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顧客データプラットフォーム（CDP）市場分析、業界規模、予測
顧客データ・プラットフォームの世界市場規模は、2022年には48億ドルを超え、2027年末には197億ドル規模に達する見込みであり、2022年から2027年までの年平均成長率（CAGR）は32.4％を記録する。
顧客データ・プラットフォーム市場の成長ダイナミクス
ドライバーオムニチャネル体験を提供する必要性
カスタマー・エクスペリエンスが新たな競争の戦場となりつつある今、企業はより良いカスタマー・エクスペリエンスで勝負しなければならない。顧客はブランドと接するとき、感謝され、理解されていると感じたいと願っている。企業は、柔軟なサポートとカスタマイズされたメッセージングを提供するために、消費者一人ひとりの関心と関わりをすべてのマーケティング・チャネルにわたって完全に可視化する必要がある。その結果、CDPの重要性が高まっている。CDPは、すべてのタッチポイントにわたって統一された顧客ビューを作成し、ブランドが顧客とは誰か、顧客の好みは何か、顧客の意図は何かを真に理解するのに役立つと期待されているからだ。組織のマーケティング・エコシステム全体でこのビューを共有する能力は、ブランドとのカスタマージャーニー全体で一貫した体験を提供することを可能にする。したがって、オムニチャネル・エクスペリエンスに対する需要の高まりは、ユーザー・エクスペリエンスを向上させる顧客中心のアプローチを採用するCDP市場の成長を後押しすると予想される。
拘束：柔軟性の欠如
ほとんどのCDPは、企業のデータ・アーキテクチャと衝突するような硬直したデータ・モデルに基づいて構築されている。CDPのスキーマはスキーマであり、企業はCDPを使用したい場合、スキーマに従わなければならない。データ・チームは、CDPの特定のモデルを満たすためにデータを再アーキテクチャ化するため、何度も夜更かしをすることになるだろう。データをCDPに詰め込んで機能させることをチームに求めているため、過労や苛立ちなどの問題が発生する可能性がある。企業は、データセット内の階層や独自のオブジェクトをCDPと整合させるのが難しいかもしれない。
チャンス人工知能と 機械学習の拡大
AIは、マーケティング担当者が標準的なワークフローを自動化し、顧客セグメントを作成し、パーソナライズされた体験を提供するためにページ要素を修正するのに役立ちます。大量のデータを分析し、キャンペーンのテストと改良のプロセスを加速するために、MLが活躍する場面はますます増えている。
企業は膨大な量のデータを収集し、保存している。パターンを特定し、予測を行い、マーケティング担当者にとって有益な提案を行うために、AIとMLは自動化された予測的な方法でデータを処理・分析する。先進的なCDPはまた、その機能全体でAIとMLを活用している。これらのテクノロジーは、時間を超えて進化する顧客のアイデンティティを継続的に分析する。そして、固有の分析機能から新たな洞察を引き出すことで、マーケティング担当者が求める予測レコメンデーションに利用される。このプロセスは、マーケティングチームがリアルタイムで集合的かつ直感的な意思決定を行うのに役立つ。
課題CDPにできること、すべきことの混乱
CDPの領域が混雑するにつれ、CDPに何ができ、何をすべきかについて混乱が生じている。様々なベンダーや機関がCDPを定義しようとしているが、CDPの狭い定義だけでは混乱を解決するには不十分だ。混乱は、CDPソリューションと、CRM、エンタープライズ・データ・プラットフォーム（EDP）、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）、データウェアハウス、データレイク、DMP、その他、既存のCDPソリューションが提供するようなデータおよびマーケティング関連のソリューションとの相互参照に端を発している。例えば、CDPやDMPは、セグメンテーション、予測スコアリング、レポーティング、アトリビューションサポート、アイデンティティの解決などを行うことができる。一方、CDPの主な目的は、次善のアクションを通知することで顧客ロイヤルティとウォレットシェアを高めることであり、DMPは顧客獲得とコンバージョンに使用される。
予測期間中、プラットフォーム分野が市場規模を大きく占める
コンポーネント・セグメントはさらにプラットフォームとサービスに分けられる。予測期間中は、プラットフォーム・セグメントの市場規模が大きくなると予想されている。CDPは、優れた顧客体験の実現を目指す企業から注目を集めている。CDPは、企業がすべてのインタラクションにわたって、すべての顧客と見込み客を深く正確に理解するのに役立つ。ほとんどのCDPソリューション・プロバイダーは、eコマース、POS、Eメール登録、製品登録など、さまざまなチャネルからの顧客データを単一のデータベースに統合し、360°の顧客ビューを提供するソフトウェア・パッケージまたはプラットフォームを提供している。
旅行・接客業は予測期間中最も高いCAGRで成長する
旅行・接客業は最も競争の激しい業種の一つであり、顧客の重要な個人データを扱うため、CDPを導入することになる。この業界は、リスクによる外部的ショックや内部的ショックなど、前例のない課題に悩まされている。旅行・ホスピタリティ業界では、ブランドは顧客体験に基づいて判断される。この業界では、リピート取引が大きな収益要因となっている。この分野のマーケティング担当者は、顧客に提供する体験の質に非常にこだわる。充実した体験を提供することで、顧客のロイヤリティを確保し、リピート購入を促し、ブランドの競争力を高める。
予測期間中、北米が最大の市場規模を占める
北米が顧客データプラットフォーム市場で最大のシェアを占めると予想されている。北米地域における顧客データプラットフォーム市場の成長に有利な重要な要因には、同地域における技術進歩の増加が含まれる。地域間で顧客データプラットフォームのプレーヤーが増加していることは、市場の成長をさらに促進すると予想される。
主要市場プレイヤー
顧客データプラットフォームのベンダーは、新製品投入、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。世界の顧客データプラットフォーム市場の主要ベンダーには、Oracle Corporation（米国）、SAP SE（ドイツ）、Adobe Inc.（米国）、Salesforce.com, Inc.（米国）、Microsoft Corporation（米国）、SAS Institute（米国）、Twilio Segement（米国）、Cloudera（米国）、Teradata（米国）、Nice Systems Ltd.（イスラエル）、Dun & Bradd, Inc.(イスラエル）、Dun & Bradstreet（米国）、Leadspace（米国）、Upland Software（米国）、CaliberMind（米国）、Celebrus（英国）、Tealium（米国）、Acquia（米国）、BlueConic（米国）、Lytics Inc.(米国）、Optimove社（米国）、Totango社（米国）、Insider社（シンガポール）、Segment社（米国）、Listrak社（米国）、Simon Data社（米国）、Ometria社（英国）、Treasure Data社（米国）、Salesmango社（米国）、ActionIQ社（米国）である。本調査では、顧客データプラットフォーム市場におけるこれらの主要企業の会社概要、最近の動向、主要市場戦略について、詳細な競合分析を行った。
この調査レポートは、顧客データプラットフォーム市場をコンポーネント、タイプ、展開モード、組織規模、アプリケーション、データチャンネル、機能、垂直方向、地域に基づいて分類しています。
コンポーネント別：
プラットフォーム
サービス
プロフェッショナルサービス
コンサルティング・サービス
サポートとメンテナンス
能力別CDP市場：
アクセス
アナリティクス
キャンペーン
デプロイメント・モード別：
クラウド
オンプレミス
組織規模別：
大企業
中小企業（SMEs）
申請により：
パーソナライズされた推薦
予測分析
セールスおよびマーケティングデータのセグメンテーション
顧客維持とエンゲージメント
リスクとコンプライアンスの管理
その他の業種（データマネタイゼーションとデータエンリッチメント）
データチャンネル別：
ウェブ
ソーシャルメディア
スマートフォン
電子メール
店舗
コールセンター
その他のデータソース（調査、販促データ、営業担当者）
垂直方向で
BFSI
小売とeコマース
メディアとエンターテインメント
旅行とホスピタリティ
電気通信とIT
ヘルスケア
その他の業種（自動車、政府、教育）
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
その他のヨーロッパ
APAC
中国
日本
インド
オーストラリア
その他の地域
中東
中東
アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ
最近の動向
2022年5月、オラクルはOracle Serviceを更新し、Oracle Unity Customer Data Platformからのデータを埋め込み、カスタマーサービス・エージェントを支援するようにした。
2022年9月、セールスフォースとsnowflakesは、顧客がデータからより多くの価値を引き出すことを可能にする新しいゼロコピーデータ共有を発表した。
2022年3月、ClouderaとKyndrylは提携し、Kyndrylのデータフレームワークツールキットを活用した大規模な変革プロジェクトに対応する製品を提供する。
2022年1月、AcquiaはAcquia CDPの先進的な小売機械学習モデルをアップグレードし、顧客生涯価値を向上させました。
目次
1 はじめに （ページ – 33）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 市場範囲
1.3.1 市場の細分化
1.3.2 対象地域
1.3.3年
1.4 通貨
表1 米ドル為替レート（2018-2021年
1.5 利害関係者
1.6 変更点のまとめ
2 研究方法 (ページ – 38)
2.1 調査データ
図1 顧客データプラットフォーム市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
表2 一次インタビュー
2.1.2.1 主要プロファイルの内訳
図2 一次面接の内訳：企業別、呼称別、地域別
2.1.2.2 主要業界インサイト
2.2 市場の分類とデータの三角測量
図3 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図4 市場規模の推定方法 – アプローチ1（供給側）
図5 市場規模推定手法 – アプローチ1：ボトムアップ（供給側）
図6 市場規模推計手法 – アプローチ2 – ボトムアップ（需要側）：販売された製品／ソリューション／サービスとその平均販売価格
図7 顧客データ・プラットフォーム市場：トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ
2.3.1 トップダウン・アプローチ
2.3.2 ボトムアップ・アプローチ
2.4 市場予測
表3 因子分析
2.5 マイクロ・クワドラント調査手法
表4 評価基準
2.5.1 ベンダーの包含基準
2.6 企業評価マトリックス手法
図8 企業評価マトリックス：基準の重み付け
2.7 スタートアップ／MES 評価マトリックス手法
図9 スタートアップ／MES評価マトリックス：基準の重み付け
2.8 前提条件
2.9 限界
3 事業概要 （ページ – 53）
表5 顧客データプラットフォーム市場規模および成長率、2016-2021年（百万米ドル、前年比）
表6 2022-2027年の市場規模および成長率（百万米ドル、前年比）
3.1 市場：景気後退の影響
図10 2022年に前年比成長率が低下する市場
図11 2022年に市場規模を拡大するプラットフォーム・セグメント
図12 2022年にはコンサルティング部門がより大きな市場シェアを占める
図13 2022年に市場規模を拡大するのはクラウド・セグメント
図14 2022年に市場シェアを拡大する大企業セグメント
図15 パーソナライズされたレコメンデーションが2022年に最大の市場規模を占める
図16 2022年に最大の市場シェアを占める電子メール
図 17 旅行とホスピタリティは予測期間中に最も高い成長率を示す
図18 市場スナップショット（地域別
4 プレミアム・インサイト (ページ – 60)
4.1 顧客データプラットフォーム市場の概要
図19 マーケティングと広告活動への支出の増加が全体的な成長を促す主な要因になる
4.2 市場：上位3業種、2022-2027年
図 20 通信・IT 分野は予測期間中に最も高い成長率を示す
4.3 2022年地域別市場
図21 北米が2022年に最大の市場シェアを占める
4.4 北米：用途別・業種別市場（2022年
図22 パーソナライズド・レコメンデーションとBFSIが2022年に最大シェアを占める
5 市場概要と業界動向（ページ – 62）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 23 推進要因、阻害要因、機会、課題：顧客データプラットフォーム市場
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 オムニチャネル体験を提供する必要性
5.2.1.2 データ保護規制を遵守する必要性
5.2.1.3 データ主導のマーケティングと広告へのシフト
5.2.1.4 顧客情報を取り巻く状況の変化
5.2.1.5 顧客チャネルの急増
5.2.2 拘束
5.2.2.1 CDPの採用にはデータプライバシー法と顧客データの保護が欠かせない
5.2.2.2 柔軟性の欠如
5.2.3 機会
5.2.3.1 人工知能と機械学習の拡大
5.2.3.2 自動化されたスマートマシンによる顧客体験の促進
5.2.3.3 成長機会を見極めるための企業による投資と資金調達の増加
5.2.4 課題
5.2.4.1 マーケティング・キャンペーン作成により多くの時間を要する
5.2.4.2 「なぜ」を理解することの難しさ
5.2.4.3 CDPができること、すべきことをめぐる混乱
5.3 進化：顧客データ・プラットフォーム
5.4 アーキテクチャ：顧客データ・プラットフォーム
図24 顧客データ・プラットフォームの機能
5.5 エコシステム：顧客データ・プラットフォーム
表7 エコシステム：顧客データプラットフォーム市場
5.6 バリューチェーン分析
図25 バリューチェーン分析：顧客データ・プラットフォーム
5.7 サプライチェーン分析
図26 サプライチェーン分析：市場
5.8 技術分析
5.8.1 AI、ML、顧客データプラットフォーム
5.8.2 クラウド・コンピューティングと顧客データ・プラットフォーム
5.8.3 ビッグデータ、アナリティクス、顧客データ・プラットフォーム
5.9 ケーススタディ分析
5.9.1 通信・IT
5.9.1.1 ケーススタディ業種を超えて多様化する顧客層を理解するために
5.9.1.2 ユースケース価値ある取引を迅速に成立させる
5.9.2 BFSI
5.9.2.1 ユースケース：すべてのタッチポイントにおける消費者行動を分析する
5.9.3 ヘルスケア
5.9.3.1 ユースケース患者とのより良い直接的関係を築くために
5.9.4 小売＆eコマース
5.9.4.1 ユースケース：オーディエンスのセグメンテーションと顧客エンゲージメントを改善する
5.9.5 メディア＆エンターテインメント
5.9.5.1 ユースケースCRMと分析能力の向上
5.9.6 その他
5.9.6.1 使用例：パイプラインの品質、コンバージョン率、勝率を高める
5.9.6.2 使用例：高度にパーソナライズされたアカウントベースのマーケティングキャンペーンを実施する場合
5.10 特許分析
5.10.1 方法論
5.10.2 文書タイプ
表8 出願特許（2019-2022年
5.10.3 イノベーションと特許出願
図27 年間特許取得件数（2019-2022年
5.10.3.1 上位志願者
図28 特許出願件数の多い上位10社（2019-2022年
5.11 ポーターの5つの力分析
表9 各勢力が顧客データプラットフォーム市場に与える影響
図29 ポーターの5つの力分析：市場
5.11.1 新規参入の脅威
5.11.2 代替品の脅威
5.11.3 サプライヤーの交渉力
5.11.4 買い手の交渉力
5.11.5 競争相手の激しさ
5.12 顧客データプラットフォーム市場：バイヤーに影響を与えるトレンド
5.13 規制への影響
5.13.1 一般データ保護規則
5.13.2 医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
5.13.3 国際標準化機構／国際電気標準会議 27000 規格
5.13.4 クラウド・セキュリティ・アライアンス
5.13.5 ガバナンス、リスク、コンプライアンス
5.13.6 欧州連合データ保護規制
5.13.7 システムおよび組織の管理報告書
5.13.7.1 システムと組織の管理 1
5.13.7.2 システムと組織の管理 2
5.13.8 2002年サーベンス・オクスリー法
5.13.9 グラム・リーチ・ブライリー法
5.13.10 欧州連合データ保護規制
5.13.11 迷惑メール防止法
5.14 関税と規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表10 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表11 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表12 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表13 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、その他の組織一覧
表14 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.15 価格モデル分析
5.16 主要ステークホルダーと購買基準
5.16.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
表15 上位3業種の購買プロセスにおけるステークホルダーの影響度（％） （単位：％、％未満四捨五入
5.16.2 購入基準
図 30 上位 3 業種の主な購買基準
表16 上位3業種の主な購買基準
6 顧客データプラットフォーム市場：コンポーネント別（ページ番号 – 91）
6.1 はじめに
6.1.1 コンポーネント：市場促進要因
図31 予測期間中、プラットフォームがより大きな市場規模を占める
表17 コンポーネント別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表18 2022-2027 コンポーネント別市場（百万米ドル）
6.2 プラットフォーム
6.2.1 成長を促進するための顧客分析と予測モデルの活用
表 19 プラットフォーム：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 20 プラットフォーム：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
6.3 サービス
6.3.1 技術の進歩がcdpサービスの需要を促進する
図 32 サポート＆メンテナンスは予測期間中により高い成長率で推移する
表21 サービス別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表22 顧客データプラットフォーム市場、サービス別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 23 顧客データプラットフォームサービス市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 24 顧客データプラットフォームサービス市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
6.3.2 プロフェッショナル・サービス
6.3.2.1 プロフェッショナル・サービスの成長は業務の複雑さに正比例する
6.3.2.2 コンサルティング
6.3.2.2.1 回答書の提出と改善点の特定
表25 コンサルティング：市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 26 コンサルティング：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
6.3.2.3 サポート＆メンテナンス
6.3.2.3.1 既存システムをアップグレードし、接続ソリューションをサポートする必要性の高まり
表 27 サポート＆メンテナンス：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 28 サポート＆メンテナンス：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
7 顧客データプラットフォーム市場：展開モード別（ページ数 – 99）
7.1 はじめに
7.1.1 展開モード：市場促進要因
図 33 クラウド分野は予測期間中に高い成長率を示す
表 29：展開モード別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 30：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
7.2 クラウド
7.2.1 CDPにチャンスをもたらす開発技術
表 31 クラウド：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 32 クラウド：顧客データプラットフォーム、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
7.3 オンプレミス
7.3.1 マーケティング全体の質を向上させる顧客データ管理
表 33：オンプレミス：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 34：オンプレミス：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
8 顧客データプラットフォーム市場：組織規模別（ページ番号 – 104）
8.1 導入
8.1.1 組織規模：市場促進要因
図 34 大企業は予測期間中、より高い CAGR で成長する
表 35：組織規模別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 36：組織規模別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
8.2 中小企業
8.2.1 存在感と顧客基盤を拡大するためのカスタムソリューションの採用増加
表 37 SMES：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 38 SMES：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
8.3 大企業
8.3.1 ベンダーがデバイスや場所を超えて顧客の行動を理解するのに役立つ
表 39 大企業：市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 40 大企業：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9 顧客データプラットフォーム市場（用途別）（ページ番号 – 109
9.1 はじめに
9.1.1 アプリケーション：市場促進要因
図 35 予測アナリティクスは予測期間中に最も高い CAGR を記録する
表 41 用途別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表42 用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
9.2 パーソナライズされた推奨
9.2.1 カスタマイズされた購買体験を可能にするパーソナライゼーション
表43 パーソナライズド・レコメンデーション：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表44 パーソナライズド・レコメンデーション：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
9.3 予測分析
9.3.1 組織が過去のデータに基づいて出来事や行動を予測するための予測分析
表45 予測分析：市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 46 予測分析：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
9.4 顧客維持とエンゲージメント
9.4.1 忠誠心を高める顧客エンゲージメント
表 47 顧客維持とエンゲージメント：顧客データプラットフォーム市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 48 顧客維持とエンゲージメント：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9.5 セールス＆マーケティングデータのセグメンテーション
9.5.1 マーケティング担当者がデータを利用できるようにすることで、ターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを実施する。
表 49 マーケティングデータのセグメンテーション：市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 50 マーケティングデータ・セグメンテーション：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9.6 リスク＆コンプライアンス管理
9.6.1 顧客情報保護に関する規制を遵守するための個人情報
表 51 リスク＆コンプライアンス管理：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 52 リスク＆コンプライアンス管理：顧客データプラットフォーム、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
9.7 その他のアプリケーション
表53 その他の用途：市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 54 その他の用途：市場、地域別、2022-2027 年（百万米ドル）
10 顧客データプラットフォーム市場：能力別（ページ番号 – 119）
10.1 導入
10.2 アクセス
10.2.1 顧客データを実用化し、接続をサポートするcdp
10.3 分析
10.3.1 正確にマッチした顧客プロファイル、セグメント、またはペルソナを作成するためのアナリティクス
10.4 キャンペーン
10.4.1 視聴者のdmpへのエクスポートを可能にするキャンペーン
11 データチャネル別顧客データプラットフォーム市場（ページ番号 – 121）
11.1 イントロダクション
11.1.1 データ・チャネル：市場促進要因
図 36 スマートフォン部門は予測期間中に最も高い成長率を示す
表 55 データチャネル別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 56 データチャネル別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
11.2 WEB
11.2.1 ユーザーがテキスト、画像、音声、動画データを介してウェブサイト上の企業と関係を持つこと。
表 57 ウェブ：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 58 ウェブ：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
11.3 ソーシャルメディア
11.3.1 ソーシャルメディア・プラットフォームにより、エンゲージメントを高めるための即時顧客サービスを提供する。
表59 ソーシャルメディア：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表60 ソーシャルメディア：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
11.4 スマートフォン
11.4.1 CDPは顧客データの一元化に注力
表 61 スマートフォン：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表62 スマートフォン：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
11.5 EMAIL
11.5.1 顧客とのより良い関係を築くためのEメール
表 63 電子メール：顧客データプラットフォーム市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 64 電子メール：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
11.6 ストア
11.6.1 顧客の理解のために、統合された情報を提供すること
表65 店舗：市場、地域別、2016-2021年（百万米ドル）
表 66：店舗：市場、地域別、2022-2027年（百万米ドル）
11.7 コールセンター
11.7.1 cdpは顧客ケアと顧客サービスの段階に貴重な洞察を提供する
表67 コールセンター：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 68 コールセンター：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
11.8 その他のデータ・チャンネル
表 69 その他のデータチャンネル：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 70 その他のデータチャンネル：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
12 顧客データプラットフォーム市場：垂直方向別（ページ数 – 131）
12.1 イントロダクション
12.1.1 垂直市場：市場促進要因
図 37 旅行とホスピタリティは予測期間中に最も高い成長率を示す
表 71：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 72：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル）
12.2 BFSI
12.2.1 個別化された顧客体験を提供するためのオンライン・エンゲージメントの増加
表73 BFSI：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表74 BFSI：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
12.3 小売 & eコマース
12.3.1 顧客に機会を提供する新技術
表 75 小売・eコマース：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 76 小売・eコマース：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
12.4 メディア＆エンタテインメント
12.4.1 デジタル変革を推進する先端技術
表 77 メディア＆エンターテインメント：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 78 メディア＆エンターテインメント：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
12.5 トラベル＆ホスピタリティ
12.5.1 cdpはユーザーをウェブサイトに引き戻すことで、オンライン・コンバージョンを向上させる。
表 79 旅行＆ホスピタリティ：顧客データプラットフォーム市場、地域別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 80 旅行＆ホスピタリティ：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
12.6 通信・IT
12.6.1 顧客向けに新しいアプリケーションを作成する。
表 81 テレコム＆IT：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 82 テレコム＆IT：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
12.7 ヘルスケア＆ライフサイエンス
12.7.1 業績をより良く予測するための変数や指標を見つけるためのcdpツール
表 83 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 84 ヘルスケア＆ライフサイエンス：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
12.8 その他の業種
表 85 その他の垂直市場：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 86 その他の垂直市場：地域別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
13 顧客データプラットフォーム市場（地域別）（ページ数 – 143
13.1 はじめに
図 38 北米が予測期間中最大の市場を占める
図 39 APACは予測期間中に最も高いCAGRを記録する
表87：地域別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表88：地域別市場、2022-2027年（百万米ドル）
13.2 北米
13.2.1 北米：市場促進要因
13.2.2 北米：景気後退の影響
図 40 北米：市場スナップショット
表 89 北米：顧客データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 90 北米: 2022-2027 コンポーネント別市場 (百万米ドル)
表 91 北米：サービス別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 92 北米：サービス別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 93 北米：用途別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表94 北米：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 95 北米：データチャネル別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 96 北米：データチャネル別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 97 北米：展開モード別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 98 北米：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 99 北米：組織規模別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 100 北米：市場：組織規模別、2022-2027 年（百万米ドル）
表 101 北米：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 102 北米：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル）
表103 北米：国別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 104 北米：市場：国別、2022-2027年（百万米ドル）
13.2.3 米国
13.2.3.1 CDPから洞察を得るための革新的なソリューションの急速な導入と利用が市場成長を促進する
表105 米国：顧客データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2016-2021年（百万米ドル）
表106 米国：部品別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 107 米国：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表108 米国：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 109 米国：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表110 米国：垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル）
13.2.4 カナダ
13.2.4.1 政府投資の増加が市場成長を押し上げる
表111 カナダ：部品別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表112 カナダ：部品別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表113 カナダ：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表114 カナダ：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 115 カナダ：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表116 カナダ：垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル）
13.3 ヨーロッパ
13.3.1 欧州：顧客データ・プラットフォーム市場の促進要因
13.3.2 景気後退の影響：欧州
表 117 欧州：部品別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 118 欧州：コンポーネント別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 119 欧州：サービス別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 120 欧州：サービス別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 121 欧州：用途別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 122 欧州：用途別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 123 欧州：データチャネル別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 124 欧州：データチャネル別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 125 欧州：展開モード別市場、2016 年～2021 年（百万米ドル）
表 126 欧州：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 127 欧州：組織規模別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 128 欧州：組織規模別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 129 欧州：業種別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 130 欧州：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル）
表131 欧州：国別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 132 欧州：国別市場、2022～2027年（百万米ドル）
13.3.3 英国
13.3.3.1 市場の成長を促進するCDPソリューションとサービスの採用
表 133 英国：顧客データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 134 英国：コンポーネント別市場 2022-2027 (百万米ドル)
表 135 英国：用途別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表136 英国：用途別市場、2022～2027年（百万米ドル）
表 137 英国：垂直市場別、2016～2021 年（百万米ドル）
表 138 英国：垂直市場別 2022-2027 年 （百万米ドル）
13.3.4 ドイツ
13.3.4.1 主要産業におけるデジタルモビリティの高まりがCDP市場を牽引する
表 139 ドイツ：部品別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表140 ドイツ：部品別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表141 ドイツ：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表142 ドイツ：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 143 ドイツ：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 144 ドイツ：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル）
13.3.5 フランス
13.3.5.1 主要セクターのデータ管理に対するCDPベンダーの懸念の高まりが市場を牽引する
表 145 フランス：顧客データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 146 フランス：部品別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表147 フランス：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 148 フランス：用途別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 149 フランス：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 150 フランス：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル）
13.3.6 その他のヨーロッパ
13.4 アジア太平洋
13.4.1 アジア太平洋地域：市場ドライバー
13.4.2 景気後退の影響：アジア太平洋地域
図 41 アジア太平洋地域：市場スナップショット
表 151 アジア太平洋地域：顧客データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2016-2021 年（百万米ドル）
表152 アジア太平洋地域：部品別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表153 アジア太平洋地域：サービス別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 154 アジア太平洋地域：サービス別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 155 アジア太平洋地域：用途別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表156 アジア太平洋地域：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 157 アジア太平洋地域：データチャネル別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表158 アジア太平洋地域：データチャネル別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 159 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 160 アジア太平洋地域：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 161 アジア太平洋地域：組織規模別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表162 アジア太平洋地域：市場：組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 163 アジア太平洋地域：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 164 アジア太平洋地域：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル）
表 165 アジア太平洋地域：国別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表166 アジア太平洋地域：国別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
13.4.3 中国
13.4.3.1 膨大なデータを効果的に管理し、需要を高める必要性が高まっている
表 167 中国：顧客データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2016年～2021年（百万米ドル）
表168 中国：部品別市場、2022-2027年（百万米ドル）
169 中国：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表170 中国：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 171 中国：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 172 中国：垂直市場別 2022-2027 (百万米ドル)
13.4.4 日本
13.4.4.1 主要な業種において、重要な洞察を得るために増加するデータを処理するCDPの採用が増加中
表173 日本：部品別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表174 日本：部品別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 175 日本：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表176 日本：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 177 日本：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 178 日本：産業別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
13.4.5 インド
13.4.5.1 政府のイニシアチブの高まりと革新的技術がCDPの需要を促進する
表 179 インド：顧客データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 180 インド：部品別市場 2022-2027 (百万米ドル)
表181 インド：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表182 インド：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表183 インド：垂直市場別、2016-2021年（百万米ドル）
表184 インド：垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル）
13.4.6 オーストラリア
13.4.6.1 様々な業種でCDPソリューションの採用が増加し、市場を牽引する
表 185 オーストラリア：コンポーネント別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 186 オーストラリア：部品別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表187 オーストラリア：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 188 オーストラリア：用途別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 189 オーストラリア：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 190 オーストラリア：産業別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
13.4.7 その他のアジア太平洋地域
13.5 中東・アフリカ
13.5.1 中東・アフリカ：顧客データ・プラットフォーム市場の促進要因
13.5.2 景気後退の影響：中東・アフリカ
表 191 中東・アフリカ：部品別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 192 中東・アフリカ：部品別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 193 中東・アフリカ：サービス別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 194 中東・アフリカ：サービス別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 195 中東・アフリカ：用途別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 196 中東・アフリカ：用途別市場、2022～2027年（百万米ドル）
表 197 中東・アフリカ：データチャンネル別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 198 中東・アフリカ：データチャンネル別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 199 中東・アフリカ：展開モード別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 200 中東・アフリカ：展開モード別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 201 中東・アフリカ：市場：組織規模別、2016-2021 年（百万米ドル）
表202 中東・アフリカ：市場：組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 203 中東・アフリカ：市場：業種別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 204 中東・アフリカ：垂直市場別、2022-2027 年（百万米ドル）
表 205 中東・アフリカ：地域別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表206 中東・アフリカ：地域別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
13.5.3 中東
13.5.3.1 先端技術への傾斜の高まりが市場成長を促進する
表 207 中東：顧客データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 208 中東：コンポーネント別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 209 中東：用途別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 210 中東：用途別市場、2022-2027 年（百万米ドル）
表 211 中東：市場（業種別）、2016-2021 年（百万米ドル
表 212 中東：垂直市場別、2022年～2027年（百万米ドル）
13.5.4 アフリカ
13.5.4.1 南アフリカにおけるCDPベンダーの投資増加が市場成長を促進する
表 213 アフリカ：部品別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 214 アフリカ：部品別市場 2022-2027 (百万米ドル)
表215 アフリカ：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表216 アフリカ：用途別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表 217 アフリカ：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 218 アフリカ：垂直市場別 2022-2027 (百万米ドル)
13.6 ラテンアメリカ
13.6.1 ラテンアメリカ：顧客データプラットフォーム市場の促進要因
13.6.2 景気後退の影響：ラテンアメリカ
表219 ラテンアメリカ：コンポーネント別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 220 ラテンアメリカ：部品別市場 2022-2027 (百万米ドル)
表 221 ラテンアメリカ：サービス別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表 222 ラテンアメリカ：サービス別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 223 ラテンアメリカ：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 224 ラテンアメリカ：用途別市場 2022-2027 (百万米ドル)
表225 ラテンアメリカ：データチャネル別市場、2016年～2021年（百万米ドル）
表226 ラテンアメリカ：データチャネル別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 227 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2016-2021 年（百万米ドル）
表 228 ラテンアメリカ：展開モード別市場、2022年～2027年（百万米ドル）
表 229 ラテンアメリカ：市場：組織規模別、2016年～2021年（百万米ドル）
表230 ラテンアメリカ：市場：組織規模別、2022年～2027年（百万米ドル）
表 231 ラテンアメリカ：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 232 ラテンアメリカ：垂直市場別、2022年～2027年（百万米ドル）
表233 ラテンアメリカ：国別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 234 ラテンアメリカ：市場：国別、2022-2027年（百万米ドル）
13.6.3 ブラジル
13.6.3.1 ブラジルはCDPソリューションとサービスを取り入れ、主要な業種でビジネスを拡大する
表 235 ブラジル：顧客データプラットフォーム市場、コンポーネント別、2016年～2021年（百万米ドル）
表 236 ブラジル：部品別市場 2022-2027 (百万米ドル)
表237 ブラジル：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表 238 ブラジル：用途別市場 2022-2027 (百万米ドル)
表 239 ブラジル：垂直市場別、2016-2021 年（百万米ドル）
表 240 ブラジル：市場：垂直市場別、2022-2027年（百万米ドル）
13.6.4 メキシコ
13.6.4.1 先端技術の採用拡大がCDP市場の成長を促進する
表241 メキシコ：部品別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表242 メキシコ：部品別市場、2022-2027年（百万米ドル）
表243 メキシコ：用途別市場、2016-2021年（百万米ドル）
表244 メキシコ：市場：用途別、2022-2027年（百万米ドル）
表245 メキシコ：市場：2016-2021年（百万米ドル）
表246 メキシコ：顧客データプラットフォーム市場：2022-2027年（百万米ドル）
13.6.5 その他のラテンアメリカ地域
14 競争の舞台（ページ – 217）
14.1 概要
14.2 主要プレーヤーが採用した戦略
表247 主要CDPベンダーが採用した戦略の概要
14.3 収益分析
14.3.1 過去の収益分析
図 42 主要プレーヤーの過去の収益分析（2017-2021 年）（百万米ドル
14.4 市場シェア分析
図43 2022年における主要企業の市場シェア分析
表248 CDP市場：競争の度合い
14.5 市場評価の枠組み
図44 市場評価の枠組み：2019-2022年の拡大と統合
14.6 企業評価クワドラント
14.6.1 スターズ
14.6.2 新進リーダー
14.6.3 浸透型プレーヤー
14.6.4 参加者
図45 顧客データプラットフォーム市場：企業評価象限（2022年
14.7 競合ベンチマーキング
表249 企業フットプリント（用途別
表250 会社のフットプリント（地域別
14.8 スタートアップ／ミーム評価象限
14.8.1 進歩的企業
14.8.2 対応する企業
14.8.3 ダイナミック・カンパニー
14.8.4 スタートブロック
図46 市場、新興企業／MESの評価象限
14.9 新興／中堅企業の競合ベンチマーキング
表251 市場：主要新興企業/SMの詳細リスト
表252 市場：新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング
14.10 競争シナリオとトレンド
14.10.1 製品発表
表253 サービス／製品の発売（2019-2022年
14.10.2 ディールス
表254 取引（2019-2022年
15 企業プロフィール（ページ数 – 240）
15.1 イントロダクション
15.2 主要プレーヤー
(事業概要、ソリューション、提供製品・サービス、最近の動向、MnM View）*。
15.2.1 オラクル
表 255 オラクル：事業概要
図47 オラクル：企業スナップショット
表256 オラクル：提供製品
表257 オラクル：提供サービス
表 258 オラクル：製品の発売と機能強化
表 259 オラクル: 取引
15.2.2 SAP
表 260 サップ：事業概要
図 48 サップ：企業スナップショット
表 261 サップ：提供製品
表 262 サップ：提供サービス
表 263 サップ：最近の動向
表 264 サップ：取引
15.2.3 ADOBE
表265 アドビ：事業概要
図 49 アドビ：企業スナップショット
表 266 アドビ：提供製品
表267 アドビ：提供サービス
表 268 アドビ：製品の発売と機能強化
表 269 アドビ：取引
15.2.4 セールスフォース
表270 セールスフォース: 事業概要
図 50 セールスフォース：企業スナップショット
表 271 セールスフォース：提供製品
表 272 セールスフォース：提供サービス
表 273 セールスフォース：製品の発売と機能強化
表 274 セールスフォース: 取引
15.2.5 ツイリオセグメント
表 275 ツイリオセグメント：事業概要
図 51 Twilio セグメント：企業スナップショット
表 276 Twilio セグメント：提供製品
表 277 ツイリオセグメント：取引
15.2.6 マイクロソフト
表278 マイクロソフト：事業概要
図 52 マイクロソフト：企業スナップショット
表 279 マイクロソフト：提供製品
表280 マイクロソフト：提供サービス
表 281 マイクロソフト：製品の発売と強化
表 282 マイクロソフト：取引
15.2.7 サス・インスティテュート
表283 SAS：事業概要
図53 SAS：会社概要
表 284 サス：提供製品
表285 SAS：提供サービス
表286 SAS：製品の発売と強化
表287 サーズ：取引
15.2.8 テラデータ
表 288 テラデータ：事業概要
図 54 テラデータ：企業スナップショット
表 289 テラデータ：提供製品
表 290 テラデータ：提供サービス
表 291 テラデータ：製品の発売と機能強化
表 292 テラデータ: 取引
15.2.9 cloudera
表 293 クラウデラ：事業概要
図 55 クラウデラ：企業スナップショット
表 294 クラウデラ：提供製品
表 295 クラウデラ：製品の発表と機能強化
表 296 クラウデラ：取引
15.2.10 NICE
表 297 ナイス：事業概要
図 56 ナイス：企業スナップショット
表 298 いいね：提供製品
表 299 ナイス：提供サービス
表300：製品の発売と強化
表 301 いいね：取引
15.2.11 ダン＆ブラッドストリート
表302 ダン＆ブラッドストリート：事業概要
表303 ダン＆ブラッドストリート：提供製品
表304 ダン＆ブラッドストリート：製品の発売と強化
表305 ダン＆ブラッドストリート：取引実績
15.2.12 リードスペース
表306 リードスペース：事業概要
表307 リードスペース：提供製品
表308 リードスペース：提供サービス
表 309 リードスペース：製品の発売と機能強化
表 310 リードスペース：取引
15.2.13 アップランド・ソフトウェア
表 311 アップランド・ソフトウェア：事業概要
図 57 アップランド・ソフトウェア：企業スナップショット
15.2.13.2 提供するプラットフォーム／ソリューション／サービス
表 312 アップランド・ソフトウェア：提供製品
表 313 アップランド・ソフトウェア：提供サービス
表 314 アップランド・ソフトウェア：製品の発売と機能強化
表 315 アップランド・ソフトウェア：取引
15.2.14 キャリバーマインド
表 316 カリバーマインド：事業概要
表 317 カリバーマインド：提供製品
表 318 カリバーマインド：提供サービス
表 319 カリバーマインド：製品の発売と機能強化
表 320 カリバーマインド：取引
15.2.15 セレブラス（D4T4ソリューションズ）
表321 セレブラス（D4T4ソリューションズ）：事業概要
表322 セレブラス（D4T4ソリューションズ）：提供製品
表 323 セレブラス（D4T4ソリューションズ）：製品の発売と機能強化
表 324 セレブラス（D4T4ソリューションズ）：取引実績
15.2.16 ティーリウム
表 325 ティーリウム：事業概要
表 326 ティーリウム：提供製品
表 327 ティーリウム：製品の発売と強化
表 328 ティーリウム：取引
15.2.17 ACQUIA
表 329 アクシア：事業概要
表330 アクシア：提供製品
表331 アクシア：提供サービス
表 332 アクワイア：製品の発売と強化
表333 アクシア：取引
15.2.18 ブルーコニック
表 334 ブルーコニック：事業概要
表 335 ブルーコニック：提供製品
表 336 ブルーコニック：製品の発売と強化
表337 ブルーコニック：取引
15.2.19 ライティクス
表338 リティックス：事業概要
表 339 リティックス：提供製品
表 340 リティックス：製品の発売と機能強化
表 341 リティックス：取引
15.2.20 ゼータ・グローバル
表 342 ゼータ・グローバル：事業概要
表 343 ゼータ・グローバル：提供製品
表344 ゼータ・グローバル：製品の発売と強化
表 345 ゼータ・グローバル：取引
15.2.21 アンペア
表 346 アンペリティ：事業概要
表347 アンペリティ：提供製品
表 348 アンペリティ：製品の発売と強化
表 349 アンペリティ：取引
15.3 その他の主要プレーヤー
15.3.1 オプティモーブ
15.3.2 トタンゴ
15.3.3 インサイダー
15.3.4 リストラック
15.3.5 サイモン・データ
15.3.6 オメトリー
15.3.7 宝物データ
15.3.8 セールスマナゴ
15.3.9 actioniq
15.3.10 ZEOTAP
15.3.11 プランハット
15.3.12 ブルーシフト
15.3.13 クアンテクサ
*非上場企業の場合、事業概要、ソリューション、提供製品・サービス、最近の動向、MnM Viewの詳細が把握できない場合があります。
16 隣接／関連市場（ページ数 – 306）
16.1 はじめに
16.2 カスタマージャーニー分析市場 – 2026年までの世界予測
16.2.1 市場の定義
16.2.2 市場概要
16.2.2.1 カスタマージャーニー分析市場、コンポーネント別
表 350 カスタマージャーニー分析市場、コンポーネント別、2015-2019 年（百万米ドル）
表 351 カスタマージャーニー分析市場、コンポーネント別、2020年～2026年（百万米ドル）
16.2.2.2 カスタマージャーニー分析市場、用途別
表 352 カスタマージャーニーアナリティクス市場、用途別、2015年～2019年（百万米ドル）
表353 カスタマージャーニー分析市場、用途別、2020年～2026年（百万米ドル）
16.2.2.3 カスタマージャーニー分析市場、展開形態別
表 354 カスタマージャーニー分析市場、展開モード別、2015-2019 年（百万米ドル）
表 355 カスタマージャーニーアナリティクス市場、展開形態別、2020年～2026年（百万米ドル）
16.2.2.4 カスタマージャーニー分析市場（組織規模別
表 356 カスタマージャーニー分析市場、組織規模別、2015 年～2019 年（百万米ドル）
表 357 カスタマージャーニー分析市場：組織規模別、2020年～2026年（百万米ドル）
16.2.2.5 カスタマージャーニー分析市場（業種別
表358 カスタマージャーニーアナリティクス市場、業種別、2015年～2019年（百万米ドル）
表 359 カスタマージャーニー分析市場、業種別、2020年～2026年（百万米ドル）
16.2.2.6 カスタマージャーニー分析市場、地域別
表360 カスタマージャーニー分析市場、地域別、2015-2019年（百万米ドル）
表361 カスタマージャーニー分析市場、地域別、2020年～2026年（百万米ドル）
16.3 顧客分析市場 – 2025年までの世界予測
16.3.1 市場の定義
16.3.2 市場概要
表362 顧客分析市場の規模と成長、2018-2025年（百万米ドル、前年比）
16.3.2.1 顧客分析市場、コンポーネント別
表363 顧客分析市場、コンポーネント別、2018-2025年（百万米ドル）
16.3.2.2 顧客分析市場、展開形態別
表364 顧客分析市場、展開モード別、2018年～2025年（百万米ドル）
16.3.2.3 顧客分析市場（組織規模別
表365 顧客分析市場、組織規模別、2018-2025年（百万米ドル）
16.3.2.4 顧客分析市場、用途別
表366 顧客分析市場、用途別、2018年～2025年（百万米ドル）
16.3.2.5 顧客分析市場、データソース別
表367 顧客分析市場、データソース別、2018-2025年（百万米ドル）
16.3.2.6 顧客分析市場（業種別
表368 顧客分析市場、産業別、2018年～2025年（百万米ドル）
16.3.2.7 顧客分析市場、地域別
表369 顧客分析市場、地域別、2018年～2025年（百万米ドル）
16.4 小売アナリティクス市場 – 2025年までの世界予測
16.4.1 市場の定義
16.4.2 市場概要
表370 小売アナリティクスの市場規模と成長率、2016年～2019年（百万米ドル、前年比）
表371 小売アナリティクス市場規模および成長率、2019-2025年（百万米ドル、前年比）
16.4.2.1 小売アナリティクス市場、コンポーネント別
表 372 小売アナリティクス市場、コンポーネント別、2016年～2019年（百万米ドル）
表 373 小売アナリティクス市場、コンポーネント別、2019-2025年（百万米ドル）
16.4.2.2 小売アナリティクス市場、業務機能別
表 374 小売アナリティクス市場、ビジネス機能別、2016年～2019年（百万米ドル）
表375 小売アナリティクス市場、業務機能別、2019-2025年（百万米ドル）
16.4.2.3 小売アナリティクス市場、用途別
表 376 小売アナリティクス市場、用途別、2016年～2019年（百万米ドル）
表377 小売アナリティクス市場、用途別、2019-2025年（百万米ドル）
16.4.2.4 小売アナリティクス市場、組織規模別
表 378 小売アナリティクス市場、組織規模別、2016年～2019年（百万米ドル）
表 379 小売アナリティクス市場、組織規模別、2019-2025年（百万米ドル）
16.4.2.5 小売アナリティクス市場、エンドユーザー別
表380 小売アナリティクス市場、エンドユーザー別、2016年～2019年（百万米ドル）
表381 小売アナリティクス市場、エンドユーザー別、2019-2025年（百万米ドル）
16.4.2.6 小売アナリティクス市場、地域別
表 382 小売アナリティクス市場、地域別、2016-2019 年（百万米ドル）
表 383 小売アナリティクス市場、地域別、2019-2025年（百万米ドル）
17 付録（ページ番号 – 325）
17.1 ディスカッション・ガイド
17.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル
17.3 カスタマイズ・オプション
17.4 関連レポート
17.5 著者詳細
