Размер рынка системы рекомендаций контента
| Период исследования | 2019 - 2029 |
| Базовый Год Для Оценки | 2023 |
| CAGR | 25.00 % |
| Самый Быстрорастущий Рынок | Азиатско-Тихоокеанский регион |
| Самый Большой Рынок | Северная Америка |
| Концентрация рынка | Середина |
Основные игроки
*Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке |
Как мы можем помочь?
Система рекомендаций по контенту Анализ рынка
Ожидается, что в течение прогнозируемого периода 2020-2025 годов рынок систем рекомендаций по контенту достигнет среднегодового темпа роста 25%. Механизмы рекомендаций контента существуют уже некоторое время и постоянно совершенствуются и модернизируются для предоставления услуг в соответствии с индивидуальными предпочтениями пользователей. Он использует искусственный интеллект для идентификации и классификации контента по темам. Однако, несмотря на значительное количество исследований, проведенных в контексте рекомендательных систем, конкретная проблема интеграции тегов в стандартные алгоритмы рекомендательных систем, особенно контентно-ориентированных, менее изучена, чем проблема рекомендации тегов. Фолксономия открывает новые возможности в области рекомендательных систем, которые могут способствовать значительному росту.
- Развитие цифровизации в странах с развивающейся экономикой стимулирует рынок. Число людей во всем мире, пользующихся Интернетом, выросло примерно до 4,54 миллиарда, что на 7 % (298 миллионов новых пользователей) больше, чем в январе 2019 года (источник Global Web Index). Кроме того, в январе 2020 года насчитывается 3,8 миллиарда пользователей социальных сетей, и это число ежегодно увеличивается более чем на 9 % (321 миллион новых пользователей). Кроме того, в третьем квартале 2019 года онлайн-покупки через мобильные устройства в Индонезии, Таиланде и на Филиппинах имели наибольшее количество пользователей — 80%, 69% и 66% соответственно. Такие тенденции привлекают игроков к внедрению системы рекомендаций по контенту для увеличения доходов, удержания и трафика.
- Кроме того, преимущество в функциональности над совместной фильтрацией стимулирует рынок. Рекомендации на основе контента используют только рейтинги, предоставленные активным пользователем, для создания собственного профиля. Вместо этого методы совместной фильтрации нуждаются в рейтингах других пользователей, чтобы найти ближайших соседей активного пользователя. Кроме того, рекомендатели на основе контента могут рекомендовать элементы, которые еще не оценены ни одним из пользователей. Как следствие, они не страдают от проблемы первооценщика, которая затрагивает совместные рекомендации, которые полагаются только на предпочтения пользователей при выработке рекомендаций.
- Однако ограниченный контент-анализ является серьезной проблемой для роста рынка. Методы, основанные на контенте, имеют естественный предел в количестве и типах функций, автоматически или вручную связанных с рекомендуемыми ими объектами. Для этого необходимы знания предметной области. Ни одна система рекомендаций на основе контента не сможет предоставить подходящие предложения, если анализируемый контент не содержит достаточно данных, чтобы отличить элементы, которые нравятся пользователю, от элементов, которые ему не нравятся. Подводя итог, можно сказать, что как автоматическое, так и ручное присвоение характеристик элементам не может быть достаточным для определения отличительных аспектов элементов, которые оказываются необходимыми для выявления интереса пользователя.
- Кроме того, во время пандемии COVID-19 рынок не замедлился, поскольку уровень удержания в секторе электронной коммерции, СМИ и сегментах развлечений резко вырос, что способствует внедрению платформы механизма рекомендаций по контенту. Accenture заявляет, что ожидает увеличения покупок в электронной коммерции на 160% от новых и малочастых покупателей. Кроме того, рост проникновения платформы OTT способствовал росту рынка. В Индии большинство пользователей с большей вероятностью перейдут на платную подписку на аудио OTT, только если плата составит примерно 25 рупий в месяц, добавив, что 62 процента опрошенных потребителей готовы перейти на модели платной подписки в период пандемии.
Тенденции рынка системы рекомендаций контента
Электронная коммерция станет свидетелем значительного роста рынка
- Самой большой проблемой для предприятий электронной коммерции является обеспечение превосходного обслуживания покупателей. Массовое внедрение Интернета в качестве платформы электронной коммерции привело к фундаментальным изменениям в способах взаимодействия предприятий всех размеров со своими клиентами. Использование систем рекомендаций контента в среде электронной коммерции может повлиять на финансовые показатели, а также на интенсивность диалога с клиентами за счет увеличения перекрестных продаж и повышения лояльности.
- По данным Aspect Software Inc., в США в 2018 году уровень оттока в розничной торговле составил 27%, а в онлайн-торговле — 22%. Кроме того, Recurly проанализировал, что более 900 сайтов электронной коммерции, которые использовали свою платформу управления подписками в течение 24 месяцев (с января 2017 года по декабрь 2018 года), обнаружили, что уровень оттока составил 10,65%.
- С увеличением процента оттока игроки электронной коммерции больше фокусируются на покупательской активности клиентов, и на основе этого рекомендуемые продукты показываются клиентам через их платформу рекомендаций по контенту.
- Сопоставляя определенные ключевые слова с текстом продукта, механизм рекомендаций контента позволяет предприятиям электронной коммерции давать точные и точные рекомендации на основе истории покупок одного клиента, масштабировать механизм рекомендаций для большего числа пользователей и тем самым повышать рентабельность, предлагать новые продукты путем обучения алгоритмы с выборочными ключевыми словами и демографическими данными конкретных клиентов.
- Этот тип рекомендательного механизма широко используется в нишевых магазинах электронной коммерции (такой подход используют Discogs и Artsy). Кроме того, Amazon Personalize объединяет данные об активности пользователей в режиме реального времени с профилями пользователей и информацией о продуктах, чтобы определить оптимальные рекомендации по продуктам или контенту. Во втором квартале 2020 года чистая выручка Amazon от сегмента онлайн-продаж составила почти 45,9 млрд долларов США, и этот доход в основном обеспечивается за счет платформы рекомендации контента. По данным Amazon, 35% продаж приходится на систему рекомендаций.
- Кроме того, такой игрок, как Episerver, включает в себя коммерцию, управление контентом, поиск, персонализацию, A/B-тестирование, аналитику и автоматизацию маркетинга в одной облачной подписке, которая предоставляет решения для игроков электронной коммерции, отвечающие потребностям роста рынка.
Чтобы понять ключевые тенденции, скачайте образец отчета
Северная Америка зарегистрирует самые высокие темпы роста в течение прогнозируемого периода
- Ожидается, что Северная Америка станет регионом, приносящим значительный доход, поэтому особое внимание будет уделено росту инноваций в регионах США и Канады. Эти страны имеют самый конкурентный и быстро меняющийся рынок в мире.
- Netflix остается ведущей потоковой платформой в США с Amazon Prime Video, Hulu и HBO Now. Такие компании, как Netflix, собирают тысячи точек данных из разных мест, чтобы делать предложения пользователям с помощью инструмента, известного как рекомендательный механизм.
- Поскольку в каталоге Netflix более 7000 фильмов и шоу, пользователям практически невозможно самостоятельно найти фильмы, которые им понравятся. Крупной платформе нужен алгоритм рекомендательного механизма для автоматизации процесса поиска пользователей.
- Кроме того, YouTube является вторым по посещаемости веб-сайтом в Соединенных Штатах в минуту загружается около 400 часов контента и рекомендуется свежий контент. Google перешел на глубокое обучение в качестве общей основы для изучения проблем. С тех пор как Google Brain выпустил Tensorflow, стало достаточно легко обучать, тестировать и развертывать глубокие нейронные сети распределенным способом.
- При этом, по данным Бюро США, объем продаж электронной коммерции в 2018 году составил $524 млрд, а в 2019 году он увеличился до $602 млрд. С ростом онлайн-продаж внедрение рекомендаций по контенту в таком сегменте в значительной степени способствует росту рынка.
Чтобы понять тенденции в географии, скачайте образец отчета
Рекомендация по содержанию Обзор отрасли двигателей
Рынок систем контентных рекомендаций является умеренно конкурентным, состоит из нескольких крупных игроков, и с точки зрения доли рынка лишь немногие игроки в настоящее время доминируют на рынке. Однако с развитием аналитики на платформах на основе искусственного интеллекта новые игроки увеличивают свое присутствие на рынке, тем самым расширяя свое присутствие в развивающихся странах. Ключевыми игроками являются Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.), Cxense ASA и другие. Последние события на рынке:.
- Март 2020 г. — Aiclick United Tencent text travel официально запустила новый продукт — систему управления рекомендациями по содержанию текстовых путешествий. Продукт разработан совместно aiclick.com и Tencent text travel с целью предоставить местным операторам живописных мест и соответствующим клиентам туристических предприятий информацию о популярности живописных мест, тенденциях аудитории, портрете аудитории, региональных сравнениях и других картах анализа рыночной информации и профессиональном контент-маркетинге. способность.
Лидеры рынка систем рекомендаций контента
-
Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)
-
Cxense ASA
-
Dynamic Yield Ltd
-
Curata Inc.
-
Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)
*Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке
Нужны дополнительные сведения о игроках и конкурентах на рынке?
Отчет о рынке системы рекомендаций по контенту — Содержание
-
1. ВВЕДЕНИЕ
-
1.1 Результаты исследования
-
1.2 Предположения исследования
-
1.3 Объем исследования
-
-
2. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
-
3. УПРАВЛЯЮЩЕЕ РЕЗЮМЕ
-
4. ДИНАМИКА РЫНКА
-
4.1 Обзор рынка
-
4.2 Драйверы рынка
-
4.2.1 Продвижение цифровизации в странах с развивающейся экономикой
-
4.2.2 Преимущество перед совместной фильтрацией
-
-
4.3 Рыночные ограничения
-
4.3.1 Ограниченный анализ контента через платформу
-
-
4.4 Привлекательность отрасли: анализ пяти сил Портера
-
4.4.1 Угроза новых участников
-
4.4.2 Переговорная сила покупателей/потребителей
-
4.4.3 Рыночная власть поставщиков
-
4.4.4 Угроза продуктов-заменителей
-
4.4.5 Интенсивность конкурентного соперничества
-
-
4.5 Новые варианты использования (ключевые варианты использования, относящиеся к использованию механизма рекомендации контента несколькими конечными пользователями)
-
4.6 Влияние COVID-19 на отрасль
-
-
5. СЕГМЕНТАЦИЯ РЫНКА
-
5.1 По компоненту
-
5.1.1 Решение
-
5.1.2 Услуга
-
-
5.2 По размеру предприятия
-
5.2.1 Крупное предприятие
-
5.2.2 Малое и среднее предприятие
-
-
5.3 По отраслям конечных пользователей
-
5.3.1 СМИ, развлечения и игры
-
5.3.2 Электронная коммерция и розничная торговля
-
5.3.3 БФСИ
-
5.3.4 Гостеприимство
-
5.3.5 ИТ и телекоммуникации
-
5.3.6 Другие отрасли конечных пользователей
-
-
5.4 География
-
5.4.1 Северная Америка
-
5.4.2 Европа
-
5.4.3 Азиатско-Тихоокеанский регион
-
5.4.4 Латинская Америка
-
5.4.5 Ближний Восток и Африка
-
-
-
6. КОНКУРЕНТНАЯ СРЕДА
-
6.1 Профили компании
-
6.1.1 Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)
-
6.1.2 Cxense ASA
-
6.1.3 Dynamic Yield Ltd
-
6.1.4 Curata Inc.
-
6.1.5 Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)
-
6.1.6 Muvi LLC
-
6.1.7 Piano Inc.
-
6.1.8 ThinkAnalytics Ltd.
-
6.1.9 Episerver Inc.
-
6.1.10 Uberflip
-
-
-
7. ИНВЕСТИЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
-
8. РЫНОЧНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ И БУДУЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ
Рекомендация по содержанию. Сегментация отрасли.
Механизм рекомендаций по контенту собирает и анализирует данные, основанные на поведении пользователей, и помогает предлагать персонализированный и релевантный контент или рекомендации по продуктам. Конечным пользователем рынка являются СМИ, развлечения и игры, электронная коммерция и розничная торговля и другие.
| По компоненту | ||
| ||
|
| По размеру предприятия | ||
| ||
|
| По отраслям конечных пользователей | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
| География | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
Система рекомендаций по контенту Исследования рынка часто задаваемые вопросы
Каков текущий размер рынка системы рекомендаций контента?
Прогнозируется, что в течение прогнозируемого периода (2024-2029 гг.) рынок систем рекомендаций контента будет регистрировать среднегодовой темп роста 25%.
Кто являются ключевыми игроками на рынке Системы рекомендации контента?
Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Cxense ASA, Dynamic Yield Ltd, Curata Inc., Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.) — основные компании, работающие на рынке Content Reference Engine.
Какой регион на рынке Системы рекомендации контента является наиболее быстрорастущим?
По оценкам, Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти с самым высоким среднегодовым темпом роста за прогнозируемый период (2024-2029 гг.).
Какой регион имеет наибольшую долю на рынке Системы рекомендации контента?
В 2024 году на Северную Америку будет приходиться наибольшая доля рынка систем рекомендаций контента.
Какие годы охватывает этот рынок системы рекомендаций контента?
В отчете рассматривается исторический размер рынка системы рекомендаций контента за годы 2019, 2020, 2021, 2022 и 2023 годы. В отчете также прогнозируется размер рынка системы рекомендаций контента на годы 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 и 2029 годы.
Рекомендация по содержанию Отчет об отрасли двигателей
Статистические данные о доле рынка, размере и темпах роста доходов системы рекомендации контента за 2023 год, предоставленные Mordor Intelligence™ Industry Reports. Анализ механизма рекомендаций контента включает в себя прогноз рынка до 2029 года и исторический обзор. Получите образец этого отраслевого анализа в виде бесплатного отчета в формате PDF, который можно загрузить.
