Mercado de motores de recomendación

Definición de mercado

El mercado implica la creación e implementación de sistemas que analizan el comportamiento del consumidor y las preferencias para ofrecer sugerencias personalizadas de productos o contenido. Incluye software y soluciones utilizadas en varios 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, ayudando a las empresas a mejorar el compromiso y las ventas. El informe proporciona información sobre los impulsores centrales 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 de motores de recomendación global se valoró en USD 5.43 mil millones en 2023 y se proyecta que crecerá de USD 7.52 mil millones en 2024 a USD 74.24 mil millones para 2031, exhibiendo una tasa compuesta anual de 38.70% durante el período de pronóstico.

El mercado está experimentando un crecimiento significativo impulsado por la creciente demanda de experiencias personalizadas de los usuarios en todas las industrias comocomercio electrónico, entretenimiento y servicios en línea. La proliferación de big data y análisis avanzado ha permitido a las empresas aprovechar las ideas del consumidor para 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, Oracle, Bloom SapReach, 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 efectivos. A medida que más personas compran en línea y usan plataformas digitales, las empresas están utilizando estos sistemas para mejorar la participación del cliente, aumentar las ventas y proporcionar contenido que coincida con los intereses individuales.

• En enero de 2024, Arthur introdujo el soporte del sistema de recomendación, una nueva adición a su plataforma de rendimiento de IA. La tecnología mejora el monitoreo y la gestión de los sistemas de recomendación impulsados ​​por la IA, abordando los problemas de deriva y rendimiento de datos, mejorando así la precisión, la relevancia y la satisfacción del cliente para las empresas en línea.

Destacados clave

1. El tamaño del mercado de motores de recomendación se valoró en USD 5.43 mil millones 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 USD 1.85 mil millones.
4. El segmento basado en la nube obtuvo USD 3.37 mil millones en ingresos en 2023.
5. Se espera que el segmento de filtrado colaborativo alcance los USD 30.98 mil millones para 2031.
6. Se espera que el segmento de las grandes empresas alcance los USD 45.49 mil millones para 2031.
7. Se espera que el segmento de TI y telecomunicaciones alcance los USD 22.23 mil millones para 2031.
8. Se anticipa que el mercado en Asia Pacífico crece a una tasa compuesta anual de 39.99% durante el período de pronóstico.

Conductor de mercado

Creciente demanda de soluciones de IA para mejorar la eficiencia comercial

El mercado está creciendo rápidamente debido a la creciente demanda de soluciones impulsadas por la IA que ayudan 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 está impulsada por la necesidad de reducir los costos operativos, optimizar los flujos de trabajo y mantener la competitividad, está alimentando el crecimiento del mercado.

• En septiembre de 2024, EZCater lanzó Smart Ordering, un motor de recomendación de pedidos basado en IA diseñado para simplificar el pedido de alimentos en el lugar de trabajo. La función utiliza más de 17 años de datos patentados para proporcionar sugerencias de menú personalizadas basadas en el tamaño del grupo, el presupuesto y las preferencias, ayudando a los clientes a ahorrar tiempo y administrar los pedidos de manera más eficiente.

Desafío del mercado

Gestión de preocupaciones de privacidad de datos en motores de recomendación

Un desafío clave en el mercado de motores de recomendación es mantener los datos de los usuarios privados. Estos sistemas se basan en recopilar y analizar grandes volúmenes de datos de 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 usan estos datos, han planteado problemas de privacidad entre los consumidores. Además, las regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) imponen requisitos estrictos de cumplimiento sobre el uso de datos personales.

En respuesta, las empresas están adoptando técnicas de preservación de la privacidad, incluida el anonimato de 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 regulatorio.

Tendencia del mercado

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

El mercado está presenciando una tendencia hacia recomendaciones más personalizadas y basadas en datos impulsadas por la 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 el aumento de las expectativas del consumidor para interacciones altamente relevantes e individualizadas. Como resultado, la IA generativa está haciendo que los motores de recomendación sean más inteligentes, receptivos y capaces de entregar personalización refinada a escala.

• En junio de 2024, Anymind Group lanzó una nueva funcionalidad de IA generativa (Genai) en su plataforma de marketing influyente, Anytag. La característica tiene como objetivo mejorar la búsqueda y las recomendaciones de los influencers aprovechando más de 750,000 datos de influencers, incluida la demografía de la audiencia, la participación del contenido y el rendimiento de la campaña pasada, para optimizar la selección de influencers para las campañas de marketing.

Recomendación Informe del mercado del mercado

Segmentación	Detalles
Por despliegue	Basado en la nube, en las instalaciones
Por tipo	Filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido, sistemas de recomendaciones híbridas
Por organización	Pequeñas y medianas empresas, grandes empresas
Por la industria del usuario final	TI y telecomunicaciones, BFSI, Retail, Medios y Entretenimiento, Atención médica, otros
Por región	América del norte: Estados Unidos, Canadá, México
	Europa: Francia, Reino Unido, España, Alemania, Italia, Rusia, resto de Europa
	Asia-Pacífico: China, Japón, India, Australia, ASEAN, Corea del Sur, resto de Asia-Pacífico
	Medio Oriente y África: Turquía, U.A.E., Arabia Saudita, Sudáfrica, resto del Medio Oriente y África
	Sudamerica: Brasil, Argentina, resto de América del Sur

Segmentación de mercado

• Por implementación (basada en la nube, en las instalaciones): el segmento basado en la nube ganó USD 3.37 mil millones en 2023 debido a su flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad para las empresas de todos los tamaños.
• Por tipo (filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y sistemas de recomendación híbridos): el segmento de filtrado colaborativo contuvo 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 proyecta que el segmento de las grandes empresas alcance los USD 45.49 mil millones en 2031, debido a sus vastas datos de clientes y presupuestos más grandes para implementar sistemas de recomendación avanzados.
• Por la industria del usuario final (TI y telecomunicaciones, BFSI, minorista, medios y entretenimiento, atención médica, otros): se proyecta que el segmento de TI y telecomunicaciones llegará a USD 22.23 mil millones en 2031, debido a la creciente demanda de servicios personalizados y la participación del cliente en el sector.

Mercado de motores de recomendaciónAnálisis regional

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

América del Norte representó el 34.09% de la participación del mercado de motores de recomendación en 2023, con una valoración de USD 1.85 mil millones. Este dominio se atribuye a la fuerte presencia de la región de las principales empresas tecnológicas, como Google, Amazon y Netflix, que han integrado sistemas de recomendaciones avanzadas en sus plataformas para mejorar la experiencia y el compromiso del usuario.

La región también se beneficia de una robusta infraestructura digital, una alta penetración en Internet y una industria de comercio electrónico bien establecida, lo que lo 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 entregar 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 en el mercado, con una tasa compuesta anual proyectada de 39.99% durante el período de pronóstico. Este crecimiento está impulsado por la rápida expansión de las plataformas digitales en países como China, India y Japón, y el surgimiento del comercio electrónico y el uso de aplicaciones móviles.

La creciente demanda de servicios personalizados de compras, entretenimiento y contenido está impulsando aún más la expansión del mercado en Asia Pacífico. Además, la vasta 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, alimentando la rápida adopción en toda la región.

• En abril de 2025, Clevertap adquirió Rehook.ai, una startup respaldada por combinador y. La adquisición tuvo como objetivo fortalecer las capacidades de promociones y retención de clientes impulsadas por AI de Clevertap al integrar la solución de automatización de promociones de Rehook.ai con la plataforma de participación y análisis 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 EuropaLos motores de recomendación deben cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), que establece pautas para recopilar, almacenar y procesar datos personales. Esta regulación exige que las empresas obtengan consentimiento explícito de los usuarios antes de procesar sus datos para recomendaciones personalizadas, y garantiza los derechos de las personas para acceder, corregir o eliminar sus datos.

Panorama competitivo

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

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

Para diferenciarse aún más, algunos jugadores se centran en proporcionar soluciones de recomendación específicas de la industria, adaptando sus tecnologías para 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 IA, permitiendo la participación hiperpersonalizada del usuario y la automatización de campañas. La colaboración ayudó a Eatigo a lograr un crecimiento del 100% en las reservas al ofrecer sugerencias gastronómicas oportunas y relevantes, mejorar las tasas de conversión y mejorar la reanimación del cliente a través de estrategias multicanal.

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

• Amazon.com, Inc.
• Alphabet Inc.
• Microsoft
• Salesforce, Inc.
• Algolia
• Punto de puntada
• BigCommerce Pty. Ltd.
• Tarjeta MasterCard
• Adobe
• Coveo Solutions Inc.
• Intel Corporation
• Oráculo
• SAP SE
• Bloomreach, Inc.
• Recombo

Desarrollos recientes (lanzamientos de productos)

• En enero de 2025, SOVRN lanzó AI Shopping Galleries, un nuevo motor de recomendación que utiliza tecnología de generación (RAG) de IA y recuperación (RAG) para ofrecer sugerencias de productos contextualmente relevantes. La solución permite a los editores automatizar la generación de enlaces de afiliados, optimizar las pantallas de productos para la participación e ingresos, y agilizar la monetización de contenido con un proceso de integración simple.
• En junio de 2024, Uber AI dio a conocer su sistema de recomendación fuera de la aplicación (OOA) diseñado para escalar el marketing personalizado a través de las 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 hasta el rango de rango para ofrecer recomendaciones localizadas y contextualmente relevantes. Las mejoras incluyen predicción de ubicación del usuario basada en el aprendizaje automático, modelado de preferencias de usuarios basadas en la cocina y estrategias de reanimiento eficientes 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 la participación.