1 はじめに 32
1.1 調査目的 32
1.2 市場定義 32
1.3 調査範囲 33
1.3.1 市場細分化 33
1.3.2 対象範囲と除外範囲 34
1.3.3 対象年 34
1.4 対象通貨 35
1.5 関係者 35
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 二次情報源からの主要データ 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 専門家と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・トライアングル 43
2.4 調査の前提条件 44
2.5 調査の限界 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プレイヤーにとっての魅力的な機会 49
4.2 行動分析市場：最も成長著しいセグメント 49
4.3 行動分析市場：アプリケーション別 50
4.4 行動分析市場：サービス別 50
4.5 業種別行動分析市場 51
4.6 タイプ別行動分析市場 51
4.7 北米：アプリケーションおよびサービス別行動分析市場 52
5 市場概要と業界動向 53
5.1 はじめに 53
5.2 市場力学 53
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 55
5.2.2.1 データプライバシーの懸念 55
5.2.2.2 技術的専門知識 55
5.2.2.3 データ品質と精度 55
5.2.3 機会 55
5.2.3.1 顧客維持の強化 55
5.2.3.2 不正行為の検出と防止 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 文脈の理解 56
5.2.4.2 行動によるノイズ 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/破壊的変化 57
5.4 現在のビジネスモデルと新興ビジネスモデル 57
5.4.1 フリーミアムモデル 57
5.4.2 従量制モデル 57
5.4.3 年間サブスクリプションモデル 58
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 ソリューション別平均価格分析 58
5.5.2 サブスクリプション別概算価格分析 59
5.6 バリューチェーン分析 60
5.7 エコシステム分析 61
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 補完的テクノロジー 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）設計 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 主要な会議およびイベント 67
5.11 規制環境 67
5.11.1 規制当局、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 69
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 欧州全域 70
5.11.1.6 アジア太平洋地域 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 中東およびアフリカ 70
5.11.1.7.1 南アフリカ 70
5.11.1.7.2 アラブ首長国連邦 71
5.11.1.8 ラテンアメリカ 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） 71
5.12.3 長期ロードマップ（2029～2030） 71
5.13 ポーターのファイブフォース分析 72
5.13.1 新規参入者の脅威 73
5.13.2 代替品の脅威 73
5.13.3 供給業者の交渉力 73
5.13.4 購入業者の交渉力 73
5.13.5 競争上の競合の激しさ 74
5.14 主要な利害関係者と購買基準 74
5.14.1 購買プロセスにおける主要関係者 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簡単な歴史 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 明確な目的を定義する 76
5.16.2 データの品質を確保する 77
5.16.3 プライバシーおよびコンプライアンス対策を実施する 77
5.16.4 先進的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、および技術 77
5.18 生成型AIが行動分析に与える影響 78
5.18.1 主なユースケースと市場の潜在性 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 79
5.18.2.3 エネルギー 79
5.18.3 生成型AI導入事例 80
5.18.3.1 世界的な小売大手が顧客体験を向上 80
5.18.3.2 主要な医療サービスプロバイダーによる患者ケアの変革 80
5.18.4 顧客の準備状況と影響評価 80
5.18.4.1 顧客A：著名な小売業者 80
5.18.4.2 顧客B：大手医療機関 80
5.18.4.3 顧客C：大手製造企業 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 投資と資金調達シナリオ 81
5.20 ケーススタディ分析 81
5.20.1 大規模政府機関が ArcSight スイートで脅威対応を強化 81
5.20.2 SUPER.COMは、AMPLITUDE EXPERIMENTを使用して顧客維持率を90%改善
5.20.3 CREDOは、HOTJAR HEATMAPSと録画機能を使用して収益を220%増加させました。
5.20.4 METROHEALTHは、PERCEPTYX PEOPLE INSIGHTSソリューションを使用して従業員のエンゲージメントとアラインメントを強化しました。
5.20.5 SERVICENOWは、QUALTRICS XMソリューションを使用してカスタマーエクスペリエンスを強化 83
6 行動分析市場、オファリング別 84
6.1 はじめに 85
6.1.1 オファリング：行動分析市場の推進要因 85
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いた可能性のある脅威を明らかに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 デジタル体験の継続的な最適化に不可欠であり、データ主導の意思決定を重視 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、傾向や問題を事前に特定 90
6.2.4 ヒートマップ 91
6.2.4.1 UXの問題を特定し、コンバージョン率とウェブサイトパフォーマンスを向上させるためにコンテンツを戦略的に配置するのに役立ちます。
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 行動データの有効な解釈と、パフォーマンスと戦略的計画の向上に役立つ洞察の適用 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く、行動分析を効果的に活用 96
7 タイプ別行動分析市場 97
7.1 はじめに 98
7.1.1 タイプ：行動分析市場の推進要因 98
7.2 顧客中心 99
7.2.1 顧客中心の洞察をビジネス戦略に統合し、エンゲージメントと満足度を向上 99
7.3 従業員中心 100
7.3.1 進化するニーズへの対応とチーム全体のパフォーマンス向上を支援する戦略への適応 100
8 アプリケーション別行動分析市場 102
8.1 はじめに 103
8.1.1 アプリケーション：行動分析市場の推進要因 103
8.2 顧客エンゲージメント 104
8.2.1 企業によるデータ主導のアプローチでマーケティング戦略と製品開発を改善し、顧客体験を向上させる 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 労働力の最適化 107
8.4.1 業務効率の向上を目的としたリアルタイムの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異常を特定するためのユーザーとエンティティのアクティビティの監視 108
8.6 その他のアプリケーション 109
9 業種別行動分析市場 111
9.1 はじめに 112
9.1.1 業種別：行動分析市場の推進要因 112
9.2 BFSI 114
9.2.1 顧客ニーズを予測し、個々の好みに合わせた保険商品をカスタマイズする必要性 114
9.2.2 ケーススタディ 115
9.2.2.1 銀行企業がAIを活用した行動分析を活用し、不正に対処し、顧客の信頼を強化 115
9.2.2.2 インドのノンバンク金融会社は、行動分析により顧客体験と積極的な信用管理を強化しました。
9.3 小売およびeコマース 115
9.3.1 きわめてパーソナライズされた体験を可能にし、好みに合わせた商品推奨やプロモーションオファーを提供します。
9.3.2 ケーススタディ 116
9.3.2.1 モバイルアプリに予測分析を組み込み、顧客体験を向上させた美容小売業者 116
9.3.2.2 行動分析とパーソナライズされた推奨により、顧客体験と売上を改善した大手Eコマース企業 116
9.4 電気通信 117
9.4.1 電気通信サービスが顧客と交流し、顧客を維持するためのカスタマイズされたプランにより、競争優位性を維持 117
9.4.2 事例研究 118
9.4.2.1 英国の大手電気通信事業者が行動分析を活用し、顧客維持率の向上とサービスのパーソナライズを実現 118
9.4.2.2 米国の通信会社は、行動分析と個別オファーにより顧客維持を強化しました。
9.5 ITおよびITeS
9.5.1 行動分析は、給与格差への対応と公平な報酬の促進により、DEIイニシアティブを支援しました。
9.5.2 ケーススタディ 119
9.5.2.1 米国のIT企業は、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しました。
9.5.2.2 業界をリードするテクノロジー企業は、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、データ漏洩を防止しました。
9.6 メディアとエンターテイメント 119
9.6.1 コンテンツ作成、ユーザーエンゲージメント、戦略的収益成長に不可欠な行動分析の統合 119
9.6.2 事例研究 120
9.6.2.1 高度な行動分析により、ユーザーエンゲージメントと定着率を向上させたストリーミングプラットフォーム 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、ユーザーのエンゲージメントと定着率を向上
9.7 ヘルスケア 121
9.7.1 ヘルスケア組織が特定の患者セグメントに合わせたコミュニケーションとサービスを提供するための、ターゲットを絞ったマーケティングと患者への働きかけ 121
9.7.2 事例研究 122
9.7.2.1 医療提供者は行動分析を活用して患者ケアと患者の積極的な参加を最適化 122
9.7.2.2 英国の公的医療制度はデータ分析により患者の積極的な参加とケアの提供を増加 123
9.8 政府および防衛 123
9.8.1 行動分析は、行動パターンを監視して不法行為を防止することで、公共の安全の向上に役立ちます。
9.8.2 事例研究
9.8.2.1 英国国防省は、行動分析を活用して、国家安全保障に関する洞察力を強化しました。
9.8.2.2 国防総省は、脅威を防止するためにユーザー行動を追跡することで、サイバーセキュリティを強化しました。
9.9 旅行およびホスピタリティ 124
9.9.1 需要予測と価格最適化による収益管理と業務効率の向上が求められています。
9.9.2 事例研究 125
9.9.2.1 ホテルチェーンは行動分析と個別化されたゲスト体験によりロイヤリティプログラムを強化9.9.2.2 フィンランドの航空会社は予測行動分析により顧客体験を向上させました。
9.10 その他の業種 126
10 地域別行動分析市場 128
10.1 はじめに 129
10.2 北米 130
10.2.1 北米：マクロ経済の見通し 131
10.2.2 米国 136
10.2.2.1 サイバーセキュリティの強化を目的としたバイデン政権の行政命令、高度な脅威検出ツールの重要性を強調 136
10.2.3 カナダ 140
10.2.3.1 政府によるサイバーセキュリティへの注力が、官民両部門における行動分析への投資増加につながった 140
10.3 ヨーロッパ 140
10.3.1 ヨーロッパ：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目が、大手企業による行動分析ツールの採用拡大につながる 145
10.3.3 ドイツ 149
10.3.3.1 分析ツールとERPシステムの統合：業務の最適化と顧客との関わりを強化する傾向が強まっています。
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改善を目的としたデジタル変革イニシアティブの台頭
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が高まる 150
10.3.6 スペイン 153
10.3.6.1 デジタルイノベーションを支援し、地元企業の競争力を高める政府の取り組み 153
10.3.7 北欧諸国 154
10.3.7.1 採用が大幅に増加し、金融サービスを非金融のデジタルプラットフォームに統合する広範なトレンドが強調されています。
10.3.8 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
10.4.1 アジア太平洋：マクロ経済の見通し
10.4.2 中国
10.4.2.1 膨大なデータを処理し、リアルタイムで実行可能なビジネスインサイトを得るために、分析プラットフォームにAIとMLを広く統合する 161
10.4.3 日本 164
10.4.3.1 行動分析をIoTやロボット工学などの他の先進技術と統合しやすくする高度な技術エコシステム 164
10.4.4 インド 165
10.4.4.1 デジタル・インディアやスマートシティなどのイニシアティブを通じてデジタル化を推進する政府の取り組みにより、さまざまな分野での行動分析の採用がさらに加速する見込みです。
10.4.5 オーストラリアおよびニュージーランド
10.4.5.1 分析プロバイダー、コンサルティング企業、学術機関のエコシステムが拡大しており、高度なソリューションの開発と実装に貢献しています。
10.4.6 韓国 169
10.4.6.1 オンラインプラットフォームやモバイルアプリと頻繁にやりとりする消費者とのデジタル上の関わりが深く、行動分析のための豊富なデータソースを提供しています。 169
10.4.7 アジア太平洋地域その他 170
10.5 中東およびアフリカ 170
10.5.1 中東およびアフリカ：マクロ経済の見通し 171
10.5.2 中東 176
10.5.2.1 戦略的な地理的位置とグローバルビジネスハブとしての役割が、行動分析の可能性を拡大 176
10.5.2.2 UAE 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 日常的な取引に金融サービスを組み込むことを目的とした、フィンテックと従来型ビジネスの提携が急増 181
10.5.2.4 クウェート 185
10.5.2.4.1 顧客行動の評価にAI主導のソリューションを導入 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や通信の拡大に伴うeコマースの普及率上昇 185
10.5.2.6 中東その他 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を通じて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：マクロ経済の見通し 186
10.6.2 ブラジル 191
10.6.2.1 高いスマートフォンの普及率とインターネット接続の増加を含む、堅固なデジタルインフラが原動力となる拡大 191
10.6.3 メキシコ 195
10.6.3.1 規制環境の支援とフィンテックエコシステムの成長が、イノベーションを推進するコラボレーションを促進 195
10.6.4 ラテンアメリカその他 195
11 競合状況 196
11.1 はじめに 196
11.2 主要企業の戦略/勝利への権利 196
11.2.1 主要な行動分析市場ベンダーが採用している戦略の概要 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 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 202
11.5.1 スター 202
11.5.2 新興リーダー 202
11.5.3 普及プレイヤー 202
11.5.4 参加者 202
11.5.5 企業規模：主要企業、2023年 204
11.5.5.1 企業フットプリント 204
11.5.5.2 サービスフットプリント 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 業種別フットプリント 208
11.5.5.6 地域別フットプリント 209
11.6 企業評価マトリクス：2023年の新興企業/中小企業 210
11.6.1 先進的な企業 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 スタート地点 211
11.6.5 競合他社ベンチマーキング 212
11.6.5.1 主なスタートアップ企業/中小企業の詳細リスト 212
11.6.5.2 主なスタートアップ企業/中小企業の競合他社ベンチマーキング 213
11.7 ブランド/製品比較分析 214
11.8 企業評価および財務指標 215
11.8.1 企業評価 215
11.8.2 財務指標 215
11.9 競合状況と傾向 216
11.9.1 取引 216
12 企業プロフィール 218
12.1 主要企業 218
…
…
13 隣接市場／関連市場 274
13.1 はじめに 274
13.1.1 制限事項 274
13.2 カスタマーエクスペリエンス管理市場 274
13.2.1 市場定義 274
13.2.2 市場概要 275
13.2.2.1 顧客体験管理市場：提供別 275
13.2.2.2 顧客体験管理市場：導入タイプ別 276
13.2.2.3 顧客体験管理市場：企業規模別 276
13.2.2.4 顧客体験管理市場：業種別 277
13.2.2.5 カスタマーエクスペリエンス管理市場：地域別 278
13.3 カスタマーアナリティクス市場 278
13.3.1 市場定義 278
13.3.2 市場概要 278
13.3.2.1 カスタマー・アナリティクス市場：コンポーネント別 279
13.3.2.2 カスタマー・アナリティクス市場：ソリューション別 279
13.3.2.3 カスタマー・アナリティクス市場：サービス別 279
13.3.2.4 カスタマー・アナリティクス市場：導入タイプ別 280
13.3.2.5 カスタマー・アナリティクス市場：企業規模別 280
13.3.2.6 カスタマー・アナリティクス市場：用途別 280
13.3.2.7 カスタマー・アナリティクス市場：データソース別 281
13.3.2.8 カスタマー・アナリティクス市場：業種別 281
13.3.2.9 カスタマー・アナリティクス市場：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の購読ポータル 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 著者詳細 289
*** 行動分析の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・行動分析の世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の行動分析の世界市場規模を55億米ドルと推定しています。
・行動分析の世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年の行動分析の世界市場規模を134億米ドルと予測しています。
・行動分析市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は行動分析の世界市場が2024年～2029年に年平均19.5%成長すると展望しています。
・世界の行動分析市場における主要プレイヤーは？
→「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. （米国）、Fortinet, Inc.（米国）、Securonix（米国）、Teradata（米国）、Google（米国）、Adobe（米国）、SAS Institute（米国）、Qlik（米国）、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）など ...」を行動分析市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
*** 免責事項 ***
https://www.globalresearch.co.jp/disclaimer/
