Marktgröße für Empfehlungs-Engines
| Studienzeitraum | 2019 - 2029 |
| Marktgröße (2024) | USD 6.88 Milliarden |
| Marktgröße (2029) | USD 28.70 Milliarden |
| CAGR(2024 - 2029) | 33.06 % |
| Schnellstwachsender Markt | Asien-Pazifik |
| Größter Markt | Asien-Pazifik |
| Marktkonzentration | Niedrig |
Hauptakteure
*Haftungsausschluss: Hauptakteure in keiner bestimmten Reihenfolge sortiert |
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Marktanalyse für Empfehlungs-Engines
Die Marktgröße für Empfehlungsmaschinen wird im Jahr 2024 auf 6,88 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2029 28,70 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 33,06 % im Prognosezeitraum (2024–2029) entspricht.
Angesichts der wachsenden Zahl von Unternehmen und des zunehmenden Wettbewerbs zwischen ihnen versuchen viele Unternehmen, Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) in ihre Anwendungen, Geschäfte, Analysen und Dienste zu integrieren. Die meisten Unternehmen weltweit streben eine digitale Transformation an und konzentrieren sich dabei auf die Verbesserung der Erfahrung von Kunden und Mitarbeitern, die durch Automatisierungslösungen genutzt wird.
- Die fortschreitende Digitalisierung in den Schwellenländern hat in Verbindung mit dem Wachstum des E-Commerce-Marktes die Nachfrage nach Empfehlungsmaschinen erhöht. Die Integration des maschinellen Lernmodells über KI-basierte Cloud-Plattformen hinweg fördert die Automatisierung in mehreren Endverbraucherbranchen.
- Verbraucher treffen ihre Kaufentscheidung traditionell am Ladenregal und bieten institutionellen stationären Einzelhändlern eine leistungsstarke Möglichkeit, das Verhalten und die Vorlieben der Verbraucher kennenzulernen und zu beeinflussen. Mit der zunehmenden Verbreitung des Internets und der Entstehung neuer Vertriebskanäle durch E-Commerce, mobiles Einkaufen und intelligente Technologien passt sich der Einzelhandel jedoch an neue und fortschrittliche Technologien an. Diese Technologien, wie intelligente Point-of-Sale-Lösungen und Self-Checkout-Kioske, verwandeln traditionelle stationäre Geschäfte in Omnichannel-Läden. Laut ZDNet haben 70 % der Unternehmen entweder eine digitale Transformationsstrategie oder arbeiten mit einer solchen.
- Die digitale Transformation bietet Einzelhändlern die Möglichkeit, neue Kunden zu gewinnen, besser mit bestehenden Kunden in Kontakt zu treten, die Betriebskosten zu senken und die Mitarbeitermotivation zu verbessern. Diese Vorteile wirken sich unter anderem positiv auf Umsatz und Margen aus. Diese positiven Auswirkungen werden im Prognosezeitraum erhebliche Chancen für die Einführung von Empfehlungsmaschinen schaffen.
- Das Problem einer falschen Kennzeichnung aufgrund sich ändernder Benutzerpräferenzen ist ein ständiges Problem für den Markt für Empfehlungsmaschinen. Entwickler arbeiten jedoch kontinuierlich daran, die Genauigkeit und Relevanz der Empfehlungen zu verbessern. Mit fortschreitender Technologie können wir davon ausgehen, dass wir in Zukunft effektivere Lösungen für diese Herausforderung finden werden.
- Laut dem aktuellen Agents of Transformation Report von AppDynamics, einem Teil von Cisco, haben sich die Technologieprioritäten während der COVID-19-Pandemie bei 95 % der Unternehmen geändert, und 88 % gaben an, dass das digitale Kundenerlebnis für ihr Unternehmen Priorität habe. Kunden griffen auf Self-Service-Tools in Form von Chats, Messaging und Konversations-Bots zurück. Infolgedessen ermöglichten Unternehmen diese Tools, um ein großartiges Kundenerlebnis zu bieten und gleichzeitig die traditionelle Abhängigkeit von stationären und Live-Events zu reduzieren, die in einer Zeit der sozialen Distanzierung nicht machbar war. Es wurde erwartet, dass dies die durch Empfehlungsmaschinen erzielten Vorteile aufgrund der zunehmenden Einführung von Technologien in diesen Unternehmen weiter steigern würde.
Markttrends für Empfehlungsmaschinen
Die steigende Nachfrage nach individueller Anpassung des digitalen Handelserlebnisses auf Mobilgeräten und im Internet treibt das Wachstum des Marktes voran
- Unternehmen suchen nach Möglichkeiten und Technologien, um den Vorteil zu nutzen, den ihre Konkurrenten möglicherweise nur schwer nachahmen können, indem sie hochgradig personalisierte Kundenerlebnisse bieten. Solche Erlebnisse nutzen proprietäre Daten, um Millionen einzelner Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten. Die Ergebnisse hängen von der Ausführung ab. Bei guter Umsetzung kann ein personalisiertes Kundenerlebnis es Unternehmen ermöglichen, sich von anderen abzuheben und Kundentreue sowie nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu gewinnen, was in der gegenwärtigen Situation dringend erforderlich ist.
- Kundenentscheidungen werden nicht mehr im Laden getroffen, sondern online über Webbrowser und Mobiltelefone vor dem digitalen Regal. Für die im Einzelhandel tätigen Unternehmen werden Preis, Platzierung und Werbung ihrer Produkte nicht mehr nur mit Produkten in benachbarten Regalen verglichen, sondern mit alternativen Produkten von Einzelhändlern mit Websites weltweit. In dieser Hinsicht stellen Technologien wie Empfehlungsmaschinen mithilfe von KI und ML sicher, dass die Anforderungen der Kunden erfüllt werden und dass die Bedürfnisse und Angebote der Kunden auf dem gleichen Niveau sind, sodass sie ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus sind.
- Im Laufe der Jahre haben viele Marketingexperten in allen Unternehmen ihren Fokus aufgrund der wachsenden Nachfrage der Kunden verstärkt auf die Verbesserung des Kundenerlebnisses gelegt. Laut Adobe könnten beispielsweise Unternehmen mit den robustesten Omnichannel-Kundenbindungsstrategien ein Wachstum von 10 % gegenüber dem Vorjahr, einen Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts um 10 % und einen Anstieg der Abschlussraten um 25 % verzeichnen. Außerdem behalten Marken, die robuste Omnichannel-Kundenbindungsstrategien und Programme zur Verbesserung des Verbraucherservices eingeführt haben, im Durchschnitt 89 % ihrer Kunden, verglichen mit 33 % bei Marken mit schwachen Omnichannel-Kundenbindungsstrategien.
- Da immer mehr Kanäle ins Spiel kommen, stellen Technologien sicher, dass die Marken über alle Kanäle hinweg eine konsistente Botschaft über ihre Angebote vermitteln. Es wird erwartet, dass die wachsende Nachfrage nach besserem Kundenservice die Nachfrage ankurbeln und sich im Prognosezeitraum positiv auf den Markt auswirken wird.
- Insgesamt treibt die wachsende Nachfrage nach personalisierten digitalen Handelserlebnissen den Markt für Empfehlungsmaschinen an. Nach Angaben der Thales Group galt der Banken- und Finanzsektor hinsichtlich der Sicherheit der Verbraucherinformationen als vertrauenswürdig. Über 40 % der Verbraucher weltweit gaben an, dass sie dem digitalen Bank- und Finanzdienstleistungssektor ihre Daten anvertrauen. Gesundheitsdienstleister waren die Branche mit dem zweitgrößten Vertrauen im Bereich der digitalen Dienste. 37 % der Befragten gaben an, dass dieser Sektor zu den sichersten zählt. Unternehmen möchten KI-Technologie nutzen, um gezielte Kundenempfehlungen zu geben, den Umsatz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
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Der asiatisch-pazifische Raum verzeichnet das schnellste Wachstum
- Angeführt von Ländern wie Australien, Indien, China und Südkorea wird erwartet, dass die Region Asien-Pazifik das schnellste Wachstum auf dem Markt für Empfehlungsmaschinen verzeichnen wird.
- China ist eines der wichtigsten Länder im asiatisch-pazifischen Raum mit wachsender Technologieakzeptanz. Das Land ist die Heimat eines der schnellsten Internetkonzerne und starker E-Commerce-Player wie Alibaba.
- Darüber hinaus ist China nach den USA der zweitgrößte OTT-Markt der Welt. Nach Angaben des Instituto Federal de Telecommunications (Mexiko) gab es in China 68 Abonnements pro 100 Haushalte, und die Zahl der Online-Videonutzer nimmt deutlich zu. Das Land ist jedoch sehr streng, was die Vorschriften für die Branche und die verwendeten Daten sowie die Inhalte angeht, die im Land verbreitet werden dürfen.
- Die dreigliedrige Vorherrschaft (iQiyi, Tencent, Youku) wird zusätzlich durch das strenge regulatorische Umfeld in China gesichert, das internationale Akteure wie FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix und Google) daran hindert, im Land zu operieren. Diese internationalen Player nutzen die Empfehlungsmaschine in großem Umfang und treiben andere Unternehmen durch Werbung voran. Dies lässt der Region reichlich Möglichkeiten für inländische Akteure und führt somit zu einem moderaten Wachstum im Vergleich zu den Vereinigten Staaten.
- Darüber hinaus nutzt ein E-Commerce-Riese, Alibaba, KI und maschinelles Lernen, um seine Empfehlungen voranzutreiben. AI OS ist beispielsweise eine vom Alibaba Search Engineering-Team entwickelte Online-Plattform, die personalisierte Suche, Empfehlungen und Werbung integriert. Das AI OS-Engine-System unterstützt verschiedene Geschäftsszenarien, darunter alle Suchseiten von Taobao Mobile, Informationsflussorte von Taobao Mobile für wichtige Werbeaktivitäten, Produktempfehlungen auf der Taobao-Homepage, personalisierte Empfehlungen und Produktauswahl nach Kategorie und Branche.
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Überblick über die Empfehlungsmotorenbranche
Der Markt für Empfehlungs-Engines ist fragmentiert, da große Player wie IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.), Microsoft Corporation und Salesforce Inc. vertreten sind Strategien wie Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, um ihr Produktangebot zu verbessern und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
- Januar 2023 – Das Debüt des neuen Coveo Merchandising Hub wurde von Coveo angekündigt. Der Hub bietet einen umfangreichen Funktionsumfang, der es Unternehmen ermöglicht, eine äußerst relevante Einkaufsreise anzubieten, die zur Förderung der Loyalität und zur Steigerung der Rentabilität beiträgt. Es soll Merchandisern die Möglichkeit geben, maßgeschneiderte Erlebnisse zu schaffen, die konvertieren. Qubit, ein in London ansässiges Start-up, das KI-gestützte Individualisierungstechnologie für Modeunternehmen und Einzelhändler anbietet, wurde im Oktober 2021 von Coveo übernommen.
- Oktober 2022 – Algonomy gab die Verfügbarkeit von zwei wichtigen Konnektoren für Shopify und Commercetools bekannt, die einen automatischen und reibungslosen Datenaustausch zwischen den Produkten und E-Shops von Algonomy ermöglichen werden. Algonomy Connectors bieten eine einfache Methode zur Integration von Online-Shops mit Shopify oder Commercetools und ermöglichen die Erfassung von Produktdaten in Echtzeit. Konnektoren bieten eine verbesserte Kontrolle und Einblicke in den Katalogintegrationsprozess und machen es überflüssig, sich bei der regelmäßigen Aktualisierung der Katalogdaten auf externe Organisationen und Ressourcen zu verlassen.
Marktführer für Empfehlungs-Engines
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IBM Corporation
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Google LLC (Alphabet Inc.)
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Amazon Web Services Inc.
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Microsoft Corporation
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Salesforce Inc.
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Marktnachrichten für Empfehlungsmotoren
- Januar 2023 – Coveo Solutions Inc. eröffnet ein neues Büro in London, England, um das Wachstum in Europa zu unterstützen. Das neue Büro wird Kunden in Europa bedienen, darunter Philips, SWIFT, Vestas, Nestlé, Kurt Geiger, River Island, MandM Direct, Halfords und Healthspan, die sich für Coveo AI entschieden haben, um die Erfahrungen ihrer Kunden, Mitarbeiter und am Arbeitsplatz zu verbessern. Coveo arbeitete auch mit Systemintegratoren, Empfehlungspartnern und strategischen Partnern in anderen Regionen zusammen, um großen Unternehmen, die die Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterproduktivität und Gesamtrentabilität deutlich steigern möchten, Suche, Personalisierung, Empfehlungen und Merchandising anzubieten.
- August 2022 – Google kündigte Pläne an, zusätzlich zu den sechs bereits angekündigten Regionen in Berlin, Dammam, Doha, Mexiko, Tel Aviv und Turin drei neue Google Cloud-Regionen in Malaysia, Thailand und Neuseeland zu eröffnen.
Marktbericht für Empfehlungs-Engines – Inhaltsverzeichnis
1. EINFÜHRUNG
1.1 Studienannahmen und Marktdefinition
1.2 Umfang der Studie
2. FORSCHUNGSMETHODIK
3. ZUSAMMENFASSUNG
4. MARKTEINBLICKE
4.1 Marktübersicht
4.2 Branchenattraktivität – Porters Fünf-Kräfte-Analyse
4.2.1 Verhandlungsmacht der Lieferanten
4.2.2 Verhandlungsmacht von Käufern/Verbrauchern
4.2.3 Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
4.2.4 Wettberbsintensität
4.2.5 Bedrohung durch Ersatzprodukte
4.3 Bewertung der Auswirkungen von COVID-19 auf den Markt
4.4 Technologie-Schnappschuss
4.4.1 Geodatenbewusst
4.4.2 Kontextbewusst (Maschinelles Lernen und Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache)
4.5 Neue Anwendungsfälle (wichtige Anwendungsfälle im Zusammenhang mit der Nutzung der Empfehlungsmaschine für mehrere Endbenutzer)
5. MARKTDYNAMIK
5.1 Marktführer
5.1.1 Steigende Nachfrage nach der Anpassung des digitalen Handelserlebnisses auf Mobilgeräten und im Web
5.1.2 Zunehmende Akzeptanz bei Einzelhändlern für die Kontrolle von Merchandising- und Lagerbestandsregeln
5.2 Marktbeschränkungen
5.2.1 Komplexität hinsichtlich falscher Kennzeichnung aufgrund sich ändernder Benutzerpräferenzen
6. MARKTSEGMENTIERUNG
6.1 Nach Bereitstellungsmodus
6.1.1 Vor Ort
6.1.2 Wolke
6.2 Nach Typen
6.2.1 Kollaboratives Filtern
6.2.2 Inhaltsbasierte Filterung
6.2.3 Hybride Empfehlungssysteme
6.2.4 Andere Arten
6.3 Nach Endverbraucherbranche
6.3.1 IT und Telekommunikation
6.3.2 BFSI
6.3.3 Einzelhandel
6.3.4 Medien und Unterhaltung
6.3.5 Gesundheitspflege
6.3.6 Andere Endverbraucherbranchen
6.4 Nach Geographie
6.4.1 Nordamerika
6.4.2 Europa
6.4.3 Asien-Pazifik
6.4.4 Lateinamerika
6.4.5 Naher Osten und Afrika
7. WETTBEWERBSFÄHIGE LANDSCHAFT
7.1 Firmenprofile
7.1.1 IBM Corporation
7.1.2 Google LLC (Alphabet Inc.)
7.1.3 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com, Inc.)
7.1.4 Microsoft Corporation
7.1.5 Salesforce Inc.
7.1.6 Unbxd Inc.
7.1.7 Oracle Corporation
7.1.8 Intel Corporation
7.1.9 SAP SE
7.1.10 Hewlett Packard Enterprise Development LP
7.1.11 Qubit Digital Ltd (COVEO)
7.1.12 Algonomy Software Pvt. Ltd
7.1.13 Recolize GmbH
7.1.14 Adobe Inc.
7.1.15 Dynamic Yield Inc.
7.1.16 Kibo Commerce
7.1.17 Netflix Inc.
8. INVESTITIONSANALYSE
9. ZUKUNFT DES MARKTES
Branchensegmentierung für Empfehlungsmotoren
Empfehlungs-Engines sind Datenfilterungstools, die verschiedene Algorithmen und Daten verwenden, um einem bestimmten Kunden die relevantesten Artikel zu empfehlen. Sie erfassen zunächst das vergangene Verhalten eines Kunden. Auf dieser Grundlage empfehlen sie Produkte, die die Nutzer wahrscheinlich kaufen werden. Die integrierte Software analysiert die verfügbaren Daten, um unter anderem etwas vorzuschlagen, woran ein Website-Benutzer interessiert sein könnte (Produkte/Dienstleistungen). Empfehlungs-Engine-Systeme sind im E-Commerce, auf Social-Media-Plattformen und auf inhaltsbasierten Websites weit verbreitet. Die Marktstudie für Empfehlungsmaschinen umfasst die Einnahmen, die mit der Art der Empfehlungsmaschine generiert werden, wie z. B. kollaborative Filterung, inhaltsbasierte Filterung, hybride Empfehlungssysteme und andere Arten, die in verschiedenen Endbenutzerbranchen über unterschiedliche Bereitstellungsmodi weltweit verwendet werden. Die Studie analysiert auch die Gesamtauswirkungen der COVID-19-Pandemie auf das Ökosystem. Die Studie umfasst eine qualitative Berichterstattung über die am häufigsten angewandten Strategien und eine Analyse der wichtigsten Basisindikatoren in Schwellenländern.
Der Markt für Empfehlungsmaschinen ist nach Bereitstellungsmodus (vor Ort, Cloud), Typ (kollaborative Filterung, inhaltsbasierte Filterung, hybride Empfehlungssysteme) und Endbenutzerbranche (IT und Telekommunikation, BFSI, Einzelhandel, Medien und Unterhaltung, Gesundheitswesen) segmentiert ), Geographie (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika, Naher Osten und Afrika). Die Marktgrößen und Prognosen werden für alle oben genannten Segmente wertmäßig in Mio. USD angegeben.
| Nach Bereitstellungsmodus | ||
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| Nach Typen | ||
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| Nach Endverbraucherbranche | ||
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| Nach Geographie | ||
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Häufig gestellte Fragen zur Marktforschung für Empfehlungsmaschinen
Wie groß ist der Empfehlungs-Engine-Markt?
Es wird erwartet, dass die Marktgröße für Empfehlungsmaschinen im Jahr 2024 6,88 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 33,06 % bis 2029 auf 28,70 Milliarden US-Dollar wachsen wird.
Wie groß ist der Empfehlungs-Engine-Markt derzeit?
Im Jahr 2024 wird die Größe des Recommendation Engine-Marktes voraussichtlich 6,88 Milliarden US-Dollar erreichen.
Wer sind die Hauptakteure auf dem Empfehlungs-Engine-Markt?
IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc., Microsoft Corporation, Salesforce Inc. sind die wichtigsten Unternehmen, die im Empfehlungsmaschinenmarkt tätig sind.
Welches ist die am schnellsten wachsende Region im Empfehlungs-Engine-Markt?
Schätzungen zufolge wird der asiatisch-pazifische Raum im Prognosezeitraum (2024–2029) mit der höchsten CAGR wachsen.
Welche Region hat den größten Anteil am Empfehlungs-Engine-Markt?
Im Jahr 2024 hat der asiatisch-pazifische Raum den größten Marktanteil im Empfehlungs-Engine-Markt.
Welche Jahre deckt dieser Empfehlungs-Engine-Markt ab und wie groß war der Markt im Jahr 2023?
Im Jahr 2023 wurde die Größe des Recommendation Engine-Marktes auf 5,17 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der Bericht deckt die historische Marktgröße des Empfehlungs-Engine-Marktes für die Jahre 2019, 2020, 2021, 2022 und 2023 ab. Der Bericht prognostiziert auch die Marktgröße des Empfehlungs-Engine-Markts für die Jahre 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 und 2029.
Empfehlungsmotoren-Branchenbericht
Statistiken für den Marktanteil, die Größe und die Umsatzwachstumsrate der Empfehlungsmaschine im Jahr 2024, erstellt von Mordor Intelligence™ Industry Reports. Die Analyse der Recommendation Engine umfasst eine Marktprognose bis 2029 und einen historischen Überblick. Holen Sie sich ein Beispiel dieser Branchenanalyse als kostenlosen PDF-Download.
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