Mercado de mecanismo de recomendação de conteúdo - crescimento, tendências e previsões (2023 - 2028)

O mercado de mecanismo de recomendação de conteúdo é segmentado por tipo (solução, serviços), tamanho da empresa (grande empresa, pequena e média empresa), indústria do usuário final (mídia, entretenimento e jogos, comércio eletrônico e varejo, BFSI, hospitalidade, TI e Telecomunicações) e Geografia.

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Visão geral do mercado

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Study Period: 2020-2025
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 25 %

Major Players

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*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order
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Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and it's growth?

Visão geral do mercado

Espera-se que o mercado Motor de recomendação de conteúdo atinja um CAGR de 25% durante o período de previsão 2020-2025. Os mecanismos de recomendação de conteúdo já existem há algum tempo e estão sendo continuamente aprimorados e atualizados para fornecer serviços de acordo com as preferências individuais do usuário. Ele usa Inteligência Artificial para identificar e categorizar o conteúdo por tópicos. No entanto, apesar da considerável quantidade de pesquisas feitas no contexto de sistemas de recomendação, o problema específico de integração de tags em algoritmos de sistema de recomendação padrão, especialmente os baseados em conteúdo, é menos explorado do que o problema de recomendação de tags. Folksonomies oferecem novas oportunidades no campo de sistemas de recomendação que podem atender ao crescimento significativo.

  • O avanço da digitalização nas economias emergentes impulsiona o mercado. O número de pessoas em todo o mundo usando a internet cresceu para cerca de 4,54 bilhões, o que representa um aumento de 7% (298 milhões de novos usuários) em relação a janeiro de 2019 (fonte: Global Web Index). Além disso, existem 3,8 bilhões de usuários de mídia social em janeiro de 2020, e esse número está aumentando em mais de 9% ao ano (321 milhões de novos usuários). Além disso, a compra on-line via e-commerce de dispositivo móvel no terceiro trimestre de 2019, Indonésia, Tailândia e Filipinas tiveram o maior número de usuários com 80%, 69% e 66%, respectivamente. Tais tendências estão focando os jogadores para a adoção de um mecanismo de recomendação de conteúdo para aumentar a receita, retenção e tráfego.
  • Além disso, a vantagem na funcionalidade sobre a filtragem baseada em colaboração impulsiona o mercado. Os recomendadores baseados em conteúdo exploram apenas as classificações fornecidas pelo usuário ativo para construir seu próprio perfil. Em vez disso, os métodos de filtragem colaborativa precisam de avaliações de outros usuários para encontrar os “vizinhos mais próximos” do usuário ativo. Além disso, os recomendadores baseados em conteúdo são capazes de recomendar itens que ainda não foram avaliados por nenhum dos usuários. Como consequência, eles não sofrem do problema do primeiro classificado, que afeta os recomendadores colaborativos, que dependem apenas das preferências dos usuários para fazer recomendações.
  • No entanto, a Análise de Conteúdo Limitada é um grande desafio para o crescimento do mercado. As técnicas baseadas em conteúdo têm um limite natural no número e no tipo de recursos associados, automática ou manualmente, aos objetos que recomendam. O conhecimento do domínio é necessário para isso. Nenhum sistema de recomendação baseado em conteúdo pode fornecer as sugestões adequadas se o conteúdo analisado não contiver dados suficientes para discriminar os itens que o usuário gosta dos itens que o usuário não gosta. Resumindo, a atribuição automática e manual de características aos itens não pode ser suficiente para definir aspectos distintivos dos itens que se tornam necessários para a eliciação do interesse do usuário.
  • Além disso, na pandemia do COVID-19, o mercado não desacelerou, pois a taxa de retenção para o setor de comércio eletrônico, mídia e segmento de entretenimento aumentou acentuadamente, o que atende à adoção da plataforma do mecanismo de recomendação de conteúdo. A Accenture diz que espera um aumento de 160% nas compras de comércio eletrônico de compradores novos e de baixa frequência. Além disso, o aumento da penetração da plataforma OTT impulsionou o mercado. Na Índia, é mais provável que a maioria dos usuários mude para a assinatura de áudio OTT paga, apenas se as cobranças forem de aproximadamente Rs 25 por mês, acrescentando que 62% dos consumidores pesquisados ​​estão dispostos a mudar para modelos de assinatura paga no período de pandemia.

Escopo do Relatório

O mecanismo de recomendação de conteúdo coleta e analisa dados com base no comportamento dos usuários e auxilia na oferta de conteúdo ou recomendações de produtos personalizados e relevantes. O usuário final do mercado é Mídia, Entretenimento e Jogos, Comércio Eletrônico e Varejo, entre outros.

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Principais tendências do mercado

E-commerce para testemunhar crescimento significativo do mercado

  • O maior desafio para as empresas de comércio eletrônico é garantir um atendimento ao cliente superior aos compradores. A adoção massiva da Web como plataforma de comércio eletrônico levou a uma mudança fundamental na maneira como empresas de todos os tamanhos interagem com seus clientes. O uso de sistemas de recomendação de conteúdo em um ambiente de comércio eletrônico pode impactar o desempenho financeiro, bem como a intensidade do diálogo com os clientes por meio do aumento do Cross-sell e da fidelização.
  • De acordo com a Aspect Software Inc., nos Estados Unidos em 2018, a taxa de churn para o varejo foi de 27% e para o varejo online foi de 22%. Além disso, a Recurly analisou que mais de 900 sites de comércio eletrônico que usam sua plataforma de gerenciamento de assinaturas ao longo de 24 meses (janeiro de 2017 a dezembro de 2018) descobriram uma taxa de 10,65% de churn.
  • Com o aumento do percentual de churn rate, os players de e-commerce estão mais focados na atividade de compra do cliente e, com base nisso, os produtos recomendados são mostrados aos clientes por meio de sua plataforma de recomendação de conteúdo.
  • Ao mapear certas palavras-chave do texto do produto, o mecanismo de recomendação de conteúdo permite que as empresas de comércio eletrônico façam recomendações precisas e precisas com base no histórico de compras de um único cliente, dimensionem o mecanismo de recomendação para mais usuários e, assim, aumentem o RO, sugiram novos produtos treinando o algoritmos com palavras-chave seletivas e detalhes demográficos de clientes específicos.
  • Esse tipo de mecanismo de recomendação é amplamente utilizado em lojas de comércio eletrônico de nicho (Discogs e Artsy usam essa abordagem). Além disso, o Amazon Personalize combina dados de atividade do usuário em tempo real com perfil do usuário e informações do produto para identificar as recomendações ideais de produto ou conteúdo. No segundo trimestre de 2020, a receita líquida da Amazon no segmento de vendas online totalizou quase US$ 45,9 bilhões, e essa receita é majoritariamente contribuída por meio de sua plataforma de recomendação de conteúdo. Segundo a Amazon, 35% de suas vendas são impulsionadas por seu mecanismo de recomendação.
  • Além disso, um player como o Episerver inclui comércio, gerenciamento de conteúdo, pesquisa, personalização, teste A/B, análise e automação de marketing em uma assinatura na nuvem, que fornece soluções para os players de comércio eletrônico que atendem ao crescimento do mercado.
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América do Norte registrará a maior taxa de crescimento durante o período de previsão

  • Prevê-se que a América do Norte seja uma região geradora de receita significativa, concentrando-se altamente no crescimento de inovações nas regiões dos EUA e Canadá. Esses países têm o mercado mais competitivo e em rápida mudança em todo o mundo.
  • A Netflix continua sendo a principal plataforma de streaming dos Estados Unidos, com Amazon Prime Video, Hulu e HBO Now. Empresas como a Netflix coletam milhares de pontos de dados de diversos lugares para fazer sugestões aos usuários com a ajuda da ferramenta conhecida como motor de recomendação.
  • Com mais de 7.000 filmes e programas no catálogo da Netflix, é quase impossível para os usuários encontrarem filmes de que gostem por conta própria. A grande plataforma precisa de um algoritmo de mecanismo de recomendação para automatizar o processo de busca de usuários.
  • Além disso, o YouTube é o segundo site mais visitado nos Estados Unidos, com cerca de 400 horas de conteúdo carregado por minuto, com recomendações de novos conteúdos. O Google mudou para o aprendizado profundo como uma estrutura geral para aprender os problemas. Desde que o Google Brain lançou o Tensorflow, ficou suficientemente fácil treinar, testar e implantar redes neurais profundas de forma distribuída.
  • Além disso, de acordo com o Bureau dos EUA, as vendas de comércio eletrônico em 2018 foram de US$ 524 bilhões, enquanto em 2019 aumentaram para US$ 602 bilhões. Com o aumento das vendas online, a adoção da recomendação de conteúdo nesse segmento está atendendo significativamente ao crescimento do mercado.
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Cenário competitivo

O mercado de mecanismos de recomendação de conteúdo é moderadamente competitivo, composto por poucos players importantes e, em termos de participação de mercado, poucos players estão dominando o mercado atualmente. No entanto, com o avanço da análise em plataformas baseadas em IA, novos players estão aumentando sua presença no mercado, expandindo assim sua presença comercial nas economias emergentes. Os principais participantes são Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.), Cxense ASA e outros. Os desenvolvimentos recentes no mercado são -

  • Março de 2020 - Aiclick united viagem de texto Tencent lançou oficialmente um novo produto - sistema de gerenciamento de recomendação de conteúdo de viagem de texto. O produto é desenvolvido em conjunto pela aiclick.com e pela Tencent text travel, com o objetivo de fornecer aos operadores de pontos cênicos domésticos e clientes empresariais de turismo relevantes popularidade de pontos cênicos, tendência do público, retrato do público e comparação regional e outros mapas de análise de insights de mercado e marketing de conteúdo profissional habilidade.

Principais jogadores

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

  2. Cxense ASA

  3. Dynamic Yield Ltd

  4. Curata Inc.

  5. Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.)

*Disclaimer: Major Players sorted in no particular order

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Table of Contents

  1. 1. INTRODUÇÃO

    1. 1.1 Entregáveis ​​do estudo

      1. 1.2 Premissas do estudo

        1. 1.3 Escopo do estudo

        2. 2. METODOLOGIA DE PESQUISA

          1. 3. SUMÁRIO EXECUTIVO

            1. 4. DINÂMICA DE MERCADO

              1. 4.1 Visão geral do mercado

                1. 4.2 Impulsionadores do mercado

                  1. 4.2.1 Avanço da digitalização em economias emergentes

                    1. 4.2.2 Vantagem sobre a filtragem baseada em colaboração

                    2. 4.3 Restrições de mercado

                      1. 4.3.1 Análise de conteúdo limitada por meio da plataforma

                      2. 4.4 Atratividade da Indústria - Análise das Cinco Forças de Porter

                        1. 4.4.1 Ameaça de Novos Entrantes

                          1. 4.4.2 Poder de Negociação dos Compradores/Consumidores

                            1. 4.4.3 Poder de barganha dos fornecedores

                              1. 4.4.4 Ameaça de produtos substitutos

                                1. 4.4.5 Intensidade da rivalidade competitiva

                                2. 4.5 Casos de uso emergentes (principais casos de uso relativos à utilização do Content Recommendation Engine entre vários usuários finais)

                                  1. 4.6 Impacto do COVID-19 na indústria

                                  2. 5. SEGMENTAÇÃO DE MERCADO

                                    1. 5.1 Por componente

                                      1. 5.1.1 Solução

                                        1. 5.1.2 Serviço

                                        2. 5.2 Por tamanho da empresa

                                          1. 5.2.1 Grande Empresa

                                            1. 5.2.2 Pequena e média empresa

                                            2. 5.3 Por indústria de usuário final

                                              1. 5.3.1 Mídia, entretenimento e jogos

                                                1. 5.3.2 Comércio eletrônico e varejo

                                                  1. 5.3.3 BFSI

                                                    1. 5.3.4 Hospitalidade

                                                      1. 5.3.5 TI e Telecomunicações

                                                        1. 5.3.6 Outros setores de usuários finais

                                                        2. 5.4 Geografia

                                                          1. 5.4.1 América do Norte

                                                            1. 5.4.2 Europa

                                                              1. 5.4.3 Ásia-Pacífico

                                                                1. 5.4.4 América latina

                                                                  1. 5.4.5 Oriente Médio e África

                                                                2. 6. CENÁRIO COMPETITIVO

                                                                  1. 6.1 Perfis da empresa

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

                                                                      1. 6.1.2 Cxense ASA

                                                                        1. 6.1.3 Dynamic Yield 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 Ltda.

                                                                                    1. 6.1.9 Episerver Inc.

                                                                                      1. 6.1.10 Uberflip

                                                                                    2. 7. ANÁLISE DE INVESTIMENTOS

                                                                                      1. 8. OPORTUNIDADES DE MERCADO E TENDÊNCIAS FUTURAS

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

                                                                                        Frequently Asked Questions

                                                                                        O mercado de mecanismo de recomendação de conteúdo é estudado de 2018 a 2028.

                                                                                        O mercado de mecanismo de recomendação de conteúdo está crescendo a uma CAGR de 25% nos próximos 5 anos.

                                                                                        A Ásia-Pacífico está crescendo no CAGR mais alto de 2018 a 2028.

                                                                                        A América do Norte detém a maior participação em 2021.

                                                                                        Amazon Web Services (Amazon.com, Inc.), Cxense ASA, Dynamic Yield Ltd, Curata Inc., Taboola, Inc. (Outbrain, Inc.) são as principais empresas que operam no mercado de mecanismo de recomendação de conteúdo.

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

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