Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für Empfehlungs-Engines, nach Bereitstellung (Cloud-basiert, vor Ort), nach Typ (kollaborative Filterung, inhaltsbasierte Filterung, hybride Empfehlungssysteme), nach Organisation (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen), nach Endbenutzerbranche und regionaler Analyse, 2024-2031

Marktdefinition

Der Markt umfasst die Erstellung und Implementierung von Systemen, die das Verhalten und die Vorlieben der Verbraucher analysieren, um personalisierte Produkt- oder Inhaltsvorschläge zu liefern. Es umfasst Software und Lösungen, die in verschiedenen Sektoren wie E-Commerce, Medien und Unterhaltung eingesetzt werden, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

Der Markt umfasst Technologien wie kollaboratives Filtern, inhaltsbasiertes Filtern und Hybridmodelle, die Unternehmen dabei helfen, Engagement und Umsatz zu steigern. Der Bericht bietet Einblicke in die Haupttreiber des Marktwachstums, unterstützt durch eine eingehende Bewertung von Branchentrends und regulatorischen Rahmenbedingungen.

Empfehlungs-Engine-MarktÜberblick

Die globale Marktgröße für Empfehlungsmaschinen wurde im Jahr 2023 auf 5,43 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 7,52 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 74,24 Milliarden US-Dollar im Jahr 2031 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38,70 % im Prognosezeitraum entspricht.

Der Markt verzeichnet ein erhebliches Wachstum, das durch die steigende Nachfrage nach personalisierten Benutzererlebnissen in allen Branchen wie zE-Commerce, Unterhaltung und Online-Dienste. Die Verbreitung von Big Data und fortschrittlichen Analysen hat es Unternehmen ermöglicht, Verbrauchereinblicke für maßgeschneiderte Empfehlungen zu nutzen.

Zu den wichtigsten Unternehmen, die in der Empfehlungsmaschinenbranche tätig sind, gehören Amazon.com, Inc., Alphabet Inc., Microsoft, Salesforce, Inc., Algolia, Stitch Fix, BigCommerce Pty. Ltd., Mastercard, Adobe, Coveo Solutions Inc., Intel Corporation, Oracle, SAP SE, Bloomreach, Inc. und Recombee.

Darüber hinaus machen Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) Empfehlungssysteme genauer und effektiver. Da immer mehr Menschen online einkaufen und digitale Plattformen nutzen, nutzen Unternehmen diese Systeme, um die Kundenbindung zu verbessern, den Umsatz zu steigern und Inhalte bereitzustellen, die den individuellen Interessen entsprechen.

• Im Januar 2024 führte Arthur den Recommender System Support ein, eine neue Ergänzung seiner KI-Leistungsplattform. Die Technologie verbessert die Überwachung und Verwaltung von KI-gesteuerten Empfehlungssystemen, behebt Datendrift und Leistungsprobleme und verbessert so Genauigkeit, Relevanz und Kundenzufriedenheit für Online-Unternehmen.

Wichtigste Highlights

1. Die Marktgröße für Empfehlungsmaschinen wurde im Jahr 2023 auf 5,43 Milliarden US-Dollar geschätzt.
2. Der Markt soll von 2024 bis 2031 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 38,70 % wachsen.
3. Nordamerika hatte im Jahr 2023 einen Marktanteil von 34,09 % bei einer Bewertung von 1,85 Milliarden US-Dollar.
4. Das cloudbasierte Segment erwirtschaftete im Jahr 2023 einen Umsatz von 3,37 Milliarden US-Dollar.
5. Das Segment der kollaborativen Filterung wird bis 2031 voraussichtlich 30,98 Milliarden US-Dollar erreichen.
6. Das Segment der Großunternehmen wird bis 2031 voraussichtlich 45,49 Milliarden US-Dollar erreichen.
7. Das Segment IT & Telekommunikation wird bis 2031 voraussichtlich 22,23 Milliarden US-Dollar erreichen.
8. Der Markt im asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von 39,99 % wachsen.

Markttreiber

Wachsende Nachfrage nach KI-Lösungen zur Verbesserung der Geschäftseffizienz

Der Markt wächst rasant aufgrund der steigenden Nachfrage nach KI-gesteuerten Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu vereinfachen und die Effizienz zu verbessern. Unternehmen nutzen diese Systeme, um Aufgaben wie die Bereitstellung personalisierter Inhalte, Produktvorschläge und die Interaktion mit Kunden zu automatisieren.

Durch den Einsatz von KI können Unternehmen die Entscheidungsfindung verbessern, relevantere Empfehlungen liefern und das Kundenerlebnis verbessern. Diese wachsende Abhängigkeit von KI wird durch die Notwendigkeit vorangetrieben, die Betriebskosten zu senken, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten, und treibt das Marktwachstum voran.

• Im September 2024 führte ezCater Smart Ordering ein, eine KI-basierte Bestellempfehlungs-Engine, die die Essensbestellung am Arbeitsplatz vereinfachen soll. Die Funktion nutzt proprietäre Daten aus über 17 Jahren, um maßgeschneiderte Menüvorschläge basierend auf Gruppengröße, Budget und Vorlieben bereitzustellen und Kunden dabei zu helfen, Zeit zu sparen und Bestellungen effizienter zu verwalten.

Marktherausforderung

Umgang mit Datenschutzbedenken in Empfehlungsmaschinen

Eine große Herausforderung auf dem Markt für Empfehlungsmaschinen besteht darin, Benutzerdaten privat zu halten. Diese Systeme basieren auf der Erfassung und Analyse großer Mengen an Benutzerdaten wie Surfverhalten, Kaufhistorie und Präferenzen, um personalisierte Vorschläge zu generieren.

Allerdings haben wachsende Bedenken hinsichtlich der Art und Weise, wie diese Daten erfasst, gespeichert und verwendet werden, bei Verbrauchern zu Datenschutzproblemen geführt. Darüber hinaus sehen Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der California Consumer Privacy Act (CCPA) strenge Compliance-Anforderungen für die Verwendung personenbezogener Daten vor.

Als Reaktion darauf wenden Unternehmen Techniken zum Schutz der Privatsphäre an, darunter Datenanonymisierung, differenzielle Privatsphäre und föderiertes Lernen. Diese Methoden ermöglichen eine effektive Personalisierung und gewährleisten gleichzeitig den Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Markttrend

Verbesserung der Empfehlungs-Engines mit generativer KI für die Personalisierung

Der Markt erlebt einen Trend zu stärker personalisierten und datengesteuerten Empfehlungen, die auf generativer KI basieren. Unternehmen nutzen diese fortschrittliche Technologie zunehmend, um große Mengen an Benutzerdaten zu analysieren und hochgradig maßgeschneiderte Inhalte, Produktvorschläge oder Dienstleistungen zu generieren.

Generative KI kann Benutzerpräferenzen, Verhaltensmuster und Kontext genauer verstehen und es Unternehmen ermöglichen, relevantere Erlebnisse bereitzustellen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen kann generative KI Empfehlungen dynamisch in Echtzeit anpassen und komplexe Eingaben wie Benutzerabsichten und visuelle Signale interpretieren.

Dieser Trend wird durch die steigenden Erwartungen der Verbraucher an hochrelevante und individualisierte Interaktionen vorangetrieben. Infolgedessen macht die generative KI Empfehlungs-Engines intelligenter, reaktionsfähiger und in der Lage, eine verfeinerte Personalisierung in großem Maßstab bereitzustellen.

• Im Juni 2024 führte die AnyMind Group eine neue generative KI (GenAI)-Funktionalität auf ihrer Influencer-Marketing-Plattform AnyTag ein. Die Funktion zielt darauf ab, die Influencer-Suche und -Empfehlungen zu verbessern, indem die Daten von über 750.000 Influencern genutzt werden, darunter Zielgruppendemografie, Content-Engagement und vergangene Kampagnenleistung, um die Influencer-Auswahl für Marketingkampagnen zu optimieren.

Snapshot des Empfehlungs-Engine-Marktberichts

Marktsegmentierung

• Nach Bereitstellung (Cloud-basiert, vor Ort): Das Cloud-basierte Segment erzielte im Jahr 2023 aufgrund seiner Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz für Unternehmen jeder Größe einen Umsatz von 3,37 Milliarden US-Dollar.
• Nach Typ (Kollaborative Filterung, inhaltsbasierte Filterung und hybride Empfehlungssysteme): Das Segment der kollaborativen Filterung hielt im Jahr 2023 42,17 % des Marktes, da es in der Lage ist, personalisierte Empfehlungen basierend auf Benutzerverhalten und -präferenzen bereitzustellen.
• Nach Organisation (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen): Das Segment der Großunternehmen wird aufgrund ihrer umfangreichen Kundendaten und größeren Budgets für die Implementierung fortschrittlicher Empfehlungssysteme bis 2031 voraussichtlich 45,49 Milliarden US-Dollar erreichen.
• Nach Endverbraucherbranche (IT und Telekommunikation, BFSI, Einzelhandel, Medien und Unterhaltung, Gesundheitswesen, Sonstige): Das IT- und Telekommunikationssegment wird aufgrund der wachsenden Nachfrage nach personalisierten Dienstleistungen und Kundenbindung in der Branche bis 2031 voraussichtlich 22,23 Milliarden US-Dollar erreichen.

Empfehlungs-Engine-MarktRegionale Analyse

Basierend auf der Region wurde der Markt in Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, den Nahen Osten und Afrika sowie Südamerika eingeteilt.

Nordamerika hatte im Jahr 2023 einen Anteil von 34,09 % am Markt für Empfehlungsmaschinen mit einer Bewertung von 1,85 Milliarden US-Dollar. Diese Dominanz wird auf die starke Präsenz großer Technologieunternehmen wie Google, Amazon und Netflix in der Region zurückgeführt, die fortschrittliche Empfehlungssysteme in ihre Plattformen integriert haben, um das Benutzererlebnis und das Engagement zu verbessern.

Die Region profitiert außerdem von einer robusten digitalen Infrastruktur, einer hohen Internetdurchdringung und einer gut etablierten E-Commerce-Branche, was sie zu einem idealen Umfeld für das Wachstum von Empfehlungsmaschinen macht. Darüber hinaus setzen Unternehmen in der gesamten Region zunehmend auf KI und mehrmaschinelles LernenTechnologien in Empfehlungsmaschinen, um personalisierte Inhalte bereitzustellen, die Kundenbindung zu stärken und die betriebliche Effizienz zu verbessern.

Die Empfehlungsmaschinenbranche im asiatisch-pazifischen Raum wird voraussichtlich das schnellste Wachstum auf dem Markt verzeichnen, mit einer prognostizierten CAGR von 39,99 % im Prognosezeitraum. Dieses Wachstum wird durch die schnelle Expansion digitaler Plattformen in Ländern wie China, Indien und Japan sowie durch die Zunahme des E-Commerce und der Nutzung mobiler Apps vorangetrieben.

Die wachsende Nachfrage nach personalisierten Einkaufs-, Unterhaltungs- und Content-Diensten treibt die Marktexpansion im asiatisch-pazifischen Raum weiter voran. Darüber hinaus liefert die große Verbraucherbasis der Region wertvolle Daten, die es Unternehmen ermöglichen, Empfehlungssysteme für ein breites Spektrum an Präferenzen zu optimieren und so eine schnelle Akzeptanz in der gesamten Region zu fördern.

• Im April 2025 erwarb CleverTap rehook.ai, ein von Y Combinator unterstütztes Startup. Die Übernahme zielte darauf ab, die KI-gesteuerten Werbe- und Kundenbindungsfunktionen von CleverTap durch die Integration der Werbeautomatisierungslösung von rehook.ai mit der Engagement- und Analyseplattform von CleverTap zu stärken und so seine Reichweite und Fähigkeiten in Südostasien zu erweitern.

 Regulatorische Rahmenbedingungen

• In den USAEmpfehlungs-Engines unterliegen Datenschutzbestimmungen wie dem California Consumer Privacy Act (CCPA), der die Erhebung, Nutzung und Weitergabe personenbezogener Daten für Einwohner Kaliforniens regelt.
• In EuropaEmpfehlungs-Engines müssen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entsprechen, die Richtlinien für die Erhebung, Speicherung und Verarbeitung personenbezogener Daten festlegt. Diese Verordnung schreibt vor, dass Unternehmen die ausdrückliche Einwilligung der Nutzer einholen, bevor sie ihre Daten für personalisierte Empfehlungen verarbeiten, und gewährleistet das Recht des Einzelnen auf Zugriff, Berichtigung oder Löschung seiner Daten.

Wettbewerbslandschaft

Der Markt für Empfehlungsmaschinen zeichnet sich dadurch aus, dass wichtige Akteure verschiedene Strategien anwenden, um ihre Marktposition zu stärken. Führende Unternehmen konzentrieren sich auf die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz ihrer Empfehlungssysteme durch die Integration fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen, die Verbesserung der Datenanalysefunktionen und den Einsatz von Deep-Learning-Techniken.

Strategische Partnerschaften und Übernahmen sind ebenfalls üblich, da Unternehmen ihre technologische Expertise erweitern und modernste Lösungen in ihre Plattformen integrieren möchten. Darüber hinaus investieren Unternehmen zunehmend in cloudbasierte Lösungen, die Skalierbarkeit und Flexibilität bieten, um den wachsenden Anforderungen digitaler Plattformen und E-Commerce-Sektoren gerecht zu werden.

Um sich weiter zu differenzieren, konzentrieren sich einige Akteure auf die Bereitstellung branchenspezifischer Empfehlungslösungen und passen ihre Technologien an Branchen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel und Unterhaltung an.

• Im August 2024 ging CleverTap eine Partnerschaft mit Eatigo ein, um dessen KI-basierte Empfehlungs-Engine zu implementieren, die eine hyperpersonalisierte Benutzereinbindung und Kampagnenautomatisierung ermöglicht. Die Zusammenarbeit verhalf Eatigo zu einem 100-prozentigen Wachstum bei den Reservierungen, indem es zeitnahe, relevante Speisevorschläge lieferte, die Konversionsraten verbesserte und die erneute Kundenbindung durch Multi-Channel-Strategien steigerte.

Liste der wichtigsten Unternehmen im Empfehlungs-Engine-Markt:

• Amazon.com, Inc.
• Alphabet Inc.
• Microsoft
• Salesforce, Inc.
• Algolia
• Stichfix
• BigCommerce Pty. Ltd.
• MasterCard
• Adobe
• Coveo Solutions Inc.
• Intel Corporation
• Orakel
• SAP SE
• Bloomreach, Inc.
• Recombee

Aktuelle Entwicklungen (Produkteinführungen)

• Im Januar 2025, Sovrn startete AI Shopping Galleries, eine neue Empfehlungs-Engine, die KI und RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation) nutzt, um kontextrelevante Produktvorschläge zu liefern. Die Lösung ermöglicht es Publishern, die Generierung von Affiliate-Links zu automatisieren, die Produktdarstellung für Engagement und Umsatz zu optimieren und die Monetarisierung von Inhalten mit einem einfachen Integrationsprozess zu optimieren.
• Im Juni 2024, Uber AI stellte sein Out-of-App-Empfehlungssystem (OOA) vor, das darauf ausgelegt ist, personalisiertes Marketing durch E-Mail-, Push- und SMS-Kommunikation zu skalieren. Das System nutzt den Wissensgraphen von Uber, die CEL-basierte Regel-Engine und Learning-to-Rank-Modelle, um lokalisierte, kontextrelevante Empfehlungen zu liefern. Zu den Verbesserungen gehören eine auf maschinellem Lernen basierende Vorhersage des Benutzerstandorts, eine auf der Küche basierende Modellierung der Benutzerpräferenzen und effiziente Re-Ranking-Strategien, die es Uber ermöglichen, jährlich über 4 Milliarden maßgeschneiderte Nachrichten auf globalen Märkten zu versenden und dabei Kosten, Skalierbarkeit und Engagement in Einklang zu bringen.