>Глобальный рынок автоматизированного сбора платы за проезд по компонентам (оборудование, программное обеспечение), типу услуг (консалтинг, внедрение системы, обучение, поддержка и обслуживание, управляемые услуги), система (билетный автомат (TVM), билетный кассовый аппарат (TOM), турникеты, карты с микросхемой), технология (коммуникация ближнего поля (NFC), магнитные полосы, смарт-карты, оптическое распознавание символов (OCR), другие), приложение (железные дороги и транспорт, парковка, тематический парк, другие), конечный пользователь (транспорт и логистика, правительство, СМИ и развлечения, розничная торговля, другие), страна (США, Канада, Мексика, Бразилия, Аргентина, остальные страны Южной Америки, Германия, Италия, Великобритания, Франция, Испания, Нидерланды, Бельгия, Швейцария, Турция, Россия, остальные страны Европы, Япония, Китай, Индия, Южная Корея, Австралия, Сингапур, Малайзия, Таиланд, Индонезия, Филиппины, остальные страны Азиатско-Тихоокеанского региона, Саудовская Аравия, ОАЭ, Южная Африка, Египет, Израиль, остальные страны Ближнего Востока и Африки) Тенденции отрасли и прогноз 2028
Анализ и аналитика рынка автоматизированного сбора платы за проезд: Глобальный рынок автоматизированного сбора платы за проезд
Объем рынка автоматизированного сбора платы за проезд оценивается в 25 197,92 млн долларов США к 2028 году и, как ожидается, будет расти с совокупным годовым темпом прироста 13,20% в течение прогнозируемого периода с 2021 по 2028 год. Отчет Data Bridge Market Research о рынке автоматизированного сбора платы за проезд содержит анализ и информацию относительно различных факторов, которые, как ожидается, будут преобладать в течение прогнозируемого периода, а также описывает их влияние на рост рынка.
Автоматизированная система оплаты проезда — это тип системы, которая используется для автоматизации системы продажи билетов. Эта система состоит из машин для проверки билетов, машин для продажи билетов, автоматических турникетов и терминалов пополнения счета.
Рынок автоматизированного сбора платы за проезд имеет огромный потенциал и, как ожидается, вырастет в прогнозируемый период с 2021 по 2028 год в связи с увеличением инвестиционного акцента на автоматизированный сбор платы за проезд различными правительствами. Кроме того, снижение загрязнения окружающей среды и различные преимущества безналичного проезда также в значительной степени влияют на рост рынка автоматизированного сбора платы за проезд. Также рост потребности в решениях, обеспечивающих беспробочное движение, является еще одним ожидаемым драйвером для процветания роста рынка автоматизированного сбора платы за проезд. Кроме того, развитие транспортной инфраструктуры и системы безопасности, а также гибкие тарифные планы также, как ожидается, будут стимулировать рост рынка автоматизированного сбора платы за проезд в вышеупомянутый прогнозируемый период.
Однако рынок автоматизированного сбора платы за проезд имеет определенные ограничения, которые, как ожидается, будут препятствовать потенциальному росту рынка, такие как высокая стоимость установки и медленный рост в развивающихся и слаборазвитых странах, в то время как отсутствие операционной совместимости и стандартизации среди автоматизированных продуктов сбора платы за проезд может поставить под угрозу рост рынка автоматизированного сбора платы за проезд в вышеупомянутый прогнозируемый период.
Кроме того, ожидается, что потребность в государственно-частном партнерстве и быстрый переход к взиманию платы за проезд на открытых дорогах откроют различные возможности для роста рынка автоматизированного сбора платы за проезд в прогнозируемый период с 2021 по 2028 год.
В этом отчете о рынке автоматизированного сбора платы за проезд содержатся сведения о последних разработках, правилах торговли, анализе импорта-экспорта, анализе производства, оптимизации цепочки создания стоимости, доле рынка, влиянии внутренних и локальных игроков рынка, анализируются возможности с точки зрения новых источников дохода, изменений в правилах рынка, анализ стратегического роста рынка, размер рынка, рост рынка категорий, ниши приложений и доминирование, одобрение продуктов, запуски продуктов, географические расширения, технологические инновации на рынке. Чтобы получить больше информации о рынке автоматизированного сбора платы за проезд, свяжитесь с Data Bridge Market Research для получения аналитического обзора, наша команда поможет вам принять обоснованное рыночное решение для достижения роста рынка.
Масштаб и размер мирового рынка автоматизированного сбора платы за проезд
Рынок автоматизированного сбора платы за проезд сегментирован на основе компонента, типа услуги, системы, технологии, приложения и конечного пользователя. Рост среди сегментов помогает вам анализировать нишевые карманы роста и стратегии для подхода к рынку и определять ваши основные области применения и разницу в ваших целевых рынках.
- По компонентному признаку рынок автоматизированной системы взимания платы за проезд сегментируется на аппаратное и программное обеспечение.
- Рынок автоматизированной системы взимания платы за проезд сегментирован по типу услуг на консалтинг, внедрение систем, обучение, поддержку и обслуживание, а также управляемые услуги.
- На основе системы рынок автоматизированной оплаты проезда сегментирован на автоматы по продаже билетов (TVM), билетные кассы (TOM), турникеты и карты с интегральной схемой.
- В зависимости от технологий рынок автоматизированной оплаты проезда сегментируется на технологии беспроводной связи ближнего действия (NFC), магнитные полосы, смарт-карты, оптическое распознавание символов (OCR) и другие.
- В зависимости от сферы применения рынок автоматизированного сбора платы за проезд сегментирован на железнодорожный транспорт, парковки, тематические парки и другие. Железнодорожный транспорт далее сегментирован на автоматы по продаже билетов, автоматические ворота для сбора платы, машины для обслуживания пассажиров и билеты по смарт-картам. Парковка далее сегментирована на барьеры для въезда/выезда с парковки, автоматические платежные машины и машины для проверки билетов.
- Based on end user, the automated fare collection market is segmented into transportation and logistics, government, media and entertainment, retail and others.
Automated Fare Collection Market Country Level Analysis
The automated fare collection market is analyzed and market size, volume information is provided by country, component, service type, system, technology, application and end user as referenced above.
The countries covered in the automated fare collection market report are U.S., Canada and Mexico in North America, Brazil, Argentina and Rest of South America as part of South America, Germany, Italy, U.K., France, Spain, Netherlands, Belgium, Switzerland, Turkey, Russia, Rest of Europe in Europe, Japan, China, India, South Korea, Australia, Singapore, Malaysia, Thailand, Indonesia, Philippines, Rest of Asia-Pacific (APAC) in the Asia-Pacific (APAC), Saudi Arabia, U.A.E, South Africa, Egypt, Israel, Rest of Middle East and Africa (MEA)as a part of Middle East and Africa (MEA).
North America leads the automated fare collection market because of the rise in tech-savvy population, better internet and communication network infrastructures and large number of smartphone users. Asia-Pacific is expected to expand at a significant growth rate over the forecast period of 2021 to 2028 due to high investments from governments of emerging economies aimed at the development of railway infrastructure and development of highway network.
The country section of the automated fare collection market report also provides individual market impacting factors and changes in regulation in the market domestically that impacts the current and future trends of the market. Data points like down-stream and upstream value chain analysis, technical trends and porter's five forces analysis, case studies are some of the pointers used to forecast the market scenario for individual countries. Also, the presence and availability of global brands and their challenges faced due to large or scarce competition from local and domestic brands, impact of domestic tariffs and trade routes are considered while providing forecast analysis of the country data.
Competitive Landscape and Automated Fare Collection Market Share Analysis
The automated fare collection market competitive landscape provides details by competitor. Details included are company overview, company financials, revenue generated, market potential, investment in research and development, new market initiatives, regional presence, company strengths and weaknesses, product launch, product width and breadth, application dominance. The above data points provided are only related to the companies’ focus related to automated fare collection market.
Основными игроками, охваченными отчетом о рынке автоматизированного сбора платы за проезд, являются Cubic Corporation, Indra, Thales Group, GMV, ST Engineering, Atos SE, Longbow Technologies Sdn Bhd, Samsung, Genfare, Advanced Card Systems Ltd., NIPPON SIGNAL CO., LTD., OMRON Corporation, Vix Technology, Scheidt & Bachmann GmbH, Siemens, NXP Semiconductors, LG CNS, Sony Corporation, LECIP HOLDINGS CORPORATION и Masabi Ltd, а также другие отечественные и мировые игроки. Данные о доле рынка доступны для всего мира, Северной Америки, Европы, Азиатско-Тихоокеанского региона (APAC), Ближнего Востока и Африки (MEA) и Южной Америки отдельно. Аналитики DBMR понимают конкурентные преимущества и предоставляют конкурентный анализ для каждого конкурента отдельно.
SKU-
Get online access to the report on the World's First Market Intelligence Cloud
- Интерактивная панель анализа данных
- Панель анализа компании для возможностей с высоким потенциалом роста
- Доступ аналитика-исследователя для настройки и запросов
- Анализ конкурентов с помощью интерактивной панели
- Последние новости, обновления и анализ тенденций
- Используйте возможности сравнительного анализа для комплексного отслеживания конкурентов
Методология исследования
Сбор данных и анализ базового года выполняются с использованием модулей сбора данных с большими размерами выборки. Этап включает получение рыночной информации или связанных данных из различных источников и стратегий. Он включает изучение и планирование всех данных, полученных из прошлого заранее. Он также охватывает изучение несоответствий информации, наблюдаемых в различных источниках информации. Рыночные данные анализируются и оцениваются с использованием статистических и последовательных моделей рынка. Кроме того, анализ доли рынка и анализ ключевых тенденций являются основными факторами успеха в отчете о рынке. Чтобы узнать больше, пожалуйста, запросите звонок аналитика или оставьте свой запрос.
Ключевой методологией исследования, используемой исследовательской группой DBMR, является триангуляция данных, которая включает в себя интеллектуальный анализ данных, анализ влияния переменных данных на рынок и первичную (отраслевую экспертную) проверку. Модели данных включают сетку позиционирования поставщиков, анализ временной линии рынка, обзор рынка и руководство, сетку позиционирования компании, патентный анализ, анализ цен, анализ доли рынка компании, стандарты измерения, глобальный и региональный анализ и анализ доли поставщика. Чтобы узнать больше о методологии исследования, отправьте запрос, чтобы поговорить с нашими отраслевыми экспертами.
Доступна настройка
Data Bridge Market Research является лидером в области передовых формативных исследований. Мы гордимся тем, что предоставляем нашим существующим и новым клиентам данные и анализ, которые соответствуют и подходят их целям. Отчет можно настроить, включив в него анализ ценовых тенденций целевых брендов, понимание рынка для дополнительных стран (запросите список стран), данные о результатах клинических испытаний, обзор литературы, обновленный анализ рынка и продуктовой базы. Анализ рынка целевых конкурентов можно проанализировать от анализа на основе технологий до стратегий портфеля рынка. Мы можем добавить столько конкурентов, о которых вам нужны данные в нужном вам формате и стиле данных. Наша команда аналитиков также может предоставить вам данные в сырых файлах Excel, сводных таблицах (книга фактов) или помочь вам в создании презентаций из наборов данных, доступных в отчете.
