レポートコンテンツ

第1章 方法論とスコープ

1.1 市場規模と定義

1.2 ベース見積りと計算

1.3 予測計算

1.4 の データソース

1.4.1 第一次

1.4.2 二次

1.4.2.1リリース 有料ソース

1.4.2.2 公開情報

第2章 エグゼクティブ・サマリー

2.1 セールスインテリジェンス市場 360^ツイート2018年 - 2032年

2.2 ビジネストレンド

2.3 地域動向

2.4 コンポーネントの傾向

2.5 展開トレンド

2.6 エンドユーストレンド

第3章 セールスインテリジェンス業界インサイト

3.1 産業生態系分析

3.2 サプライヤーの風景

3.2.1 ビジネスアナリスト

3.2.2 マーケティングチーム

3.2.3 顧客関係マネージャー(CRM)

3.3 利益証拠金分析

3.4 技術とイノベーションの風景

3.5 特許分析

3.6 の 主なニュースと取り組み

3.6.1 パートナーシップ/コラボレーション

3.6.2 合併/取得

3.6.3 投資

3.6.4 プロダクト進水及び革新

3.7 規制風景

3.8 の 衝撃力

3.8.1成長の運転者

3.8.1.1の 顧客のターゲティングと買収の改善のための需要の増加

3.8.1.2 AI、ML、およびNLPの統合をセールスインテリジェンスプラットフォームに

3.8.1.3の特長 クラウドベースのソリューションの需要拡大

3.8.1.4の特長 洞察力のための上昇の必要性

3.8.2 産業下落と課題

3.8.2.1の特長 プライバシーに関する懸念と規制

3.8.2.2の特長 データ品質と精度の問題

3.9 成長の潜在的な分析

3.10 ポーターの分析

3.11 PESTEL分析

第4章 競争力のある風景、2023年

4.1 はじめに

4.2 会社株式、2023年

4.3 主要な市場選手の競争分析、2023

4.4 競争力のあるポジショニングマトリ、2023

4.5 戦略的見通し行列、2023

第5章 セールスインテリジェンス市場見積もりと予測、コンポーネントによる

5.1マイル 主要トレンド、コンポーネント

5.2 ソフトウェア

5.2.1 リード生成

5.2.2 販売分析とレポート

5.2.3 連絡先とアカウント管理

5.2.4 メール追跡とエンゲージメント

5.2.5 その他

5.3 サービス

5.3.1 統合と実装

5.3.2の コンサルティングサービス

5.3.3 サポート及び維持

第6章 セールスインテリジェンス市場予測と展開による予測

6.1 の 導入による主要トレンド

6.2 オンプレミス

6.3 クラウド

第 7 章 セールスインテリジェンス マーケット 見積もり & 予測, エンドユース

7.1マイル エンドユースによる主要トレンド

7.2 BFSIの特長

7.3 IT&テレコム

7.4 リテール&Eコマース

7.5 ヘルスケア

7.6 メディア&エンターテインメント

7.7 製造

7.8 その他

第8章 セールスインテリジェンス市場見積もりと予測、地域別

8.1 の 地域別主要トレンド

8.2 北アメリカ

8.2.1 米国

8.2.2 カナダ

8.3 ヨーロッパ

8.3.1 英国

8.3.2 ドイツ

8.3.3 フランス

8.3.4 イタリア

8.3.5 スペイン

8.3.6 ロシア

8.4 の アジアパシフィック

8.4.1 中国

8.4.2 インド

8.4.3 日本

8.4.4 韓国

8.4.5 オーストラリア

8.5 ラテンアメリカ

8.5.1 ブラジル

8.5.2 メキシコ

8.5.3 アルゼンチン

8.6 メア

8.6.1 UAE

8.6.2 南アフリカ

8.6.3 サウジアラビア

第9章 会社案内

9.1 アバディーン

9.2 適応

9.3 アポロ.io

9.4 クラリ

9.5 クリアビット

9.6 コンバージカ

9.7 クランチベース

9.8 水晶は知っています

9.9 ダイヤルパッド

9.10 ドリフト

9.11 ゴン

9.12 ハイスポット

9.13ハブスポット

9.14 インサイト

9.15 即刻

9.16 カサル

9.17 リードフェーダー

9.18 リンク 販売ナビゲーター

9.19 ルシャ

9月20日 アウトリーチ

9.21 IQの展望

9.22 セールスフォース・アインシュタイン

9.23 地震

9.24 ゾホ

9.25 ズームアウト 販売OS