Tamanho do mercado do mecanismo de recomendação de conteúdo
| Período de Estudo | 2019 - 2029 |
| Ano Base Para Estimativa | 2023 |
| CAGR | 25.00 % |
| Mercado de Crescimento Mais Rápido | Ásia-Pacífico |
| Maior Mercado | América do Norte |
| Concentração de Mercado | Médio |
Jogadores principais
*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica |
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Análise de mercado do mecanismo de recomendação de conteúdo
Espera-se que o mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo atinja um CAGR de 25% durante o período de previsão 2020-2025. Os mecanismos de recomendação de conteúdo já existem há algum tempo e estão sendo continuamente aprimorados e atualizados para fornecer serviços de acordo com as preferências individuais do usuário. Ele usa Inteligência Artificial para identificar e categorizar o conteúdo por tópicos. No entanto, apesar da quantidade considerável de pesquisas feitas no contexto de sistemas de recomendação, o problema específico de integração de tags em algoritmos padrão de sistemas de recomendação, especialmente aqueles baseados em conteúdo, é menos explorado do que o problema de recomendação de tags. As folksonomias oferecem novas oportunidades no campo dos sistemas de recomendação que podem contribuir para um crescimento significativo.
- O avanço da digitalização nas economias emergentes impulsiona o mercado. O número de pessoas em todo o mundo que utilizam a Internet cresceu para cerca de 4,54 mil milhões, o que representa um aumento de 7% (298 milhões de novos utilizadores) em comparação com janeiro de 2019 (fonte Global Web Index). Além disso, havia 3,8 mil milhões de utilizadores de redes sociais em Janeiro de 2020, e este número está a aumentar mais de 9% anualmente (321 milhões de novos utilizadores). Além disso, nas compras de comércio eletrônico on-line por meio de dispositivos móveis no terceiro trimestre de 2019, a Indonésia, a Tailândia e as Filipinas tiveram o maior número de usuários, com 80%, 69% e 66%, respectivamente. Essas tendências estão direcionando os players para a adoção de um mecanismo de recomendação de conteúdo para aumentar a receita, a retenção e o tráfego.
- Além disso, a vantagem em funcionalidade sobre a filtragem colaborativa impulsiona o mercado. Os recomendadores baseados em conteúdo exploram apenas as classificações fornecidas pelo usuário ativo para construir seu próprio perfil. Em vez disso, os métodos de filtragem colaborativa necessitam de avaliações de outros usuários para encontrar os vizinhos mais próximos do usuário ativo. Além disso, os recomendadores baseados em conteúdo são capazes de recomendar itens que ainda não foram avaliados por nenhum dos usuários. Como consequência, eles não sofrem com o problema do primeiro avaliador, que afeta os recomendadores colaborativos, que dependem apenas das preferências dos usuários para fazer recomendações.
- No entanto, a Análise de Conteúdo Limitada é um grande desafio para o crescimento do mercado. As técnicas baseadas em conteúdo têm um limite natural no número e tipo de recursos associados, seja automática ou manualmente, aos objetos que recomendam. O conhecimento do domínio é necessário para isso. Nenhum sistema de recomendação baseado em conteúdo pode fornecer sugestões adequadas se o conteúdo analisado não contiver dados suficientes para discriminar os itens que o usuário gosta dos itens que o usuário não gosta. Resumindo, a atribuição automática e manual de características aos itens pode não ser suficiente para definir aspectos distintivos dos itens que se revelam necessários para despertar o interesse do utilizador.
- Além disso, na pandemia da COVID-19, o mercado não abrandou, uma vez que a taxa de retenção para o sector do comércio electrónico, meios de comunicação e segmento de entretenimento aumentou acentuadamente, o que atende à adopção da plataforma do motor de recomendação de conteúdo. A Accenture afirma esperar um aumento de 160% nas compras de comércio eletrônico de compradores novos e de baixa frequência. Além disso, o aumento da penetração da plataforma OTT impulsionou o mercado. Na Índia, a maioria dos utilizadores tem maior probabilidade de mudar para uma subscrição de áudio OTT paga, apenas se as tarifas forem de aproximadamente 25 rúpias por mês, acrescentando que 62 por cento dos consumidores inquiridos estão dispostos a mudar para modelos de subscrição paga no período de pandemia.
Tendências de mercado do mecanismo de recomendação de conteúdo
Comércio eletrônico testemunhará crescimento significativo do mercado
- O maior desafio para as empresas de comércio eletrônico é garantir um atendimento superior aos clientes. A adoção massiva da Web como plataforma de comércio eletrônico levou a uma mudança fundamental na forma como empresas de todos os tamanhos interagem com seus clientes. A utilização de sistemas de recomendação de conteúdo num ambiente de comércio eletrónico pode impactar o desempenho financeiro, bem como a intensidade do diálogo com os clientes através do aumento da venda cruzada e da fidelização.
- De acordo com a Aspect Software Inc., nos Estados Unidos, em 2018, a taxa de rotatividade para o varejo foi de 27%, e para o varejo online, foi de 22%. Além disso, a Recurly analisou que mais de 900 sites de comércio eletrônico que usaram sua plataforma de gerenciamento de assinaturas durante os 24 meses (janeiro de 2017 a dezembro de 2018) descobriram que houve uma taxa de rotatividade de 10,65%.
- Com o aumento da porcentagem da taxa de rotatividade, os players do e-commerce estão mais focados na atividade de compra do cliente e, com base nela, os produtos recomendados são mostrados aos clientes por meio de sua plataforma de recomendação de conteúdo.
- Ao mapear certas palavras-chave do texto do produto, o mecanismo de recomendação de conteúdo permite que as empresas de comércio eletrônico façam recomendações precisas e precisas com base no histórico de compras de um único cliente, dimensionem o mecanismo de recomendação para mais usuários e, assim, aumentem o RO, sugiram novos produtos treinando o algoritmos com palavras-chave seletivas e detalhes demográficos de clientes específicos.
- Esse tipo de mecanismo de recomendação é amplamente utilizado em lojas de comércio eletrônico de nicho (Discogs e Artsy usam essa abordagem). Além disso, o Amazon Personalize combina dados de atividade do usuário em tempo real com perfil do usuário e informações do produto para identificar o produto ideal ou recomendações de conteúdo. No segundo trimestre de 2020, a receita líquida da Amazon proveniente do segmento de vendas online ascendeu a quase 45,9 mil milhões de dólares, e esta receita é majoritariamente contribuída através da sua plataforma de recomendação de conteúdos. Segundo a Amazon, 35% de suas vendas são impulsionadas por seu mecanismo de recomendação.
- Além disso, um player como o Episerver inclui comércio, gerenciamento de conteúdo, pesquisa, personalização, testes A/B, análises e automação de marketing em uma assinatura de nuvem, que fornece soluções para os players de comércio eletrônico que atendem ao crescimento do mercado.
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América do Norte registrará a maior taxa de crescimento durante o período de previsão
- Prevê-se que a América do Norte seja uma região geradora de receitas significativa, concentrando-se assim fortemente no crescimento de inovações nas regiões dos EUA e Canadá. Esses países têm o mercado mais competitivo e em rápida mudança em todo o mundo.
- A Netflix continua sendo a principal plataforma de streaming dos Estados Unidos, com Amazon Prime Video, Hulu e HBO Now. Empresas como a Netflix coletam milhares de dados de diversos locais para fazer sugestões aos usuários com a ajuda da ferramenta conhecida como mecanismo de recomendação.
- Com mais de 7.000 filmes e programas no catálogo da Netflix, é quase impossível para os usuários encontrarem filmes de que gostem por conta própria. A grande plataforma precisa de um algoritmo de mecanismo de recomendação para automatizar o processo de busca dos usuários.
- Além disso, o YouTube é o segundo site mais visitado nos Estados Unidos, com cerca de 400 horas de conteúdo carregado por minuto, com recomendação de novos conteúdos. O Google mudou para o aprendizado profundo como uma estrutura geral para aprender os problemas. Desde que o Google Brain lançou o Tensorflow, tornou-se suficientemente fácil treinar, testar e implantar redes neurais profundas de forma distribuída.
- Além disso, de acordo com o Bureau dos EUA, as vendas do comércio eletrónico em 2018 foram de 524 mil milhões de dólares, enquanto em 2019 aumentaram para 602 mil milhões de dólares. Com o aumento das vendas online, a adoção da recomendação de conteúdo nesse segmento está atendendo significativamente ao crescimento do mercado.
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Visão geral da indústria do mecanismo de recomendação de conteúdo
O mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo é moderadamente competitivo, composto por poucos players importantes e, em termos de participação de mercado, poucos players estão atualmente dominando o mercado. No entanto, com o avanço na análise em plataformas baseadas em IA, novos intervenientes estão a aumentar a sua presença no mercado, expandindo assim a sua presença comercial nas economias emergentes. Os principais participantes são Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.), Cxense ASA e outros. Os desenvolvimentos recentes no mercado são -.
- Março de 2020 - Aiclick uniu Tencent text travel lançou oficialmente um novo produto - sistema de gerenciamento de recomendação de conteúdo de viagens de texto. O produto é desenvolvido em conjunto por aiclick.com e Tencent text travel, com o objetivo de fornecer aos operadores de pontos turísticos nacionais e clientes de empresas de turismo relevantes popularidade de pontos turísticos, tendência de público, retrato de público e comparação regional e outros mapas de análise de insights de mercado e marketing de conteúdo profissional habilidade.
Líderes de mercado do mecanismo de recomendação de conteúdo
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Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)
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Cxense ASA
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Dynamic Yield Ltd
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Curata Inc.
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Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)
*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica
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Relatório de mercado do mecanismo de recomendação de conteúdo – Índice
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1. INTRODUÇÃO
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1.1 Resultados do estudo
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1.2 Suposições do estudo
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1.3 Escopo do estudo
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2. METODOLOGIA DE PESQUISA
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3. SUMÁRIO EXECUTIVO
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4. DINÂMICA DE MERCADO
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4.1 Visão geral do mercado
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4.2 Drivers de mercado
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4.2.1 Avanço da digitalização nas economias emergentes
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4.2.2 Vantagem sobre a filtragem baseada em colaboração
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4.3 Restrições de mercado
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4.3.1 Análise de conteúdo limitada por meio da plataforma
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4.4 Atratividade da Indústria – Análise das Cinco Forças de Porter
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4.4.1 Ameaça de novos participantes
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4.4.2 Poder de barganha dos compradores/consumidores
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4.4.3 Poder de barganha dos fornecedores
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4.4.4 Ameaça de produtos substitutos
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4.4.5 Intensidade da rivalidade competitiva
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4.5 Casos de uso emergentes (principais casos de uso relativos à utilização do Mecanismo de recomendação de conteúdo em vários usuários finais)
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4.6 Impacto do COVID-19 na indústria
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5. SEGMENTAÇÃO DE MERCADO
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5.1 Por componente
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5.1.1 Solução
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5.1.2 Serviço
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5.2 Por tamanho da empresa
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5.2.1 Grande empresa
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5.2.2 Pequena e Média Empresa
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5.3 Por indústria de usuário final
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5.3.1 Mídia, entretenimento e jogos
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5.3.2 Comércio eletrônico e varejo
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5.3.3 BFSI
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5.3.4 Hospitalidade
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5.3.5 TI e Telecomunicações
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5.3.6 Outras indústrias de usuários finais
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5.4 Geografia
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5.4.1 América do Norte
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5.4.2 Europa
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5.4.3 Ásia-Pacífico
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5.4.4 América latina
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5.4.5 Oriente Médio e África
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6. CENÁRIO COMPETITIVO
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6.1 Perfis de empresa
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6.1.1 Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)
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6.1.2 Cxense ASA
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6.1.3 Dynamic Yield Ltd
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6.1.4 Curata Inc.
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6.1.5 Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)
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6.1.6 Muvi LLC
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6.1.7 Piano Inc.
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6.1.8 ThinkAnalytics Ltd.
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6.1.9 Episerver Inc.
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6.1.10 Uberflip
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7. ANÁLISE DE INVESTIMENTO
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8. OPORTUNIDADES DE MERCADO E TENDÊNCIAS FUTURAS
Segmentação da indústria do mecanismo de recomendação de conteúdo
O mecanismo de recomendação de conteúdo coleta e analisa dados com base no comportamento dos usuários e auxilia na oferta de conteúdo personalizado e relevante ou recomendações de produtos. O usuário final do mercado é Mídia, Entretenimento e Jogos, E-Commerce e Varejo, entre outros.
| Por componente | ||
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| Por tamanho da empresa | ||
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| Por indústria de usuário final | ||
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| Geografia | ||
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Perguntas frequentes sobre pesquisa de mercado do mecanismo de recomendação de conteúdo
Qual é o tamanho atual do mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo?
O Mercado de Motores de Recomendação de Conteúdo deverá registrar um CAGR de 25% durante o período de previsão (2024-2029)
Quem são os principais atores do mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo?
Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Cxense ASA, Dynamic Yield Ltd, Curata Inc., Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.) são as principais empresas que operam no mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo.
Qual é a região que mais cresce no mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo?
Estima-se que a Ásia-Pacífico cresça no maior CAGR durante o período de previsão (2024-2029).
Qual região tem a maior participação no mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo?
Em 2024, a América do Norte é responsável pela maior participação de mercado no mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo.
Que anos este mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo cobre?
O relatório abrange o tamanho histórico do mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo para os anos 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023. O relatório também prevê o tamanho do mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo para os anos 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 e 2029.
Relatório da indústria do mecanismo de recomendação de conteúdo
Estatísticas para a participação de mercado do Motor de recomendação de conteúdo de 2023, tamanho e taxa de crescimento de receita, criadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. A análise do mecanismo de recomendação de conteúdo inclui uma perspectiva de previsão de mercado para 2029 e uma visão geral histórica. Obtenha uma amostra desta análise do setor como um download gratuito em PDF do relatório.
