Tamaño del mercado del motor de recomendación, participación, crecimiento y análisis de la industria, por implementación (basado en la nube, local), por tipo (filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido, sistemas de recomendación híbridos), por organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas), por industria de usuarios finales y análisis regional. 2024-2031

Definición de mercado

El mercado implica la creación e implementación de sistemas que analizan el comportamiento y las preferencias del consumidor para ofrecer sugerencias personalizadas de productos o contenidos. Incluye software y soluciones utilizadas en diversos sectores, como el comercio electrónico, los medios y el entretenimiento, para mejorar las experiencias de los usuarios.

El mercado incluye tecnologías como filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y modelos híbridos, que ayudan a las empresas a mejorar el compromiso y las ventas. El informe proporciona información sobre los principales impulsores del crecimiento del mercado, respaldado por una evaluación en profundidad de las tendencias de la industria y los marcos regulatorios.

Mercado de motores de recomendaciónDescripción general

El tamaño del mercado mundial de motores de recomendación se valoró en 5,43 mil millones de dólares en 2023 y se proyecta que crezca de 7,52 mil millones de dólares en 2024 a 74,24 mil millones de dólares en 2031, exhibiendo una tasa compuesta anual del 38,70% durante el período previsto.

El mercado está experimentando un crecimiento significativo impulsado por la creciente demanda de experiencias de usuario personalizadas en industrias comocomercio electrónico, entretenimiento y servicios en línea. La proliferación de big data y análisis avanzados ha permitido a las empresas aprovechar los conocimientos de los consumidores para obtener recomendaciones personalizadas.

Las principales empresas que operan en la industria de los motores de recomendación son 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. y Recombee.

Además, las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) están haciendo que los sistemas de recomendación sean más precisos y eficaces. A medida que más personas compran en línea y utilizan plataformas digitales, las empresas utilizan estos sistemas para mejorar la participación del cliente, impulsar las ventas y proporcionar contenido que coincida con los intereses individuales.

• En enero de 2024, Arthur presentó Recommender System Support, una nueva incorporación a su plataforma de rendimiento de IA. La tecnología mejora el seguimiento y la gestión de los sistemas de recomendación basados ​​en IA, abordando la deriva de datos y los problemas de rendimiento, mejorando así la precisión, la relevancia y la satisfacción del cliente para las empresas en línea.

Aspectos destacados clave

1. El tamaño del mercado de motores de recomendación se valoró en 5,43 mil millones de dólares en 2023.
2. Se proyecta que el mercado crecerá a una tasa compuesta anual del 38,70% de 2024 a 2031.
3. América del Norte tenía una cuota de mercado del 34,09% en 2023, con una valoración de 1.850 millones de dólares.
4. El segmento basado en la nube obtuvo 3.370 millones de dólares de ingresos en 2023.
5. Se espera que el segmento de filtrado colaborativo alcance los 30.980 millones de dólares en 2031.
6. Se espera que el segmento de grandes empresas alcance los 45.490 millones de dólares en 2031.
7. Se espera que el segmento de TI y Telecomunicaciones alcance los 22.230 millones de dólares en 2031.
8. Se prevé que el mercado en Asia Pacífico crezca a una tasa compuesta anual del 39,99% durante el período previsto.

Impulsor del mercado

Creciente demanda de soluciones de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia empresarial

El mercado está creciendo rápidamente debido a la creciente demanda de soluciones impulsadas por IA que ayuden a las empresas a simplificar sus operaciones y mejorar la eficiencia. Las empresas están adoptando estos sistemas para automatizar tareas como entregar contenido personalizado, sugerir productos e interactuar con los clientes.

Al aprovechar la IA, las empresas pueden mejorar la toma de decisiones, ofrecer recomendaciones más relevantes y mejorar las experiencias de los clientes. Esta creciente dependencia de la IA, impulsada por la necesidad de reducir los costos operativos, optimizar los flujos de trabajo y mantener la competitividad, está impulsando el crecimiento del mercado.

• En septiembre de 2024, ezCater lanzó Smart Ordering, un motor de recomendación de pedidos basado en inteligencia artificial diseñado para simplificar los pedidos de alimentos en el lugar de trabajo. La función utiliza más de 17 años de datos patentados para brindar sugerencias de menús personalizados según el tamaño del grupo, el presupuesto y las preferencias, lo que ayuda a los clientes a ahorrar tiempo y administrar pedidos de manera más eficiente.

Desafío del mercado

Gestión de preocupaciones sobre la privacidad de datos en motores de recomendación

Un desafío clave en el mercado de los motores de recomendación es mantener la privacidad de los datos de los usuarios. Estos sistemas se basan en la recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos de los usuarios, como el comportamiento de navegación, el historial de compras y las preferencias, para generar sugerencias personalizadas.

Sin embargo, las crecientes preocupaciones sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan estos datos han planteado problemas de privacidad entre los consumidores. Además, regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) imponen estrictos requisitos de cumplimiento sobre el uso de datos personales.

En respuesta, las empresas están adoptando técnicas para preservar la privacidad, incluida la anonimización de los datos, la privacidad diferencial y el aprendizaje federado. Estos métodos permiten una personalización efectiva al tiempo que garantizan la protección de datos y el cumplimiento normativo.

Tendencia del mercado

Mejora de los motores de recomendación con IA generativa para la personalización

El mercado está siendo testigo de una tendencia hacia recomendaciones más personalizadas y basadas en datos impulsadas por IA generativa. Las empresas utilizan cada vez más esta tecnología avanzada para analizar grandes volúmenes de datos de usuarios y generar contenido, sugerencias de productos o servicios altamente personalizados.

La IA generativa puede comprender las preferencias de los usuarios, los patrones de comportamiento y el contexto con mayor precisión, lo que permite a las empresas ofrecer experiencias más relevantes. A diferencia de los modelos tradicionales, la IA generativa puede ajustar dinámicamente las recomendaciones en tiempo real e interpretar entradas complejas, como la intención del usuario y las señales visuales.

Esta tendencia está siendo impulsada por las crecientes expectativas de los consumidores de interacciones altamente relevantes e individualizadas. Como resultado, la IA generativa está haciendo que los motores de recomendación sean más inteligentes, receptivos y capaces de ofrecer una personalización refinada a escala.

• En junio de 2024, AnyMind Group lanzó una nueva funcionalidad de IA generativa (GenAI) en su plataforma de marketing de influencers, AnyTag. La función tiene como objetivo mejorar la búsqueda y las recomendaciones de influencers aprovechando los datos de más de 750.000 influencers, incluidos datos demográficos de la audiencia, participación en el contenido y rendimiento de campañas anteriores, para optimizar la selección de influencers para campañas de marketing.

Resumen del informe de mercado del motor de recomendación

Segmentación del mercado

• Por implementación (basado en la nube, local): el segmento basado en la nube ganó 3370 millones de dólares en 2023 debido a su flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad para empresas de todos los tamaños.
• Por tipo (filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y sistemas de recomendación híbridos): el segmento de filtrado colaborativo ocupó el 42,17% del mercado en 2023, debido a su capacidad de proporcionar recomendaciones personalizadas basadas en el comportamiento y las preferencias del usuario.
• Por organización (pequeñas y medianas empresas, grandes empresas): se prevé que el segmento de grandes empresas alcance los 45,49 mil millones de dólares para 2031, debido a su gran cantidad de datos de clientes y mayores presupuestos para implementar sistemas de recomendación avanzados.
• Por industria de usuarios finales (TI y telecomunicaciones, BFSI, comercio minorista, medios y entretenimiento, atención médica, otros): se proyecta que el segmento de TI y telecomunicaciones alcance los 22,23 mil millones de dólares para 2031, debido a la creciente demanda de servicios personalizados y participación del cliente en el sector.

Mercado de motores de recomendaciónAnálisis Regional

Según la región, el mercado se ha clasificado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Oriente Medio y África y América del Sur.

América del Norte representó el 34,09% del mercado de motores de recomendación en 2023, con una valoración de 1.850 millones de dólares. Este dominio se atribuye a la fuerte presencia en la región de importantes empresas tecnológicas, como Google, Amazon y Netflix, que han integrado sistemas de recomendación avanzados en sus plataformas para mejorar la experiencia y el compromiso del usuario.

La región también se beneficia de una infraestructura digital sólida, una alta penetración de Internet y una industria de comercio electrónico bien establecida, lo que la convierte en un entorno ideal para el crecimiento de los motores de recomendación. Además, las empresas de toda la región están adoptando cada vez más la IA yaprendizaje automáticotecnologías en motores de recomendación para ofrecer contenido personalizado, fortalecer la participación del cliente y mejorar la eficiencia operativa.

Se espera que la industria de motores de recomendación en Asia Pacífico registre el crecimiento más rápido del mercado, con una tasa compuesta anual proyectada del 39,99 % durante el período previsto. Este crecimiento está impulsado por la rápida expansión de las plataformas digitales en países como China, India y Japón, y el aumento del comercio electrónico y el uso de aplicaciones móviles.

La creciente demanda de servicios personalizados de compras, entretenimiento y contenidos está impulsando aún más la expansión del mercado en Asia Pacífico. Además, la amplia base de consumidores de la región proporciona datos valiosos, lo que permite a las empresas ajustar los sistemas de recomendación para una amplia gama de preferencias, impulsando una rápida adopción en toda la región.

• En abril de 2025, CleverTap adquirió rehook.ai, una startup respaldada por Y Combinator. La adquisición tenía como objetivo fortalecer las promociones impulsadas por IA y las capacidades de retención de clientes de CleverTap mediante la integración de la solución de automatización de promociones de rehook.ai con la plataforma de análisis y participación de CleverTap, ampliando su alcance y capacidades en el sudeste asiático.

 Marcos regulatorios

• En EE.UU., los motores de recomendación están sujetos a regulaciones de privacidad de datos como la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), que rige la recopilación, el uso y el intercambio de datos personales para los residentes de California.
• En Europa, los motores de recomendación deben cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), que establece pautas para la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos personales. Este reglamento exige que las empresas obtengan el consentimiento explícito de los usuarios antes de procesar sus datos para realizar recomendaciones personalizadas y garantiza los derechos de las personas a acceder, corregir o eliminar sus datos.

Panorama competitivo

El mercado de motores de recomendación se caracteriza por actores clave que emplean diversas estrategias para fortalecer su posición en el mercado. Las empresas líderes se centran en mejorar la precisión y eficiencia de sus sistemas de recomendación incorporando algoritmos avanzados de aprendizaje automático, mejorando las capacidades de análisis de datos y utilizando técnicas de aprendizaje profundo.

Las asociaciones y adquisiciones estratégicas también son comunes a medida que las empresas buscan ampliar su experiencia tecnológica e integrar soluciones de vanguardia en sus plataformas. Las empresas también están invirtiendo cada vez más en soluciones basadas en la nube, que ofrecen escalabilidad y flexibilidad para satisfacer las crecientes demandas de las plataformas digitales y los sectores del comercio electrónico.

Para diferenciarse aún más, algunos actores se centran en brindar soluciones de recomendación específicas de la industria, adaptando sus tecnologías a sectores como la atención médica, el comercio minorista y el entretenimiento.

• En agosto de 2024, CleverTap se asoció con Eatigo para implementar su motor de recomendación basado en inteligencia artificial, lo que permite la participación hiperpersonalizada de los usuarios y la automatización de campañas. La colaboración ayudó a Eatigo a lograr un crecimiento del 100 % en las reservas al ofrecer sugerencias gastronómicas relevantes y oportunas, mejorar las tasas de conversión y mejorar la reincorporación del cliente a través de estrategias multicanal.

Lista de empresas clave en el mercado de motores de recomendación:

• Amazon.com, Inc.
• Alfabeto Inc.
• microsoft
• Salesforce, Inc.
• Algolia
• Arreglo de puntada
• BigCommerce Pty. Ltd.
• Tarjeta MasterCard
• Adobe
• Coveo Soluciones Inc.
• Corporación Intel
• Oráculo
• SAP SE
• Bloomreach, Inc.
• Recombee

Desarrollos recientes (lanzamientos de productos)

• En enero de 2025, Sovrn lanzó AI Shopping Galleries, un nuevo motor de recomendación que utiliza inteligencia artificial y tecnología de generación aumentada de recuperación (RAG) para ofrecer sugerencias de productos contextualmente relevantes. La solución permite a los editores automatizar la generación de enlaces de afiliados, optimizar la visualización de productos para generar participación e ingresos y optimizar la monetización del contenido con un proceso de integración simple.
• En junio de 2024, Uber AI presentó su sistema de recomendación fuera de la aplicación (OOA) diseñado para escalar el marketing personalizado a través de comunicaciones por correo electrónico, push y SMS. El sistema aprovecha el gráfico de conocimiento de Uber, el motor de reglas basado en CEL y los modelos de aprendizaje para clasificar para ofrecer recomendaciones localizadas y contextualmente relevantes. Las mejoras incluyen predicción de la ubicación del usuario basada en aprendizaje automático, modelado de preferencias del usuario basado en la cocina y estrategias eficientes de reclasificación que permiten a Uber enviar más de 4 mil millones de mensajes personalizados anualmente en los mercados globales, al tiempo que equilibra el costo, la escalabilidad y el compromiso.