Marktgröße von Empfehlungsmaschine Industrie
| 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.
