Mercado de motor de recomendación de contenido: crecimiento, tendencias, pronósticos (2022 - 2027)

El mercado de motor de recomendación de contenido está segmentado por tipo (solución, servicios), tamaño de la empresa (gran empresa, pequeña y mediana empresa), industria del usuario final (medios, entretenimiento y juegos, comercio electrónico y venta minorista, BFSI, hotelería, TI y Telecomunicaciones) y Geografía.

Instantánea del mercado

content recommendation engine market cagr
Study Period: 2020-2025
Base Year: 2021
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 25 %

Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and its growth?

Visión general del mercado

Se espera que el mercado de motores de recomendación de contenido alcance una CAGR del 25 % durante el período de pronóstico 2020-2025. Los motores de recomendación de contenido existen desde hace algún tiempo y se mejoran y actualizan continuamente para brindar servicios según las preferencias individuales del usuario. Utiliza Inteligencia Artificial para identificar y categorizar el contenido por temas. Sin embargo, a pesar de la considerable cantidad de investigaciones realizadas en el contexto de los sistemas de recomendación, el problema específico de integrar etiquetas en algoritmos de sistemas de recomendación estándar, especialmente los basados ​​en contenido, está menos explorado que el problema de recomendar etiquetas. Las folcsonomías brindan nuevas oportunidades en el campo de los sistemas de recomendación que pueden contribuir al crecimiento significativo.

  • El avance de la digitalización en las economías emergentes impulsa el mercado. La cantidad de personas en todo el mundo que usan Internet ha aumentado a alrededor de 4540 millones, lo que representa un aumento del 7 % (298 millones de nuevos usuarios) en comparación con enero de 2019 (fuente: Global Web Index). Además, hay 3800 millones de usuarios de redes sociales en enero de 2020, y este número aumenta en más del 9 % anual (321 millones de nuevos usuarios). Además, en línea a través de compras de comercio electrónico de dispositivos móviles en el tercer trimestre de 2019, Indonesia, Tailandia y Filipinas tenían la mayor cantidad de usuarios con 80%, 69% y 66%, respectivamente. Tales tendencias están enfocando a los jugadores a adoptar un motor de recomendación de contenido para aumentar los ingresos, la retención y el tráfico.
  • Además, la ventaja de la funcionalidad sobre el filtrado basado en la colaboración impulsa el mercado. Los recomendadores basados ​​en contenido explotan solo las calificaciones proporcionadas por el usuario activo para crear su propio perfil. En cambio, los métodos de filtrado colaborativo necesitan calificaciones de otros usuarios para encontrar los "vecinos más cercanos" del usuario activo. Además, los recomendadores basados ​​en contenido son capaces de recomendar elementos que aún no han sido calificados por ninguno de los usuarios. Como consecuencia, no sufren el problema del primer clasificador, que afecta a los recomendadores colaborativos, que se basan únicamente en las preferencias de los usuarios para hacer recomendaciones.
  • Sin embargo, el análisis de contenido limitado es un gran desafío para el crecimiento del mercado. Las técnicas basadas en contenido tienen un límite natural en el número y tipo de funciones asociadas, ya sea de forma automática o manual, con los objetos que recomiendan. El conocimiento del dominio es necesario para ello. Ningún sistema de recomendación basado en contenido puede proporcionar las sugerencias adecuadas si el contenido analizado no contiene suficientes datos para discriminar los elementos que le gustan al usuario de los que no le gustan. En resumen, la asignación automática y manual de características a los elementos podría no ser suficiente para definir los aspectos distintivos de los elementos que resultan ser necesarios para despertar el interés del usuario.
  • Además, en la pandemia de COVID-19, el mercado no se ha ralentizado ya que la tasa de retención para el sector del comercio electrónico, los medios y el segmento de entretenimiento ha aumentado considerablemente, lo que se adapta a la adopción de la plataforma del motor de recomendación de contenido. Accenture dice que esperan un aumento del 160% en las compras de comercio electrónico de compradores nuevos y de baja frecuencia. Además, el aumento en la penetración de la plataforma OTT ha impulsado el mercado. En India, es más probable que la mayoría de los usuarios cambien a una suscripción de audio OTT paga, solo si los cargos son de aproximadamente 25 rupias por mes, y agregan que el 62 por ciento de los consumidores encuestados están dispuestos a cambiar a modelos de suscripción paga en el período de la pandemia.

Alcance del Informe

El motor de recomendación de contenido recopila y analiza datos que se basan en el comportamiento de los usuarios y ayuda a ofrecer contenido personalizado y relevante o recomendaciones de productos. El usuario final del mercado es Media, Entertainment & Gaming, E-Commerce and Retail, y otros.

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Tendencias clave del mercado

El comercio electrónico será testigo de un crecimiento significativo del mercado

  • El mayor desafío para las empresas de comercio electrónico es garantizar un servicio al cliente superior para los compradores. La adopción masiva de la Web como plataforma de comercio electrónico ha llevado a un cambio fundamental en la forma en que las empresas de todos los tamaños interactúan con sus clientes. El uso de sistemas de recomendación de contenido en un entorno de comercio electrónico puede afectar el rendimiento financiero, así como la intensidad del diálogo con los clientes mediante el aumento de la venta cruzada y la fidelización.
  • Según Aspect Software Inc., en los Estados Unidos en 2018, la tasa de abandono para el comercio minorista fue del 27 % y para el comercio minorista en línea fue del 22 %. Además, Recurly analizó que más de 900 sitios de comercio electrónico que utilizan su plataforma de administración de suscripciones durante los 24 meses (enero de 2017 a diciembre de 2018) encontraron que hubo una tasa de abandono del 10,65 %.
  • Con el aumento del porcentaje de abandono, los jugadores de comercio electrónico se centran más en la actividad de compra del cliente y, en función de ello, los productos recomendados se muestran a los clientes a través de su plataforma de recomendación de contenido.
  • Al mapear ciertas palabras clave del texto del producto, el motor de recomendación de contenido permite a las empresas de comercio electrónico hacer recomendaciones precisas y precisas basadas en el historial de compras de un solo cliente, escalar el motor de recomendación a más usuarios y, por lo tanto, impulsar el RO, sugerir nuevos productos al capacitar al algoritmos con palabras clave selectivas y detalles demográficos de clientes específicos.
  • Este tipo de motor de recomendación se usa ampliamente en tiendas de comercio electrónico de nicho (Discogs y Artsy usan este enfoque). Además, Amazon Personalize combina los datos de actividad del usuario en tiempo real con el perfil del usuario y la información del producto para identificar las recomendaciones óptimas de productos o contenido. En el segundo trimestre de 2020, los ingresos netos de Amazon del segmento de ventas en línea ascendieron a casi USD 45,900 millones, y estos ingresos provienen principalmente de su plataforma de recomendación de contenido. Según Amazon, el 35% de sus ventas están impulsadas por su motor de recomendación.
  • Además, un jugador como Episerver incluye comercio, gestión de contenido, búsqueda, personalización, pruebas A/B, análisis y automatización de marketing en una suscripción en la nube, que brinda soluciones a los jugadores de comercio electrónico que atienden el crecimiento del mercado.
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América del Norte registrará la tasa de crecimiento más alta durante el período de pronóstico

  • Se prevé que América del Norte sea una importante región generadora de ingresos, por lo que se centrará en gran medida en el crecimiento de las innovaciones en las regiones de EE. UU. y Canadá. Estos países tienen el mercado más competitivo y que cambia rápidamente en todo el mundo.
  • Netflix sigue siendo la principal plataforma de transmisión de los Estados Unidos, con Amazon Prime Video, Hulu y HBO Now. Empresas como Netflix recopilan miles de puntos de datos de varios lugares para hacer sugerencias a los usuarios con la ayuda de la herramienta conocida como motor de recomendación.
  • Con más de 7000 películas y programas en el catálogo de Netflix, es casi imposible para los usuarios encontrar películas que les gusten por su cuenta. La gran plataforma necesita un algoritmo de motor de recomendación para automatizar el proceso de búsqueda de usuarios.
  • Además, YouTube es el segundo sitio web más visitado en los Estados Unidos, con alrededor de 400 horas de contenido subido por minuto, con contenido nuevo recomendado. Google ha cambiado al aprendizaje profundo como marco general para aprender los problemas. Desde que Google Brain lanzó Tensorflow, se volvió suficientemente fácil entrenar, probar e implementar redes neuronales profundas de forma distribuida.
  • Además, según la Oficina de EE. UU., las ventas de comercio electrónico en 2018 fueron de USD 524 mil millones, mientras que en 2019 aumentaron a USD 602 ​​mil millones. Con el aumento de las ventas en línea, la adopción de la recomendación de contenido en dicho segmento está favoreciendo significativamente el crecimiento del mercado.
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Panorama competitivo

El mercado de motores de recomendación de contenido es moderadamente competitivo, consta de pocos jugadores importantes y, en términos de participación de mercado, pocos de los jugadores dominan actualmente el mercado. Sin embargo, con el avance en el análisis a través de plataformas basadas en IA, los nuevos jugadores están aumentando su presencia en el mercado, expandiendo así su huella comercial en las economías emergentes. Los jugadores clave son Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.), Cxense ASA y otros. Los desarrollos recientes en el mercado son:

  • Marzo de 2020: Aiclick united Tencent text travel lanzó oficialmente un nuevo producto: el sistema de gestión de recomendaciones de contenido de viajes de texto. El producto es desarrollado conjuntamente por aiclick.com y Tencent text travel, con el objetivo de proporcionar a los operadores de puntos panorámicos nacionales y a los clientes de empresas turísticas relevantes la popularidad de los puntos panorámicos, la tendencia de la audiencia, el retrato de la audiencia y la comparación regional y otros mapas de análisis de información del mercado y marketing de contenido profesional. capacidad.

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCCIÓN

    1. 1.1 Entregables del estudio

      1. 1.2 Supuestos de estudio

        1. 1.3 Alcance del estudio

        2. 2. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN

          1. 3. RESUMEN EJECUTIVO

            1. 4. DINÁMICA DEL MERCADO

              1. 4.1 Visión general del mercado

                1. 4.2 Indicadores de mercado

                  1. 4.2.1 Avance de la digitalización en las economías emergentes

                    1. 4.2.2 Ventaja sobre el filtrado basado en colaboración

                    2. 4.3 Restricciones del mercado

                      1. 4.3.1 Análisis de contenido limitado a través de la plataforma

                      2. 4.4 Atractivo de la industria: análisis de las cinco fuerzas de Porter

                        1. 4.4.1 Amenaza de nuevos participantes

                          1. 4.4.2 Poder de negociación de los compradores/consumidores

                            1. 4.4.3 El poder de negociacion de los proveedores

                              1. 4.4.4 Amenaza de productos sustitutos

                                1. 4.4.5 La intensidad de la rivalidad competitiva

                                2. 4.5 Casos de uso emergentes (casos de uso clave relacionados con la utilización del motor de recomendación de contenido entre múltiples usuarios finales)

                                  1. 4.6 Impacto del COVID-19 en la Industria

                                  2. 5. SEGMENTACIÓN DE MERCADO

                                    1. 5.1 por componente

                                      1. 5.1.1 Solución

                                        1. 5.1.2 Servicio

                                        2. 5.2 Por tamaño de empresa

                                          1. 5.2.1 Gran Empresa

                                            1. 5.2.2 Pequeña y Mediana Empresa

                                            2. 5.3 Por industria del usuario final

                                              1. 5.3.1 Medios, entretenimiento y juegos

                                                1. 5.3.2 Comercio electrónico y venta minorista

                                                  1. 5.3.3 BFSI

                                                    1. 5.3.4 Hospitalidad

                                                      1. 5.3.5 TI y Telecomunicaciones

                                                        1. 5.3.6 Otras industrias de usuarios finales

                                                        2. 5.4 Geografía

                                                          1. 5.4.1 Norteamérica

                                                            1. 5.4.2 Europa

                                                              1. 5.4.3 Asia-Pacífico

                                                                1. 5.4.4 America latina

                                                                  1. 5.4.5 Oriente Medio y África

                                                                2. 6. PANORAMA COMPETITIVO

                                                                  1. 6.1 Perfiles de la empresa

                                                                    1. 6.1.1 Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.)

                                                                      1. 6.1.2 Cxense ASA

                                                                        1. 6.1.3 Rendimiento dinámico Ltd

                                                                          1. 6.1.4 curata inc.

                                                                            1. 6.1.5 Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)

                                                                              1. 6.1.6 Muvi LLC

                                                                                1. 6.1.7 piano inc.

                                                                                  1. 6.1.8 ThinkAnalytics Ltd.

                                                                                    1. 6.1.9 episerver inc.

                                                                                      1. 6.1.10 Uberflip

                                                                                    2. 7. ANÁLISIS DE INVERSIONES

                                                                                      1. 8. OPORTUNIDADES DE MERCADO Y TENDENCIAS FUTURAS

                                                                                        You can also purchase parts of this report. Do you want to check out a section wise price list?

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                                                                                        El mercado del motor de recomendación de contenido se estudia desde 2020 hasta 2025.

                                                                                        El mercado de motores de recomendación de contenido está creciendo a una CAGR del 25 % en los próximos 5 años.

                                                                                        Asia Pacífico está creciendo a la CAGR más alta durante 2021-2026.

                                                                                        América del Norte tiene la participación más alta en 2021.

                                                                                        Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Cxense ASA, Dynamic Yield Ltd, Curata Inc., Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.) son las principales empresas que operan en el mercado de motores de recomendación de contenido.

                                                                                        80% of our clients seek made-to-order reports. How do you want us to tailor yours?

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