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零售采购市场 尺寸和份额 2024 to 2032

报告 ID: GMI10686
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发布日期: August 2024
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报告格式: PDF/Excel/仪表板/平台
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零售销售和采购市场规模

2023年,零售市场和采购市场的规模价值为41亿美元,估计在2024至2032年之间将登记超过10%的CAGR。 市场增长由数字化转型和供应链全球化等因素所驱动. 这导致对能够处理多国业务的综合采购和采购解决方案的需求增加。 正在利用AI、机器学习和区块链等技术来优化采购和采购业务。

零售采购与供应市场关键要点

市场规模与增长

  • 2023年市场规模:41亿美元
  • 2032年预测市场规模:100亿美元
  • 2024-2032年复合年增长率:10%

主要市场驱动因素

  • 数字化转型与自动化。
  • 全球化与市场扩张。
  • 对可持续发展的日益重视。
  • 先进分析与大数据应用的增加。

挑战

  • 供应链中断与波动。
  • 供应商关系管理。

零售来源和采购市场的主要参与者正在不断创新,以提供更有效和智能的解决办法。 例如,2024年2月,Coupa软件公司宣布启用其新的AI动力采购平台,旨在通过自动化提高采购效率。 这个平台帮助零售商降低成本并改进决策过程.

此外,人们日益强调可持续性和道德来源。 零售商正在强调无害环境供应链的重要性,这正在形成对能够跟踪和核查遵守可持续性标准的先进采购解决方案的需求。 采购部门的主要公司正在利用人工智能加强其供货,并为客户提供更大的价值。

例如,2023年10月,SAP推出了新的基因化AI创新,提高了采购的生产率和有效性。 这将帮助采购专业人员更快地制定全面而有效的类别战略。 这将有助于节省费用、提高效率并有效管理关系。

零售来源和采购市场面临供应链中断和供应商关系管理等诸多挑战。 这些干扰可能来自各种来源,包括自然灾害、地缘政治紧张局势、全球卫生危机和消费者需求的突然变化。 此外,还有一个挑战,就是使供应商的能力与迅速变化的消费者偏好和市场趋势相适应。 未能有效管理这些关系可能导致质量问题、交货延误、成本增加和可能的声誉损害,从而阻碍市场增长。

零售定价和采购市场趋势

日益强调供应链复原力和风险管理正在改变零售环境。 零售商日益使其供应链多样化,以应对地缘政治紧张和混乱所构成的风险。 它们正在采用先进的风险评估工具,使它们能够查明脆弱性并主动地减少潜在的干扰。 这一战略方针不仅加强了供应链的稳定,而且确保了在无法预见的挑战中运作的连续性。

此外, 零售分析 在零售市场不断变化的格局中,它是关键的驱动力,为企业提供可操作的见解,以优化其业务并增强客户经验。 通过利用先进的数据分析,零售商能够更深入地了解消费者的行为、偏好和购买模式。 这种情报使他们能够就库存管理、定价战略和有针对性的营销努力作出知情决定。 随着竞争的加强和消费者期望的提高,利用零售分析工具进行实时决策和战略规划的能力变得越来越重要。

零售定购和采购市场分析

Retail Sourcing and Procurement Market, By Component, 2022–2032, (USD Billion)
Retail Sourcing and Procurement Market, By Component, 2022–2032, (USD Billion)

基于组件,市场分为溶液和服务. 2023年,溶液段被估值超过25亿美元. 零售商不断想方设法精简采购流程,降低成本,提高业务效率. 将人工智能和机器学习纳入采购解决方案正在增强这些工具的功能和效力。 这些技术提供了零售商高度评价的实时见解和预测分析。 技术巨头正在将AI和机器学习纳入其采购解决方案,以保持竞争力并满足不断变化的市场需要。

例如,2024年5月,甲骨文在其采购云解决方案中引入了AI驱动的新特征,旨在提高采购效率和决策. 这些特点包括预测分析和供应商自动业绩管理,帮助零售商精简业务并降低成本。

Retail Sourcing and Procurement Market Share, By Organization Size, 2023
Retail Sourcing and Procurement Market Share, By Organization Size, 2023

根据组织规模,零售来源和采购市场分为中小企业和大型企业。 大型企业部分预计将在2024年至2032年期间登记超过8.5%的CAGR。 大企业要遵守严格的监管要求,需要强有力的采购解决方案来确保遵守. 这些解决办法还有助于管理与供应商业绩、欺诈和地缘政治因素有关的风险。 它们有广泛而复杂的供应链,需要可扩展而复杂的采购解决方案,驱动对同一系统的需求。 它们通常有更大的预算用于技术投资。

这样,它们就能够采用先进的采购办法,其中包括最新技术,如AI、机器学习,以加强采购程序。 大型电子商务参与者也在投资于先进的采购技术,以更有效地管理其复杂的供应链。 例如,2023年12月,亚马逊公司通过整合先进的数据分析工具来优化供应商选择和库存管理,扩大了采购技术能力. 这种一体化有助于亚马逊更有效地管理其庞大而复杂的供应链。

U.S. Retail Sourcing and Procurement Market Size, 2022 -2032, (USD Billion)
U.S. Retail Sourcing and Procurement Market Size, 2022 -2032, (USD Billion)

北美主导了全球零售来源和采购市场,2023年占主要份额超过35%. 本区域拥有许多大型企业,供应链复杂,需要先进的采购解决方案。 严格的监管框架和标准需要使用这些高技术采购平台来确保合规。 这推动了对能够有效管理和跟踪监管遵守情况的技术的需求。

此外,美国稳定的经济环境,加上对技术和基础设施的大量投资,支持了零售来源和采购市场的增长. 采用AI驱动的采购解决方案并不限于技术公司,而且正在蔓延到包括制造业在内的各种行业。 例如,2023年12月, 户外家具 制造商grosfillex 杠杆 让AI和自动化提高收入,提高销售生产率并增加本区域的客户满意度. 这突出显示了该区域采用采购办法的情况。

欧洲市场正在经历着由不断变化的消费者偏好、技术进步和对可持续做法的需要所驱动的重大变革。 由于零售商在管理成本和供应链复杂性的同时,面临提供个性化经验的越来越大的压力,采用先进的采购解决方案的情况正在增加。 随着市场的发展,随着AI和数据分析学的不断强调数字化转型,就像推动区域市场增长一样.

亚太区域强劲的经济增长,加上技术日益被采用以及该区域作为制造业发电站的作用,正在推动其零售来源和采购业的增长。 随着市场的扩大,有可能出现更先进的采购解决办法,越来越强调在成本效益和可持续、符合道德的采购做法之间取得平衡。

零售购入市场份额

SAP SE、Oracle公司和Coupa软件公司在零售来源和采购行业占有13%以上的市场份额。 这些主要角色正在利用人工智能和机器学习来增强他们的平台,为需求预测和智能供应商选择提供预测分析. 这些公司还对以云为基础的解决方案进行了大量投资,使数据更具有可扩展性和实时存取性。 Coupa Software和Jaggaer等公司正在强调用户体验和集成能力,开发直观界面和强大的API,以与其他企业系统无缝连接.

此外,还出现了一种趋势,即主要行为者之间具有可持续性和道德来源。 GEP Smart和Ivalua等公司正在纳入有助于零售商跟踪和改善其环境影响并确保在整个供应链中遵守劳工标准的特点。

零售和采购市场公司

从事零售来源和采购行业的主要行为者是:

  • 库帕软件公司.
  • Epicor软件公司
  • 两性平等观点 聪明
  • IBM公司
  • Infor Inc. (原始内容存档于2019-09-31). Information.
  • (原始内容存档于2018-10-21). Ivalova Inc.
  • Jaggaer(原为SciQuest) 互联网档案馆的存檔,存档日期2013-12-21.
  • 甲骨文公司
  • SAP SE 系统
  • 齐克斯股份有限公司.

零售销售和采购行业新闻

  • 2024年5月,IBM和SAP宣布扩大合作,帮助客户成为下一代企业并拥有基因AI来帮助他们杠杆化采购和花销分析. 这一合作旨在通过高级数据分析加强决策,使企业能够迅速适应不断变化的市场动态。
  • 2024年8月,Blue Yonder收购了一家网络企业,以解锁一个敏捷,相互联系的供应链生态系统,以适应日益增长的需求. 这些综合能力将提高客户在供应链业务中的能见度、协作和反应能力,帮助他们在日益相互关联的全球市场中应对复杂性、减少风险并抓住新的机会。

零售来源和采购市场研究报告包括对该行业的深入报道 以2021至2032年收入(Bn)为估算和预测, 下列部分:

按构成部分分列的市场

  • 解决方案
    • 战略来源
    • 供应商管理
    • 合同管理
    • 支出分析
    • 其他人员
  • 服务
    • 执行情况
    • 咨询
    • 支助和维持

市场,按部署模式

  • 内容
  • 云头

按组织分列的市场规模

  • 中小企业
  • 大型企业

现就下列区域和国家提供上述资料:

  • 北美
    • 美国.
    • 加拿大
  • 欧洲
    • 联合王国
    • 德国
    • 法国
    • 意大利
    • 页:1
    • 俄罗斯
    • 北欧人
    • 欧洲其他地区
  • 亚太
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 澳大利亚
    • 韩国
    • 东南亚
    • 亚洲及太平洋其他地区
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 墨西哥
    • 联合国
    • 拉丁美洲其他地区
  • 米兰
    • 阿联酋
    • 沙特阿拉伯
    • 南非
    • 其余的MEA地区

 

作者:  Preeti Wadhwani , Aishwarya Ambekar

常见问题 (FAQs):

2023年,零售来源和采购的市场规模已达41亿美元,预计在2024至2032年间,在供应链数字化转型和全球化的带动下,CAGR将超过10%.
由于严格的监管要求和需要强有力的采购解决方案以确保合规,大型企业部分预计将在2024至2032年期间登记超过8.5%的CAGR.
北美市场在2023年持有超过35%的股份,原因是复杂的供应链需要先进的采购解决方案.
Coupa软件公司,Epicor软件公司,GEP Smart,IBM公司,Infor Inc.,Ivalia Inc.,Jaggaer (原SciQuest),甲骨文公司,SAP SE,和Zycus Inc.

研究方法、数据来源与验证流程

本报告采用系统化的研究流程,以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心,而非仅依赖案头研究。

我们的六步研究流程

  1. 1. 研究设计与分析师监督

    GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。

    我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研,并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测,同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。

  2. 2. 一手调研

    一手调研是我们研究方法的支柱,贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者,以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场,收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角,使研究结论更加全面,市场预测更加可靠。

  3. 3. 数据挖掘与市场分析

    数据挖掘是研究流程的重要组成部分,在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额,研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据,建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算,并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。

  4. 4. 市场规模测算

    我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据,同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据,得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。

  5. 5. 预测模型与关键假设

    每项预测均明确记录以下内容:

    • ✓ 主要增长驱动因素及其假定影响

    • ✓ 增长制约因素及缓解情景

    • ✓ 监管假设与政策变化风险

    • ✓ 技术采用曲线参数

    • ✓ 宏观经济假设(GDP 增长、通货膨胀、汇率)

    • ✓ 竞争格局及市场进入和退出预期

  6. 6. 验证与质量保证

    在最后阶段,领域专家会人工审查筛选后的数据,识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节,可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。

    我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性:

    • ✓ 统计验证

    • ✓ 专家验证

    • ✓ 与市场实际情况核对

信任与公信力

10+
经营年限
自成立以来持续提供服务
A+
BBB 认证
专业标准与客户满意度
ISO
质量认证
获得 ISO 9001:2015 认证的企业
150+
研究分析师
覆盖 20 多个行业领域
95%
客户留存率
五年客户关系价值

经过核实的数据来源

  • 行业出版物

    行业期刊、专业出版物和专业媒体

  • 行业数据库

    自有及第三方市场数据库

  • 监管申报文件

    政府采购记录及政策文件

  • 学术研究

    大学研究成果及专业机构报告

  • 企业报告

    年度报告、投资者演示材料及申报文件

  • 专家访谈

    企业高管、采购负责人和技术专家

  • GMI 研究档案

    覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告

  • 贸易数据

    进出口量、HS 编码及海关记录

研究与评估的参数

本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →

作者:  Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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