND OPTIMIZING PRICING 124
9.9.2 CASE STUDIES 125
9.9.2.1 Hotel chain enhanced loyalty program through behavior analytics and personalized guest experiences 125
9.9.2.2 Finnish carrier boosted customer experience through predictive behavior analytics 126
9.10 OTHER VERTICALS 126
10 BEHAVIOR ANALYTICS MARKET, BY REGION 128
10.1 INTRODUCTION 129
10.2 NORTH AMERICA 130
10.2.1 NORTH AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 131
10.2.2 US 136
10.2.2.1 Biden administration's executive order aimed at enhancing cybersecurity, highlighting criticality of advanced threat detection tools 136
10.2.3 CANADA 140
10.2.3.1 Governmental focus on cybersecurity resulted in increased investments in behavior analytics across both public and private sectors 140
10.3 EUROPE 140
10.3.1 EUROPE: MACROECONOMIC OUTLOOK 141
10.3.2 UK 145
10.3.2.1 Strong focus on digital innovation led to growing adoption of behavior analytics tools by large companies 145

10.3.3 GERMANY 149
10.3.3.1 Integration of analytics tools with ERP systems: Growing trend helping businesses optimize operations and enhance customer interactions 149
10.3.4 FRANCE 149
10.3.4.1 Rise of digital transformation initiatives in supporting omnichannel strategies and improving customer engagement 149
10.3.5 ITALY 150
10.3.5.1 Growth of online retail and increase in importance of data-driven decision-making in Italy 150
10.3.6 SPAIN 153
10.3.6.1 Government initiatives to support digital innovation and improve competitiveness of local businesses 153
10.3.7 NORDICS 154
10.3.7.1 Significant surge in adoption, underscoring broader trend toward integrating financial services into non-financial digital platforms 154
10.3.8 REST OF EUROPE 154
10.4 ASIA PACIFIC 155
10.4.1 ASIA PACIFIC: MACROECONOMIC OUTLOOK 155
10.4.2 CHINA 161
10.4.2.1 Widespread integration of AI and ML into analytic platforms to process immense data volumes for real-time actionable business insights 161
10.4.3 JAPAN 164
10.4.3.1 Advanced technology ecosystem to facilitate integration of behavior analytics with other advanced technologies, such as IoT and robotics 164
10.4.4 INDIA 165
10.4.4.1 Government’s push toward digitalization with initiatives such as digital india and smart cities to provide additional impetus for adoption of behavior analytics across sectors 165
10.4.5 AUSTRALIA & NEW ZEALAND 169
10.4.5.1 Growing ecosystem of analytics providers, consulting firms, and academic institutions to contribute to development and implementation of advanced solutions 169
10.4.6 SOUTH KOREA 169
10.4.6.1 High digital engagement with consumers frequently interacting with online platforms and mobile apps to provide rich data source for behavior analytics 169
10.4.7 REST OF ASIA PACIFIC 170
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 170
10.5.1 MIDDLE EAST & AFRICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 171
10.5.2 MIDDLE EAST 176
10.5.2.1 Strategic geographic location and its role as global business hub amplify potential of behavior analytics 176

10.5.2.2 UAE 181
10.5.2.2.1 Partnerships between ecommerce platforms and financial institutions enabled seamless payment experiences, driving transaction volumes 181
10.5.2.3 KSA 181
10.5.2.3.1 Surge in partnerships between fintech and traditional businesses aimed at embedding financial services into everyday transactions 181
10.5.2.4 Kuwait 185
10.5.2.4.1 Implementation of AI-driven solutions to assess customer behavior 185
10.5.2.5 Bahrain 185
10.5.2.5.1 Increase in prevalence of eCommerce, along with expansion of online banking and telecommunications 185
10.5.2.6 Rest of the Middle East 185
10.5.3 AFRICA 185
10.5.3.1 Mobile-centric economy where significant population accesses financial services through smartphones 185
10.6 LATIN AMERICA 186
10.6.1 LATIN AMERICA: MACROECONOMIC OUTLOOK 186
10.6.2 BRAZIL 191
10.6.2.1 Expansion driven by robust digital infrastructure, including high smartphone penetration and increasing internet connectivity 191
10.6.3 MEXICO 195
10.6.3.1 Supportive regulatory environment and growing fintech ecosystem to facilitate collaborations to drive innovation 195
10.6.4 REST OF LATIN AMERICA 195
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 196
11.1 INTRODUCTION 196
11.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 196
11.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY KEY BEHAVIOR ANALYTICS MARKET VENDORS 196
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 198
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 198
11.4.1 MARKET RANKING ANALYSIS 200
11.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 202
11.5.1 STARS 202
11.5.2 EMERGING LEADERS 202
11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 202
11.5.4 PARTICIPANTS 202
11.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 204
11.5.5.1 Company footprint 204
11.5.5.2 Offering footprint 205
11.5.5.3 Type footprint 206
11.5.5.4 Application footprint 207
11.5.5.5 Vertical footprint 208
11.5.5.6 Regional footprint 209
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 210
11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 210
11.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 210
11.6.3 DYNAMIC COMPANIES 210
11.6.4 STARTING BLOCKS 211
11.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING 212
11.6.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 212
11.6.5.2 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 213
11.7 BRAND/PRODUCT COMPARISON ANALYSIS 214
11.8 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS 215
11.8.1 COMPANY VALUATION 215
11.8.2 FINANCIAL METRICS 215
11.9 COMPETITIVE SCENARIO AND TRENDS 216
11.9.1 DEALS 216
12 COMPANY PROFILES 218
12.1 KEY PLAYERS 218
12.1.1 QUALTRICS 218
12.1.1.1 Business overview 218
12.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 218
12.1.1.3 Recent developments 219
12.1.1.3.1 Deals 219
12.1.1.4 Mnm view 219
12.1.1.4.1 Key strengths 219
12.1.1.4.2 Strategic choices 219
12.1.1.4.3 Weaknesses and competitive threats 220
12.1.2 OPENTEXT 221
12.1.2.1 Business overview 221
12.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 222
12.1.2.3 Recent developments 223
12.1.2.3.1 Deals 223
12.1.2.4 Mnm view 223
12.1.2.4.1 Key strengths 223
12.1.2.4.2 Strategic choices 223
12.1.2.4.3 Weaknesses and competitive threats 223
12.1.3 MICROSOFT 224
12.1.3.1 Business overview 224
12.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 225

12.1.3.3 Recent developments 226
12.1.3.3.1 Deals 226
12.1.3.4 MnM view 226
12.1.3.4.1 Key strengths 226
12.1.3.4.2 Strategic choices 227
12.1.3.4.3 Weaknesses and competitive threats 227
12.1.4 CISCO SYSTEMS, INC. 228
12.1.4.1 Business overview 228
12.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 229
12.1.4.3 Recent developments 230
12.1.4.3.1 Deals 230
12.1.4.4 MnM view 230
12.1.4.4.1 Key strengths 230
12.1.4.4.2 Strategic choices 230
12.1.4.4.3 Weaknesses and competitive threats 231
12.1.5 IBM 232
12.1.5.1 Business overview 232
12.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 233
12.1.5.3 Recent developments 234
12.1.5.3.1 Deals 234
12.1.5.4 Mnm view 234
12.1.5.4.1 Key strengths 234
12.1.5.4.2 Strategic choices 234
12.1.5.4.3 Weaknesses and competitive threats 235
12.1.6 ZOHO CORPORATION 236
12.1.6.1 Business overview 236
12.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 236
12.1.7 ORACLE 238
12.1.7.1 Business overview 238
12.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 239
12.1.7.3 Recent developments 240
12.1.7.3.1 Deals 240
12.1.8 VARONIS SYSTEMS, INC. 241
12.1.8.1 Business overview 241
12.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 242
12.1.8.3 Recent developments 243
12.1.8.3.1 Deals 243
12.1.9 FORTINET, INC. 244
12.1.9.1 Business overview 244
12.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 245
12.1.9.3 Recent developments 246
12.1.9.3.1 Deals 246
12.1.10 SECURONIX 247
12.1.10.1 Business overview 247
12.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 247
12.1.10.3 Recent developments 248
12.1.10.3.1 Deals 248
12.1.11 TERADATA 249
12.1.11.1 Business overview 249
12.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 250
12.1.11.3 Recent developments 251
12.1.11.3.1 Deals 251
12.1.12 GOOGLE 252
12.1.12.1 Business overview 252
12.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 253
12.1.12.3 Recent developments 254
12.1.12.3.1 Deals 254
12.1.13 ADOBE 255
12.1.13.1 Business overview 255
12.1.13.2 Products/Solutions/Services offered 256
12.1.13.3 Recent developments 257
12.1.13.3.1 Deals 257
12.1.14 SAS INSTITUTE 258
12.1.14.1 Business overview 258
12.1.14.2 Products/Solutions/Services offered 258
12.1.14.3 Recent developments 259
12.1.14.3.1 Deals 259
12.1.15 QLIK 260
12.1.16 84.51° 261
12.1.17 CONTENTSQUARE 262
12.2 STARTUPS/SMES 263
12.2.1 EXABEAM 263
12.2.2 CLEVERTAP 264
12.2.3 DTEX SYSTEMS 265
12.2.4 MOUSEFLOW 266
12.2.5 GURUCUL 267
12.2.6 NETSPRING 268
12.2.7 VISIER, INC. 269
12.2.8 TERAMIND 270
12.2.9 SPLASHBI 271
12.2.10 AMPLITUDE 272
12.2.11 PROHANCE 273

13 ADJACENT/RELATED MARKETS 274
13.1 INTRODUCTION 274
13.1.1 LIMITATIONS 274
13.2 CUSTOMER EXPERIENCE MANAGEMENT MARKET 274
13.2.1 MARKET DEFINITION 274
13.2.2 MARKET OVERVIEW 275
13.2.2.1 Customer experience management market, by offering 275
13.2.2.2 Customer experience management market, by deployment type 276
13.2.2.3 Customer experience management market, by organization size 276
13.2.2.4 Customer experience management market, by vertical 277
13.2.2.5 Customer experience management market, by region 278
13.3 CUSTOMER ANALYTICS MARKET 278
13.3.1 MARKET DEFINITION 278
13.3.2 MARKET OVERVIEW 278
13.3.2.1 Customer analytics market, by component 279
13.3.2.2 Customer analytics market, by solution 279
13.3.2.3 Customer analytics market, by service 279
13.3.2.4 Customer analytics market, by deployment type 280
13.3.2.5 Customer analytics market, by organization size 280
13.3.2.6 Customer analytics market, by application 280
13.3.2.7 Customer analytics market, by data source 281
13.3.2.8 Customer analytics market, by industry vertical 281
13.3.2.9 Customer analytics market, by region 282
14 APPENDIX 283
14.1 DISCUSSION GUIDE 283
14.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 286
14.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 288
14.4 RELATED REPORTS 288
14.5 AUTHOR DETAILS 289

 

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