Размер рынка рекомендательных двигателей
| Период исследования | 2019 - 2029 |
| Размер рынка (2024) | USD 6.88 миллиарда долларов США |
| Размер рынка (2029) | USD 28.70 млрд долларов США |
| CAGR(2024 - 2029) | 33.06 % |
| Самый Быстрорастущий Рынок | Азиатско-Тихоокеанский регион |
| Самый Большой Рынок | Азиатско-Тихоокеанский регион |
| Концентрация рынка | Низкий |
Основные игроки
*Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке |
Как мы можем помочь?
Анализ рынка двигателя рекомендаций
Размер рынка систем рекомендаций оценивается в 6,88 млрд долларов США в 2024 году и, как ожидается, достигнет 28,70 млрд долларов США к 2029 году, а среднегодовой темп роста составит 33,06% в течение прогнозируемого периода (2024-2029 гг.).
С ростом числа предприятий и ростом конкуренции между ними многие компании пытаются интегрировать такие технологии, как искусственный интеллект (ИИ), в свои приложения, бизнес, аналитику и услуги. Большинство организаций во всем мире проводят цифровую трансформацию, уделяя особое внимание улучшению качества обслуживания клиентов и сотрудников, что усиливается с помощью решений по автоматизации.
- Развитие цифровизации в странах с развивающейся экономикой в сочетании с ростом рынка электронной коммерции привело к росту спроса на системы рекомендаций. Интеграция модели машинного обучения с облачными платформами на базе искусственного интеллекта обеспечивает автоматизацию во многих отраслях конечных пользователей.
- Потребители традиционно принимают решения о покупке на полке магазина, предоставляя институциональным ритейлерам возможность узнать и повлиять на поведение и предпочтения потребителей. Однако с ростом проникновения Интернета и появлением новых каналов продаж через электронную коммерцию, мобильные покупки и интеллектуальные технологии отрасль розничной торговли адаптируется к новым и передовым технологиям. Эти технологии, такие как интеллектуальные решения для торговых точек и киоски самообслуживания, превращают традиционные магазины в омниканальные. По данным ZDNet, 70% компаний либо имеют стратегию цифровой трансформации, либо работают с ней.
- Цифровая трансформация предоставляет ритейлерам возможности приобретать новых клиентов, лучше взаимодействовать с существующими клиентами, снижать операционные затраты и повышать мотивацию сотрудников. Эти преимущества, среди прочего, положительно влияют на выручку и прибыль. Это положительное влияние создаст значительные возможности для внедрения механизмов рекомендаций в течение прогнозируемого периода.
- Проблема неправильной маркировки из-за изменения предпочтений пользователей является постоянной проблемой для рынка систем рекомендаций. Однако разработчики постоянно работают над повышением точности и актуальности рекомендаций. По мере развития технологий мы можем ожидать появления более эффективных решений этой проблемы в будущем.
- Согласно недавнему отчету Агенты трансформации компании AppDynamics, входящей в состав Cisco, технологические приоритеты во время пандемии COVID-19 изменились в 95% организаций, а 88% сообщили, что цифровое качество обслуживания клиентов является приоритетом для их организации. Клиенты обратились к инструментам самообслуживания в виде чатов, обмена сообщениями и диалоговых ботов. В результате компании позволили этим инструментам обеспечить отличное качество обслуживания клиентов, одновременно сократив традиционную зависимость от обычных и живых мероприятий, что было невозможно во времена социального дистанцирования. Ожидалось, что это также увеличит преимущества, получаемые от рекомендательных механизмов, благодаря более широкому внедрению технологий в этих компаниях.
Рекомендации Тенденции рынка двигателей
Растущий спрос на настройку опыта цифровой коммерции на мобильных устройствах и в Интернете стимулирует рост рынка
- Предприятия ищут способы и технологии, позволяющие использовать преимущества, которые их конкурентам может быть трудно имитировать, путем предоставления высоко персонализированного обслуживания клиентов. В таких опытах используются собственные данные, чтобы предложить лучший опыт миллионам отдельных клиентов. Результаты зависят от исполнения. При правильном исполнении персонализированный клиентский опыт может позволить компаниям выделиться на фоне других, добиться лояльности клиентов и устойчивого конкурентного преимущества, что крайне необходимо в нынешнем сценарии.
- Решения покупателей больше не принимаются в физическом магазине, а онлайн, в веб-браузерах и на мобильных телефонах перед цифровой полкой. Для предприятий, работающих в сфере розничной торговли, цена, место и продвижение их товаров уже сравниваются не просто с товарами на соседних полках, а с альтернативными товарами от ритейлеров, имеющих сайты по всему миру. В этом отношении такие технологии, как механизмы рекомендаций, использующие искусственный интеллект и машинное обучение, обеспечивают удовлетворение требований клиентов и гарантируют, что потребности и предложения клиентов находятся на одном уровне, достаточном для того, чтобы быть на шаг впереди своих конкурентов.
- На протяжении многих лет многие специалисты по маркетингу в организациях уделяли больше внимания улучшению качества обслуживания клиентов в связи с растущим спросом со стороны клиентов. Например, по данным Adobe, компании с наиболее надежными омниканальными стратегиями взаимодействия с клиентами могут наблюдать рост на 10% в годовом исчислении, увеличение средней стоимости заказа на 10% и увеличение количества закрытых сделок на 25%. Кроме того, бренды, которые внедрили надежные стратегии многоканального взаимодействия с клиентами и программы улучшения обслуживания потребителей, сохраняют в среднем 89% своих клиентов по сравнению с 33% у брендов со слабыми стратегиями многоканального взаимодействия с клиентами.
- С ростом числа каналов технологии гарантируют, что бренды будут предоставлять единообразную информацию о своих предложениях по всем каналам. Ожидается, что растущий спрос на лучшее обслуживание клиентов будет стимулировать спрос и положительно повлияет на рынок в течение прогнозируемого периода.
- В целом, растущий спрос на персонализированный опыт цифровой коммерции стимулирует рынок систем рекомендаций. По данным Thales Group, банковский и финансовый сектор считался заслуживающим доверия с точки зрения безопасности информации потребителей. Более 40% потребителей во всем мире заявили, что доверяют своим данным сектору цифрового банкинга и финансовых услуг. Поставщики медицинских услуг были второй по популярности отраслью в секторе цифровых услуг 37% респондентов назвали этот сектор одним из самых безопасных. Компании стремятся использовать технологию искусственного интеллекта для предоставления целевых рекомендаций клиентам, увеличения продаж и повышения удовлетворенности клиентов.
Чтобы понять ключевые тенденции, скачайте образец отчета
В Азиатско-Тихоокеанском регионе ожидается самый быстрый рост
- Ожидается, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе, возглавляемом такими странами, как Австралия, Индия, Китай и Южная Корея, будет наблюдаться самый быстрый рост рынка систем рекомендаций.
- Китай является одной из крупнейших стран Азиатско-Тихоокеанского региона с растущим внедрением технологий. Страна является домом для одного из самых быстрых интернет-каналов и сильных игроков в сфере электронной коммерции, таких как Alibaba.
- Более того, Китай является вторым по величине рынком OTT в мире после США. По данным Федерального института телекоммуникаций (Мексика), в Китае на 100 домов приходилось 68 подписок, и количество пользователей онлайн-видео эффективно растет. Однако в стране очень строгие правила в отношении отрасли и используемых данных, а также контента, который разрешено распространять в стране.
- Трехстороннее доминирование (iQiyi, Tencent, Youku) дополнительно закрепляется жесткой нормативной средой в Китае, которая не позволяет международным игрокам, таким как FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix и Google), работать в стране. Эти международные игроки широко используют систему рекомендаций и стимулируют другие предприятия с помощью рекламы. Это оставляет региону широкие возможности для внутренних игроков, что приводит к умеренному росту по сравнению с Соединенными Штатами.
- Кроме того, один из гигантов электронной коммерции Alibaba использует искусственный интеллект и машинное обучение для формирования своих рекомендаций. Например, AI OS — это онлайн-платформа, разработанная командой инженеров поиска Alibaba, которая объединяет персонализированный поиск, рекомендации и рекламу. Система AI OS поддерживает различные бизнес-сценарии, включая все страницы поиска Taobao Mobile, места потока информации Taobao Mobile для основных рекламных мероприятий, рекомендации по продуктам на главной странице Taobao, персонализированные рекомендации и выбор продуктов по категориям и отраслям.
Чтобы понять тенденции в географии, скачайте образец отчета
Рекомендации Обзор отрасли двигателей
Рынок систем рекомендаций фрагментирован, на нем присутствуют такие крупные игроки, как IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.), Microsoft Corporation и Salesforce Inc. Игроки на рынке внедряют стратегии, такие как партнерство, слияния и поглощения, для расширения предложения своих продуктов и получения устойчивого конкурентного преимущества.
- Январь 2023 г. — Coveo объявила о дебюте нового центра мерчандайзинга Coveo. Hub предлагает богатый набор функций, который позволяет компаниям организовывать релевантные покупки, способствующие повышению лояльности и прибыльности. Он предназначен для того, чтобы дать мерчендайзерам возможность создавать индивидуальный опыт, который конвертирует. Qubit, лондонский стартап, предлагающий технологии индивидуальной настройки на основе искусственного интеллекта для модных компаний и ритейлеров, был приобретен Coveo в октябре 2021 года.
- Октябрь 2022 г. — Algonomy объявила о доступности двух важных коннекторов для Shopify и Commercetools, которые обеспечат автоматический и плавный обмен данными между продуктами Algonomy и интернет-магазинами. Algonomy Connectors предлагает простой метод интеграции интернет-магазинов с Shopify или Commercetools, позволяющий собирать данные о товарах в режиме реального времени. Соединители обеспечивают улучшенный контроль и понимание процесса интеграции каталога и устраняют необходимость полагаться на внешние организации и ресурсы для регулярного обновления данных каталога.
Рекомендации лидеров рынка двигателей
-
IBM Corporation
-
Google LLC (Alphabet Inc.)
-
Amazon Web Services Inc.
-
Microsoft Corporation
-
Salesforce Inc.
*Отказ от ответственности: основные игроки отсортированы в произвольном порядке
Нужны дополнительные сведения о игроках и конкурентах на рынке?
Рекомендация Новости рынка двигателей
- Январь 2023 г. — Coveo Solutions Inc. открыла новый офис в Лондоне, Англия, для содействия росту в Европе. Новый офис будет обслуживать клиентов в Европе, таких как Philips, SWIFT, Vestas, Nestlé, Kurt Geiger, River Island, MandM Direct, Halfords и Healthspan, которые выбрали Coveo AI для улучшения качества обслуживания своих клиентов, сотрудников и рабочих мест.. Coveo также сотрудничала с системными интеграторами, реферальными партнерами и стратегическими партнерами в других регионах, предлагая поиск, персонализацию, рекомендации и мерчандайзинг крупным корпорациям, которые хотят значительно повысить удовлетворенность клиентов, производительность сотрудников и общую прибыльность.
- Август 2022 г. — Google объявила о планах открыть три новых региона Google Cloud в Малайзии, Таиланде и Новой Зеландии в дополнение к шести ранее объявленным регионам в Берлине, Даммаме, Дохе, Мексике, Тель-Авиве и Турине.
Отчет о рынке рекомендательных систем — Содержание
1. ВВЕДЕНИЕ
1.1 Допущения исследования и определение рынка
1.2 Объем исследования
2. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
3. УПРАВЛЯЮЩЕЕ РЕЗЮМЕ
4. РЫНОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
4.1 Обзор рынка
4.2 Привлекательность отрасли: анализ пяти сил Портера
4.2.1 Рыночная власть поставщиков
4.2.2 Переговорная сила покупателей/потребителей
4.2.3 Угроза новых участников
4.2.4 Интенсивность конкурентного соперничества
4.2.5 Угроза продуктов-заменителей
4.3 Оценка влияния COVID-19 на рынок
4.4 Снимок технологии
4.4.1 Геопространственные знания
4.4.2 Контекстно-зависимый (машинное и глубокое обучение, обработка естественного языка)
4.5 Новые варианты использования (ключевые варианты использования, относящиеся к использованию механизма рекомендаций для нескольких конечных пользователей)
5. ДИНАМИКА РЫНКА
5.1 Драйверы рынка
5.1.1 Растущий спрос на настройку опыта цифровой коммерции на мобильных устройствах и в Интернете
5.1.2 Растущее внедрение ритейлерами правил контроля мерчендайзинга и инвентаризации
5.2 Рыночные ограничения
5.2.1 Сложности с неправильной маркировкой из-за изменения предпочтений пользователя
6. СЕГМЕНТАЦИЯ РЫНКА
6.1 По режиму развертывания
6.1.1 Локально
6.1.2 Облако
6.2 По типам
6.2.1 Совместная фильтрация
6.2.2 Контентная фильтрация
6.2.3 Гибридные рекомендательные системы
6.2.4 Другие типы
6.3 По отраслям конечных пользователей
6.3.1 ИТ и телекоммуникации
6.3.2 БФСИ
6.3.3 Розничная торговля
6.3.4 СМИ и развлечения
6.3.5 Здравоохранение
6.3.6 Другие отрасли конечных пользователей
6.4 По географии
6.4.1 Северная Америка
6.4.2 Европа
6.4.3 Азиатско-Тихоокеанский регион
6.4.4 Латинская Америка
6.4.5 Ближний Восток и Африка
7. КОНКУРЕНТНАЯ СРЕДА
7.1 Профили компании
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 Кубит Диджитал Лтд. (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. ИНВЕСТИЦИОННЫЙ АНАЛИЗ
9. БУДУЩЕЕ РЫНКА
Рекомендация Сегментация отрасли производства двигателей
Рекомендательные механизмы — это инструменты фильтрации данных, которые используют различные алгоритмы и данные, чтобы рекомендовать наиболее подходящие товары конкретному клиенту. Сначала они фиксируют прошлое поведение клиента. На основании этого они рекомендуют продукты, которые пользователи, скорее всего, купят. Интегрированное программное обеспечение анализирует доступные данные, чтобы предложить, среди прочего, что-то, что может заинтересовать пользователя веб-сайта (продукты/услуги). Системы рекомендаций распространены в электронной коммерции, на платформах социальных сетей и на веб-сайтах, основанных на контенте. Исследование рынка механизмов рекомендаций включает в себя доходы, полученные от типов механизмов рекомендаций, таких как совместная фильтрация, фильтрация на основе контента, гибридные системы рекомендаций и другие типы, используемые в различных отраслях конечных пользователей в различных режимах развертывания по всему миру. В исследовании также анализируется общее влияние пандемии COVID-19 на экосистему. Исследование включает качественный охват наиболее распространенных стратегий и анализ ключевых базовых показателей развивающихся рынков.
Рынок механизмов рекомендаций сегментирован по способу развертывания (локальное, облачное), типу (совместная фильтрация, фильтрация на основе контента, гибридные системы рекомендаций), отраслям конечных пользователей (ИТ и телекоммуникации, BFSI, розничная торговля, средства массовой информации и развлечения, здравоохранение). ), география (Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион, Латинская Америка, Ближний Восток и Африка). Размеры рынка и прогнозы представлены в стоимостном выражении в миллионах долларов США для всех вышеперечисленных сегментов.
| По режиму развертывания | ||
| ||
|
| По типам | ||
| ||
| ||
| ||
|
| По отраслям конечных пользователей | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
| По географии | ||
| ||
| ||
| ||
| ||
|
Часто задаваемые вопросы по исследованию рынка двигателя рекомендаций
Насколько велик рынок систем рекомендаций?
Ожидается, что объем рынка систем рекомендаций достигнет 6,88 млрд долларов США в 2024 году, а среднегодовой темп роста составит 33,06% и достигнет 28,70 млрд долларов США к 2029 году.
Каков текущий размер рынка систем рекомендаций?
Ожидается, что в 2024 году объем рынка систем рекомендаций достигнет 6,88 млрд долларов США.
Кто являются ключевыми игроками на рынке Рекомендательных систем?
IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc., Microsoft Corporation, Salesforce Inc. — основные компании, работающие на рынке рекомендательных систем.
Какой регион на рынке Системы рекомендаций является наиболее быстрорастущим?
По оценкам, в Азиатско-Тихоокеанском регионе темпы роста будут самыми высокими в среднем за прогнозируемый период (2024–2029 гг.).
Какой регион имеет самую большую долю на рынке Рекомендательных систем?
В 2024 году Азиатско-Тихоокеанский регион будет занимать наибольшую долю рынка систем рекомендаций.
Какие годы охватывает этот рынок систем рекомендаций и каков был размер рынка в 2023 году?
В 2023 году объем рынка систем рекомендаций оценивался в 5,17 млрд долларов США. В отчете рассматривается исторический размер рынка системы рекомендаций за годы 2019, 2020, 2021, 2022 и 2023 годы. В отчете также прогнозируется размер рынка системы рекомендаций на годы 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 и 2029 годы.
Рекомендация Отчет об отрасли двигателей
Статистические данные о доле рынка, размере и темпах роста доходов в 2024 году, предоставленные Mordor Intelligence™ Industry Reports. Анализ механизма рекомендаций включает прогноз рынка до 2029 года и исторический обзор. Получите образец этого отраслевого анализа в виде бесплатного отчета в формате PDF, который можно загрузить.
