Tamanho do mercado do mecanismo de recomendação de produto e análise de ações – Tendências e previsões de crescimento (2024 – 2029)

O relatório cobre análise e crescimento do mercado global de mecanismos de recomendação. O mercado é segmentado por modo de implantação (no local, nuvem), tipo (filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo, sistemas de recomendação híbrida), indústria de usuários finais (TI e telecomunicações, BFSI, varejo, mídia e entretenimento, saúde), Geografia (América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, América Latina, Oriente Médio e África). Os tamanhos e previsões do mercado são fornecidos em termos de valor em milhões de dólares para todos os segmentos acima.

Tamanho do mercado do mecanismo de recomendação

Resumo do mercado de mecanismos de recomendação
share button
Período de Estudo 2019 - 2029
Tamanho do mercado (2024) USD 6.88 bilhões de dólares
Tamanho do mercado (2029) USD 28.70 bilhões de dólares
CAGR(2024 - 2029) 33.06 %
Mercado de Crescimento Mais Rápido Ásia-Pacífico
Maior Mercado Ásia-Pacífico

Jogadores principais

Principais players do mercado de mecanismos de recomendação

*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica

Como podemos ajudar?

Análise de mercado do mecanismo de recomendação

O tamanho do mercado de mecanismos de recomendação é estimado em US$ 6,88 bilhões em 2024, e deverá atingir US$ 28,70 bilhões até 2029, crescendo a um CAGR de 33,06% durante o período de previsão (2024-2029).

Com o número crescente de empresas e a crescente concorrência entre elas, muitas empresas estão a tentar integrar tecnologias, como a inteligência artificial (IA), com as suas aplicações, negócios, análises e serviços. A maioria das organizações a nível mundial está a perseguir a transformação digital, concentrando-se na melhoria da experiência dos clientes e colaboradores, que está a ser alavancada por soluções de automação.

  • O avanço da digitalização nas economias emergentes, juntamente com o crescimento do mercado de comércio eletrónico, impulsionou a procura de motores de recomendação. A integração do modelo de aprendizado de máquina em plataformas de nuvem baseadas em IA impulsiona a automação em vários setores de usuários finais.
  • Os consumidores tradicionalmente tomam decisões de compra nas prateleiras das lojas, proporcionando aos retalhistas institucionais um elevado nível de poder para aprender e influenciar o comportamento e as preferências dos consumidores. No entanto, com o aumento da penetração da Internet e o surgimento de novos canais de vendas através do comércio eletrónico, compras móveis e tecnologias inteligentes, o setor retalhista está a adaptar-se a tecnologias novas e avançadas. Essas tecnologias, como soluções inteligentes de ponto de venda e quiosques de autoatendimento, transformam lojas físicas tradicionais em lojas omnicanal. Segundo a ZDNet, 70% das empresas possuem uma estratégia de transformação digital ou estão trabalhando com uma.
  • A transformação digital oferece oportunidades para os varejistas adquirirem novos clientes, interagirem melhor com os clientes existentes, reduzirem o custo das operações e melhorarem a motivação dos funcionários. Esses benefícios, entre outros, impactam positivamente a receita e as margens. Este impacto positivo criará oportunidades significativas para a adoção de mecanismos de recomendação durante o período de previsão.
  • O desafio da rotulagem incorreta devido à mudança nas preferências do usuário é uma preocupação constante para o mercado de mecanismos de recomendação. No entanto, os desenvolvedores trabalham continuamente para melhorar a precisão e a relevância das recomendações. À medida que a tecnologia avança, podemos esperar soluções mais eficazes para este desafio no futuro.
  • De acordo com o recente Relatório de Agentes de Transformação da AppDynamics, parte da Cisco, as prioridades tecnológicas durante a pandemia da COVID-19 mudaram em 95% das organizações, e 88% relataram que a experiência digital do cliente era a prioridade para a sua organização. Os clientes recorreram a ferramentas de autoatendimento na forma de chats, mensagens e bots de conversação. Como resultado, as empresas permitiram que estas ferramentas proporcionassem uma excelente experiência ao cliente, ao mesmo tempo que reduziam as dependências tradicionais de eventos físicos e ao vivo, que não eram viáveis ​​numa época de distanciamento social. Esperava-se ainda que isso aumentasse os benefícios alcançados pelos mecanismos de recomendação devido à maior adoção de tecnologias nessas empresas.

Tendências de mercado do mecanismo de recomendação

A crescente demanda por personalização da experiência de comércio digital em dispositivos móveis e na Web impulsiona o crescimento do mercado

  • As empresas procuram formas e tecnologias para aproveitar a vantagem que poderia ser difícil para os seus concorrentes imitarem, proporcionando experiências altamente personalizadas aos clientes. Essas experiências usam dados proprietários para oferecer uma experiência melhor a milhões de clientes individuais. Os resultados dependem da execução. Quando bem executada, a experiência personalizada do cliente pode permitir que as empresas se diferenciem e ganhem a fidelidade do cliente e vantagem competitiva sustentável, o que é muito necessário no cenário atual.
  • As decisões dos clientes não são mais tomadas em uma loja física, mas online, em navegadores da web e celulares, em frente à prateleira digital. Para as empresas que operam no espaço retalhista, o preço, a localização e a promoção dos seus produtos já não são apenas comparados com produtos nas prateleiras vizinhas, mas com produtos alternativos de retalhistas com websites em todo o mundo. Neste sentido, tecnologias como motores de recomendação, utilizando IA e ML, garantem que os requisitos dos clientes são satisfeitos e garantem que as necessidades e ofertas dos clientes estão ao mesmo nível, o suficiente para estarem um passo à frente dos seus concorrentes.
  • Ao longo dos anos, muitos profissionais de marketing em organizações aumentaram seu foco na melhoria da experiência do cliente devido à crescente demanda dos clientes. Por exemplo, de acordo com a Adobe, as empresas com as estratégias de envolvimento do cliente omnicanal mais robustas poderiam testemunhar um crescimento anual de 10%, um aumento de 10% no valor médio do pedido e um aumento de 25% nas taxas de fechamento. Além disso, as marcas que adotaram estratégias robustas de envolvimento do cliente omnicanal e programas de melhoria do serviço ao consumidor retêm, em média, 89% dos seus clientes, em comparação com 33% para marcas com estratégias fracas de envolvimento do cliente omnicanal.
  • Com um número crescente de canais em jogo, as tecnologias garantem que as marcas forneçam uma mensagem consistente sobre as suas ofertas em todos os canais. Espera-se que a crescente demanda por um melhor atendimento ao cliente impulsione a demanda e afete positivamente o mercado durante o período de previsão.
  • No geral, a crescente demanda por experiências de comércio digital personalizadas impulsiona o mercado de mecanismos de recomendação. Segundo o Grupo Thales, o setor bancário e financeiro foi considerado confiável para a segurança das informações dos consumidores. Mais de 40% dos consumidores em todo o mundo afirmaram que confiam os seus dados ao setor bancário digital e aos serviços financeiros. Os prestadores de cuidados de saúde foram a segunda indústria mais confiável no setor de serviços digitais, com 37% dos entrevistados indicando este setor como um dos mais seguros. As empresas buscam aproveitar a tecnologia de IA para fornecer recomendações direcionadas aos clientes, impulsionar as vendas e melhorar a satisfação do cliente.
Mercado de mecanismos de recomendação confiança dos consumidores em serviços digitais, por setor, em porcentagem (%), global, 2022

Ásia-Pacífico testemunhará o crescimento mais rápido

  • Liderada por países como Austrália, Índia, China e Coreia do Sul, espera-se que a região Ásia-Pacífico testemunhe o crescimento mais rápido no mercado de motores de recomendação.
  • A China é um dos principais países da Ásia-Pacífico com crescente adoção tecnológica. O país abriga uma das bandas de internet mais rápidas e fortes players de comércio eletrônico, como o Alibaba.
  • Além disso, a China é o segundo maior mercado OTT do mundo, depois dos Estados Unidos. Segundo o Instituto Federal de Telecomunicações (México), havia 68 assinaturas por 100 lares na China e a taxa de utilizadores de vídeos online está a aumentar efetivamente. No entanto, o país é muito rigoroso em termos de regulamentações em torno da indústria e dos dados utilizados, bem como do conteúdo que pode circular no país.
  • O domínio tripartido (iQiyi, Tencent, Youku) é ainda assegurado pelo rigoroso ambiente regulatório na China, que impede que intervenientes internacionais, como a FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix e Google), operem no país. Esses players internacionais usam o mecanismo de recomendações em larga escala e impulsionam outros negócios por meio de publicidade. Isto deixa à região amplas oportunidades para os intervenientes nacionais, conduzindo assim a um crescimento moderado em comparação com os Estados Unidos.
  • Além disso, um gigante do comércio eletrónico, o Alibaba, utiliza IA e aprendizagem automática para orientar as suas recomendações. Por exemplo, AI OS é uma plataforma online desenvolvida pela equipe de engenharia de pesquisa do Alibaba que integra pesquisa personalizada, recomendação e publicidade. O sistema de mecanismo AI OS oferece suporte a vários cenários de negócios, incluindo todas as páginas de pesquisa do Taobao Mobile, locais de fluxo de informações do Taobao Mobile para grandes atividades promocionais, recomendações de produtos na página inicial do Taobao, recomendações personalizadas e seleção de produtos por categoria e setor.
Mercado de motores de recomendação – Taxa de crescimento por região

Visão geral da indústria de mecanismos de recomendação

O mercado de mecanismos de recomendação é fragmentado com a presença de grandes players como IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc. (Amazon.com Inc.), Microsoft Corporation e Salesforce Inc. estratégias como parcerias, fusões e aquisições para aprimorar suas ofertas de produtos e obter vantagem competitiva sustentável.

  • Janeiro de 2023 – A estreia do novo Coveo Merchandising Hub foi anunciada pela Coveo. O Hub oferece um rico conjunto de recursos que permite às empresas oferecer uma jornada de compras altamente relevante que ajuda a promover a fidelidade e aumentar a lucratividade. Ele foi projetado para capacitar os comerciantes a criar experiências personalizadas que convertem. Qubit, uma start-up com sede em Londres que oferece tecnologia de personalização baseada em IA para empresas e varejistas de moda, foi adquirida pela Coveo em outubro de 2021.
  • Outubro de 2022 – Algonomy anunciou a disponibilidade de dois conectores significativos para Shopify e Commercetools, que permitirão o intercâmbio automático e suave de dados entre os produtos e lojas virtuais da Algonomy. Os Algonomy Connectors oferecem um método simples para integração de lojas online com Shopify ou Commercetools, permitindo a coleta de dados de produtos em tempo real. Os conectores proporcionam melhor controle e insights sobre o processo de integração de catálogos e eliminam a necessidade de depender de organizações e recursos externos para atualizar os dados do catálogo regularmente.

Líderes de mercado de mecanismos de recomendação

  1. IBM Corporation

  2. Google LLC (Alphabet Inc.)

  3. Amazon Web Services Inc.

  4. Microsoft Corporation

  5. Salesforce Inc.

*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica

Concentração do mercado de mecanismos de recomendação
bookmark Precisa de mais detalhes sobre jogadores e concorrentes de mercado?
Baixar PDF

Notícias do mercado de mecanismos de recomendação

  • Janeiro de 2023 – A Coveo Solutions Inc. abriu um novo escritório em Londres, Inglaterra, para auxiliar o crescimento na Europa. O novo escritório atenderá clientes na Europa, como Philips, SWIFT, Vestas, Nestlé, Kurt Geiger, River Island, MandM Direct, Halfords e Healthspan, que escolheram a Coveo AI para melhorar as experiências de seus clientes, funcionários e locais de trabalho.. A Coveo também colaborou com integradores de sistemas, parceiros de referência e parceiros estratégicos em outras regiões para oferecer pesquisa, personalização, recomendações e merchandising para grandes corporações que desejam aumentar significativamente a satisfação do cliente, a produtividade dos funcionários e a lucratividade geral.
  • Agosto de 2022 – O Google anunciou planos para abrir três novas regiões do Google Cloud na Malásia, Tailândia e Nova Zelândia, além das seis regiões anunciadas anteriormente em Berlim, Dammam, Doha, México, Tel Aviv e Torino.

Relatório de mercado do mecanismo de recomendação – Índice

  1. 1. INTRODUÇÃO

    1. 1.1 Premissas do Estudo e Definição de Mercado

      1. 1.2 Escopo do estudo

      2. 2. METODOLOGIA DE PESQUISA

        1. 3. SUMÁRIO EXECUTIVO

          1. 4. INFORMAÇÕES DE MERCADO

            1. 4.1 Visão geral do mercado

              1. 4.2 Atratividade da Indústria – Análise das Cinco Forças de Porter

                1. 4.2.1 Poder de barganha dos fornecedores

                  1. 4.2.2 Poder de barganha dos compradores/consumidores

                    1. 4.2.3 Ameaça de novos participantes

                      1. 4.2.4 Intensidade da rivalidade competitiva

                        1. 4.2.5 Ameaça de produtos substitutos

                        2. 4.3 Avaliação do Impacto do COVID-19 no Mercado

                          1. 4.4 Instantâneo da tecnologia

                            1. 4.4.1 Consciente Geoespacial

                              1. 4.4.2 Consciente do contexto (aprendizado de máquina e aprendizado profundo, processamento de linguagem natural)

                              2. 4.5 Casos de uso emergentes (principais casos de uso relativos à utilização do mecanismo de recomendação em vários usuários finais)

                              3. 5. DINÂMICA DE MERCADO

                                1. 5.1 Drivers de mercado

                                  1. 5.1.1 Aumento da demanda pela personalização da experiência de comércio digital em dispositivos móveis e na Web

                                    1. 5.1.2 Adoção crescente por varejistas para controle de regras de merchandising e estoque

                                    2. 5.2 Restrições de mercado

                                      1. 5.2.1 Complexidade em relação à rotulagem incorreta devido à alteração das preferências do usuário

                                    3. 6. SEGMENTAÇÃO DE MERCADO

                                      1. 6.1 Por modo de implantação

                                        1. 6.1.1 Na premissa

                                          1. 6.1.2 Nuvem

                                          2. 6.2 Por tipos

                                            1. 6.2.1 Filtragem colaborativa

                                              1. 6.2.2 Filtragem baseada em conteúdo

                                                1. 6.2.3 Sistemas de recomendação híbridos

                                                  1. 6.2.4 Outros tipos

                                                  2. 6.3 Por indústria de usuário final

                                                    1. 6.3.1 TI e Telecomunicações

                                                      1. 6.3.2 BFSI

                                                        1. 6.3.3 Varejo

                                                          1. 6.3.4 Mídia e Entretenimento

                                                            1. 6.3.5 Assistência médica

                                                              1. 6.3.6 Outras indústrias de usuários finais

                                                              2. 6.4 Por geografia

                                                                1. 6.4.1 América do Norte

                                                                  1. 6.4.2 Europa

                                                                    1. 6.4.3 Ásia-Pacífico

                                                                      1. 6.4.4 América latina

                                                                        1. 6.4.5 Oriente Médio e África

                                                                      2. 7. CENÁRIO COMPETITIVO

                                                                        1. 7.1 Perfis de empresa

                                                                          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. ANÁLISE DE INVESTIMENTO

                                                                                                          1. 9. FUTURO DO MERCADO

                                                                                                            **Sujeito a disponibilidade
                                                                                                            bookmark Você pode comprar partes deste relatório. Confira os preços para seções específicas
                                                                                                            Obtenha o detalhamento de preços agora

                                                                                                            Segmentação da indústria do mecanismo de recomendação

                                                                                                            Os mecanismos de recomendação são ferramentas de filtragem de dados que usam vários algoritmos e dados para recomendar os itens mais relevantes para um determinado cliente. Eles primeiro capturam o comportamento passado de um cliente. Com base nisso, eles recomendam produtos que os usuários provavelmente comprarão. O software integrado analisa os dados disponíveis para sugerir algo que possa interessar ao usuário do site (produtos/serviços), entre outras possibilidades. Os sistemas de mecanismo de recomendação são comuns em comércio eletrônico, plataformas de mídia social e sites baseados em conteúdo. O estudo de mercado do mecanismo de recomendação inclui as receitas geradas a partir do tipo de mecanismo de recomendação, como filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo, sistemas de recomendação híbridos e outros tipos usados ​​em diversas indústrias de usuários finais através de diferentes modos de implantação globalmente. O estudo também analisa o impacto global da pandemia da COVID-19 no ecossistema. O estudo inclui uma cobertura qualitativa das estratégias mais adotadas e uma análise dos principais indicadores de base nos mercados emergentes.

                                                                                                            O mercado de mecanismos de recomendação é segmentado por modo de implantação (no local, nuvem), tipo (filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo, sistemas de recomendação híbridos), indústria de usuário final (TI e telecomunicações, BFSI, varejo, mídia e entretenimento, saúde ), geografia (América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico, América Latina, Médio Oriente e África). Os tamanhos e previsões do mercado são fornecidos em termos de valor em milhões de dólares para todos os segmentos acima.

                                                                                                            Por modo de implantação
                                                                                                            Na premissa
                                                                                                            Nuvem
                                                                                                            Por tipos
                                                                                                            Filtragem colaborativa
                                                                                                            Filtragem baseada em conteúdo
                                                                                                            Sistemas de recomendação híbridos
                                                                                                            Outros tipos
                                                                                                            Por indústria de usuário final
                                                                                                            TI e Telecomunicações
                                                                                                            BFSI
                                                                                                            Varejo
                                                                                                            Mídia e Entretenimento
                                                                                                            Assistência médica
                                                                                                            Outras indústrias de usuários finais
                                                                                                            Por geografia
                                                                                                            América do Norte
                                                                                                            Europa
                                                                                                            Ásia-Pacífico
                                                                                                            América latina
                                                                                                            Oriente Médio e África

                                                                                                            Perguntas frequentes sobre pesquisa de mercado do mecanismo de recomendação

                                                                                                            O tamanho do mercado de mecanismos de recomendação deverá atingir US$ 6,88 bilhões em 2024 e crescer a um CAGR de 33,06% para atingir US$ 28,70 bilhões até 2029.

                                                                                                            Em 2024, o tamanho do mercado de mecanismos de recomendação deverá atingir US$ 6,88 bilhões.

                                                                                                            IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc., Microsoft Corporation, Salesforce Inc. são as principais empresas que operam no Mercado de Motores de Recomendação.

                                                                                                            Estima-se que a Ásia-Pacífico cresça no maior CAGR durante o período de previsão (2024-2029).

                                                                                                            Em 2024, a Ásia-Pacífico é responsável pela maior participação de mercado no Mercado de Motores de Recomendação.

                                                                                                            Em 2023, o tamanho do mercado de mecanismos de recomendação foi estimado em US$ 5,17 bilhões. O relatório abrange o tamanho histórico do mercado de motores de recomendação para os anos 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023. O relatório também prevê o tamanho do mercado de motores de recomendação para os anos 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 e 2029.

                                                                                                            Relatório da indústria do mecanismo de recomendação

                                                                                                            Estatísticas para a participação de mercado do Motor de Recomendação de 2024, tamanho e taxa de crescimento de receita, criadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. A análise do mecanismo de recomendação inclui uma perspectiva de previsão de mercado para 2029 e uma visão histórica. Obtenha uma amostra desta análise do setor como um download gratuito em PDF do relatório.

                                                                                                            close-icon
                                                                                                            80% de nossos clientes procuram relatórios feitos sob medida. Como você quer que adaptemos o seu?

                                                                                                            Por favor, insira um ID de e-mail válido

                                                                                                            Por favor, digite uma mensagem válida!

                                                                                                            Tamanho do mercado do mecanismo de recomendação de produto e análise de ações – Tendências e previsões de crescimento (2024 – 2029)