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소매 분석 시장 : 규모, 점유율, 성장률, 업계 분석, 유형별, 용도별, 지역별 인사이트, 예측(2026-2034년)

Retail Analytics Market Size, Share, Growth and Global Industry Analysis By Type & Application, Regional Insights and Forecast to 2026-2034

발행일: | 리서치사: 구분자 Fortune Business Insights Pvt. Ltd. | 페이지 정보: 영문 150 Pages | 배송안내 : 문의

    
    
    



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소매 분석 시장의 성장 요인

세계의 소매 분석 시장은 2025년에 102억 달러로 평가되었고, 2026년에는 119억 6,000만 달러, 2034년까지 371억 8,000만 달러에 이르고, 예측 기간(2025년-2034년)동안 CAGR은 15.20%를 나타낼 전망입니다. 북미는 주요 지역으로 상승하고 2025년에는 시장의 38.00%를 차지했습니다.

소매 분석은 빅 데이터 및 데이터 마이닝과 같은 첨단 기술을 활용하여 방대한 데이터 세트에서 실용적인 지식을 도출합니다. 이를 통해 소매업체는 고객 행동, 제품 수요 및 재고 관리와 관련하여 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 판매 실적 향상, 고객 선호도 파악 및 수익 창출 최적화에 대한 요구가 소매 분석 솔루션의 도입을 뒷받침할 것으로 예측됩니다. 인공지능(AI)과의 통합은 고객 경험과 판매 전략을 개선하는 지능적인 지식을 제공하여 기업의 경쟁력을 더욱 강화합니다.

예를 들어, 2023년 3월 Adobe는 'Adobe Product Analytics'를 출시했습니다. 이는 Adobe Experience Cloud의 도구로, 마케팅 및 제품 운영을 통한 고객 경험의 인사이트력을 통합하여 공급업체가 고객 중심 전략을 강화할 수 있도록 지원합니다. COVID-19의 팬데믹은 실제 매장 소매에서 전자상거래 및 모바일 앱으로의 전환을 가속화하여 고객 수준 분석에 대한 수요를 높였습니다. 소매업체는 인벤토리, 공급망 및 온라인 수요를 추적하기 위해 고급 솔루션을 도입하는 경향이 커지고 있으며, 이는 소매 분석 시장을 더욱 견인하고 있습니다.

소매 분석 시장 동향

소매 분석 시장의 주요 동향 중 하나는 상품 재고 관리 및 선반 공간 할당에 주력하는 것입니다. 소매업체는 분석을 활용하여 적절한 위치에 적절한 수량의 상품을 적절한 고객에게 제공할 수 있도록 합니다. 재고 관리 도구는 과잉 재고를 줄이고 품절을 방지하여 비용을 최소화하는 데 기여합니다. 소매업체는 실시간 분석을 기반으로 인벤토리의 신속한 이동, 제품 재주문 또는 주문 취소를 수행하여 이익률 향상, 진부화 방지, 옴니채널 운영 최적화를 도모할 수 있습니다.

2023년 1월, EY는 Microsoft Cloud를 기반으로 한 솔루션 'EY Retail Intelligence'를 시작했습니다. 이것은 옴니 채널에서 개인화된 쇼핑 경험과 의사 결정 능력 향상을 제공합니다. 선반 공간과 재고를 관리하는 이러한 동향은 앞으로도 시장 성장을 계속 견인할 것으로 예측됩니다.

성장 요인

AI, 머신러닝(ML), 블록체인 등 첨단기술의 통합이 시장 확대를 뒷받침하고 있습니다. AI는 예측 분석, 개인화된 경험, 채팅봇 및 가상 어시스턴트를 통한 실시간 고객 참여를 촉진합니다. ML 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석하여 수요를 예측하고, 상품을 추천하고, 재고를 최적화하는 데 도움이 됩니다. Amazon, Netflix, Google, Spotify 등의 기업들은 ML을 활용하여 개인화된 경험을 제공합니다.

블록체인 기술은 공급망 관리를 강화하고 안전한 클라우드 스토리지를 제공하며 로열티 프로그램을 가능하게 합니다. 예를 들어 2023년 1월 Microsoft는 AiFi와 제휴하여 'Smart Store Analytics'를 시작했습니다. 이것은 자율적인 쇼핑 기술을 활용하여 매장 레이아웃, 고객 행동, 재고 관리에 대한 인사이트력을 창출합니다.

억제요인

일반 데이터 보호 규칙(GDPR(EU 개인정보보호규정))과 같은 엄격한 데이터 프라이버시 규정은 빅 데이터 분석을 이용하는 소매업체에게 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 규정은 고객 데이터에 대한 액세스를 제한하고 개인화된 서비스 및 수익성에 영향을 미칩니다. 컴플라이언스의 복잡성은 소매 분석 솔루션의 도입을 지연시킬 수 있습니다.

시장 세분화

도입 형태별 :

  • 클라우드 기반 분석은 2026년 51.00%의 시장 점유율을 차지할 것으로 예상되며 실시간 인사이트, 경쟁 우위 및 고객 만족도 향상을 제공합니다.
  • On-Premise 분석은 보안이 강화되고 클라우드에 대한 사이버 공격을 우려하는 소매업체의 관심을 끌고 있습니다.

소매점포 유형별

  • 2026년에는 소매체인이 59.06%의 시장 점유율을 차지하고 주도적인 지위를 차지할 전망입니다. 이는 월마트와 클로거와 같은 세계 선도 기업들이 재고, 공급망 및 고객 경험을 최적화하기 위해 분석에 의존하기 때문입니다.
  • 대형마트 및 슈퍼마켓은 재고 관리 및 선반 관리를 위해 분석을 도입하고 있습니다.

기능별 :

  • 2026년에는 고객관리가 27.66%의 시장 점유율을 차지하고 소비자의 취향을 이해하고자 하는 수요 증가를 반영하고 있습니다.
  • 전략, 계획 및 공급망 관리 부문은 꾸준한 성장이 예상되는 반면, 머천다이징, 가격 및 직원 관리 분석은 전반적인 성과 향상에 기여합니다.

지역별 동향

  • 북미 : 2025년 39억 3,000만 달러 → 2026년 45억 4,000만 달러. 전자상거래와 첨단 기술의 도입이 성장을 이끌고 있습니다. 2026년 미국 시장은 36억 3,000만 달러로 예측됩니다.
  • 아시아태평양 : 2025년 24억 2,000만 달러 → 2026년 29억 1,000만 달러. 온라인 쇼핑, 모바일 연결, 디지털화가 성장을 이끌고 있습니다. 중국, 일본, 인도의 2026년 시장 규모는 각각 8억 1,000만 달러, 8억 6,000만 달러, 3억 7,000만 달러로 예측됩니다.
  • 유럽 : 2025년 30억 달러 → 2026년 35억 2,000만 달러. 주요 공헌 국가에는 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인이 포함됩니다. 영국과 독일은 2026년 각각 9억 2,000만 달러, 7억 2,000만 달러로 예측됩니다.
  • 중동 및 아프리카 : 2025년 4억 7,000만 달러 → 2026년 5억 5,000만 달러.
  • 라틴아메리카 : 2025년 3억 8,000만 달러 → 2026년 4억 4,000만 달러.

주요 기업

시장의 주요 기업으로는 Microsoft Corporation(미국), HCL Technologies(인도), IBM(미국), Oracle(미국), SAP SE(독일), QlikTech(미국), 프랙탈 애널리틱스(미국), 위프로(인도), 닐슨 소비자 LLC(미국) 및 EY(영국) 등이 있습니다.

업계 동향

  • 2024년 2월 : 클로거는 AI를 활용한 마켓플레이스 게시를 위해 인텔리전스 노드와 제휴했습니다.
  • 2024년 1월 : Microsoft는 개인화된 소매 경험을 제공하는 GenAI 도구를 출시했습니다.
  • 2023년 10월 : 옴니코 마세는 30개 시장 장소에 걸쳐 소매 미디어 및 분석 플랫폼을 도입했습니다.
  • 2023년 5월 : NIQ는 Rite Aid의 데이터를 통합한 협력적인 협업 플랫폼을 출시했습니다.
  • 2023년 4월 : 인포시스(Infosys)는 월마트 커머스 테크놀로지스(Walmart Commerce Technologies)와 제휴하여 'Store Assist'를 통해 옴니채널 경험을 향상시켰습니다.

2026년부터 2034년까지 15.20% 성장률

목차

제1장 서론

제2장 주요 요약

제3장 시장 역학

  • 매크로 및 마이크로 경제 지표
  • 성장 촉진요인, 억제요인, 기회 및 동향

제4장 경쟁 구도

  • 주요 기업이 채택하는 사업 전략
  • 주요 기업의 통합 SWOT 분석
  • 세계의 소매 분석 : 주요 기업의 시장 점유율 순위, 2025년

제5장 세계 소매 분석 시장 규모 추정, 예측, 2021년-2034년

  • 주요 조사 결과
  • 전개별
    • On-Premise
    • 클라우드
  • 소매점포 유형별
    • 대형마트 및 슈퍼마켓
    • 소매 체인
  • 기능별
    • 고객관리
    • 공급망
    • 머천다이징
    • 전략 및 기획
    • 점포 운영
  • 지역별
    • 북미
    • 유럽
    • 아시아태평양
    • 중동 및 아프리카
    • 라틴아메리카

제6장 북미의 소매 분석 시장 규모 추정, 예측, 2021년-2034년

  • 국가별
    • 미국
    • 캐나다

제7장 유럽의 소매 분석 시장 규모 추정, 예측, 2021년-2034년

  • 국가별
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 기타 유럽 국가

제8장 아시아태평양의 소매 분석 시장 규모 추정, 예측, 2021년-2034년

  • 국가별
    • 중국
    • 일본
    • 인도
    • 동남아시아
    • 기타 아시아태평양 국가

제9장 중동 및 아프리카의 소매 분석 시장 규모 추정, 예측, 2021년-2034년

  • 국가별
    • GCC
    • 이집트
    • 남아프리카
    • 기타 중동 및 아프리카 국가

제10장 라틴아메리카의 소매 분석 시장 규모 추정, 예측, 2021-2034

  • 국가별
    • 브라질
    • 아르헨티나
    • 멕시코
    • 기타 라틴아메리카 국가

제11장 주요 10개 기업의 프로파일

  • Microsoft Corporation
  • HCL Technologies Limited
  • FLIR Systems, Inc.
  • IBM Corporation
  • Oracle Corporation
  • SAP SE
  • QlikTech International AB
  • Fractal Analytics Inc.
  • Wipro Limited
  • Nielsen Consumer LLC
SHW

Growth Factors of retail analytics Market

The global retail analytics market was valued at USD 10.20 billion in 2025 and is projected to grow to USD 11.96 billion in 2026, reaching USD 37.18 billion by 2034, registering a robust CAGR of 15.20% during the forecast period (2025-2034). North America emerged as the dominant region, accounting for 38.00% of the market in 2025.

Retail analytics leverages advanced technologies like big data and data mining to derive actionable insights from massive datasets. It enables retailers to make data-driven decisions regarding customer behavior, product demand, and inventory management. The need to enhance sales performance, identify customer preferences, and optimize revenue generation is expected to fuel the adoption of retail analytics solutions. Integration with Artificial Intelligence (AI) further empowers businesses by providing intelligent insights that improve customer experience and sales strategies.

For instance, in March 2023, Adobe launched Adobe Product Analytics, a tool in Adobe Experience Cloud to combine customer experience insights across marketing and product operations, helping vendors enhance customer-focused strategies. The COVID-19 pandemic accelerated the shift from physical retail to e-commerce and mobile apps, boosting the demand for customer-level analytics. Retailers increasingly implemented advanced solutions to track inventory, supply chains, and online demand, further driving the retail analytics market.

Retail Analytics Market Trends

A key trend in the retail analytics market is the focus on product inventory management and shelf space allocation. Retailers are leveraging analytics to ensure products are available at the right place, in the right quantity, and for the right customers. Inventory management tools help minimize costs by reducing surplus merchandise and preventing out-of-stock situations. Retailers can quickly transfer stock, reorder products, or cancel orders based on real-time analytics, which enhances profit margins, prevents obsolescence, and optimizes omnichannel operations.

In January 2023, EY launched EY Retail Intelligence, a solution powered by Microsoft Cloud, providing omnichannel, personalized shopping experiences and enhanced decision-making capabilities. This trend of managing shelf space and inventory is expected to continue driving market growth.

Growth Factors

The integration of advanced technologies such as AI, machine learning (ML), and blockchain is propelling market expansion. AI facilitates predictive analytics, personalized experiences, and real-time customer engagement through chatbots and virtual assistants. ML algorithms help analyze large datasets to forecast demand, recommend products, and optimize inventory. Companies like Amazon, Netflix, Google, and Spotify utilize ML to deliver personalized experiences.

Blockchain technology enhances supply chain management, provides secure cloud storage, and enables loyalty programs. For example, in January 2023, Microsoft partnered with AiFi to launch Smart Store Analytics, leveraging autonomous shopping technology to generate insights on store layouts, customer behavior, and inventory management.

Restraining Factors

Stringent data privacy regulations, such as the General Data Protection Regulation (GDPR), pose challenges for retailers using big data analytics. These regulations limit access to customer data, affecting personalized services and profitability. Compliance complexities may slow the adoption of retail analytics solutions.

Market Segmentation

By Deployment:

  • Cloud-based analytics is projected to hold 51.00% market share in 2026, offering real-time insights, competitive advantage, and improved customer satisfaction.
  • On-premise analytics provides enhanced security, attracting retailers concerned about cloud cyberattacks.

By Retail Store Type:

  • Retail chains dominate with 59.06% market share in 2026, as global giants like Walmart and Kroger rely on analytics for inventory, supply chain, and customer experience optimization.
  • Hypermarkets and supermarkets are also adopting analytics for inventory and shelf management.

By Function:

  • Customer management leads with 27.66% market share in 2026, reflecting growing demand for understanding consumer preferences.
  • Strategy & planning and supply chain management segments are expected to grow steadily, while merchandising, pricing, and staff management analytics contribute to overall performance improvements.

Regional Insights

  • North America: USD 3.93 billion in 2025 -> USD 4.54 billion in 2026. Adoption of e-commerce and advanced technologies drives growth. U.S. market projected at USD 3.63 billion in 2026.
  • Asia Pacific: USD 2.42 billion in 2025 -> USD 2.91 billion in 2026. Growth fueled by online shopping, mobile connectivity, and digitalization. China, Japan, India projected at USD 0.81B, 0.86B, and 0.37B respectively in 2026.
  • Europe: USD 3.00 billion in 2025 -> USD 3.52 billion in 2026. Key contributors include Germany, France, Italy, Spain. UK and Germany projected at USD 0.92B and 0.72B respectively in 2026.
  • Middle East & Africa: USD 0.47 billion in 2025 -> USD 0.55 billion in 2026.
  • Latin America: USD 0.38 billion in 2025 -> USD 0.44 billion in 2026.

Key Companies

Major players in the market include Microsoft Corporation (U.S.), HCL Technologies (India), IBM (U.S.), Oracle (U.S.), SAP SE (Germany), QlikTech (U.S.), Fractal Analytics (U.S.), Wipro (India), Nielsen Consumer LLC (U.S.), and EY (U.K.).

Industry Developments

  • February 2024: Kroger collaborated with Intelligence Node for AI-powered marketplace listings.
  • January 2024: Microsoft launched GenAI tools for personalized retail experiences.
  • October 2023: Omnicommerce introduced a retail media and analytics platform across 30 marketplaces.
  • May 2023: NIQ launched a connected collaboration platform integrating Rite Aid data.
  • April 2023: Infosys partnered with Walmart Commerce Technologies for Store Assist, improving omnichannel experiences.

Conclusion

The retail analytics market is poised for significant growth from USD 10.20 billion in 2025 to USD 37.18 billion by 2034, driven by AI, ML, blockchain adoption, and the rising demand for inventory management, customer insights, and omnichannel retail experiences. While data privacy regulations may restrain growth, innovations in cloud-based analytics, retail chain optimization, and customer management solutions will continue to fuel expansion globally.

Growth Rate Growth Rate of 15.20% from 2026 to 2034

Segmentation By Deployment

  • On-Premise
  • Cloud

By Retail Store Type

  • Hypermarkets and Supermarkets
  • Retail Chains

By Function

  • Customer Management
  • Supply Chain
  • Merchandising
  • Strategy and Planning
  • In-Store Operations

By Region

  • North America (By Deployment, By Retail Store Type, By Function, and By Country)
    • U.S. (By Function)
    • Canada (By Function)
  • Europe (By Deployment, By Retail Store Type, By Function, and By Country)
    • U.K. (By Function)
    • Germany (By Function)
    • Italy (By Function)
    • France (By Function)
    • Spain (By Function)
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific (By Deployment, By Retail Store Type, By Function, and By Country)
    • China (By Function)
    • Japan (By Function)
    • India (By Function)
    • Southeast Asia (By Function)
    • Rest of Asia Pacific
  • Middle East & Africa (By Deployment, By Retail Store Type, By Function, and By Country)
    • GCC (By Function)
    • Egypt (By Function)
    • South Africa (By Function)
    • Rest of the Middle East & Africa
  • Latin America (By Deployment, By Retail Store Type, By Function, and By Country)
    • Brazil (By Function)
    • Argentina (By Function)
    • Mexico (By Function)
    • Rest of Latin America

Table of Content

1. Introduction

  • 1.1. Definition, By Segment
  • 1.2. Research Methodology/Approach
  • 1.3. Data Sources

2. Executive Summary

3. Market Dynamics

  • 3.1. Macro and Micro Economic Indicators
  • 3.2. Drivers, Restraints, Opportunities and Trends

4. Competition Landscape

  • 4.1. Business Strategies Adopted by Key Players
  • 4.2. Consolidated SWOT Analysis of Key Players
  • 4.3. Global Retail Analytics Key Players Market Share/Ranking, 2025

5. Global Retail Analytics Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021-2034

  • 5.1. Key Findings
  • 5.2. By Deployment (USD)
    • 5.2.1. On-premise
    • 5.2.2. Cloud
  • 5.3. By Retail Store Type (USD)
    • 5.3.1. Hypermarkets and Supermarkets
    • 5.3.2. Retail Chains
  • 5.4. By Function (USD)
    • 5.4.1. Customer Management
    • 5.4.2. Supply Chain
    • 5.4.3. Merchandising
    • 5.4.4. Strategy and Planning
    • 5.4.5. In-store Operations
  • 5.5. By Region (USD)
    • 5.5.1. North America
    • 5.5.2. Europe
    • 5.5.3. Asia Pacific
    • 5.5.4. Middle East and Africa
    • 5.5.5. Latin America

6. North America Retail Analytics Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021-2034

  • 6.1. Key Findings
  • 6.2. By Deployment (USD)
    • 6.2.1. On-premise
    • 6.2.2. Cloud
  • 6.3. By Retail Store Type (USD)
    • 6.3.1. Hypermarkets and Supermarkets
    • 6.3.2. Retail Chains
  • 6.4. By Function (USD)
    • 6.4.1. Customer Management
    • 6.4.2. Supply Chain
    • 6.4.3. Merchandising
    • 6.4.4. Strategy and Planning
    • 6.4.5. In-store Operations
  • 6.5. By Country (USD)
    • 6.5.1. United States
      • 6.5.1.1. Function
    • 6.5.2. Canada
      • 6.5.2.1. Function

7. Europe Retail Analytics Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021-2034

  • 7.1. Key Findings
  • 7.2. By Deployment (USD)
    • 7.2.1. On-premise
    • 7.2.2. Cloud
  • 7.3. By Retail Store Type (USD)
    • 7.3.1. Hypermarkets and Supermarkets
    • 7.3.2. Retail Chains
  • 7.4. By Function (USD)
    • 7.4.1. Customer Management
    • 7.4.2. Supply Chain
    • 7.4.3. Merchandising
    • 7.4.4. Strategy and Planning
    • 7.4.5. In-store Operations
  • 7.5. By Country (USD)
    • 7.5.1. United Kingdom
      • 7.5.1.1. Function
    • 7.5.2. Germany
      • 7.5.2.1. Function
    • 7.5.3. France
      • 7.5.3.1. Function
    • 7.5.4. Italy
      • 7.5.4.1. Function
    • 7.5.5. Spain
      • 7.5.5.1. Function
    • 7.5.6. Rest of Europe

8. Asia Pacific Retail Analytics Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021-2034

  • 8.1. Key Findings
  • 8.2. By Deployment (USD)
    • 8.2.1. On-premise
    • 8.2.2. Cloud
  • 8.3. By Retail Store Type (USD)
    • 8.3.1. Hypermarkets and Supermarkets
    • 8.3.2. Retail Chains
  • 8.4. By Function (USD)
    • 8.4.1. Customer Management
    • 8.4.2. Supply Chain
    • 8.4.3. Merchandising
    • 8.4.4. Strategy and Planning
    • 8.4.5. In-store Operations
  • 8.5. By Country (USD)
    • 8.5.1. China
      • 8.5.1.1. Function
    • 8.5.2. Japan
      • 8.5.2.1. Function
    • 8.5.3. India
      • 8.5.3.1. Function
    • 8.5.4. Southeast Asia
      • 8.5.4.1. Function
    • 8.5.5. Rest of Asia Pacific

9. Middle East & Africa Retail Analytics Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021-2034

  • 9.1. Key Findings
  • 9.2. By Deployment (USD)
    • 9.2.1. On-premise
    • 9.2.2. Cloud
  • 9.3. By Retail Store Type (USD)
    • 9.3.1. Hypermarkets and Supermarkets
    • 9.3.2. Retail Chains
  • 9.4. By Function (USD)
    • 9.4.1. Customer Management
    • 9.4.2. Supply Chain
    • 9.4.3. Merchandising
    • 9.4.4. Strategy and Planning
    • 9.4.5. In-store Operations
  • 9.5. By Country (USD)
    • 9.5.1. GCC
      • 9.5.1.1. Function
    • 9.5.2. Egypt
      • 9.5.2.1. Function
    • 9.5.3. South Africa
      • 9.5.3.1. Function
    • 9.5.4. Rest of Middle East & Africa

10. Latin America Retail Analytics Market Size Estimates and Forecasts, By Segments, 2021-2034

  • 10.1. Key Findings
  • 10.2. By Deployment (USD)
    • 10.2.1. On-premise
    • 10.2.2. Cloud
  • 10.3. By Retail Store Type (USD)
    • 10.3.1. Hypermarkets and Supermarkets
    • 10.3.2. Retail Chains
  • 10.4. By Function (USD)
    • 10.4.1. Customer Management
    • 10.4.2. Supply Chain
    • 10.4.3. Merchandising
    • 10.4.4. Strategy and Planning
    • 10.4.5. In-store Operations
  • 10.5. By Country (USD)
    • 10.5.1. Brazil
      • 10.5.1.1. Function
    • 10.5.2. Argentina
      • 10.5.2.1. Function
    • 10.5.3. Mexico
      • 10.5.3.1. Function
    • 10.5.4. Rest of Latin America

11. Company Profiles for Top 10 Players (Based on data availability in public domain and/or on paid databases)

  • 11.1. Microsoft Corporation
    • 11.1.1. Overview
      • 11.1.1.1. Key Management
      • 11.1.1.2. Headquarters
      • 11.1.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.1.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.1.2.1. Employee Size
      • 11.1.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.1.2.3. Geographical Share
      • 11.1.2.4. Business Segment Share
      • 11.1.2.5. Recent Developments
  • 11.2. HCL Technologies Limited
    • 11.2.1. Overview
      • 11.2.1.1. Key Management
      • 11.2.1.2. Headquarters
      • 11.2.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.2.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.2.2.1. Employee Size
      • 11.2.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.2.2.3. Geographical Share
      • 11.2.2.4. Business Segment Share
      • 11.2.2.5. Recent Developments
  • 11.3. FLIR Systems, Inc.
    • 11.3.1. Overview
      • 11.3.1.1. Key Management
      • 11.3.1.2. Headquarters
      • 11.3.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.3.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.3.2.1. Employee Size
      • 11.3.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.3.2.3. Geographical Share
      • 11.3.2.4. Business Segment Share
      • 11.3.2.5. Recent Developments
  • 11.4. IBM Corporation
    • 11.4.1. Overview
      • 11.4.1.1. Key Management
      • 11.4.1.2. Headquarters
      • 11.4.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.4.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.4.2.1. Employee Size
      • 11.4.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.4.2.3. Geographical Share
      • 11.4.2.4. Business Segment Share
      • 11.4.2.5. Recent Developments
  • 11.5. Oracle Corporation
    • 11.5.1. Overview
      • 11.5.1.1. Key Management
      • 11.5.1.2. Headquarters
      • 11.5.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.5.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.5.2.1. Employee Size
      • 11.5.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.5.2.3. Geographical Share
      • 11.5.2.4. Business Segment Share
      • 11.5.2.5. Recent Developments
  • 11.6. SAP SE
    • 11.6.1. Overview
      • 11.6.1.1. Key Management
      • 11.6.1.2. Headquarters
      • 11.6.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.6.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.6.2.1. Employee Size
      • 11.6.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.6.2.3. Geographical Share
      • 11.6.2.4. Business Segment Share
      • 11.6.2.5. Recent Developments
  • 11.7. QlikTech International A.B.
    • 11.7.1. Overview
      • 11.7.1.1. Key Management
      • 11.7.1.2. Headquarters
      • 11.7.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.7.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.7.2.1. Employee Size
      • 11.7.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.7.2.3. Geographical Share
      • 11.7.2.4. Business Segment Share
      • 11.7.2.5. Recent Developments
  • 11.8. Fractal Analytics Inc.
    • 11.8.1. Overview
      • 11.8.1.1. Key Management
      • 11.8.1.2. Headquarters
      • 11.8.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.8.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.8.2.1. Employee Size
      • 11.8.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.8.2.3. Geographical Share
      • 11.8.2.4. Business Segment Share
      • 11.8.2.5. Recent Developments
  • 11.9. Wipro Limited
    • 11.9.1. Overview
      • 11.9.1.1. Key Management
      • 11.9.1.2. Headquarters
      • 11.9.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.9.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.9.2.1. Employee Size
      • 11.9.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.9.2.3. Geographical Share
      • 11.9.2.4. Business Segment Share
      • 11.9.2.5. Recent Developments
  • 11.10. Nielsen Consumer LLC
    • 11.10.1. Overview
      • 11.10.1.1. Key Management
      • 11.10.1.2. Headquarters
      • 11.10.1.3. Offerings/Business Segments
    • 11.10.2. Key Details (Key details are consolidated data and not product/service specific)
      • 11.10.2.1. Employee Size
      • 11.10.2.2. Past and Current Revenue
      • 11.10.2.3. Geographical Share
      • 11.10.2.4. Business Segment Share
      • 11.10.2.5. Recent Developments
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