Marché du moteur de recommandation

Définition du marché

Le marché implique la création et la mise en œuvre de systèmes qui analysent le comportement et les préférences des consommateurs pour fournir des suggestions de produits ou de contenu personnalisés. Il comprend des logiciels et des solutions utilisés dans divers secteurs, tels que le commerce électronique, les médias et le divertissement, pour améliorer les expériences des utilisateurs.

Le marché comprend des technologies telles que le filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu et les modèles hybrides, aidant les entreprises à améliorer l'engagement et les ventes. Le rapport donne un aperçu des principaux moteurs de la croissance du marché, soutenus par une évaluation approfondie des tendances de l'industrie et des cadres réglementaires.

Marché du moteur de recommandationAperçu

La taille du marché mondial des moteurs de recommandation était évaluée à 5,43 milliards USD en 2023 et devrait passer de 7,52 milliards USD en 2024 à 74,24 milliards USD d'ici 2031, présentant un TCAC de 38,70% au cours de la période de prévision.

Le marché connaît une croissance importante motivée par l'augmentation de la demande d'expériences utilisateur personnalisées dans les industries commecommerce électronique, divertissement et services en ligne. La prolifération des mégadonnées et des analyses avancées a permis aux entreprises de tirer parti des informations sur les consommateurs pour les recommandations sur mesure.

Les grandes entreprises opérant dans l'industrie des moteurs de recommandation sont 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. et Recombee.

De plus, les technologies de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) rendent les systèmes de recommandation plus précis et plus efficaces. Alors que de plus en plus de personnes achètent en ligne et utilisent des plateformes numériques, les entreprises utilisent ces systèmes pour améliorer l'engagement des clients, stimuler les ventes et fournir du contenu qui correspond aux intérêts individuels.

• En janvier 2024, Arthur a introduit le support du système de recommandation, un nouvel ajout à sa plate-forme de performance d'IA. La technologie améliore la surveillance et la gestion des systèmes de recommandation axés sur l'IA, résolvant la dérive des données et les problèmes de performances, améliorant ainsi la précision, la pertinence et la satisfaction des clients pour les entreprises en ligne.

Faits saillants clés

1. La taille du marché du moteur de recommandation était évaluée à 5,43 milliards USD en 2023.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 38,70% de 2024 à 2031.
3. L'Amérique du Nord a détenu une part de marché de 34,09% en 2023, avec une évaluation de 1,85 milliard USD.
4. Le segment basé sur le cloud a récolté 3,37 milliards de dollars de revenus en 2023.
5. Le segment de filtrage collaboratif devrait atteindre 30,98 milliards USD d'ici 2031.
6. Le segment des grandes entreprises devrait atteindre 45,49 milliards USD d'ici 2031.
7. Le segment IT & Télécommunications devrait atteindre 22,23 milliards USD d'ici 2031.
8. Le marché en Asie-Pacifique devrait croître à un TCAC de 39,99% au cours de la période de prévision.

Moteur du marché

Demande croissante de solutions d'IA pour améliorer l'efficacité des entreprises

Le marché augmente rapidement en raison de la demande croissante de solutions axées sur l'IA qui aident les entreprises à simplifier leurs opérations et à améliorer l'efficacité. Les entreprises adoptent ces systèmes pour automatiser des tâches comme la livraison de contenu personnalisé, la suggestion des produits et s'engager avec les clients.

En tirant parti de l'IA, les entreprises peuvent améliorer la prise de décision, fournir des recommandations plus pertinentes et améliorer les expériences des clients. Cette dépendance croissante à l'égard de l'IA est tirée par la nécessité de réduire les coûts opérationnels, d'optimiser les flux de travail et de maintenir la compétitivité, alimente la croissance du marché.

• En septembre 2024, EzCater a lancé Smart Oranding, un moteur de recommandation de commande basé sur l'IA conçu pour simplifier la commande des aliments en milieu de travail. La fonctionnalité utilise plus de 17 ans de données propriétaires pour fournir des suggestions de menu sur mesure en fonction de la taille du groupe, du budget et des préférences, aidant les clients à gagner du temps et à gérer les commandes plus efficacement.

Défi du marché

Gestion des problèmes de confidentialité des données dans les moteurs de recommandation

Un défi clé sur le marché des moteurs de recommandation est de garder les données des utilisateurs privées. Ces systèmes reposent sur la collecte et l'analyse de grands volumes de données utilisateur tels que le comportement de navigation, l'historique des achats et les préférences pour générer des suggestions personnalisées.

Cependant, des préoccupations croissantes concernant la façon dont ces données sont collectées, stockées et utilisées ont soulevé des problèmes de confidentialité chez les consommateurs. De plus, des réglementations telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) et la California Consumer Privacy Act (CCPA) imposent des exigences de conformité strictes à l'utilisation de données personnelles.

En réponse, les entreprises adoptent des techniques de préservation de la confidentialité, notamment l'anonymisation des données, la confidentialité différentielle et l'apprentissage fédéré. Ces méthodes permettent une personnalisation efficace tout en garantissant la protection des données et la conformité réglementaire.

Tendance

Améliorer les moteurs de recommandation avec une IA générative pour la personnalisation

Le marché est témoin d'une tendance vers des recommandations plus personnalisées et basées sur les données alimentées par une IA générative. Les entreprises utilisent de plus en plus cette technologie de pointe pour analyser de grands volumes de données utilisateur et génèrent des contenus, des suggestions de produits ou des services hautement sur mesure.

L'IA générative peut comprendre les préférences des utilisateurs, les modèles de comportement et le contexte avec plus de précision, permettant aux entreprises de fournir des expériences plus pertinentes. Contrairement aux modèles traditionnels, l'IA générative peut ajuster dynamiquement les recommandations en temps réel et interpréter des entrées complexes telles que l'intention utilisateur et les signaux visuels.

Cette tendance est motivée par la hausse des attentes des consommateurs pour les interactions très pertinentes et individualisées. En conséquence, l'IA génératrice rend les moteurs de recommandation plus intelligents, réactifs et capables de fournir une personnalisation raffinée à grande échelle.

• En juin 2024, AnyMind Group a lancé de nouvelles fonctionnalités génératives d'IA (Genai) sur sa plate-forme de marketing d'influence, Anytag. La fonctionnalité vise à améliorer la recherche et les recommandations des influenceurs en tirant parti de plus de 750 000 données sur les influenceurs, notamment la démographie du public, l'engagement du contenu et les performances passées de la campagne, pour optimiser la sélection des influenceurs pour les campagnes marketing.

Recommandation Rapport sur le marché du moteur

Segmentation	Détails
Par déploiement	Basé sur le cloud, sur site
Par type	Filtrage collaboratif, filtrage basé sur le contenu, systèmes de recommandation hybride
Par organisation	Petites et moyennes entreprises, grandes entreprises
Par l'industrie de l'utilisateur final	It & Telecommunications, BFSI, Retail, Media & Entertainment, Healthcare, autres
Par région	Amérique du Nord: États-Unis, Canada, Mexique
	Europe: France, Royaume-Uni, Espagne, Allemagne, Italie, Russie, reste de l'Europe
	Asie-Pacifique: Chine, Japon, Inde, Australie, ASEAN, Corée du Sud, reste de l'Asie-Pacifique
	Moyen-Orient et Afrique: Turquie, U.A.E., Arabie saoudite, Afrique du Sud, reste du Moyen-Orient et de l'Afrique
	Amérique du Sud: Brésil, Argentine, reste de l'Amérique du Sud

Segmentation du marché

• Par déploiement (basé sur le cloud, sur site): le segment basé sur le cloud a gagné 3,37 milliards USD en 2023 en raison de sa flexibilité, de son évolutivité et de sa rentabilité pour les entreprises de toutes tailles.
• Par type (filtrage collaboratif, filtrage basé sur le contenu et systèmes de recommandation hybride): le segment de filtrage collaboratif détenait 42,17% du marché en 2023, en raison de sa capacité à fournir des recommandations personnalisées en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs.
• Par organisation (petites et moyennes entreprises, grandes entreprises): le segment des grandes entreprises devrait atteindre 45,49 milliards USD d'ici 2031, en raison de leurs vastes données clients et de plus grands budgets pour la mise en œuvre de systèmes de recommandation avancés.
• Par l'industrie des utilisateurs finaux (TI et télécommunications, BFSI, Retail, Media & Entertainment, Healthcare, autres): Le segment de l'informatique et des télécommunications devrait atteindre 22,23 milliards USD d'ici 2031, en raison de la demande croissante de services personnalisés et d'engagement client dans le secteur.

Marché du moteur de recommandationAnalyse régionale

Sur la base de la région, le marché a été classé en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, au Moyen-Orient et en Afrique et en Amérique du Sud.

L'Amérique du Nord a représenté 34,09% du marché des moteurs de recommandation en 2023, avec une évaluation de 1,85 milliard USD. Cette domination est attribuée à la forte présence par la région de grandes entreprises technologiques, telles que Google, Amazon et Netflix, qui ont intégré des systèmes de recommandation avancés dans leurs plateformes pour améliorer l'expérience des utilisateurs et l'engagement.

La région bénéficie également d'une infrastructure numérique robuste, d'une forte pénétration sur Internet et d'une industrie du commerce électronique bien établie, ce qui en fait un environnement idéal pour la croissance des moteurs de recommandation. De plus, les entreprises de la région adoptent de plus en plus l'IA etapprentissage automatiqueTechnologies dans les moteurs de recommandation pour fournir du contenu personnalisé, renforcer l'engagement des clients et améliorer l'efficacité opérationnelle.

L'industrie des moteurs de recommandation en Asie-Pacifique devrait enregistrer la croissance la plus rapide du marché, avec un TCAC projeté de 39,99% au cours de la période de prévision. Cette croissance est tirée par l'expansion rapide des plateformes numériques dans des pays comme la Chine, l'Inde et le Japon, et la montée en puissance du commerce électronique et de l'utilisation des applications mobiles.

La demande croissante de services de shopping, de divertissement et de contenu personnalisés propulse davantage l'expansion du marché en Asie-Pacifique. En outre, la vaste base de consommateurs de la région fournit des données précieuses, permettant aux entreprises de réprimer les systèmes de recommandation pour un large éventail de préférences, alimentant une adoption rapide dans la région.

• En avril 2025, Cleververtap a acquis Repook.ai, une startup soutenue par des combinateurs Y. L’acquisition visait à renforcer les capacités des promotions et de la fidélisation de la clientèle de Clevevertap en intégrant la solution d’automatisation des promotions de Rehook.

 Cadres réglementaires

• Aux États-Unis, Les moteurs de recommandation sont soumis à des réglementations de confidentialité des données comme la California Consumer Privacy Act (CCPA), qui régit la collecte, l'utilisation et le partage de données personnelles pour les résidents de Californie.
• En Europe, Les moteurs de recommandation doivent se conformer au règlement général de protection des données (RGPD), qui définit des directives pour la collecte, le stockage et le traitement des données personnelles. Ce règlement exige que les entreprises obtiennent un consentement explicite des utilisateurs avant de traiter leurs données pour des recommandations personnalisées, et elle garantit les droits des individus à accéder, à corriger ou à supprimer leurs données.

Paysage compétitif

Le marché des moteurs de recommandation est caractérisé par des acteurs clés utilisant diverses stratégies pour renforcer leur position de marché. Les entreprises de premier plan se concentrent sur l'amélioration de la précision et de l'efficacité de leurs systèmes de recommandation en incorporant des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, en améliorant les capacités d'analyse des données et en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur.

Les partenariats stratégiques et les acquisitions sont également courants car les entreprises cherchent à étendre leur expertise technologique et à intégrer des solutions de pointe dans leurs plateformes. Les entreprises investissent également de plus en plus dans des solutions basées sur le cloud, offrant l'évolutivité et la flexibilité pour répondre aux demandes croissantes des plateformes numériques et des secteurs du commerce électronique.

Pour se différencier davantage, certains acteurs se concentrent sur la fourniture de solutions de recommandation spécifiques à l'industrie, l'adaptation de leurs technologies pour des secteurs tels que les soins de santé, la vente au détail et le divertissement.

• En août 2024, CleVerverp s'est associé à Eatigo pour mettre en œuvre son moteur de recommandation basé sur l'IA, permettant l'engagement des utilisateurs hyper personnalisés et l'automatisation des campagnes. La collaboration a aidé Eatigo à atteindre une croissance de 100% des réserves en offrant des suggestions de restauration en temps opportun et pertinentes, en améliorant les taux de conversion et en améliorant la réengagement des clients grâce à des stratégies multicanaux.

Liste des sociétés clés sur le marché des moteurs de recommandation:

• Amazon.com, Inc.
• Alphabet Inc.
• Microsoft
• Salesforce, Inc.
• Algolie
• Fixation
• BigCommerce Pty. Ltd.
• MasterCard
• Adobe
• Coveo Solutions Inc.
• Intel Corporation
• Oracle
• SAP SE
• BloomReach, Inc.
• Recombrer

Développements récents (lancements de produits)

• En janvier 2025, Sovrn a lancé des galeries commerciales de l'IA, un nouveau moteur de recommandation qui utilise une technologie de génération (RAG) de l'IA et de la récupération (RAG) pour fournir des suggestions de produits contextuellement pertinentes. La solution permet aux éditeurs d'automatiser la génération de liens d'affiliation, d'optimiser les affichages de produits pour l'engagement et les revenus et de rationaliser la monétisation du contenu avec un processus d'intégration simple.
• En juin 2024, Uber AI a dévoilé son système de recommandation hors application (OOA) conçu pour mettre à l'échelle le marketing personnalisé par e-mail, push et communications SMS. Le système exploite le graphique de connaissances d'Uber, le moteur de règles basé sur CEL et les modèles d'apprentissage pour fournir des recommandations localisées et contextuellement pertinentes. Les améliorations incluent la prédiction de l'emplacement des utilisateurs basée sur l'apprentissage automatique, la modélisation des préférences des utilisateurs basée sur la cuisine et les stratégies de reconstitution efficaces permettant à Uber d'envoyer plus de 4 milliards de messages sur mesure par an sur les marchés mondiaux tout en équilibrant le coût, l'évolutivité et l'engagement.