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하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱 시장 예측(-2034년) : 플랫폼 유형별, 비교 유형별, 데이터 유형별, 비즈니스 모델, 기술 통합, 사용자 유형별 및 지역별 세계 분석

Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market Forecasts to 2034 - Global Analysis By Platform Type (Mobile-Based Applications and Web-Based Platforms), Comparison Type, Data Type, Business Model, Technology Integration, User Type, and By Geography

발행일: | 리서치사: 구분자 Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC에 따르면 세계의 하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱 시장은 2026년에 12억 달러 규모에 달하며, 2034년까지 49억 달러에 달할 것으로 예측되고 있으며, 예측 기간 중 CAGR 19.2%로 성장할 것으로 전망되고 있습니다.

하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱은 인근 식료품점 및 슈퍼마켓의 실시간 가격, 프로모션 정보, 상품 재고 현황 등의 데이터를 집계하는 소비자용 디지털 툴입니다. 이러한 앱을 통해 쇼핑객은 주변에서 가장 비용 효율적인 구매 옵션을 파악할 수 있으며, 가계 식비를 절감할 수 있습니다. 위치 분석, 데이터 집계, 개인화된 알림을 결합하여 실질적인 절약 팁을 제공하고, 식료품 쇼핑을 데이터베이스의 비용 최적화 활동으로 전환할 수 있도록 도와주는 플랫폼입니다.

인플레이션 압력 증가, 소비자의 비용 절감 툴에 대한 수요 증가

세계 시장에서 계속되는 식품 가격 상승으로 인해 식료품 비용 관리는 소비자의 최우선 순위가 되었고, 실시간 가격 비교 툴에 대한 강력한 수요가 생겨났습니다. 가계 경제가 어려워지면서 쇼핑객들은 인근 매장에서 동일한 상품을 가장 저렴하게 구매할 수 있는 곳을 알려주는 기술에 점점 더 의존하고 있습니다. 과거 소매업체의 전유물이었던 가격 데이터가 일반화되면서 소비자들은 정보에 입각한 구매 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 프로모션 주기, 로열티 할인, 단가 비교를 통합하는 플랫폼의 고도화는 그 가치 제안을 더욱 향상시키고 있습니다.

데이터 정확성과 소매업체 협력에 대한 과제

여러 소매 체인에 걸쳐 정확한 실시간 가격 데이터를 유지하려면 소매업체와 직접 API를 연동하거나 지속적인 웹 스크래핑이 필요하지만, 이 두 가지 방법 모두 기술적, 상업적으로 큰 도전이 될 수 있습니다. 많은 소매업체들은 소비자를 경쟁업체로 유도하는 제3자 플랫폼과 가격 데이터를 공유하는 것을 꺼려합니다. 앱에 표시되는 데이터와 실제 매장의 가격 차이가 발생하면 사용자의 신뢰가 떨어지고, 플랫폼의 유용성이 떨어집니다. 최신 지역별 상품 데이터베이스를 유지하기 위한 높은 운영비용은 독립적인 가격비교 앱 개발자의 확장성을 제한하고 있습니다.

개인화된 소매 광고 및 쇼핑객 분석을 통한 매출 창출

가격비교 플랫폼에서 생성되는 풍부한 행동 데이터는 타겟팅된 리테일 광고와 쇼핑객 분석 서비스를 통해 매력적인 수익화 경로를 제시합니다. 소매업체는 지역 수요 패턴, 가격 민감도 곡선, 카테고리 전환 행동에 대한 상세 인사이트를 활용하여 프로모션 전략을 최적화할 수 있습니다. 개인화된 푸시 알림, 쿠폰 연동, 스폰서 상품 게재는 소비자의 직접적인 구독에 대한 의존도를 낮추는 수입원을 창출합니다. 데이터 프라이버시 규제가 성숙해짐에 따라 퍼스트 파티 동의에 의한 데이터 모델은 컴플라이언스를 준수하는 플랫폼을 프리미엄 분석 파트너로 포지셔닝할 것으로 보입니다.

식료품 슈퍼 앱의 수직적 통합이 독립형 플랫폼의 지위를 위협하고 있습니다.

주문, 배송, 로열티 프로그램, 가격 비교를 하나의 인터페이스에 통합한 식료품 슈퍼 앱의 등장은 전용 가격 비교 툴의 독자적인 생존 가능성을 위협하고 있습니다. Instacart, Amazon Fresh, 지역 식료품 애그리게이터와 같은 주요 플랫폼은 비교 기능을 내장하고 있으며, 소비자들이 별도의 앱을 사용할 동기가 줄어들고 있습니다. 폐쇄적인 생태계 내에서 전환 비용이 증가하는 가운데, 하이퍼로컬 가격 비교 플랫폼은 슈퍼앱이 재현할 수 없는 뛰어난 포괄성, 중립성 또는 하이퍼로컬 특화성을 제공하지 않는 한, 중개 기능의 배제(디인터메디케이션)의 위험에 노출되어 있습니다. 위험에 노출되어 있습니다.

COVID-19의 영향

COVID-19 팬데믹으로 인해 소비자들이 디지털 우선 쇼핑으로 전환하고 가격 변동이 심해지면서 식료품 가격 비교 앱의 보급이 크게 가속화되었습니다. 공급망의 혼란으로 인해 모든 상품 카테고리에서 극적인 가격 변동이 발생하여 실시간 가격 모니터링 툴의 중요성이 더욱 커졌습니다. 이번 팬데믹을 계기로 경제적 불확실성 속에서 가격 추적 앱의 유용성을 발견한 디지털에 능통한 새로운 식료품 구매층이 생겨났습니다. 팬데믹 이후 가격 민감도와 앱을 활용한 식료품 구매 계획의 정착으로 높은 이용률이 유지되고 있습니다.

예측 기간 중 모바일 기반 애플리케이션 부문이 가장 큰 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.

모바일 기반 애플리케이션 부문은 예측 기간 중 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 모바일 기반 애플리케이션 부문이 시장을 주도하고 있으며, 이는 스마트폰의 보급과 이동 중에도 식료품 구매 결정이 이루어지는 특성을 반영하고 있습니다. 소비자들은 실시간 알림과 위치 정보를 통한 매장 검색 기능을 활용하고, 매장 방문 전이나 방문 중 가격 비교를 위해 점점 더 모바일 기기에 의존하고 있습니다. 모바일 앱의 직관적인 인터페이스는 바코드 스캔 및 통합 쇼핑 리스트과 같은 기능과 함께 웹 기반 대안에 비해 우수한 사용자 경험을 제공합니다. 선진국과 신흥 시장 모두에서 높은 모바일 보급률은 이 부문의 지속적인 우위를 보장합니다.

AI 및 기계 학습 기반 가격 예측 부문은 예측 기간 중 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

예측 기간 중 AI 및 머신러닝 기반 가격 예측 부문이 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. AI 및 머신러닝 기반 가격 예측 기술 부문은 사후 대응적 가격 정보가 아닌 예측적 가격 정보에 대한 수요에 힘입어 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 과거 가격 패턴, 프로모션 캘린더, 공급망 지표를 분석하는 고도화된 알고리즘을 통해 소비자에게 최적의 구매 시점을 예측할 수 있습니다. 소매업체도 마찬가지로 이러한 기능을 활용하여 동적 가격 책정을 최적화하고 있습니다. AI 인프라에 대한 접근이 용이해짐에 따라 예측 가격 인텔리전스가 주요 식료품 앱에 통합되면서 소비자의 구매 행동이 변화할 것으로 보입니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역

예측 기간 중 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 북미는 높은 스마트폰 보급률, 치열한 가격 경쟁을 동반한 세분화된 식료품 소매 시장, 가격에 민감한 소비자 문화에 힘입어 가장 큰 시장 점유율을 유지하고 있습니다. 대형 식료품 체인 및 할인 소매업체의 존재는 플랫폼의 편의성을 높이는 풍부한 비교 기회를 창출하고 있습니다. 프로모션 가격 관련 규제의 투명성과 탄탄한 디지털 결제 인프라는 이 지역의 가격 비교 생태계의 원활한 운영을 더욱 촉진하고 있습니다.

CAGR이 가장 높은 지역

예측 기간 중 아시아태평양은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 아시아태평양은 스마트폰의 폭발적인 보급, 빠르게 확대되고 있는 현대적 소매 형태, 인도, 중국, 동남아시아 등의 시장에서 문화적으로 뿌리내린 비용에 민감한 구매 습관에 힘입어 가장 높은 CAGR을 달성할 것으로 예상됩니다. 신선식품 시장, 대형마트, EC 사업자 등을 아우르는 이 지역의 다양한 소매 환경은 비교 플랫폼의 비옥한 토양이 되고 있습니다. 중산층의 생활수준 향상에 대한 기대와 인플레이션 압력이 맞물리면서 가격 최적화 툴은 다양한 소비자층에게 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.

무료 커스터마이징 서비스

이 보고서를 구매한 모든 고객은 아래의 무료 맞춤화 옵션 중 하나를 이용할 수 있습니다.

  • 기업 개요
    • 추가 시장 진입 기업(최대 3개사)에 대한 포괄적인 프로파일링
    • 주요 기업(최대 3개사) SWOT 분석
  • 지역별 세분화
    • 고객의 요청에 따라 주요 국가의 시장 추정 및 예측, CAGR(주: 타당성 확인에 따라 다름)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 제품 포트폴리오, 지역적 확장, 전략적 제휴를 통한 주요 기업의 벤치마킹

목차

제1장 개요

제2장 조사 프레임워크

제3장 시장 역학과 동향 분석

제4장 경쟁 환경과 전략적 평가

제5장 세계의 하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱 시장 : 플랫폼 유형별

제6장 세계의 하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱 시장 : 비교 유형별

제7장 세계의 하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱 시장 : 데이터 유형별

제8장 세계의 하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱 시장 : 비즈니스 모델별

제9장 세계의 하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱 시장 : 기술 통합별

제10장 세계의 하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱 시장 : 사용자 유형별

제11장 세계의 하이퍼로컬 식료품 가격 비교 앱 시장 : 지역별

제12장 전략적 시장 정보

제13장 산업 동향과 전략적 구상

제14장 기업 개요

KSA 26.06.05

According to Stratistics MRC, the Global Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market is accounted for $1.2 billion in 2026 and is expected to reach $4.9 billion by 2034, growing at a CAGR of 19.2% during the forecast period. Hyperlocal grocery price comparison apps are consumer-facing digital tools that aggregate real-time pricing, promotional offers, and product availability data from nearby grocery stores and supermarkets. These apps empower shoppers to identify the most cost-effective purchasing options within their vicinity, reducing household food expenditure. By combining location intelligence, data aggregation, and personalized alerts, these platforms deliver actionable savings insights, transforming grocery shopping into a data-driven, cost-optimized activity.

Market Dynamics:

Driver:

Inflationary pressures driving consumer demand for cost-saving tools

Persistent food price inflation across global markets has made grocery cost management a top consumer priority, creating strong demand for real-time price comparison tools. As household budgets tighten, shoppers increasingly turn to technology that surfaces the best available prices across nearby stores for identical products. The democratization of pricing data, once the exclusive domain of retailers, is empowering consumers to make informed purchasing decisions. Platform sophistication in aggregating promotional cycles, loyalty discounts, and unit price comparisons further amplifies the value proposition.

Restraint:

Data accuracy and retailer cooperation challenges

Maintaining accurate, real-time pricing data across multiple retail chains requires either direct API partnerships with retailers or continuous web scraping operations, both of which present significant technical and commercial challenges. Many retailers are reluctant to share pricing data with third-party platforms that direct consumers toward competitors. Pricing discrepancies between displayed app data and in-store reality erode user trust and reduce platform utility. The high operational cost of maintaining up-to-date, location-specific product databases limits scalability for independent comparison app developers.

Opportunity:

Monetization through personalized retail advertising and shopper analytics

The rich behavioral data generated by price comparison platforms presents a compelling monetization pathway through targeted retail advertising and shopper analytics services. Retailers can leverage granular insights on local demand patterns, price sensitivity curves, and category switching behavior to optimize promotional strategies. Personalized push notifications, coupon integration, and sponsored product placements create revenue streams that reduce dependency on direct consumer subscriptions. As data privacy regulations mature, first-party consent-based data models will position compliant platforms as premium analytics partners.

Threat:

Vertical integration by grocery super-apps eroding standalone platforms

The rise of integrated grocery super-apps that bundle ordering, delivery, loyalty programs, and price comparison within a single interface threatens the standalone viability of dedicated price comparison tools. Major platforms such as Instacart, Amazon Fresh, and regional grocery aggregators are incorporating comparison features that reduce the incentive for consumers to use separate apps. As switching costs increase within closed ecosystems, hyperlocal price comparison platforms risk disintermediation unless they deliver superior breadth, neutrality, or hyperlocal specificity that super-apps cannot replicate.

Covid-19 Impact:

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of grocery price comparison apps as consumers shifted to digital-first shopping and faced increased price volatility. Supply chain disruptions created dramatic price swings across product categories, heightening the relevance of real-time monitoring tools. The pandemic onboarded a new cohort of digitally engaged grocery shoppers who discovered the utility of price-tracking apps during economic uncertainty. Post-pandemic price sensitivity and the normalization of app-assisted grocery planning have sustained elevated engagement levels.

The Mobile-Based Applications segment is expected to be the largest during the forecast period

The Mobile-Based Applications segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. The mobile-based applications segment leads the market, reflecting the ubiquity of smartphones and the on-the-go nature of grocery shopping decisions. Consumers increasingly rely on mobile devices to compare prices before and during store visits, leveraging real-time notifications and location-based store detection. The intuitive interfaces of mobile apps, combined with features like barcode scanning and integrated shopping lists, deliver superior user experiences compared to web-based alternatives. High mobile penetration in both developed and emerging markets ensures sustained dominance of this segment.

The AI & Machine Learning-Based Price Prediction segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the AI & Machine Learning-Based Price Prediction segment is predicted to witness the highest growth rate. The AI and machine learning-based price prediction technology segment is poised for the highest growth rate, driven by demand for predictive rather than merely reactive price intelligence. Advanced algorithms that analyze historical pricing patterns, promotional calendars, and supply chain indicators can forecast optimal buying windows for consumers. Retailers similarly leverage these capabilities for dynamic pricing optimization. As AI infrastructure becomes more accessible, integration of predictive price intelligence into mainstream grocery apps will transform consumer shopping behavior.

Region with largest share:

During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. North America holds the largest market share, supported by high smartphone penetration, a fragmented grocery retail landscape with intense price competition, and a price-conscious consumer culture. The presence of major grocery chains and discount retailers creates abundant comparison opportunities that drive platform utility. Regulatory transparency around promotional pricing and strong digital payment infrastructure further facilitate the seamless operation of price comparison ecosystems within the region.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Asia Pacific is set to achieve the highest CAGR, fueled by explosive smartphone adoption, rapidly expanding modern retail formats, and a culturally ingrained value-conscious shopping ethos across markets such as India, China, and Southeast Asia. The region's diverse retail landscape encompassing wet markets, hypermarkets, and e-commerce players creates fertile ground for comparison platforms. Rising middle-class aspirations combined with inflationary pressure make price optimization tools highly relevant to a broad consumer base.

Key players in the market

Some of the key players in Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market include Flipp, Basket Savings, Bring! Labs AG, AnyList Inc., Grocery Dealz, Flashfood Inc., Instacart, Walmart Inc., Amazon.com Inc., Target Corporation, Shopfully S.p.A., Tiendeo Web Marketing S.L., Eezly Technologies Inc., Reebee Inc., and MySupermarket Ltd.

Key Developments:

In April 2026, Instacart announced its acquisition of Instaleap, a global enablement and fulfillment solutions services platform that empowers retailers to streamline and scale their online operations. The acquisition supports Instacart's strategy to expand its enterprise offerings globally and build the technologies that can power every single grocery transaction.

In September 2025, Flipp announced its strategic partnership with the Independent Grocers Alliance (IGA). This landmark collaboration aims to unlock high-impact digital transformation strategies for IGA's 7,500+ global independent grocers, giving them a competitive edge in today's evolving shopper landscape.

Platform Types Covered:

  • Mobile-Based Applications
  • Web-Based Platforms

Comparison Types Covered:

  • Single Product Price Comparison
  • Basket-Level Price Comparison
  • Unit Price Comparison (per kg/litre)
  • Cross-Platform Price Matching

Data Types Covered:

  • Real-Time Pricing Data
  • Historical Price Trends
  • Discount & Promotional Data
  • Availability & Stock Status

Business Models Covered:

  • Freemium Model
  • Subscription-Based Model
  • Affiliate/Commission-Based Model
  • Advertisement-Based Model

Technology Integrations Covered:

  • AI & Machine Learning-Based Price Prediction
  • Web Scraping & Data Aggregation Tools
  • API-Based Data Integration
  • Cloud-Based Analytics Platforms

User Types Covered:

  • Individual Consumers
  • Retailers & Supermarkets
  • FMCG Brands
  • Market Intelligence Firms
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • United States
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • United Kingdom
    • Germany
    • France
    • Italy
    • Spain
    • Netherlands
    • Belgium
    • Sweden
    • Switzerland
    • Poland
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • China
    • Japan
    • India
    • South Korea
    • Australia
    • Indonesia
    • Thailand
    • Malaysia
    • Singapore
    • Vietnam
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Brazil
    • Argentina
    • Colombia
    • Chile
    • Peru
    • Rest of South America
  • Rest of the World (RoW)
    • Middle East
  • Saudi Arabia
  • United Arab Emirates
  • Qatar
  • Israel
  • Rest of Middle East
    • Africa
  • South Africa
  • Egypt
  • Morocco
  • Rest of Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028, 2030, 2032 and 2034
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

  • 1.1 Market Snapshot and Key Highlights
  • 1.2 Growth Drivers, Challenges, and Opportunities
  • 1.3 Competitive Landscape Overview
  • 1.4 Strategic Insights and Recommendations

2 Research Framework

  • 2.1 Study Objectives and Scope
  • 2.2 Stakeholder Analysis
  • 2.3 Research Assumptions and Limitations
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Collection (Primary and Secondary)
    • 2.4.2 Data Modeling and Estimation Techniques
    • 2.4.3 Data Validation and Triangulation
    • 2.4.4 Analytical and Forecasting Approach

3 Market Dynamics and Trend Analysis

  • 3.1 Market Definition and Structure
  • 3.2 Key Market Drivers
  • 3.3 Market Restraints and Challenges
  • 3.4 Growth Opportunities and Investment Hotspots
  • 3.5 Industry Threats and Risk Assessment
  • 3.6 Technology and Innovation Landscape
  • 3.7 Emerging and High-Growth Markets
  • 3.8 Regulatory and Policy Environment
  • 3.9 Impact of COVID-19 and Recovery Outlook

4 Competitive and Strategic Assessment

  • 4.1 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.1.1 Supplier Bargaining Power
    • 4.1.2 Buyer Bargaining Power
    • 4.1.3 Threat of Substitutes
    • 4.1.4 Threat of New Entrants
    • 4.1.5 Competitive Rivalry
  • 4.2 Market Share Analysis of Key Players
  • 4.3 Product Benchmarking and Performance Comparison

5 Global Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market, By Platform Type

  • 5.1 Mobile-Based Applications
  • 5.2 Web-Based Platforms

6 Global Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market, By Comparison Type

  • 6.1 Single Product Price Comparison
  • 6.2 Basket-Level Price Comparison
  • 6.3 Unit Price Comparison (per kg/litre)
  • 6.4 Cross-Platform Price Matching

7 Global Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market, By Data Type

  • 7.1 Real-Time Pricing Data
  • 7.2 Historical Price Trends
  • 7.3 Discount & Promotional Data
  • 7.4 Availability & Stock Status

8 Global Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market, By Business Model

  • 8.1 Freemium Model
  • 8.2 Subscription-Based Model
  • 8.3 Affiliate/Commission-Based Model
  • 8.4 Advertisement-Based Model

9 Global Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market, By Technology Integration

  • 9.1 AI & Machine Learning-Based Price Prediction
  • 9.2 Web Scraping & Data Aggregation Tools
  • 9.3 API-Based Data Integration
  • 9.4 Cloud-Based Analytics Platforms

10 Global Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market, By User Type

  • 10.1 Individual Consumers
  • 10.2 Retailers & Supermarkets
  • 10.3 FMCG Brands
  • 10.4 Market Intelligence Firms
  • 10.5 Other End Users

11 Global Hyperlocal Grocery Price Comparison Apps Market, By Geography

  • 11.1 North America
    • 11.1.1 United States
    • 11.1.2 Canada
    • 11.1.3 Mexico
  • 11.2 Europe
    • 11.2.1 United Kingdom
    • 11.2.2 Germany
    • 11.2.3 France
    • 11.2.4 Italy
    • 11.2.5 Spain
    • 11.2.6 Netherlands
    • 11.2.7 Belgium
    • 11.2.8 Sweden
    • 11.2.9 Switzerland
    • 11.2.10 Poland
    • 11.2.11 Rest of Europe
  • 11.3 Asia Pacific
    • 11.3.1 China
    • 11.3.2 Japan
    • 11.3.3 India
    • 11.3.4 South Korea
    • 11.3.5 Australia
    • 11.3.6 Indonesia
    • 11.3.7 Thailand
    • 11.3.8 Malaysia
    • 11.3.9 Singapore
    • 11.3.10 Vietnam
    • 11.3.11 Rest of Asia Pacific
  • 11.4 South America
    • 11.4.1 Brazil
    • 11.4.2 Argentina
    • 11.4.3 Colombia
    • 11.4.4 Chile
    • 11.4.5 Peru
    • 11.4.6 Rest of South America
  • 11.5 Rest of the World (RoW)
    • 11.5.1 Middle East
      • 11.5.1.1 Saudi Arabia
      • 11.5.1.2 United Arab Emirates
      • 11.5.1.3 Qatar
      • 11.5.1.4 Israel
      • 11.5.1.5 Rest of Middle East
    • 11.5.2 Africa
      • 11.5.2.1 South Africa
      • 11.5.2.2 Egypt
      • 11.5.2.3 Morocco
      • 11.5.2.4 Rest of Africa

12 Strategic Market Intelligence

  • 12.1 Industry Value Network and Supply Chain Assessment
  • 12.2 White-Space and Opportunity Mapping
  • 12.3 Product Evolution and Market Life Cycle Analysis
  • 12.4 Channel, Distributor, and Go-to-Market Assessment

13 Industry Developments and Strategic Initiatives

  • 13.1 Mergers and Acquisitions
  • 13.2 Partnerships, Alliances, and Joint Ventures
  • 13.3 New Product Launches and Certifications
  • 13.4 Capacity Expansion and Investments
  • 13.5 Other Strategic Initiatives

14 Company Profiles

  • 14.1 Flipp
  • 14.2 Basket Savings
  • 14.3 Bring! Labs AG
  • 14.4 AnyList Inc.
  • 14.5 Grocery Dealz
  • 14.6 Flashfood Inc.
  • 14.7 Instacart
  • 14.8 Walmart Inc.
  • 14.9 Amazon.com Inc.
  • 14.10 Target Corporation
  • 14.11 Shopfully S.p.A.
  • 14.12 Tiendeo Web Marketing S.L.
  • 14.13 Eezly Technologies Inc.
  • 14.14 Reebee Inc.
  • 14.15 MySupermarket Ltd.
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