レコメンデーションエンジン市場-成長、傾向、COVID-19の影響、および予測(2022年-2027年)

レコメンデーションエンジン市場は、展開モード(クラウド、オンプレミス)、タイプ(協調フィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッドレコメンデーションシステム)、エンドユーザー産業(小売、メディアおよびエンターテインメント、ITおよび通信、BFSI、およびヘルスケア)、および地理。

市場スナップショット

Recommendation Engine Market Growth
Study Period: 2019- 2026
Base Year: 2021
Fastest Growing Market: Asia-Pacific
Largest Market: Asia-Pacific
CAGR: 37.46 %

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市場概況

レコメンデーションエンジン市場は2020年に21.2億米ドルと評価され、2026年までに151.3億米ドルに達すると予想され、2021年から2026年の間に37.46%のCAGRを記録します。インターネットを介した情報量の増加とユーザー数の大幅な増加に伴い、企業は好みや好みに応じて関連する情報を検索、マッピング、提供することが不可欠になっています。

  • 企業数の増加と企業間の競争の激化に伴い、多くの企業が人工知能(AI)などのテクノロジーをアプリケーション、ビジネス、分析、およびサービスと統合しようとしています。世界中の組織の大多数は、自動化ソリューションによって活用されている顧客と従業員のエクスペリエンスの向上に重点を置いて、デジタルトランスフォーメーションを追求しています。
  • デジタルトランスフォーメーションは、小売業者が新しい顧客を獲得し、既存の顧客とよりよく関わり、運用コストを削減し、従業員のモチベーションを向上させる機会を提供します。これらのメリットは、とりわけ、収益と利益率にプラスの影響を与えます。このプラスの影響は、予測期間中に推奨エンジンを採用するための重要な機会を生み出すことが期待されます。
  • 電子商取引市場の成長と相まって、新興経済国全体でのデジタル化の進歩は、推奨エンジンの需要を後押ししました。AIベースのクラウドプラットフォーム全体で機械学習モデルを統合することで、複数のエンドユーザー業界全体で自動化が促進されます。
  • 可能な限り最高の出力をパーソナライズおよびカスタマイズするためにすべてのユーザー情報を考慮する必要性が高まっていることは、業界全体でのレコメンデーションシステムの採用に影響を与えると予想されます。消費者情報に追加される主要な属性の1つは、顧客が見るコンテンツ、つまり製品のビジュアルです。
  • COVID-19のパンデミックにより、企業は予防措置を講じ、いくつかの店舗が閉鎖されました。このため、世界中の企業は、いくつか例を挙げると、持続的な収益、健康と安全、サプライチェーン管理、労働力不足、価格設定など、短期的な課題に直面しています。期間中の複数の調査により、この発生の中で、AI、ML、分析、およびその他の多くのソリューションなどの高度なテクノロジーの使用が、企業が前向きな結果を達成するのに役立っていることが確認されました。

レポートの範囲

推奨エンジンは基本的に、特定の顧客に最も関連性の高いアイテムを推奨するためにさまざまなアルゴリズムとデータを利用するデータフィルタリングツールです。まず、顧客の過去の行動をキャプチャし、それに基づいて、ユーザーが購入する可能性のある製品を推奨します。統合されたソフトウェアコンテキストは、利用可能なデータを分析して、Webサイトユーザーが他の可能性の中で興味を持っている可能性のあるもの(製品/サービス)の提案を行います。レコメンデーションエンジンシステムは、eコマース、ソーシャルメディア、およびコンテンツベースのWebサイトで一般的です。

Deployment Mode
On-Premise
Cloud
Types
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
Hybrid Recommendation Systems
Other Types
End-user Industry
IT and Telecommunication
BFSI
Retail
Media and Entertainment
Healthcare
Other End-user Industries
Geography
North America
Europe
Asia Pacific
Latin America
Middle East and Africa

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主要な市場動向

ITおよびテレコム業界は、レコメンデーションエンジン市場の有望な成長を示しています。

  • テクノロジーの進歩により、プロバイダーはジオロケーションに関する大量の情報を収集できます。課題は、このデータを効果的に処理し、既存の顧客インテリジェンスと組み合わせて、ほぼリアルタイムでマーケティングキャンペーンの成功を改善し、ROIを向上させるための便利で関連性のあるサービスとインセンティブを提供することです。
  • IT業界は、MLおよびAIアルゴリズムの助けを借りて、製品推奨チャットボットを構築するための推奨エンジンの段階的な採用も目撃しています。たとえば、gnani.aiは、ユーザー設定とチャット履歴に基づいて、パーソナライズされた推奨チャットボットを提供します。これにより、より多くの顧客が販売目標到達プロセスの最終段階に進みます。
  • さらに、ベンダーは、通信業界に強力な足場を築くために、レコメンデーションエンジン市場で新しいソリューションを展開しています。たとえば、2021年1月、Envestnet Inc.は、企業組織向けのレコメンデーションエンジンの新しいバージョンの立ち上げを発表しました。
  • 人々の間でのソーシャルメディアの浸透もまた、市場の成長を推進しています。企業はこれらの推奨プラットフォームを使用して、ユーザーの感情を測定し、広告を通じてソーシャルメディアページにそれぞれの製品の選択肢を提供します。これらの広告は、クリック数、総再生時間、高評価/低評価、コメント、鮮度、アップロード頻度などの要素に基づいて選択されます。たとえば、Youtubeは教師なし機械学習アルゴリズムを使用して、特定のチャンネルに同様のコンテンツ作成者を推奨しています。
  • ITおよび電気通信業界は、予測期間中に成長を目撃すると予想されます。顧客体験を向上させ、顧客維持を高めるための投資とイニシアチブを行うこのエンドユーザー業界のビジネスの焦点の増加は、ソーシャルメディアの高い浸透と相まって、市場の成長を推進する可能性があります。
Recommendation Engine Market

アジア太平洋地域は大きな市場シェアを保持することが期待されています

  • オーストラリア、インド、中国、韓国などの国々が主導するアジア太平洋地域は、レコメンデーションエンジン市場で最も急速な成長が見込まれています。中国はアジア太平洋地域の主要国の1つであり、技術の採用が進んでいます。この国には、アリババのような最速のインターネットバンドと強力なeコマースプレーヤーの1つがあります。
  • 中国は米国に次ぐ世界第2位のOTT市場です。Instituto Federal de Telecomunicaciones(Mexico)によると、2020年1月の時点で、中国の100世帯あたり68のサブスクリプションがあり、オンラインビデオユーザーの割合は効果的に増加しています。業界と彼らが使用するデータ、および国内で流通が許可されているコンテンツ。
  • さらに、eコマースの巨人の1つであるAlibabaは、AIと機械学習を使用して推奨事項を推進しています。たとえば、AI OSは、Alibaba検索エンジニアリングチームによって開発されたオンラインサービスプラットフォームであり、パーソナライズされた検索、推奨、および広告を統合します。AI OSエンジンシステムは、すべてのTaobao Mobile検索ページ、主要なプロモーション活動のためのTaobao Mobile情報フローの場所、Taobaoホームページでの製品の推奨、カテゴリおよび業界ごとの個別の推奨と製品の選択など、さまざまなビジネスシナリオをサポートします。
  • さらに、地域全体にCOVID-19が広まった後の消費者行動の変化により、小売、ホスピタリティ、BFSIなどのエンドユーザーによる推奨エンジンの採用が促進されると予想されます。さらに、2021年1月、Google Cloudは、アジアを含む世界中のオンライン小売業者向けにAIレコメンデーションエンジンを立ち上げる計画を発表しました。クラウドコンピューティングサービスの小売向け製品発見ソリューションにより、小売業者は、顧客エンゲージメントを強化し、デジタルプロパティ全体のコンバージョンを改善する検索および推奨機能を実装できる場合があります。
Recommendation Engine Market

競争力のある風景

レコメンデーションエンジン市場は競争が激しく、多くの主要なプレーヤーで構成されています。市場シェアに関しては、一部のプレーヤーが現在市場を支配しています。ただし、AIベースのプラットフォーム全体での分析の進歩に伴い、新しいプレーヤーは市場での存在感を高め、それによって新興経済国全体でビジネスの足跡を拡大しています。したがって、市場の集中度は低いです。

  • 2021年5月-IBMは、マーケターが文脈上の関連性だけを超えて動くのを支援するように設計された、OTTおよびビデオ用のIBM WatsonAdvertisingAcceleratorの拡張を発表しました。Acceleratorは、人工知能を活用してOTT広告クリエイティブを動的に最適化し、従来の広告IDに依存せずに、キャンペーンの成果を大規模に改善することを目的としています。IBMは、ほとんどのストリーミング・プラットフォームと互換性がありますが、プログラマティックおよびコンバージド・ビデオ・ソリューションの業界リーダーであるXandrと緊密に連携して、アクセラレーターの採用を拡大しています。
  • 2021年2月-MicrosoftCorporationは、学習、ウェルネス、洞察、知識、推奨事項、およびエンゲージメント全体でファーストパーティおよびサードパーティの製品を提供することを目的とした従業員エクスペリエンスプラットフォームであるMicrosoftVivaを発表しました。その一環として、同社はViva Topics、Viva Connections、Viva Insights、およびVivaLearningをデビューさせました。
  • 2021年1月-GoogleCloudは、パーソナライズされたオンラインショッピングを強化するための新しいソリューションスイートを備えたオンライン小売業者向けのAIレコメンデーションエンジンをリリースしました。小売業向けの製品発見ソリューションには、高度にパーソナライズされた製品の推奨事項を大規模かつすべてのチャネルで提供できる推奨事項AIが含まれています。

競争力のある風景

レコメンデーションエンジン市場は競争が激しく、多くの主要なプレーヤーで構成されています。市場シェアに関しては、一部のプレーヤーが現在市場を支配しています。ただし、AIベースのプラットフォーム全体での分析の進歩に伴い、新しいプレーヤーは市場での存在感を高め、それによって新興経済国全体でビジネスの足跡を拡大しています。したがって、市場の集中度は低いです。

  • 2021年5月-IBMは、マーケターが文脈上の関連性だけを超えて動くのを支援するように設計された、OTTおよびビデオ用のIBM WatsonAdvertisingAcceleratorの拡張を発表しました。Acceleratorは、人工知能を活用してOTT広告クリエイティブを動的に最適化し、従来の広告IDに依存せずに、キャンペーンの成果を大規模に改善することを目的としています。IBMは、ほとんどのストリーミング・プラットフォームと互換性がありますが、プログラマティックおよびコンバージド・ビデオ・ソリューションの業界リーダーであるXandrと緊密に連携して、アクセラレーターの採用を拡大しています。
  • 2021年2月-MicrosoftCorporationは、学習、ウェルネス、洞察、知識、推奨事項、およびエンゲージメント全体でファーストパーティおよびサードパーティの製品を提供することを目的とした従業員エクスペリエンスプラットフォームであるMicrosoftVivaを発表しました。その一環として、同社はViva Topics、Viva Connections、Viva Insights、およびVivaLearningをデビューさせました。
  • 2021年1月-GoogleCloudは、パーソナライズされたオンラインショッピングを強化するための新しいソリューションスイートを備えたオンライン小売業者向けのAIレコメンデーションエンジンをリリースしました。小売業向けの製品発見ソリューションには、高度にパーソナライズされた製品の推奨事項を大規模かつすべてのチャネルで提供できる推奨事項AIが含まれています。

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Assumptions and Market Definition

    2. 1.2 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET INSIGHTS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis

      1. 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers

      2. 4.2.2 Bargaining Power of Buyers

      3. 4.2.3 Threat of New Entrants

      4. 4.2.4 Threat of Substitute Products

      5. 4.2.5 Intensity of Competitive Rivalry

    3. 4.3 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market

    4. 4.4 Technology Snapshot

      1. 4.4.1 Geospatial Aware

      2. 4.4.2 Context Aware (Machine Learning and Deep Learning, Natural Language Processing)

    5. 4.5 Emerging Use-cases (Key use-cases pertaining to the utilization of Recommendation Engine across multiple end users)

  5. 5. MARKET DYNAMICS

    1. 5.1 Market Drivers

      1. 5.1.1 Increasing Demand for Customization of Digital Commerce Experience Across Mobile and Web

      2. 5.1.2 Growing Adoption by Retailers for Controlling Merchandising and Inventory Rules

    2. 5.2 Market Challenges

      1. 5.2.1 Complexity Regarding Incorrect Labeling Due to Changing User Preferences

  6. 6. MARKET SEGMENTATION

    1. 6.1 Deployment Mode

      1. 6.1.1 On-Premise

      2. 6.1.2 Cloud

    2. 6.2 Types

      1. 6.2.1 Collaborative Filtering

      2. 6.2.2 Content-Based Filtering

      3. 6.2.3 Hybrid Recommendation Systems

      4. 6.2.4 Other Types

    3. 6.3 End-user Industry

      1. 6.3.1 IT and Telecommunication

      2. 6.3.2 BFSI

      3. 6.3.3 Retail

      4. 6.3.4 Media and Entertainment

      5. 6.3.5 Healthcare

      6. 6.3.6 Other End-user Industries

    4. 6.4 Geography

      1. 6.4.1 North America

      2. 6.4.2 Europe

      3. 6.4.3 Asia Pacific

      4. 6.4.4 Latin America

      5. 6.4.5 Middle East and Africa

  7. 7. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 7.1 Company Profiles

      1. 7.1.1 IBM Corporation

      2. 7.1.2 Google LLC (Alphabet Inc.)

      3. 7.1.3 Amazon Web Services Inc.

      4. 7.1.4 Microsoft Corporation

      5. 7.1.5 Salesforce.com Inc.

      6. 7.1.6 Unbxd Inc.

      7. 7.1.7 Oracle Corporation

      8. 7.1.8 Intel Corporation

      9. 7.1.9 SAP SE

      10. 7.1.10 Hewlett Packard Enterprise Co.

      11. 7.1.11 Qubit Digital Ltd.

      12. 7.1.12 Algonomy Software Pvt Ltd

      13. 7.1.13 Recolize GmbH

      14. 7.1.14 Adobe Inc.

      15. 7.1.15 Dynamic Yield Inc.

      16. 7.1.16 Kibo Commerce

      17. 7.1.17 Netflix Inc.

    2. *List Not Exhaustive
  8. 8. INVESTMENT ANALYSIS

  9. 9. MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS

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Frequently Asked Questions

レコメンデーションエンジン市場市場は2019年から2026年まで調査されます。

レコメンデーションエンジン市場は、今後5年間で37.46%のCAGRで成長しています。

アジア太平洋地域は、2021年から2026年にかけて最高のCAGRで成長しています。

アジア太平洋地域は2021年に最高のシェアを保持しています。

IBM Corp.、Salesforce.com inc。、Amazon Web Services Inc.、Microsoft Corp.、Google LLC(Alphabet Inc.)は、レコメンデーションエンジン市場で活動している主要企業です。

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