Tamanho do mercado do mecanismo de recomendação de produto e análise de ações – Tendências e previsões de crescimento (2024 – 2029)

O relatório cobre análise e crescimento do mercado global de mecanismos de recomendação. O mercado é segmentado por modo de implantação (no local, nuvem), tipo (filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo, sistemas de recomendação híbrida), indústria de usuários finais (TI e telecomunicações, BFSI, varejo, mídia e entretenimento, saúde), Geografia (América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, América Latina, Oriente Médio e África). Os tamanhos e previsões do mercado são fornecidos em termos de valor em milhões de dólares para todos os segmentos acima.

Tamanho do mercado do mecanismo de recomendação de produto e análise de ações – Tendências e previsões de crescimento (2024 – 2029)

Tamanho do mercado do mecanismo de recomendação

Período de Estudo 2019 - 2029
Tamanho do Mercado (2024) USD 9.15 Billion
Tamanho do Mercado (2029) USD 38.18 Billion
CAGR (2024 - 2029) 33.06 %
Mercado de Crescimento Mais Rápido Ásia-Pacífico
Maior Mercado Ásia-Pacífico
Concentração do Mercado Baixo

Principais jogadores

*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica

Análise de mercado do mecanismo de recomendação

O tamanho do mercado de mecanismos de recomendação é estimado em US$ 6,88 bilhões em 2024, e deverá atingir US$ 28,70 bilhões até 2029, crescendo a um CAGR de 33,06% durante o período de previsão (2024-2029).

Com o número crescente de empresas e a crescente concorrência entre elas, muitas empresas estão a tentar integrar tecnologias, como a inteligência artificial (IA), com as suas aplicações, negócios, análises e serviços. A maioria das organizações a nível mundial está a perseguir a transformação digital, concentrando-se na melhoria da experiência dos clientes e colaboradores, que está a ser alavancada por soluções de automação.

  • O avanço da digitalização nas economias emergentes, juntamente com o crescimento do mercado de comércio eletrónico, impulsionou a procura de motores de recomendação. A integração do modelo de aprendizado de máquina em plataformas de nuvem baseadas em IA impulsiona a automação em vários setores de usuários finais.
  • Os consumidores tradicionalmente tomam decisões de compra nas prateleiras das lojas, proporcionando aos retalhistas institucionais um elevado nível de poder para aprender e influenciar o comportamento e as preferências dos consumidores. No entanto, com o aumento da penetração da Internet e o surgimento de novos canais de vendas através do comércio eletrónico, compras móveis e tecnologias inteligentes, o setor retalhista está a adaptar-se a tecnologias novas e avançadas. Essas tecnologias, como soluções inteligentes de ponto de venda e quiosques de autoatendimento, transformam lojas físicas tradicionais em lojas omnicanal. Segundo a ZDNet, 70% das empresas possuem uma estratégia de transformação digital ou estão trabalhando com uma.
  • A transformação digital oferece oportunidades para os varejistas adquirirem novos clientes, interagirem melhor com os clientes existentes, reduzirem o custo das operações e melhorarem a motivação dos funcionários. Esses benefícios, entre outros, impactam positivamente a receita e as margens. Este impacto positivo criará oportunidades significativas para a adoção de mecanismos de recomendação durante o período de previsão.
  • O desafio da rotulagem incorreta devido à mudança nas preferências do usuário é uma preocupação constante para o mercado de mecanismos de recomendação. No entanto, os desenvolvedores trabalham continuamente para melhorar a precisão e a relevância das recomendações. À medida que a tecnologia avança, podemos esperar soluções mais eficazes para este desafio no futuro.
  • De acordo com o recente Relatório de Agentes de Transformação da AppDynamics, parte da Cisco, as prioridades tecnológicas durante a pandemia da COVID-19 mudaram em 95% das organizações, e 88% relataram que a experiência digital do cliente era a prioridade para a sua organização. Os clientes recorreram a ferramentas de autoatendimento na forma de chats, mensagens e bots de conversação. Como resultado, as empresas permitiram que estas ferramentas proporcionassem uma excelente experiência ao cliente, ao mesmo tempo que reduziam as dependências tradicionais de eventos físicos e ao vivo, que não eram viáveis ​​numa época de distanciamento social. Esperava-se ainda que isso aumentasse os benefícios alcançados pelos mecanismos de recomendação devido à maior adoção de tecnologias nessas empresas.

Visão geral da indústria de mecanismos de recomendação

O mercado de mecanismos de recomendação é fragmentado com a presença de grandes players como IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.), Microsoft Corporation e Salesforce Inc. estratégias como parcerias, fusões e aquisições para aprimorar suas ofertas de produtos e obter vantagem competitiva sustentável.

  • Janeiro de 2023 – A estreia do novo Coveo Merchandising Hub foi anunciada pela Coveo. O Hub oferece um rico conjunto de recursos que permite às empresas oferecer uma jornada de compras altamente relevante que ajuda a promover a fidelidade e aumentar a lucratividade. Ele foi projetado para capacitar os comerciantes a criar experiências personalizadas que convertem. Qubit, uma start-up com sede em Londres que oferece tecnologia de personalização baseada em IA para empresas e varejistas de moda, foi adquirida pela Coveo em outubro de 2021.
  • Outubro de 2022 – Algonomy anunciou a disponibilidade de dois conectores significativos para Shopify e Commercetools, que permitirão o intercâmbio automático e suave de dados entre os produtos e lojas virtuais da Algonomy. Os Algonomy Connectors oferecem um método simples para integração de lojas online com Shopify ou Commercetools, permitindo a coleta de dados de produtos em tempo real. Os conectores proporcionam melhor controle e insights sobre o processo de integração de catálogos e eliminam a necessidade de depender de organizações e recursos externos para atualizar os dados do catálogo regularmente.

Líderes de mercado de mecanismos de recomendação

  1. IBM Corporation

  2. Google LLC (Alphabet Inc.)

  3. Amazon Web Services Inc.

  4. Microsoft Corporation

  5. Salesforce Inc.

  6. *Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica
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Notícias do mercado de mecanismos de recomendação

  • Janeiro de 2023 – A Coveo Solutions Inc. abriu um novo escritório em Londres, Inglaterra, para auxiliar o crescimento na Europa. O novo escritório atenderá clientes na Europa, como Philips, SWIFT, Vestas, Nestlé, Kurt Geiger, River Island, MandM Direct, Halfords e Healthspan, que escolheram a Coveo AI para melhorar as experiências de seus clientes, funcionários e locais de trabalho.. A Coveo também colaborou com integradores de sistemas, parceiros de referência e parceiros estratégicos em outras regiões para oferecer pesquisa, personalização, recomendações e merchandising para grandes corporações que desejam aumentar significativamente a satisfação do cliente, a produtividade dos funcionários e a lucratividade geral.
  • Agosto de 2022 – O Google anunciou planos para abrir três novas regiões do Google Cloud na Malásia, Tailândia e Nova Zelândia, além das seis regiões anunciadas anteriormente em Berlim, Dammam, Doha, México, Tel Aviv e Torino.

Relatório de mercado do mecanismo de recomendação – Índice

1. INTRODUÇÃO

  • 1.1 Premissas do Estudo e Definição de Mercado
  • 1.2 Escopo do estudo

2. METODOLOGIA DE PESQUISA

3. SUMÁRIO EXECUTIVO

4. INFORMAÇÕES DE MERCADO

  • 4.1 Visão geral do mercado
  • 4.2 Atratividade da Indústria – Análise das Cinco Forças de Porter
    • 4.2.1 Poder de barganha dos fornecedores
    • 4.2.2 Poder de barganha dos compradores/consumidores
    • 4.2.3 Ameaça de novos participantes
    • 4.2.4 Intensidade da rivalidade competitiva
    • 4.2.5 Ameaça de produtos substitutos
  • 4.3 Avaliação do Impacto do COVID-19 no Mercado
  • 4.4 Instantâneo da tecnologia
    • 4.4.1 Consciente Geoespacial
    • 4.4.2 Consciente do contexto (aprendizado de máquina e aprendizado profundo, processamento de linguagem natural)
  • 4.5 Casos de uso emergentes (principais casos de uso relativos à utilização do mecanismo de recomendação em vários usuários finais)

5. DINÂMICA DE MERCADO

  • 5.1 Drivers de mercado
    • 5.1.1 Aumento da demanda pela personalização da experiência de comércio digital em dispositivos móveis e na Web
    • 5.1.2 Adoção crescente por varejistas para controle de regras de merchandising e estoque
  • 5.2 Restrições de mercado
    • 5.2.1 Complexidade em relação à rotulagem incorreta devido à alteração das preferências do usuário

6. SEGMENTAÇÃO DE MERCADO

  • 6.1 Por modo de implantação
    • 6.1.1 Na premissa
    • 6.1.2 Nuvem
  • 6.2 Por tipos
    • 6.2.1 Filtragem colaborativa
    • 6.2.2 Filtragem baseada em conteúdo
    • 6.2.3 Sistemas de recomendação híbridos
    • 6.2.4 Outros tipos
  • 6.3 Por indústria de usuário final
    • 6.3.1 TI e Telecomunicações
    • 6.3.2 BFSI
    • 6.3.3 Varejo
    • 6.3.4 Mídia e Entretenimento
    • 6.3.5 Assistência médica
    • 6.3.6 Outras indústrias de usuários finais
  • 6.4 Por geografia
    • 6.4.1 América do Norte
    • 6.4.2 Europa
    • 6.4.3 Ásia-Pacífico
    • 6.4.4 América latina
    • 6.4.5 Oriente Médio e África

7. CENÁRIO COMPETITIVO

  • 7.1 Perfis de empresa
    • 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. ANÁLISE DE INVESTIMENTO

9. FUTURO DO MERCADO

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Segmentação da indústria do mecanismo de recomendação

Os mecanismos de recomendação são ferramentas de filtragem de dados que usam vários algoritmos e dados para recomendar os itens mais relevantes para um determinado cliente. Eles primeiro capturam o comportamento passado de um cliente. Com base nisso, eles recomendam produtos que os usuários provavelmente comprarão. O software integrado analisa os dados disponíveis para sugerir algo que possa interessar ao usuário do site (produtos/serviços), entre outras possibilidades. Os sistemas de mecanismo de recomendação são comuns em comércio eletrônico, plataformas de mídia social e sites baseados em conteúdo. O estudo de mercado do mecanismo de recomendação inclui as receitas geradas a partir do tipo de mecanismo de recomendação, como filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo, sistemas de recomendação híbridos e outros tipos usados ​​em diversas indústrias de usuários finais através de diferentes modos de implantação globalmente. O estudo também analisa o impacto global da pandemia da COVID-19 no ecossistema. O estudo inclui uma cobertura qualitativa das estratégias mais adotadas e uma análise dos principais indicadores de base nos mercados emergentes.

O mercado de mecanismos de recomendação é segmentado por modo de implantação (no local, nuvem), tipo (filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo, sistemas de recomendação híbridos), indústria de usuário final (TI e telecomunicações, BFSI, varejo, mídia e entretenimento, saúde ), geografia (América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, América Latina, Médio Oriente e África). Os tamanhos e previsões do mercado são fornecidos em termos de valor em milhões de dólares para todos os segmentos acima.

Por modo de implantação Na premissa
Nuvem
Por tipos Filtragem colaborativa
Filtragem baseada em conteúdo
Sistemas de recomendação híbridos
Outros tipos
Por indústria de usuário final TI e Telecomunicações
BFSI
Varejo
Mídia e Entretenimento
Assistência médica
Outras indústrias de usuários finais
Por geografia América do Norte
Europa
Ásia-Pacífico
América latina
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Perguntas frequentes sobre pesquisa de mercado do mecanismo de recomendação

Qual é o tamanho do mercado de mecanismos de recomendação?

O tamanho do mercado de mecanismos de recomendação deverá atingir US$ 6,88 bilhões em 2024 e crescer a um CAGR de 33,06% para atingir US$ 28,70 bilhões até 2029.

Qual é o tamanho atual do mercado de mecanismos de recomendação?

Em 2024, o tamanho do mercado de mecanismos de recomendação deverá atingir US$ 6,88 bilhões.

Quem são os principais atores do mercado de mecanismos de recomendação?

IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc., Microsoft Corporation, Salesforce Inc. são as principais empresas que operam no Mercado de Motores de Recomendação.

Qual é a região que mais cresce no mercado de mecanismos de recomendação?

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?

Em 2024, a Ásia-Pacífico é responsável pela maior participação de mercado no Mercado de Motores de Recomendação.

Que anos esse mercado de mecanismos de recomendação cobre e qual era o tamanho do mercado em 2023?

Em 2023, o tamanho do mercado de mecanismos de recomendação foi estimado em US$ 5,17 bilhões. O relatório abrange o tamanho histórico do mercado de motores de recomendação para os anos 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023. O relatório também prevê o tamanho do mercado de motores de recomendação para os anos 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 e 2029.

Relatório da indústria do mecanismo de recomendação

Estatísticas para a participação de mercado do Motor de Recomendação de 2024, tamanho e taxa de crescimento de receita, criadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. A análise do mecanismo de recomendação inclui uma perspectiva de previsão de mercado para 2029 e uma visão histórica. Obtenha uma amostra desta análise do setor como um download gratuito em PDF do relatório.