추천 엔진 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 배포별(클라우드 기반, 온프레미스), 유형별(협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템), 조직별(중소기업, 대기업), 최종 사용자 산업별 및 지역 분석, 2024-2031

시장 정의

시장에는 개인화된 제품이나 콘텐츠 제안을 제공하기 위해 소비자 행동과 선호도를 분석하는 시스템의 생성 및 구현이 포함됩니다. 여기에는 전자상거래, 미디어, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되는 소프트웨어와 솔루션이 포함되어 사용자 경험을 향상시킵니다.

시장에는 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 모델과 같은 기술이 포함되어 있어 기업의 참여와 판매를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이 보고서는 업계 동향 및 규제 프레임워크에 대한 심층적인 평가를 통해 시장 성장의 핵심 동인에 대한 통찰력을 제공합니다.

추천 엔진 시장개요

글로벌 추천 엔진 시장 규모는 2023년 54억 3천만 달러로 평가되었으며, 2024년 75억 2천만 달러에서 2031년까지 742억 4천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 38.70%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

시장은 다음과 같은 산업 전반에 걸쳐 개인화된 사용자 경험에 대한 수요가 증가함에 따라 크게 성장하고 있습니다.전자상거래, 엔터테인먼트, 온라인 서비스 등이 있습니다. 빅데이터와 고급 분석의 확산으로 기업은 맞춤형 추천을 위해 소비자 통찰력을 활용할 수 있게 되었습니다.

추천 엔진 산업에 종사하는 주요 회사로는 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. 및 Recombee가 있습니다.

또한 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술은 추천 시스템을 더욱 정확하고 효과적으로 만들고 있습니다. 더 많은 사람들이 온라인으로 쇼핑하고 디지털 플랫폼을 사용함에 따라 기업은 이러한 시스템을 사용하여 고객 참여를 향상하고 판매를 늘리며 개인의 관심 사항에 맞는 콘텐츠를 제공하고 있습니다.

• 2024년 1월 Arthur는 AI 성능 플랫폼에 새로 추가된 추천 시스템 지원을 도입했습니다. 이 기술은 AI 기반 추천 시스템의 모니터링 및 관리를 강화하여 데이터 드리프트 및 성능 문제를 해결함으로써 온라인 비즈니스의 정확성, 관련성 및 고객 만족도를 향상시킵니다.

주요 하이라이트

1. 추천 엔진 시장 규모는 2023년 기준 54억 3천만 달러로 평가됩니다.
2. 시장은 2024년부터 2031년까지 CAGR 38.70%로 성장할 것으로 예상됩니다.
3. 북미는 2023년 시장 점유율 34.09%, 평가액 18억 5천만 달러를 기록했습니다.
4. 클라우드 기반 부문은 2023년에 33억 7천만 달러의 매출을 올렸습니다.
5. 협업 필터링 부문은 2031년까지 309억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
6. 대기업 부문은 2031년까지 454억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
7. IT 및 통신 부문은 2031년까지 222억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
8. 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 CAGR 39.99%로 성장할 것으로 예상됩니다.

시장 동인

비즈니스 효율성 향상을 위한 AI 솔루션에 대한 수요 증가

기업의 운영을 단순화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이 되는 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 기업에서는 개인화된 콘텐츠 제공, 제품 제안, 고객 참여와 같은 작업을 자동화하기 위해 이러한 시스템을 채택하고 있습니다.

기업은 AI를 활용하여 의사결정을 개선하고, 보다 관련성이 높은 추천을 제공하며, 고객 경험을 향상할 수 있습니다. AI에 대한 의존도가 높아지는 것은 운영 비용 절감, 워크플로 최적화, 경쟁력 유지에 대한 요구로 인해 시장 성장을 촉진하고 있습니다.

• 2024년 9월, ezCater는 직장 음식 주문을 단순화하도록 설계된 AI 기반 주문 추천 엔진인 Smart Ordering을 출시했습니다. 이 기능은 17년이 넘는 독점 데이터를 사용하여 그룹 규모, 예산, 선호도에 따라 맞춤형 메뉴 제안을 제공함으로써 고객이 시간을 절약하고 주문을 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.

시장 도전

추천 엔진에서 데이터 개인 정보 보호 문제 관리

추천 엔진 시장의 주요 과제는 사용자 데이터를 비공개로 유지하는 것입니다. 이러한 시스템은 탐색 행동, 구매 내역, 선호도 등 대량의 사용자 데이터를 수집하고 분석하여 맞춤 제안을 생성합니다.

그러나 이 데이터가 어떻게 수집, 저장, 사용되는지에 대한 우려가 커지면서 소비자들 사이에서 개인 정보 보호 문제가 제기되었습니다. 또한 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법)와 같은 규정은 개인 데이터 사용에 대해 엄격한 준수 요구 사항을 부과합니다.

이에 대응하여 기업에서는 데이터 익명화, 차등 개인 정보 보호, 연합 학습 등 개인 정보 보호 기술을 채택하고 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 데이터 보호 및 규정 준수를 보장하면서 효과적인 개인화가 가능해집니다.

시장 동향

개인화를 위한 생성적 AI로 추천 엔진 강화

시장은 생성 AI를 통해 더욱 개인화되고 데이터 기반 추천을 제공하는 추세를 목격하고 있습니다. 기업에서는 대량의 사용자 데이터를 분석하고 고도로 맞춤화된 콘텐츠, 제품 제안 또는 서비스를 생성하기 위해 이 고급 기술을 점점 더 많이 사용하고 있습니다.

생성적 AI는 사용자 선호도, 행동 패턴, 맥락을 더 정확하게 이해하여 기업이 더 관련성 높은 경험을 제공할 수 있도록 해줍니다. 기존 모델과 달리 생성 AI는 실시간으로 권장 사항을 동적으로 조정하고 사용자 의도 및 시각적 신호와 같은 복잡한 입력을 해석할 수 있습니다.

이러한 추세는 관련성이 높고 개별화된 상호 작용에 대한 소비자의 기대가 높아지면서 주도되고 있습니다. 결과적으로 생성적 AI는 추천 엔진을 더욱 지능적이고 반응성이 뛰어나며 규모에 맞게 세련된 개인화 기능을 제공할 수 있도록 만들고 있습니다.

• 2024년 6월 AnyMind Group은 인플루언서 마케팅 플랫폼인 AnyTag에 새로운 GenAI(생성 AI) 기능을 출시했습니다. 이 기능은 청중 인구통계, 콘텐츠 참여, 과거 캠페인 성과 등 750,000명 이상의 인플루언서 데이터를 활용하여 마케팅 캠페인을 위한 인플루언서 선택을 최적화함으로써 인플루언서 검색 및 추천을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

추천 엔진 시장 보고서 스냅샷

시장 세분화

• 배포별(클라우드 기반, 온프레미스): 클라우드 기반 부문은 모든 규모의 기업을 위한 유연성, 확장성 및 비용 효율성으로 인해 2023년에 33억 7천만 달러를 벌어들였습니다.
• 유형별(협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 및 하이브리드 추천 시스템): 협업 필터링 부문은 사용자 행동 및 선호도를 기반으로 개인화된 추천을 제공하는 능력으로 인해 2023년 시장의 42.17%를 차지했습니다.
• 조직별(중소기업, 대기업): 대기업 부문은 방대한 고객 데이터와 고급 추천 시스템 구현을 위한 더 큰 예산으로 인해 2031년까지 454억 9천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 최종 사용자 산업별(IT 및 통신, BFSI, 소매, 미디어 및 엔터테인먼트, 의료, 기타): IT 및 통신 부문은 해당 부문의 맞춤형 서비스 및 고객 참여에 대한 수요 증가로 인해 2031년까지 222억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

추천 엔진 시장지역분석

지역에 따라 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카 및 남미로 분류되었습니다.

북미는 2023년 추천 엔진 시장에서 34.09%의 점유율을 차지했으며, 가치는 18억 5천만 달러로 평가되었습니다. 이러한 지배력은 사용자 경험과 참여를 향상시키기 위해 고급 추천 시스템을 플랫폼에 통합한 Google, Amazon, Netflix와 같은 주요 기술 기업이 이 지역에 강력하게 존재하고 있기 때문입니다.

이 지역은 또한 강력한 디지털 인프라, 높은 인터넷 보급률, 잘 확립된 전자상거래 산업의 이점을 누리고 있어 추천 엔진 성장에 이상적인 환경을 제공합니다. 또한 이 지역의 기업들은 점점 더 AI를 채택하고 있으며기계 학습개인화된 콘텐츠를 제공하고 고객 참여를 강화하며 운영 효율성을 향상시키는 추천 엔진의 기술입니다.

아시아 태평양 지역의 추천 엔진 산업은 예측 기간 동안 예상 CAGR이 39.99%로 시장에서 가장 빠른 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 중국, 인도, 일본과 같은 국가에서 디지털 플랫폼이 급속히 확장되고 전자상거래 및 모바일 앱 사용이 증가함에 따라 이루어졌습니다.

개인화된 쇼핑, 엔터테인먼트 및 콘텐츠 서비스에 대한 수요 증가로 인해 아시아 태평양 지역의 시장 확장이 더욱 가속화되고 있습니다. 또한, 이 지역의 방대한 소비자 기반은 가치 있는 데이터를 제공하므로 기업은 다양한 선호도에 맞게 추천 ​​시스템을 미세 조정할 수 있어 지역 전체에 걸쳐 빠른 채택을 촉진할 수 있습니다.

• 2025년 4월 CleverTap은 Y Combinator가 지원하는 스타트업인 rehook.ai를 인수했습니다. 이번 인수의 목표는 rehook.ai의 프로모션 자동화 솔루션과 CleverTap의 참여 및 분석 플랫폼을 통합하여 CleverTap의 AI 기반 프로모션 및 고객 유지 역량을 강화하고 동남아시아에서의 범위와 역량을 확장하는 것이었습니다.

 규제 프레임워크

• 미국에서는, 추천 엔진에는 캘리포니아 거주자의 개인 데이터 수집, 사용 및 공유를 규제하는 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)과 같은 데이터 개인 정보 보호 규정이 적용됩니다.
• 유럽에서는, 추천 엔진은 개인 데이터 수집, 저장 및 처리에 대한 지침을 설정하는 일반 데이터 보호 규정(GDPR)을 준수해야 합니다. 이 규정은 기업이 개인화된 추천을 위해 데이터를 처리하기 전에 사용자로부터 명시적인 동의를 얻도록 규정하고 있으며 개인의 데이터 액세스, 수정 또는 삭제할 권리를 보장합니다.

경쟁 환경

추천 엔진 시장은 시장 지위를 강화하기 위해 다양한 전략을 사용하는 주요 플레이어가 특징입니다. 선도적인 기업들은 고급 기계 학습 알고리즘을 통합하고, 데이터 분석 기능을 개선하고, 딥 러닝 기술을 활용하여 추천 시스템의 정확성과 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

기업이 기술 전문성을 확장하고 최첨단 솔루션을 플랫폼에 통합하려고 하기 때문에 전략적 파트너십과 인수도 일반적입니다. 또한 기업들은 디지털 플랫폼과 전자상거래 부문의 증가하는 수요를 충족하기 위해 확장성과 유연성을 제공하는 클라우드 기반 솔루션에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다.

더욱 차별화하기 위해 일부 플레이어는 산업별 추천 솔루션을 제공하고 의료, 소매, 엔터테인먼트와 같은 분야에 맞게 기술을 맞춤화하는 데 중점을 둡니다.

• 2024년 8월 CleverTap은 Eatigo와 제휴하여 AI 기반 추천 엔진을 구현하여 초개인화된 사용자 참여 및 캠페인 자동화를 구현했습니다. 이 협력을 통해 Eatigo는 적시에 관련성 있는 식사 제안을 제공하고, 전환율을 높이고, 다중 채널 전략을 통해 고객 재참여를 강화함으로써 예약 건수를 100% 늘릴 수 있었습니다.

추천 엔진 시장의 주요 회사 목록:

• Amazon.com, Inc.
• 알파벳 주식회사
• 마이크로소프트
• 세일즈포스, Inc.
• 알골리아
• 스티치 픽스
• BigCommerce Pty. Ltd.
• 마스터 카드
• 어도비 벽돌
• 코베오솔루션즈(주)
• 인텔사
• 신탁
• SAP SE
• 블룸리치, Inc.
• 리콤비

최근 개발(제품 출시)

• 2025년 1월, Sovrn은 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술을 사용하여 상황에 맞는 제품 제안을 제공하는 새로운 추천 엔진인 AI 쇼핑 갤러리를 출시했습니다. 이 솔루션을 통해 게시자는 제휴 링크 생성을 자동화하고 참여 및 수익을 위한 제품 디스플레이를 최적화하며 간단한 통합 프로세스를 통해 콘텐츠 수익 창출을 간소화할 수 있습니다.
• 2024년 6월, Uber AI는 이메일, 푸시, SMS 통신을 통해 개인화된 마케팅을 확장하도록 설계된 앱 외부(OOA) 추천 시스템을 공개했습니다. 이 시스템은 Uber의 지식 그래프, CEL 기반 규칙 엔진, 학습 순위 모델을 활용하여 현지화되고 상황에 맞는 추천을 제공합니다. 향상된 기능에는 기계 학습 기반 사용자 위치 예측, 요리 기반 사용자 선호도 모델링, 효율적인 순위 재지정 전략이 포함되어 Uber는 비용, 확장성, 참여의 균형을 유지하면서 전 세계 시장에 연간 40억 개가 넘는 맞춤형 메시지를 보낼 수 있습니다.