Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché des moteurs de recommandation, par déploiement (basé sur le cloud, sur site), par type (filtrage collaboratif, filtrage basé sur le contenu, systèmes de recommandation hybrides), par organisation (petites et moyennes entreprises, grandes entreprises), par secteur d’utilisateur final et analyse régionale, 2024-2031

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 personnalisées de produits ou de contenu. Il comprend des logiciels et des solutions utilisés dans divers secteurs, tels que le commerce électronique, les médias et le divertissement, pour améliorer l'expérience utilisateur.

Le marché comprend des technologies telles que le filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu et les modèles hybrides, qui aident les entreprises à améliorer leur engagement et leurs ventes. Le rapport fournit un aperçu des principaux moteurs de la croissance du marché, soutenu par une évaluation approfondie des tendances du secteur et des cadres réglementaires.

Marché des moteurs 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, avec un TCAC de 38,70 % au cours de la période de prévision.

Le marché connaît une croissance significative tirée par la demande croissante d'expériences utilisateur personnalisées dans des secteurs tels quecommerce électronique, divertissement et services en ligne. La prolifération du Big Data et des analyses avancées a permis aux entreprises de tirer parti des informations sur les consommateurs pour formuler des recommandations personnalisées.

Les principales entreprises opérant dans le secteur 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 d’intelligence artificielle (IA) et d’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, augmenter les ventes et fournir un contenu correspondant aux intérêts individuels.

• En janvier 2024, Arthur a introduit Recommender System Support, un nouvel ajout à sa plateforme de performances d'IA. La technologie améliore la surveillance et la gestion des systèmes de recommandation basés sur l'IA, en résolvant les problèmes de dérive des données et de performances, améliorant ainsi la précision, la pertinence et la satisfaction des clients pour les entreprises en ligne.

Points saillants

1. La taille du marché des moteurs de recommandation était évaluée à 5,43 milliards de dollars en 2023.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 38,70 % de 2024 à 2031.
3. L’Amérique du Nord détenait une part de marché de 34,09 % en 2023, avec une valorisation de 1,85 milliard de dollars.
4. Le segment basé sur le cloud a généré 3,37 milliards de dollars de revenus en 2023.
5. Le segment du filtrage collaboratif devrait atteindre 30,98 milliards de dollars d'ici 2031.
6. Le segment des grandes entreprises devrait atteindre 45,49 milliards de dollars d'ici 2031.
7. Le segment informatique et télécommunications devrait atteindre 22,23 milliards de dollars d'ici 2031.
8. Le marché de la région 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 connaît une croissance rapide en raison de la demande croissante de solutions basées sur l'IA qui aident les entreprises à simplifier leurs opérations et à améliorer leur efficacité. Les entreprises adoptent ces systèmes pour automatiser des tâches telles que la fourniture de contenu personnalisé, la suggestion de produits et l'interaction avec les clients.

En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent améliorer la prise de décision, fournir des recommandations plus pertinentes et améliorer l’expérience client. Cette dépendance croissante à l’IA, motivée 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 Ordering, un moteur de recommandation de commandes basé sur l'IA conçu pour simplifier les commandes de nourriture sur le lieu de travail. La fonctionnalité utilise plus de 17 ans de données exclusives pour fournir des suggestions de menus personnalisées en fonction de la taille du groupe, du budget et des préférences, aidant ainsi 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

L'un des principaux défis sur le marché des moteurs de recommandation consiste à préserver la confidentialité des données des utilisateurs. Ces systèmes s'appuient sur la collecte et l'analyse de grands volumes de données utilisateur, telles que le comportement de navigation, l'historique des achats et les préférences, pour générer des suggestions personnalisées.

Cependant, les inquiétudes croissantes quant à la manière 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 le California Consumer Privacy Act (CCPA) imposent des exigences de conformité strictes concernant l'utilisation des 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 du marché

Améliorer les moteurs de recommandation avec l'IA générative pour la personnalisation

Le marché assiste à une tendance vers des recommandations plus personnalisées et basées sur les données, alimentées par l'IA générative. Les entreprises utilisent de plus en plus cette technologie avancée pour analyser de grands volumes de données utilisateur et générer du contenu, des suggestions de produits ou des services hautement personnalisés.

L'IA générative peut comprendre plus précisément les préférences des utilisateurs, les modèles de comportement et le contexte, permettant ainsi aux entreprises de proposer 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 de l’utilisateur et les signaux visuels.

Cette tendance est motivée par les attentes croissantes des consommateurs en matière d'interactions hautement pertinentes et individualisées. En conséquence, l’IA générative rend les moteurs de recommandation plus intelligents, plus réactifs et capables de fournir une personnalisation raffinée à grande échelle.

• En juin 2024, AnyMind Group a lancé une nouvelle fonctionnalité d'IA générative (GenAI) sur sa plateforme de marketing d'influence, AnyTag. La fonctionnalité vise à améliorer la recherche et les recommandations d'influenceurs en exploitant les données de plus de 750 000 influenceurs, y compris les données démographiques de l'audience, l'engagement dans le contenu et les performances des campagnes passées, afin d'optimiser la sélection des influenceurs pour les campagnes marketing.

Aperçu du rapport sur le marché du moteur de recommandation

Segmentation du marché

• Par déploiement (basé sur le cloud, sur site) : le segment basé sur le cloud a gagné 3,37 milliards de dollars 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 hybrides) : le segment du filtrage collaboratif détenait 42,17 % du marché en 2023, en raison de sa capacité à fournir des recommandations personnalisées basées sur le comportement et les préférences des utilisateurs.
• Par organisation (petites et moyennes entreprises, grandes entreprises) : le segment des grandes entreprises devrait atteindre 45,49 milliards de dollars d'ici 2031, en raison de leurs vastes données clients et de leurs budgets plus importants pour la mise en œuvre de systèmes de recommandation avancés.
• Par secteur d'utilisateur final (informatique et télécommunications, BFSI, vente au détail, médias et divertissement, soins de santé, autres) : le segment informatique et télécommunications devrait atteindre 22,23 milliards de dollars d'ici 2031, en raison de la demande croissante de services personnalisés et de l'engagement des clients dans le secteur.

Marché des moteurs de recommandationAnalyse régionale

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

L’Amérique du Nord représentait 34,09 % du marché des moteurs de recommandation en 2023, avec une valorisation de 1,85 milliard de dollars. Cette domination est attribuée à la forte présence dans 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 et l'engagement des utilisateurs.

La région bénéficie également d’une infrastructure numérique robuste, d’une forte pénétration d’Internet et d’un secteur du commerce électronique bien établi, 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 un contenu personnalisé, renforcer l’engagement client et améliorer l’efficacité opérationnelle.

Le secteur des moteurs de recommandation en Asie-Pacifique devrait enregistrer la croissance la plus rapide du marché, avec un TCAC projeté de 39,99 % sur 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, ainsi que par l’augmentation de l’utilisation du commerce électronique et des applications mobiles.

La demande croissante de services personnalisés d’achat, de divertissement et de contenu stimule encore davantage l’expansion du marché en Asie-Pacifique. De plus, la vaste base de consommateurs de la région fournit des données précieuses, permettant aux entreprises d’affiner les systèmes de recommandation pour un large éventail de préférences, alimentant ainsi une adoption rapide dans toute la région.

• En avril 2025, CleverTap a acquis rehook.ai, une startup soutenue par Y Combinator. L’acquisition visait à renforcer les promotions basées sur l’IA et les capacités de fidélisation de la clientèle de CleverTap en intégrant la solution d’automatisation des promotions de rehook.ai à la plateforme d’engagement et d’analyse de CleverTap, élargissant ainsi sa portée et ses capacités en Asie du Sud-Est.

 Cadres réglementaires

• Aux États-Unis, les moteurs de recommandation sont soumis à des réglementations sur la confidentialité des données telles que le California Consumer Privacy Act (CCPA), qui régit la collecte, l'utilisation et le partage des données personnelles des résidents de Californie.
• En Europe, les moteurs de recommandation doivent être conformes au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), qui fixe les lignes directrices en matière de collecte, de stockage et de traitement des données personnelles. Ce règlement exige que les entreprises obtiennent le consentement explicite des utilisateurs avant de traiter leurs données pour des recommandations personnalisées, et garantit le droit des individus d'accéder, de corriger ou de supprimer leurs données.

Paysage concurrentiel

Le marché des moteurs de recommandation se caractérise par des acteurs clés qui emploient diverses stratégies pour renforcer leur position sur le marché. Les grandes entreprises s'efforcent d'améliorer la précision et l'efficacité de leurs systèmes de recommandation en intégrant des algorithmes avancés d'apprentissage automatique, en améliorant les capacités d'analyse des données et en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Les partenariats et acquisitions stratégiques sont également courants alors que les entreprises cherchent à élargir 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 évolutivité et 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 un secteur, en adaptant leurs technologies à des secteurs tels que la santé, la vente au détail et le divertissement.

• En août 2024, CleverTap s'est associé à Eatigo pour mettre en œuvre son moteur de recommandation basé sur l'IA, permettant un engagement hyper-personnalisé des utilisateurs et l'automatisation des campagnes. Cette collaboration a permis à Eatigo d'atteindre une croissance de 100 % des réservations en fournissant des suggestions de restauration pertinentes et opportunes, en améliorant les taux de conversion et en renforçant le réengagement des clients grâce à des stratégies multicanaux.

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

• Amazon.com, Inc.
• Alphabet Inc.
• Microsoft
• Salesforce, Inc.
• Algolie
• Correction de points
• BigCommerce Pty.
• MasterCard
• Adobe
• Solutions Coveo inc.
• Société Intel
• Oracle
• SAP SE
• Bloomreach, Inc.
• Recombee

Développements récents (lancements de produits)

• En janvier 2025, Sovrn a lancé AI Shopping Galleries, un nouveau moteur de recommandation qui utilise l'IA et la technologie de génération augmentée par 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 l'affichage des produits en termes d'engagement et de revenus, et de rationaliser la monétisation du contenu grâce à un processus d'intégration simple.
• En juin 2024, Uber AI a dévoilé son système de recommandation hors application (OOA) conçu pour faire évoluer le marketing personnalisé via les communications par e-mail, push et SMS. Le système exploite le graphique de connaissances d'Uber, le moteur de règles basé sur le CEL et les modèles d'apprentissage du classement pour fournir des recommandations localisées et contextuellement pertinentes. Les améliorations incluent la prédiction de localisation des utilisateurs basée sur l'apprentissage automatique, la modélisation des préférences des utilisateurs basée sur la cuisine et des stratégies de reclassement efficaces permettant à Uber d'envoyer plus de 4 milliards de messages personnalisés par an sur les marchés mondiaux tout en équilibrant les coûts, l'évolutivité et l'engagement.