市場概要
行動分析市場は、2024年の55億米ドルから2029年には134億米ドルに拡大すると予想されており、年平均成長率(CAGR)は19.5%です。今後数年間で、より高度なサイバー脅威に対するより優れたセキュリティ対策の必要性、業界全体にわたるデータ主導の意思決定の採用拡大、そしてパーソナライズされた顧客体験への需要の高まりを原動力に、市場は飛躍的に成長すると予想されています。
行動分析を導入しているユースケース業界には、意思決定の改善を目的としたトレンド、パターン、異常の識別などがあります。従来、行動分析は脅威の検出と防止に使用されてきましたが、現在では顧客、従業員、マーケティング戦略にもこのツールがますます使用されるようになっています。
企業は行動分析を活用して、カスタマー・ジャーニーの洞察を得たり、従業員のパフォーマンスを向上させたり、マーケティング施策をカスタマイズしたりしています。 行動分析の重要性は、企業のデジタル資産の管理と保護という観点で高まっています。 行動分析を効果的に活用することで、企業はITフレームワーク内の従業員の行動や、顧客が自社のウェブサイトや製品とどのように関わっているかをより深く理解することができます。
生成AI市場は、行動分析のパターンを大幅に変え、業務アプリケーションに広範な影響を与えています。脅威の検出と防止に関しては、Gen AI は膨大なリアルタイムデータを分析することで脅威の検出と緩和を改善し、精度の向上と応答時間の短縮を実現します。Gen AI は、消費者行動を理解し予測することで、効果的なキャンペーンを展開し、顧客エンゲージメントを高めることを可能にします。Gen AI は、顧客とのやり取りや好みを評価することで、満足度とロイヤリティを高めるパーソナライズされた体験の創出を支援します。Gen AIは、従業員の行動科学と勤務形態分析を統合することで、従業員の満足度と効率性を高めるための最適化を推進し、労働力の最適化を支援します。また、高度な予測分析とリアルタイムの洞察を組み合わせることで、不正行為の検出やコンプライアンスのモニタリングなどの他のアプリケーションを促進します。全体として、行動分析におけるGen AIは、意思決定を強化し、プロセスの最適化を改善し、成果の向上につながります。
推進要因:マーケティング戦略の最適化
マーケティング戦略の最適化は、行動分析市場への投資増加を促す最も重要な要因です。昨今、企業はマーケティング活動を個々の顧客の好みや行動に適合させることに、著しく熱心に取り組んでいます。これにより、企業は顧客が自社の製品、サービス、コンテンツとどのように関わるかについて、深い洞察を得ることができます。このデータから、企業は傾向、好み、パターンを導き出すことができ、その結果、より焦点を絞った効果的なマーケティングキャンペーンに役立てることができます。
例えば、特定の顧客セグメントごとに、特定のマーケティングチャネルが他のチャネルよりも効果的であるかどうかを認識する行動分析、特定の顧客がどのコンテンツに注目しているか、最終的な目的に向かってどのように進んでいるかなどを把握することができます。このようなきめ細かさにより、マーケティング担当者は顧客への働きかけを微調整し、より多くの顧客活動を促したり、例えばより多くの見込み客を顧客に転換したりすることができます。このようにして、企業はマーケティングキャンペーンの予算をより効果的に最適化し、不適切なキャンペーンへの無駄な支出を削減し、最終的には投資収益率を高めることができます。マーケティング分析ソリューションを市場で推進する機能の1つは、顧客行動に関するデータに基づいて意思決定を行う能力です。
抑制:データプライバシーの懸念
行動分析市場にとって、データプライバシーに関する懸念は大きな足かせとなっています。これらのソリューションは通常、大量のユーザーデータの収集、分析、維持を軸に展開されることが多く、そのデータは機密性の高いものである場合が少なくありません。これらの行動分析ツールは、ユーザーの行動パターンを継続的に追跡・分析するため、個人の習慣、好み、やり取りに関するきめ細かい洞察を提供できることは確実です。このレベルで収集されたデータは、悪用や個人情報への不正アクセスが発生する可能性を高め、プライバシー侵害につながる恐れがあります。
さらに、欧州のGDPRや米国のCCPAのようなデータの機密性に関する厳格な規制により、個人データの収集、保存、利用の許容性を確認することがより困難になっています。企業は行動分析手順がこれらのガイドラインに準拠していることを保証しなければなりませんが、これは困難で費用のかかる作業です。コンプライアンス違反のリスクは、厳しい罰則や評判の低下につながる可能性があり、そのため、一部の企業は行動分析ソリューションの全面的な導入に消極的になるかもしれません。 プライバシーに関する懸念は、最終的には市場の発展を妨げることになります。なぜなら、あらゆる企業が、行動分析のメリットとデータプライバシーに関連する潜在的なリスクのバランスを取ろうとしているからです。
機会:顧客維持率の向上
顧客維持率の向上も、行動分析市場における重要な機会です。行動分析ソリューションは、顧客の行動、好み、やり取りに関する深い洞察を提供します。顧客が製品やサービスと関わるパターンを分析することで、顧客満足度とロイヤルティの主な要因を見つけることができます。これにより、顧客が離れていく原因となっている問題の解決に役立ちます。例えば、顧客の旅における痛みの特定や、顧客が別のプロバイダーへの乗り換えを検討する時期の予測などです。
行動分析により、企業は顧客との絆を深めながら、商品、プロモーション、インセンティブをより具体的にカスタマイズすることが可能になります。 顧客とのやり取りを常に追跡することで、変化するニーズや期待に応えるために、関連する戦略をリアルタイムで変更することも可能です。 これにより、既存の顧客を維持し、長期的な成長と収益性を実現するブランド大使として顧客を活用することができます。 競争の激しい市場で頭角を現し、熱心な顧客を惹きつけたいと考える企業は、行動分析を活用して顧客維持率を高めることで、多大な利益を得ることができます。
課題:文脈の理解
行動分析市場における最大の課題は、おそらく「文脈の理解」でしょう。これは、ユーザーの行動や動作を、それが発生した文脈の中で正確に解釈することです。行動分析ツールはパターンや異常を認識することができますが、正当な活動を潜在的な脅威から切り離すためには文脈が必要です。
例えば、行動分析ソフトウェアによると、深夜の変則的な時間帯に最も機密性の高いファイルにアクセスする従業員は、セキュリティ上のリスクとして扱われる可能性があります。一方、重要なプロジェクトのために残業している社員の行動を文脈的に理解できなければ、その行動がセキュリティ上の脅威と誤解される可能性があります。例えば、顧客の行動が通常と異なる場合、不正行為の可能性を示していることもあれば、新製品の発売により購買習慣が変化した可能性もあります。
問題は、行動分析では、多数のソースからデータを収集し、その全体的なコンテクストを構築するための分析を行うシステムが必要になることです。そのため、大量のデータをリアルタイムで処理できる高度なアルゴリズムが必要になります。コンテクストを適切に理解できない場合、行動分析では誤検出(誤って検出すること)や検出漏れが発生し、セキュリティ、顧客エンゲージメント、業務効率の向上に効果が得られません。
行動分析市場における有力企業には、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)などです。これらの企業は数年にわたり市場で事業を展開しており、多様な製品ポートフォリオと最先端の技術、確立された地理的足跡を有しています。
業種別に見ると、予測期間中にヘルスケアセグメントの成長率が高くなることが予想されます
予測期間中、患者中心のケアと持続可能な業務への注目が高まるため、行動分析の成長率はヘルスケア分野でさらに拡大すると予想されます。行動分析により、患者の行動パターンを分析することで、より的を絞った治療、患者の積極性の向上、健康の最適化が可能になるということがますます明らかになるでしょう。行動分析の洞察は、医療提供者が潜在的な健康問題のパターンを特定し、治療の順守を監視し、患者のニーズをより正確に予測するのにも役立ちます。
さらに、電子カルテ、ウェアラブル端末、患者とのやりとりから生じる膨大なヘルスデータが増加するにつれ、行動分析や改善策を導くための豊富な情報源が提供されています。この情報により、より質の高いケア、臨床的意思決定、リソースの最適化、規制要件へのより良いコンプライアンスが可能になります。ヘルスケアにおける行動分析の成長の主な要因は、価値に基づくケアの増加と、患者体験と業務効率の改善の必要性に重点が置かれています。
種類別では、予測期間中に顧客中心型セグメントが最大の市場規模になると予測されています。
顧客中心型は、予測期間中に最大の市場規模になると予測されています。顧客中心型の行動分析ソリューションは、顧客の好み、行動、エンゲージメントのパターンに関する洞察を企業に提供します。
このようなデータ分析は、企業が効果的なマーケティング戦略を展開し、より適切な製品推奨を促進し、顧客サービスの質を高めるのに役立ち、その結果、顧客の満足度とロイヤルティが向上します。きめ細かな行動分析から得られるパーソナライズされた体験は、現代において競争優位性を獲得するための重要な手段となります。行動分析ソリューションに対する需要は全般的に増加傾向にありますが、現在多くの企業が採用している顧客中心戦略に幅広いサポートを提供できることから、このようなソリューションは急成長を遂げています。
ソリューションをベースとしたユーザーおよびエンティティの行動分析は、予測期間中に最大の市場シェアを獲得すると予測されています。
予測期間中、最大の市場シェアを占めるのはユーザーおよびエンティティの行動分析であると予測されています。これは、セキュリティ上の脅威の検出と管理に包括的なアプローチを採用しているためです。UEBAソリューションは、組織内のユーザーおよびエンティティの活動を詳細に分析します。これにより、内部脅威や不正なアカウントなど、潜在的な脅威を示す異常パターンの認識に役立ちます。
このようなソリューションは、高度な異常検知メカニズムによって補完する必要があり、時には通常のセキュリティシステムを超えたものとなります。ログインパターン、アクセスログ、トランザクション履歴など、複数のソースからのデータによって強化されたUEBAは、通常からの些細な逸脱を特定するための実行可能な洞察を提供することができます。
サイバー脅威の頻度と巧妙さが増す中、セキュリティ対策の改善とデータ漏洩の可能性の低減を目指すあらゆる組織にとって、UEBAは不可欠なものとなっています。潜在的なセキュリティ問題を事前に特定し対処するこの機能により、UEBAソリューションに対する需要が高まり、市場を席巻することが予測されています。
地域別に見ると、予測期間中、北米が最大の規模シェアを維持すると予測されています。
北米は予測期間中、最も大きな市場シェアを維持すると予想されています。この地域には多くの先進テクノロジー企業やサイバーセキュリティ企業が存在し、革新的なソリューションを早期に採用しています。官民セクターにおけるサイバーセキュリティへの強い重点化が、高度な脅威に対する防御として行動分析に対する需要を促進しています。また、北米では、セキュリティ、コンプライアンス、業務効率化のための行動分析の必要性を認識する大規模な企業基盤と確立されたITインフラが存在しています。さらに、主にデータ保護とプライバシーに関する厳格な規制要件がこの地域で制定されており、企業がコンプライアンスを順守するために高度な行動分析ソリューションの使用を推奨しています。企業は、さまざまなデジタルプラットフォームにおける顧客エンゲージメントの分析を通じて、特定の好みや要件に対応するカスタマイズされた体験を開発することができます。北米の企業は、従業員の行動に関する洞察を得て、生産性を向上させ、職場全体の満足度を改善するためにこれらのツールを活用しているため、ワークフォース管理における行動分析の利用がますます普及しています。
この調査レポートでは、行動分析市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測とトレンド分析を行っています。
提供内容別:
ソリューション
ユーザーおよびエンティティの行動
A/Bテスト
フィードバックおよび顧客の声(VoC
ヒートマップ
その他のソリューション
サービス
種類別:
顧客中心
従業員中心
用途別:
顧客エンゲージメント
ブランドプロモーション
労働力最適化
脅威の検出および防止
その他の用途
業種別:
金融
小売・Eコマース
通信
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
地域別:
北米
米国(US)
カナダ
ヨーロッパ
英国(UK)
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
北欧
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
オーストラリア・ニュージーランド
韓国
アジア太平洋地域その他
中東およびアフリカ
中東
サウジアラビア(KSA)
アラブ首長国連邦(UAE)
バーレーン
クウェート
中東その他
アフリカ
中南米
ブラジル
メキシコ
中南米その他
2024年5月、OpenTextはクラウドネイティブなMDRプラットフォームであるPillrを買収し、サイバーセキュリティの提供を強化し、より優れた脅威の検出と対応を実現しました。
2024年1月、MicrosoftはSAPと提携し、SAPのデータ管理ソリューションをAzureと統合し、エンタープライズ顧客向けの高度な行動分析を可能にしました。
2022年10月、VaronisはDataguiseを買収し、データセキュリティとコンプライアンスの提供を強化し、エンタープライズ向けの行動分析機能を向上させました。
【目次】
1 はじめに(ページ番号 – 32)
1.1 調査目的
1.2 市場定義
1.3 調査範囲
1.3.1 市場区分
1.3.2 対象範囲および除外事項
1.3.3 対象期間
1.4 通貨換算
1.5 利害関係者
2 調査方法 (ページ番号 – 36)
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次インタビューの内訳
2.1.2.2 専門家との一次インタビュー
2.1.2.3 専門家の見解
2.2 市場規模の推定方法
2.2.1 トップダウン・アプローチ
2.2.1.1 供給サイド分析
2.2.2 ボトムアップ・アプローチ
2.2.2.1 需要サイド分析
2.3 データの照合
2.4 調査の前提
2.5 調査の限界
2.6 リスク評価
3 エグゼクティブサマリー(ページ番号 – 46)
4 プレミアムインサイト(ページ番号 – 49)
4.1 行動分析市場における主要企業の魅力的な機会
4.2 市場:成長率の高いセグメント
4.3 市場:アプリケーション別
4.4 市場:製品別
4.5 市場:業種別
4.6 市場、タイプ別
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
5 市場概要と業界動向(ページ番号 – 53)
5.1 はじめに
5.2 市場力学
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 マーケティング戦略の最適化
5.2.1.2 製品開発の強化
5.2.1.3 今後のトレンド予測
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
5.2.2.2 技術的専門知識
5.2.2.3 データ品質と精度
5.2.3 機会
5.2.3.1 顧客維持の強化
5.2.3.2 不正行為の検出と防止
5.2.3.3 ターゲットを絞ったコンテンツ配信
5.2.4 課題
5.2.4.1 文脈の理解
5.2.4.2 行動ノイズ
5.2.4.3 拡張性の問題
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
5.4 現在のビジネスモデルと新興ビジネスモデル
5.4.1 フリーミアムモデル
5.4.2 従量課金モデル
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
5.5 価格分析
5.5.1 ソリューション別平均価格分析
5.5.2 サブスクリプション別参考価格分析
5.6 バリューチェーン分析
5.7 エコシステム分析
5.8 テクノロジー分析
5.8.1 主要テクノロジー
5.8.1.1 機械学習(ML
5.8.1.2 人工知能(AI
5.8.1.3 ビッグデータ分析
5.8.2 補完的テクノロジー
5.8.2.1 モノのインターネット(IoT)
5.8.2.2 クラウドコンピューティング
5.8.2.3 データ統合ツール
5.8.3 隣接技術
5.8.3.1 顧客関係管理(CRM)
5.8.3.2 ユーザーエクスペリエンス(UX)設計
5.8.3.3 サイバーセキュリティ
5.9 特許分析
5.1 主要な会議およびイベント
5.11 規制環境
5.11.1 規制当局、政府機関、その他の組織
5.11.1.1 一般データ保護規則(GDPR) – 欧州連合
5.11.1.2 連邦取引委員会(FTC) – 米国
5.11.1.3 国際プライバシー専門家協会(IAPP)
5.11.1.4 北米
5.11.1.4.1 米国
5.11.1.4.2 カナダ
5.11.1.5 欧州
5.11.1.5.1 ドイツ
5.11.1.5.2 英国
5.11.1.5.3 欧州全域
5.11.1.6 アジア太平洋
5.11.1.6.1 日本
5.11.1.6.2 インド
5.11.1.6.3 オーストラリア
5.11.1.7 中東およびアフリカ
5.11.1.7.1 南アフリカ
5.11.1.7.2 アラブ首長国連邦
5.11.1.8 ラテンアメリカ
5.11.1.8.1 ブラジル
5.12 行動分析市場のテクノロジーロードマップ
5.12.1 短期ロードマップ(2023年~2025年)
5.12.2 中期ロードマップ(2026年~2028年)
5.12.3 長期ロードマップ(2029年~2030年)
5.13 ポーターのファイブフォース分析
5.13.1 新規参入者の脅威
5.13.2 代替品の脅威
5.13.3 供給業者の交渉力
5.13.4 購入業者の交渉力
5.13.5 競争上の競合の激しさ
5.14 主要な利害関係者と購買基準
5.14.1 購買プロセスにおける主要な利害関係者
5.14.2 購買基準
5.15 行動分析ソリューションの革命の簡単な歴史
5.16 行動分析市場におけるベストプラクティス
5.16.1 明確な目的を定義する
5.16.2 データの品質を確保する
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
5.16.4 先進的な分析ツールを活用する
5.16.5 実用的な洞察に焦点を当てる
5.17 行動分析市場:ツール、フレームワーク、および技術
5.18 生成AIが行動分析に与える影響
5.18.1 主なユースケースと市場の潜在性
5.18.1.1 主なユースケース
5.18.2 ベストプラクティス
5.18.2.1 ヘルスケア
5.18.2.2 製造
5.18.2.3 エネルギー
5.18.3 ジェネレーティブAI導入事例
5.18.3.1 世界的な小売大手企業が顧客体験を向上
5.18.3.2 大手医療プロバイダーが患者ケアを改革
5.18.4 クライアントの準備状況と影響評価
5.18.4.1 クライアント A:著名な小売業者
5.18.4.2 クライアント B:大手医療機関
5.18.4.3 クライアント C:大手製造企業
5.18.4.4 クライアント D:著名なエネルギー供給業者
5.19 投資と資金調達のシナリオ
5.2 ケーススタディ分析
5.20.1 大規模な政府機関が ArcSight スイートで脅威対応を強化
5.20.2 Super.Com が Amplitude Experiment を使用して顧客維持率を 90% 向上
5.20.3 Credo が Hotjar のヒートマップと録画を使用して収益を 220% 増加
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整合性を強化しました
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しました
6 行動分析市場、提供別(ページ番号 – 84)
6.1 はじめに
6.1.1 オファリング:市場の推進要因
6.2 ソリューション
6.2.1 ユーザーおよびエンティティの行動
6.2.1.1 従来の防御では見逃す可能性がある脅威を明らかにするためのプロアクティブなアプローチ
6.2.2 A/B テスト
6.2.2.1 デジタルエクスペリエンス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
6.2.3 フィードバックと顧客の声(VOC
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
6.2.4 ヒートマップ
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の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つ
6.2.5 その他のソリューション
6.3 サービス
6.3.1 プロフェッショナルサービス
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
6.3.2 マネージドサービス
6.3.2.1 複雑なシステムを社内で管理する負担なしに、行動分析を有効に活用
7 タイプ別行動分析市場(ページ番号 – 97)
7.1 はじめに
7.1.1 タイプ: 行動分析市場の推進要因
7.2 顧客中心
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させる
7.3 従業員中心
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
…
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レポートコード：TC 9167