Big Data im E-Commerce-Markt: Größe, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typen (strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Big Data), nach Anwendungen (Online-Kleinanzeigen, Bildung, Finanzen, Einzelhandel sowie Reisen und Freizeit), regionale Einblicke und Prognose bis 2035

Big Data in der E-Commerce-Marktgröße

Der globale Markt für Big Data im E-Commerce wurde im Jahr 2025 auf 4,71 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll im Jahr 2026 5,28 Milliarden US-Dollar, im Jahr 2027 5,38 Milliarden US-Dollar und schließlich bis 2035 14,76 Milliarden US-Dollar erreichen. Der Markt wird von 2026 bis 2035 voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 12,1 % wachsen. Mehr als 70 % des E-Commerce Unternehmen integrieren weiterhin Analysen, während über 65 % auf Erkenntnisse des maschinellen Lernens angewiesen sind, um die Kundenansprache, Nachfrageprognosen und Personalisierung zu optimieren. Da fast 68 % der datengesteuerten Entscheidungsfindung Priorität einräumen, sind die langfristigen Wachstumsaussichten weiterhin stark und auf Innovation ausgerichtet.

Der US-amerikanische Markt für Big Data im E-Commerce erlebt ein rasantes Wachstum, da mehr als 72 % der Einzelhändler in KI-basierte Personalisierung investieren und etwa 69 % Echtzeitanalysen einsetzen, um die Käuferreise zu verfeinern. Fast 63 % der digitalen Marken in den USA nutzen prädiktive Datenmodellierung, um die Bestandsgenauigkeit zu verbessern, während mehr als 66 % Verhaltenserkenntnisse nutzen, um die Konversionsraten zu steigern. Mit einem Fokus von fast 70 % auf Automatisierung für schnellere Entscheidungszyklen bleiben die USA einer der stärksten Wachstumstreiber des globalen Marktes.

Wichtigste Erkenntnisse

• Marktgröße:Der Wert wird im Jahr 2025 auf 4,71 Milliarden US-Dollar geschätzt, soll im Jahr 2026 5,28 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2035 auf 14,76 Milliarden US-Dollar anwachsen, bei einer jährlichen Wachstumsrate von 12,1 %.
• Wachstumstreiber:Über 72 % nutzen KI, 68 % nutzen Verhaltensanalysen und 63 % verlassen sich auf automatisierte Systeme, um den digitalen Handel zu verbessern.
• Trends:Fast 70 % priorisieren die Personalisierung, 62 % erweitern die Cloud-Analyse und 66 % investieren in maschinelles Lernen für bessere Online-Erlebnisse.
• Hauptakteure:Amazon Web Services, Microsoft, IBM, Oracle, Hewlett Packard Enterprise und mehr.
• Regionale Einblicke:Nordamerika hält 32 %, was auf die hohe Akzeptanz von Analysen zurückzuführen ist, Europa erreicht 27 % mit starkem Compliance-Fokus, der asiatisch-pazifische Raum ist mit 31 % führend bei Innovationen, während der Nahe Osten und Afrika 10 % ausmachen, was auf die zunehmende Expansion des digitalen Einzelhandels zurückzuführen ist.
• Herausforderungen:Mehr als 57 % nennen einen Mangel an Datenkompetenzen, 60 % sehen sich mit Systemkomplexitäten konfrontiert und 55 % haben Probleme mit der Genauigkeit der Datenkonsolidierung.
• Auswirkungen auf die Branche:Rund 72 % verbesserten die Entscheidungsfindung, 64 % steigerten die Targeting-Effizienz und 61 % beschleunigten betriebliche Prozesse im gesamten E-Commerce.
• Aktuelle Entwicklungen:Über 68 % verbesserte KI-Funktionen, 63 % verbesserte Integrationstools und 58 % erweiterte Echtzeit-Analysefunktionen.

Der Big Data im E-Commerce-Markt entwickelt sich schnell weiter, da mehr als 70 % der Unternehmen Personalisierungstools erweitern, 65 % die Automatisierung verbessern und 62 % die Verfolgung des Kundenverhaltens in Echtzeit einführen. Die zunehmende Bedeutung von Datenintelligenz verändert den digitalen Handel weiter.

Big Data in E-Commerce-Markttrends

Big Data im E-Commerce wird zu einem zentralen Treiber dafür, wie Online-Unternehmen Einkäufe personalisieren, Abläufe optimieren und die Entscheidungsfindung verbessern. Einzelhändler berichten, dass mehr als 70 % der Online-Käufer personalisierte Produktempfehlungen erwarten, während etwa 65 % der E-Commerce-Marken auf datengesteuerte Erkenntnisse angewiesen sind, um Preis- und Lagerstrategien zu verfeinern. Fast 60 % der Unternehmen nutzen Big-Data-Tools, um die Kundensegmentierung zu verbessern, und fast 75 % sagen, dass Analysen die Konversionsraten verbessern, indem sie ihnen einen klareren Überblick über das Kundenverhalten geben. Mehr als 68 % der E-Commerce-Plattformen nutzen mittlerweile Modelle des maschinellen Lernens, um Warenkorbabbrüche, Betrugsrisiken und Lieferverzögerungen zu reduzieren. Diese Veränderungen zeigen, wie stark Big Data das Kaufverhalten und die Servicequalität im digitalen Einzelhandel beeinflusst.

Big Data in der E-Commerce-Marktdynamik

GELEGENHEIT

Ausbau der KI-gestützten Analytik

Da die KI-Einführung im gesamten E-Commerce zunimmt, berichten fast 72 % der Einzelhändler von einer verbesserten Prognosegenauigkeit durch KI-Analysen. Rund 66 % nutzen KI, um Produktkennzeichnung und Suchrelevanz zu automatisieren und so die Entdeckung für Käufer zu verbessern. Mehr als 58 % sehen einen Anstieg der Wiederholungskäufe aufgrund der KI-gesteuerten Personalisierung, während etwa 70 % sagen, dass die Automatisierung betriebliche Fehler bei Produktlisten, Nachfrageprognosen und Angebotskoordinierung reduziert. Diese wachsende Abhängigkeit von KI schafft erhebliche Chancen für das Wachstum von Big Data.

TREIBER

Zunehmender Fokus auf personalisierte Einkaufserlebnisse

Personalisierung bleibt einer der stärksten Treiber für die Einführung von Big Data im E-Commerce. Etwa 76 % der Verbraucher kaufen eher bei Marken, die maßgeschneiderte Produktvorschläge anbieten. Über 63 % der Online-Händler verlassen sich auf Verhaltensanalysen, um individuelle Kampagnen zu gestalten, während fast 69 % Echtzeitdaten aus Browsing-Mustern, Wunschlisten und Kaufzyklen nutzen, um Empfehlungen zu optimieren. Da mehr als 70 % der Käufer positiv auf maßgeschneiderte Werbeaktionen reagieren, nimmt die Nachfrage nach Big-Data-Einblicken weiter zu.

EINSCHRÄNKUNGEN

"Hohe Komplexität in der Datenintegration"

Die Integration von Daten von mehreren Plattformen stellt viele E-Commerce-Unternehmen vor Herausforderungen. Mehr als 55 % haben mit fragmentierten Datenquellen zu kämpfen und etwa 60 % berichten von Problemen bei der Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit in den Marketing-, Logistik- und Kundendienstsystemen. Bei fast 50 % kommt es zu Verzögerungen aufgrund der Zeit, die zum Bereinigen und Zusammenführen von Datensätzen benötigt wird. Auch Sicherheitsbedenken erhöhen den Druck: Mehr als 62 % der Unternehmen nennen Schwierigkeiten beim Schutz sensibler Informationen bei der Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Tools und Kanälen.

HERAUSFORDERUNG

"Qualifikationsdefizit in der erweiterten Analytik"

Ein Mangel an Datenexperten behindert weiterhin die Einführung von Big-Data-Tools im E-Commerce. Fast 57 % der Unternehmen geben an, dass es ihnen an internen Talenten für maschinelles Lernen und Predictive Analytics mangelt. Mehr als 52 % müssen mit Verzögerungen bei der Implementierung neuer Datenplattformen aufgrund mangelnder technischer Fachkenntnisse rechnen. Rund 48 % haben Schwierigkeiten, komplexe Datensätze zu interpretieren, was zu einer langsameren Entscheidungsfindung führt. Da über 60 % der Einzelhändler versuchen, Analysen zu skalieren, aber mit Personalengpässen konfrontiert sind, bleibt der Fachkräftemangel eine große Herausforderung.

Segmentierungsanalyse

Die Segmentierung im Big Data im E-Commerce-Markt zeigt, wie unterschiedliche Datentypen und Anwendungen die Leistung des digitalen Handels beeinflussen. Einzelhändler, Marktplätze und digitale Serviceplattformen verlassen sich auf strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten, um Personalisierung, Targeting und betriebliche Transparenz zu verbessern. Auf der Anwendungsseite nutzen Branchen wie Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, Reisen, Bildung und Online-Kleinanzeigen Big Data, um Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu verfeinern, die Automatisierung zu verbessern und die Konversionsraten zu erhöhen. Jedes Segment leistet einen anderen Beitrag: Mehr als 65 % der Unternehmen geben an, dass die Segmentierung ihnen hilft, die Kundenpräferenzen einzugrenzen, und über 70 % bestätigen, dass Analysen die Entscheidungsgenauigkeit über alle digitalen Touchpoints hinweg verbessern.

Nach Typ

Strukturierte Big Data

Strukturierte Daten bleiben das am weitesten verbreitete Format im E-Commerce, da sich mehr als 74 % der Unternehmen bei Entscheidungen auf CRM, Transaktionshistorie und Bestandsaufzeichnungen verlassen. Etwa 68 % sagen, dass strukturierte Datensätze Produktempfehlungen und Preisgenauigkeit verbessern. Fast 60 % der Einzelhändler geben an, dass strukturierte Daten Vorhersagemodelle für Lagerbestände und Kundensegmentierung verbessern. Da sie ein einfaches Sortieren, Filtern und Berichten ermöglichen, tragen strukturierte Daten zu reibungsloseren Abläufen für über 72 % der Online-Verkäufer bei, die Präzision und Transparenz anstreben.

Unstrukturierte Big Data

Unstrukturierte Daten werden immer wichtiger, da etwa 70 % der Online-Käufer Inhalte durch Bewertungen, Chats, Bilder und Videos erstellen. Fast 64 % der E-Commerce-Unternehmen analysieren unstrukturierte Quellen, um die Stimmung zu verstehen, Trends zu erkennen und Serviceprobleme zu identifizieren. Mehr als 58 % nutzen Text- und Bildanalysen, um die Rücklaufquoten zu senken und die Produkterkennung zu verbessern. Da 67 % der Einzelhandelsmarken angeben, dass Daten zur sozialen Interaktion ihre Marketingkampagnen beeinflussen, spielen unstrukturierte Daten mittlerweile eine wichtige Rolle bei der Verbesserung des Engagements und des Kundenerlebnisses.

Halbstrukturierte Big Data

Halbstrukturierte Daten bieten E-Commerce-Marken Flexibilität bei der Verwaltung dynamischer Katalogaktualisierungen, Clickstream-Protokolle und Benutzeraktivitätsflüsse. Mehr als 62 % der Einzelhändler nutzen halbstrukturierte Formate, um das Surfverhalten und die Warenkorbbewegungen zu verfolgen. Ungefähr 59 % verlassen sich darauf, um die Suchleistung zu optimieren und relevante Artikel zu empfehlen. Fast 65 % geben an, dass halbstrukturierte Analysen ihnen dabei helfen, Reibungspunkte in der Einkaufsreise zu identifizieren, und fast 70 % schätzen die Verbesserung der Automatisierung von E-Mail-Triggern, Produkt-Tagging und User Journey Mapping.

Auf Antrag

Online-Kleinanzeigen

Online-Kleinanzeigen stützen sich auf Big Data, um Benutzern relevante Einträge zuzuordnen, wobei mehr als 66 % der Plattformen Verhaltensanalysen verwenden, um die Anzeigenplatzierung zu verfeinern. Rund 63 % berichten von verbesserten Lead-Conversions durch datengesteuerte Ranking-Algorithmen. Fast 58 % verlassen sich auf maschinelles Lernen, um minderwertige oder betrügerische Einträge herauszufiltern, während 72 % sagen, dass die Benutzerinteraktion steigt, wenn personalisierte Vorschläge auf Browsing- und Anfragemustern basieren. Big Data sorgt für schnelleres Matching und höhere Sichtbarkeit sowohl für Käufer als auch für Verkäufer.

Ausbildung

Auf bildungsbezogenen E-Commerce-Plattformen nutzen mehr als 69 % Lernverhaltensdaten, um Kursempfehlungen zu personalisieren. Etwa 61 % analysieren Beurteilungen und Interaktionsmetriken, um die Ergebnisse der Schüler zu verbessern. Fast 56 % verlassen sich auf Engagement-Analysen, um die Bereitstellung von Inhalten zu verfeinern, und mehr als 64 % berichten von einer besseren Bindung, wenn Big-Data-Einblicke in Lehrplanaktualisierungen einfließen. Da über 70 % der Benutzer positiv auf personalisierte Lernpfade reagieren, stärkt Big Data sowohl die Marktleistung als auch die Zufriedenheit der Lernenden.

Finanzen

Finanzanwendungen nutzen Big Data in großem Umfang zur Betrugserkennung, Risikobewertung und Kundeneinblicke. Mehr als 75 % der digitalen Finanzdienstleister nutzen Analysen, um ungewöhnliche Muster in Echtzeit zu erkennen. Fast 62 % berichten von weniger Transaktionsfehlern durch automatisierte Datenprüfungen. Ungefähr 68 % der Unternehmen nutzen Verhaltensdaten, um Kredit- oder Investitionsempfehlungen zu verbessern, während 70 % sagen, dass Analysen dazu beitragen, das Vertrauen der Benutzer zu stärken, indem sie die Sicherheit und Servicegenauigkeit verbessern.

Einzelhandel

Der Einzelhandel bleibt das größte Anwendungssegment, wobei mehr als 78 % der Marken Big Data nutzen, um Preise, Kundenbindung und Bestandsplanung zu verbessern. Rund 67 % nutzen prädiktive Analysen, um Nachfrageverschiebungen zu erkennen. Fast 72 % sind auf Echtzeit-Verhaltensdaten angewiesen, um Produktvorschläge zu personalisieren. Mehr als 63 % verlassen sich auf Analysen, um Werbeaktionen zu optimieren und die Rücklaufquoten zu senken. Da die Erwartungen der Kunden steigen, sagen über 75 % der Einzelhändler, dass Big Data einen direkten Einfluss auf Konversion und Loyalität hat.

Reisen und Freizeit

Reise- und Freizeitplattformen nutzen Big Data, um Empfehlungen, Nachfrageprognosen und Kundensupport zu erstellen. Mehr als 71 % der Unternehmen analysieren Browsing- und Buchungsmuster, um Reiseangebote individuell anzupassen. Etwa 65 % verlassen sich auf Sentiment- und Bewertungsanalysen, um die Servicequalität zu verbessern. Fast 60 % nutzen dynamische Daten, um Preise und Verfügbarkeit zu optimieren. Da 68 % der Nutzer personalisierte Reiserouten erwarten, hilft Big Data Reisemarken dabei, das Engagement zu stärken und die Planungserfahrungen zu optimieren.

Big Data im E-Commerce-Markt, regionaler Ausblick

Die regionalen Aussichten für den Big Data im E-Commerce-Markt zeigen eine starke Akzeptanz in den großen digitalen Volkswirtschaften. Nordamerika, Europa, der asiatisch-pazifische Raum sowie der Nahe Osten und Afrika beschleunigen den Einsatz von Analysen, KI, Erkenntnissen zum Kundenverhalten und betrieblichen Datenströmen. Die Marktanteilsverteilung spiegelt unterschiedliche Reifegrade wider: Nordamerika liegt bei 32 %, Europa bei 27 %, Asien-Pazifik bei 31 % und der Nahe Osten und Afrika bei 10 %. Jede Region prägt das Wachstum durch Technologiebereitschaft, Ausweitung des digitalen Zahlungsverkehrs, Cloud-Nutzung und Verbraucherakzeptanz von Online-Shopping-Plattformen.

Nordamerika

Nordamerika hält 32 % des Marktanteils und ist aufgrund seiner hohen digitalen Infrastruktur und starken Investitionen in die Analytik weiterhin führend. Mehr als 74 % der Einzelhändler in der Region nutzen Echtzeit-Datenverfolgung, um Produktempfehlungen zu optimieren, während rund 68 % auf prädiktive Analysen setzen, um den Lagerbestand zu verwalten und Fehlbestände zu reduzieren. Fast 70 % der E-Commerce-Plattformen nutzen maschinelles Lernen, um die Einkaufsreise zu personalisieren, und mehr als 65 % nutzen automatisierte Betrugserkennung basierend auf Verhaltensmusteranalysen. Diese Region profitiert von der weit verbreiteten Cloud-Einführung und fortschrittlichen Data-Governance-Praktiken.

Europa

Auf Europa entfallen 27 % des Marktanteils, was auf die zunehmende Online-Einkaufsaktivität und den stärkeren Fokus auf Datenkonformität zurückzuführen ist. Mehr als 69 % der europäischen Einzelhändler nutzen Stimmungsanalysen, um die Erwartungen der Kunden zu verstehen, während etwa 63 % Verhaltenserkenntnisse nutzen, um personalisierte Werbeaktionen zu gestalten. Fast 58 % haben in Omnichannel-Datenplattformen investiert, um Web- und mobile Reisen zu vereinheitlichen. Da über 66 % der Marken Automatisierung nutzen, um die Logistik zu verbessern und Lieferverzögerungen zu reduzieren, verzeichnet Europa ein kontinuierliches Wachstum bei der Nutzung von Big Data zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses.

Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum hält 31 % des Marktanteils und ist eine der am schnellsten wachsenden Regionen bei der Nutzung von Big Data für den E-Commerce. Über 72 % der Online-Marktplätze nutzen KI-gesteuerte Analysen, um hohe Transaktionsvolumina zu verwalten, während fast 67 % auf Clickstream-Daten angewiesen sind, um die Produkterkennung zu verfeinern. Etwa 61 % der Einzelhändler verbessern die Bedarfsplanung durch Vorhersagemodelle und mehr als 70 % personalisieren die Kundeninteraktion basierend auf dem Surf- und Kaufverhalten. Die zunehmende Smartphone-Nutzung und zunehmende digitale Zahlungen erweitern die Analysepräsenz dieser Region weiter.

Naher Osten und Afrika

Der Nahe Osten und Afrika machen 10 % des Marktanteils aus, unterstützt durch wachsende E-Commerce-Aktivitäten und wachsendes Interesse an datengesteuerten Abläufen. Rund 63 % der Einzelhändler nutzen Analysen des Benutzerverhaltens, um Einkaufsmuster zu verstehen, während fast 58 % Empfehlungsmodelle anwenden, um das digitale Engagement zu verbessern. Etwa 55 % verlassen sich auf Big Data, um die Betrugsprävention und Zahlungsüberprüfung zu verbessern. Da mehr als 60 % der Online-Unternehmen Cloud-Plattformen einsetzen, verbessert die Region schrittweise die Personalisierung, die Logistikeffizienz und die Qualität des digitalen Marktplatzes.

Liste der wichtigsten Big Data-Unternehmen im E-Commerce-Markt

Investitionsanalyse und Chancen im Big Data im E-Commerce-Markt

Die Investitionen in Big Data für den E-Commerce nehmen weiter zu, da fast 72 % der Online-Händler planen, die Analysefunktionen zu erweitern. Etwa 68 % priorisieren die Einführung von maschinellem Lernen, um Kundeneinblicke und Bestandsgenauigkeit zu verbessern. Mehr als 64 % der Unternehmen erhöhen ihre Budgets für cloudbasierte Datenplattformen, um Abläufe zu optimieren. Rund 59 % der digitalen Marken investieren in Automatisierungstools, um die Bearbeitungszeit zu verkürzen. Da sich über 70 % auf Personalisierungstechnologien konzentrieren, bietet der Markt große Chancen in den Bereichen KI-Entwicklung, Echtzeitanalysen, prädiktive Modellierung und Kundenverhaltensanalyse.

Entwicklung neuer Produkte

Die Entwicklung neuer Produkte im Bereich Big Data für den E-Commerce beschleunigt sich, da mehr als 70 % der Technologieanbieter KI-gestützte Analysefunktionen einführen. Etwa 65 % entwickeln fortschrittliche Datenvisualisierungstools, um eine schnellere Entscheidungsfindung zu unterstützen. Fast 58 % der Softwareanbieter führen automatisierte Datenbereinigungs- und Integrationssysteme ein. Mehr als 62 % verbessern Echtzeit-Personalisierungs-Engines für E-Commerce-Plattformen. Rund 60 % entwickeln verbesserte Betrugserkennungsmodelle auf der Grundlage von Verhaltensanalysen. Diese Innovationen unterstützen eine höhere Genauigkeit, eine bessere Automatisierung und eine stärkere Kundenbindung in allen digitalen Einzelhandelsumgebungen.

Aktuelle Entwicklungen

• Neues KI-Analyse-Upgrade für Amazon Web Services:Im Jahr 2025 führte AWS erweiterte Echtzeit-Analysefunktionen ein, die die Verarbeitungsgenauigkeit für mehr als 68 % der Benutzer verbesserten. Das Update erhöhte die Datenabfragegeschwindigkeit um fast 40 % und erweiterte die erweiterten Funktionen zur Verhaltensverfolgung, die von über 72 % der großen E-Commerce-Plattformen verwendet werden.
• Microsoft hat cloudbasierte Data-Governance-Tools erweitert:Microsoft hat verbesserte Compliance- und Überwachungsfunktionen veröffentlicht, die die Datensicherheit für rund 63 % der Unternehmenskunden stärkten. Mehr als 58 % der Einzelhändler, die die Plattform nutzen, berichteten von einer besseren Sichtbarkeit der Customer Journeys und einer verbesserten Automatisierung der Segmentierungsworkflows.
• IBM hat die prädiktive Modellierungs-Engine der nächsten Generation auf den Markt gebracht:IBM hat ein neues KI-Modell eingeführt, das die Vorhersagegenauigkeit um fast 42 % steigerte. Mehr als 60 % der Erstanwender gaben an, dass die Engine dazu beigetragen habe, betriebliche Ineffizienzen zu reduzieren, während 55 % eine Verbesserung der Personalisierungskonsistenz über alle digitalen Kanäle hinweg sahen.
• Oracle hat eine automatisierte Datenintegrationssuite eingeführt:Das Oracle-Update 2025 automatisierte fast 70 % der manuellen Integrationsaufgaben für E-Commerce-Marken. Etwa 64 % der Benutzer verbesserten die Datenkonsistenz in allen Marketing- und Lieferkettensystemen und 59 % berichteten von weniger Verzögerungen bei der Kampagnenausführung.
• Palantir hat die Plattform für erweiterte Entscheidungsintelligenz aktualisiert:Palantir hat umfassendere Stimmungsanalyse- und Risikoerkennungsfunktionen hinzugefügt, die von etwa 57 % seiner E-Commerce-Kunden genutzt werden. Fast 61 % erhielten schnellere Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten und 53 % sahen stärkere Empfehlungen für die Kundenbindung.

Berichterstattung melden

Der Bericht über den Big Data im E-Commerce-Markt bietet einen detaillierten Überblick über Marktstruktur, Segmentierung, Technologieeinführung und Wettbewerbspositionierung. Es deckt die wichtigsten Datentypen ab, die den Analyseeinsatz dominieren, wobei strukturierte Daten von etwa 74 % der Einzelhändler verwendet werden, unstrukturierte Daten von etwa 64 % analysiert werden und halbstrukturierte Daten von fast 62 % verwendet werden. Die Studie umfasst eine Analyse auf Anwendungsebene und zeigt eine starke Akzeptanz im Einzelhandel mit mehr als 78 %, bei Finanzdienstleistungen mit 75 %, bei Bildungsplattformen mit 69 %, im Reise- und Freizeitbereich mit 71 % und in Online-Kleinanzeigen mit 66 %.

Der Bericht hebt auch die regionale Leistung hervor und skizziert den Anteil Nordamerikas von 32 %, den Anteil Europas von 27 %, den Asien-Pazifik-Raum von 31 % und den Nahen Osten und Afrika von 10 %. Es umfasst Einblicke in Verbraucherverhaltenstrends, wobei fast 70 % der Käufer personalisierte Empfehlungen erwarten und etwa 72 % der E-Commerce-Marken KI-gesteuerte Analysen verwenden, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Die Wettbewerbsanalyse umfasst führende Marktteilnehmer und ihre Beiträge, wobei über 68 % der Unternehmen in neue Datenfunktionen investieren und mehr als 59 % der Automatisierung Priorität einräumen, um den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren.

Darüber hinaus untersucht der Bericht die laufenden technologischen Entwicklungen, wobei etwa 65 % der Anbieter neue Analyse-Upgrades einführen und etwa 60 % erweiterte Datenintegrationsfunktionen einführen. Diese weit verbreitete Innovation hilft Einzelhändlern, die betriebliche Effizienz zu verbessern, das Engagement zu steigern und höhere Konversionsraten in allen digitalen Handelsumgebungen zu erzielen.