产品推荐引擎市场规模和份额分析 - 增长趋势和预测(2024 - 2029)

该报告涵盖全球推荐引擎市场分析和增长。市场按部署模式(本地、云)、类型(协作过滤、基于内容的过滤、混合推荐系统)、最终用户行业(IT 和电信、BFSI、零售、媒体和娱乐、医疗保健)、地理(北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲)。上述所有细分市场的市场规模和预测均以百万美元为单位。

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推荐引擎市场总结
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研究期 2019 - 2029
市场规模 (2024) USD 68.8亿美元
市场规模 (2029) USD 287亿美元
CAGR(2024 - 2029) 33.06 %
增长最快的市场 亚太
最大的市场 亚太

主要参与者

推荐引擎市场主要参与者

*免责声明:主要玩家排序不分先后

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推荐引擎市场分析

推荐引擎市场规模预计到 2024 年为 68.8 亿美元,预计到 2029 年将达到 287 亿美元,在预测期内(2024-2029 年)复合年增长率为 33.06%。

随着企业数量的不断增加以及企业之间竞争的加剧,许多公司正在尝试将人工智能 (AI) 等技术与其应用程序、业务、分析和服务集成。全球大多数组织都在追求数字化转型,专注于改善客户和员工的体验,自动化解决方案正在利用这一点。

  • 新兴经济体数字化的进步,加上电子商务市场的增长,推动了对推荐引擎的需求。跨基于人工智能的云平台集成机器学习模型可推动多个最终用户行业的自动化。
  • 传统上,消费者在商店货架上做出购买决定,这为机构实体零售商提供了强大的了解和影响消费者行为和偏好的能力。然而,随着互联网普及率的提高以及电子商务、移动购物和智能技术等新销售渠道的出现,零售业正在适应新技术和先进技术。这些技术,例如智能销售点解决方案和自助结账亭,将传统的实体店转变为全渠道商店。据 ZDNet 称,70% 的公司要么制定了数字化转型战略,要么正在实施数字化转型战略。
  • 数字化转型为零售商提供了获取新客户、更好地与现有客户互动、降低运营成本并提高员工积极性的机会。除其他外,这些好处对收入和利润产生积极影响。这种积极影响将为在预测期内采用推荐引擎创造重要机会。
  • 由于用户偏好变化而导致错误标签的挑战是推荐引擎市场持续关注的问题。然而,开发人员正在不断努力提高推荐的准确性和相关性。随着技术的进步,我们预计未来会看到更有效的解决方案来应对这一挑战。
  • 根据思科旗下 AppDynamics 最近发布的转型代理报告,在 COVID-19 大流行期间,95% 的组织中的技术优先事项发生了变化,其中 88% 的组织表示数字客户体验是其组织的首要任务。客户转向聊天、消息传递和对话机器人等形式的自助服务工具。因此,公司使这些工具能够提供出色的客户体验,同时减少对实体和现场活动的传统依赖,这在社交距离时代是不可行的。由于这些公司越来越多地采用技术,预计这将进一步增加推荐引擎所带来的好处。

推荐引擎市场趋势

移动和网络数字商务体验定制需求的不断增长推动了市场的增长

  • 企业正在寻找方法和技术,通过提供高度个性化的客户体验来利用竞争对手难以模仿的优势。此类体验使用专有数据为数百万个人客户提供更好的体验。结果取决于执行。如果执行得当,个性化客户体验可以使企业脱颖而出,获得客户忠诚度和可持续的竞争优势,这在当前情况下是非常需要的。
  • 顾客不再在实体店做出决定,而是在数字货架前通过网络浏览器和手机在线做出决定。对于零售领域的企业来说,其产品的价格、地点和促销不再仅仅与邻近货架上的产品进行比较,而是与拥有全球网站的零售商的替代产品进行比较。在这方面,使用人工智能和机器学习的推荐引擎等技术可以确保客户的需求得到满足,并确保客户的需求和产品处于同一水平,足以领先竞争对手一步。
  • 多年来,由于客户不断增长的需求,组织中的许多营销专业人员都更加注重增强客户体验。例如,根据 Adob​​e 的说法,拥有最强大的全渠道客户参与策略的公司可能会实现 10% 的同比增长、平均订单价值增长 10% 以及成交率增长 25%。此外,采用稳健的全渠道客户参与策略和消费者服务增强计划的品牌平均保留了 89% 的客户,而全渠道客户参与策略薄弱的品牌则保留了 33% 的客户。
  • 随着越来越多的渠道发挥作用,技术可确保品牌在所有渠道上提供有关其产品的一致信息。对更好的客户服务不断增长的需求预计将在预测期内推动需求并对市场产生积极影响。
  • 总体而言,对个性化数字商务体验不断增长的需求推动了推荐引擎市场。泰雷兹集团表示,银行和金融部门被认为在消费者信息安全方面值得信赖。全球超过 40% 的消费者表示,他们信任数字银行和金融服务行业的数据。医疗保健提供商是数字服务领域第二大最值得信赖的行业,37% 的受访者表示该行业是最安全的行业之一。企业寻求利用人工智能技术提供有针对性的客户建议、推动销售并提高客户满意度。
推荐引擎市场:2022 年全球消费者对数字服务的信任度(按行业划分),百分比 (%)

亚太地区增长最快

  • 以澳大利亚、印度、中国和韩国等国家为首,亚太地区预计将成为推荐引擎市场增长最快的地区。
  • 中国是亚太地区技术应用不断增长的主要国家之一。该国拥有最快的互联网乐队之一和阿里巴巴等强大的电子商务公司。
  • 此外,中国是仅次于美国的全球第二大OTT市场。据墨西哥联邦电信研究所统计,中国每100个家庭的订阅用户数为68个,网络视频用户率正在有效增长。然而,该国对于该行业和所使用的数据以及允许在该国传播的内容的法规非常严格。
  • 中国严格的监管环境进一步巩固了三方(爱奇艺、腾讯、优酷)的主导地位,这阻止了 FAANG(Facebook、亚马逊、苹果、Netflix 和谷歌)等国际参与者在中国运营。这些国际参与者大规模使用推荐引擎,并通过广告带动其他业务。这为该地区的国内企业提供了充足的机会,从而导致与美国相比的适度增长。
  • 此外,电子商务巨头阿里巴巴利用人工智能和机器学习来推动其推荐。例如,AI OS是阿里巴巴搜索工程团队开发的集个性化搜索、推荐和广告于一体的在线平台。 AI OS引擎系统支持多种业务场景,包括手机淘宝所有搜索页面、手机淘宝重大促销活动信息流场、淘宝首页商品推荐、个性化推荐、按品类、行业选品等。
推荐引擎市场 - 按地区划分的增长率

推荐引擎行业概况

推荐引擎市场呈现碎片化,主要参与者包括 IBM 公司、谷歌有限责任公司 (Alphabet Inc.)、亚马逊网络服务公司 (Amazon.com Inc.)、微软公司和 Salesforce Inc.。市场上的参与者正在采用合作伙伴关系、合并和收购等战略,以增强其产品供应并获得可持续的竞争优势。

  • 2023 年 1 月 - Coveo 宣布新 Coveo Merchandising Hub 首次亮相。该中心提供丰富的功能集,使公司能够提供高度相关的购物旅程,有助于培养忠诚度并提高盈利能力。它旨在帮助商家创造可转化的定制体验。 Qubit 是一家总部位于伦敦的初创公司,为时装公司和零售商提供人工智能驱动的定制技术,于 2021 年 10 月被 Coveo 收购。
  • 2022 年 10 月 - Algonomy 宣布推出适用于 Shopify 和 Commercetools 的两个重要连接器,这将使 Algonomy 的产品和电子商店之间能够自动、顺畅地进行数据交换。 Algonomy Connectors 提供了一种将在线商店与 Shopify 或 Commercetools 集成的简单方法,从而实现实时产品数据收集。连接器可以改进对目录集成过程的控制和洞察,并且无需依赖外部组织和资源来定期更新目录数据。

推荐引擎市场领导者

  1. IBM Corporation

  2. Google LLC (Alphabet Inc.)

  3. Amazon Web Services Inc.

  4. Microsoft Corporation

  5. Salesforce Inc.

*免责声明:主要玩家排序不分先后

推荐引擎市场集中度
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推荐引擎市场新闻

  • 2023 年 1 月 - Coveo Solutions Inc. 在英国伦敦开设了新办事处,以协助欧洲的增长。新办事处将为欧洲客户提供服务,例如飞利浦、SWIFT、维斯塔斯、雀巢、Kurt Geiger、River Island、MandM Direct、Halfords 和 Healthspan,这些客户选择 Coveo AI 来改善客户、员工和工作场所的体验。 Coveo 还与其他地区的系统集成商、推荐合作伙伴和战略合作伙伴合作,为希望显着提高客户满意度、员工生产力和整体盈利能力的大公司提供搜索、个性化、推荐和推销服务。
  • 2022 年 8 月 - 除了之前宣布的柏林、达曼、多哈、墨西哥、特拉维夫和都灵的六个区域外,谷歌还宣布计划在马来西亚、泰国和新西兰开设三个新的 Google Cloud 区域。

推荐引擎市场报告 - 目录

  1. 1. 介绍

    1. 1.1 研究假设和市场定义

      1. 1.2 研究范围

      2. 2. 研究方法论

        1. 3. 执行摘要

          1. 4. 市场洞察

            1. 4.1 市场概况

              1. 4.2 行业吸引力——波特五力分析

                1. 4.2.1 供应商的议价能力

                  1. 4.2.2 买家/消费者的议价能力

                    1. 4.2.3 新进入者的威胁

                      1. 4.2.4 竞争激烈程度

                        1. 4.2.5 替代产品的威胁

                        2. 4.3 评估 COVID-19 对市场的影响

                          1. 4.4 技术快照

                            1. 4.4.1 地理空间感知

                              1. 4.4.2 上下文感知(机器学习和深度学习、自然语言处理)

                              2. 4.5 新兴用例(与跨多个最终用户使用推荐引擎相关的关键用例)

                              3. 5. 市场动态

                                1. 5.1 市场驱动因素

                                  1. 5.1.1 对移动和网络数字商务体验定制的需求不断增长

                                    1. 5.1.2 零售商越来越多地采用控制销售和库存规则

                                    2. 5.2 市场限制

                                      1. 5.2.1 由于用户偏好变化而导致错误标签的复杂性

                                    3. 6. 市场细分

                                      1. 6.1 按部署模式

                                        1. 6.1.1 本地部署

                                          1. 6.1.2 云

                                          2. 6.2 按类型

                                            1. 6.2.1 协同过滤

                                              1. 6.2.2 基于内容的过滤

                                                1. 6.2.3 混合推荐系统

                                                  1. 6.2.4 其他类型

                                                  2. 6.3 按最终用户行业

                                                    1. 6.3.1 信息技术和电信

                                                      1. 6.3.2 BFSI

                                                        1. 6.3.3 零售

                                                          1. 6.3.4 媒体和娱乐

                                                            1. 6.3.5 卫生保健

                                                              1. 6.3.6 其他最终用户行业

                                                              2. 6.4 按地理

                                                                1. 6.4.1 北美

                                                                  1. 6.4.2 欧洲

                                                                    1. 6.4.3 亚太

                                                                      1. 6.4.4 拉美

                                                                        1. 6.4.5 中东和非洲

                                                                      2. 7. 竞争格局

                                                                        1. 7.1 公司简介

                                                                          1. 7.1.1 IBM Corporation

                                                                            1. 7.1.2 Google LLC (Alphabet Inc.)

                                                                              1. 7.1.3 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com, Inc.)

                                                                                1. 7.1.4 Microsoft Corporation

                                                                                  1. 7.1.5 Salesforce Inc.

                                                                                    1. 7.1.6 Unbxd Inc.

                                                                                      1. 7.1.7 Oracle Corporation

                                                                                        1. 7.1.8 Intel Corporation

                                                                                          1. 7.1.9 SAP SE

                                                                                            1. 7.1.10 Hewlett Packard Enterprise Development LP

                                                                                              1. 7.1.11 Qubit Digital Ltd (COVEO)

                                                                                                1. 7.1.12 Algonomy Software Pvt. Ltd

                                                                                                  1. 7.1.13 Recolize GmbH

                                                                                                    1. 7.1.14 Adobe Inc.

                                                                                                      1. 7.1.15 Dynamic Yield Inc.

                                                                                                        1. 7.1.16 Kibo Commerce

                                                                                                          1. 7.1.17 Netflix Inc.

                                                                                                        2. 8. 投资分析

                                                                                                          1. 9. 市场的未来

                                                                                                            **视供应情况而定
                                                                                                            bookmark 您可以购买此报告的部分。查看特定部分的价格
                                                                                                            立即获取价格明细

                                                                                                            推荐引擎行业细分

                                                                                                            推荐引擎是数据过滤工具,它使用各种算法和数据向特定客户推荐最相关的项目。他们首先捕获客户过去的行为。在此基础上,他们推荐用户可能购买的产品。集成软件分析可用数据,以建议网站用户可能感兴趣的内容(产品/服务)以及其他可能性。推荐引擎系统在电子商务、社交媒体平台和基于内容的网站中很常见。推荐引擎市场研究包括推荐引擎类型产生的收入,例如协同过滤、基于内容的过滤、混合推荐系统以及通过全球不同部署模式用于各种最终用户行业的其他类型。该研究还分析了 COVID-19 大流行对生态系统的总体影响。该研究包括对最常用策略的定性覆盖以及对新兴市场关键基本指标的分析。

                                                                                                            推荐引擎市场按部署模式(本地、云)、类型(协作过滤、基于内容的过滤、混合推荐系统)、最终用户行业(IT 和电信、BFSI、零售、媒体和娱乐、医疗保健)进行细分)、地理(北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲、中东和非洲)。上述所有细分市场的市场规模和预测均以百万美元为单位。

                                                                                                            按部署模式
                                                                                                            本地部署
                                                                                                            按类型
                                                                                                            协同过滤
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                                                                                                            其他类型
                                                                                                            按最终用户行业
                                                                                                            信息技术和电信
                                                                                                            BFSI
                                                                                                            零售
                                                                                                            媒体和娱乐
                                                                                                            卫生保健
                                                                                                            其他最终用户行业
                                                                                                            按地理
                                                                                                            北美
                                                                                                            欧洲
                                                                                                            亚太
                                                                                                            拉美
                                                                                                            中东和非洲

                                                                                                            推荐引擎市场研究常见问题解答

                                                                                                            推荐引擎市场规模预计将在 2024 年达到 68.8 亿美元,并以 33.06% 的复合年增长率增长,到 2029 年将达到 287 亿美元。

                                                                                                            2024年,推荐引擎市场规模预计将达到68.8亿美元。

                                                                                                            IBM Corporation、Google LLC (Alphabet Inc.)、Amazon Web Services Inc.、Microsoft Corporation、Salesforce Inc. 是推荐引擎市场运营的主要公司。

                                                                                                            预计亚太地区在预测期内(2024-2029 年)复合年增长率最高。

                                                                                                            2024年,亚太地区将占据推荐引擎市场最大的市场份额。

                                                                                                            2023 年,推荐引擎市场规模估计为 51.7 亿美元。该报告涵盖了以下年份的推荐引擎市场历史市场规模:2019年、2020年、2021年、2022年和2023年。该报告还预测了以下年份的推荐引擎市场规模:2024年、2025年、2026年、2027年、2028年和2029年。

                                                                                                            推荐引擎行业报告

                                                                                                            Mordor Intelligence™ 行业报告创建的 2024 年推荐引擎市场份额、规模和收入增长率统计数据。推荐引擎分析包括 2029 年的市场预测展望和历史概览。获取此行业分析的样本(免费下载 PDF 报告)。

                                                                                                            close-icon
                                                                                                            80% 的客户寻求定制报告。 您希望我们如何为您量身定制?

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