Рекомендация рынка двигателей

Рыночное определение

Рынок включает в себя создание и внедрение систем, которые анализируют поведение потребителей и предпочтения для предоставления персонализированных предложений по продукту или контенту. Он включает в себя программное обеспечение и решения, используемые в различных секторах, таких как электронная коммерция, медиа и развлечения, для улучшения опыта пользователей.

Рынок включает в себя такие технологии, как совместная фильтрация, фильтрация на основе контента и гибридные модели, помогая предприятиям повысить взаимодействие и продажи. В отчете дается представление о основных драйверах роста рынка, подтверждаемых углубленной оценкой тенденций отрасли и нормативных рамках.

Рекомендация рынка двигателейОбзор

В 2023 году этот размер рынка двигателей Global рекомендации оценивался в 5,43 млрд долларов США и, по прогнозам, будет расти с 7,52 млрд долларов США в 2024 году до 74,24 млрд долларов США к 2031 году, демонстрируя CAGR 38,70% в течение прогнозируемого периода.

Рынок испытывает значительный рост, вызванный увеличением спроса на персонализированный пользовательский опыт в разных отраслях, таких какЭлектронная коммерция, развлечения и онлайн -услуги. Распространение больших данных и передовой аналитики позволило предприятиям использовать информацию о потребителях для индивидуальных рекомендаций.

Основными компаниями, работающими в индустрии рекомендаций, являются 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. и Recombee.

Кроме того, технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) делают рекомендательные системы более точными и эффективными. Поскольку все больше людей делают покупки в Интернете и используют цифровые платформы, предприятия используют эти системы для улучшения вовлечения клиентов, увеличения продаж и предоставления контента, который соответствует отдельным интересам.

• В январе 2024 года Артур представил поддержку System Reganuder, новое дополнение к своей платформе производительности искусственного интеллекта. Технология улучшает мониторинг и управление системами рекомендаций, управляемых искусственным интеллектом, решает проблемы с дрейфом данных и производительностью, что повышает точность, актуальность и удовлетворенность клиентов для онлайн-бизнеса.

Ключевые основные моменты

1. Размер рынка двигателей рекомендаций был оценен в 5,43 млрд долларов США в 2023 году.
2. Предполагается, что рынок вырастет в среднем на 38,70% с 2024 по 2031 год.
3. В 2023 году Северная Америка владела 34,09% с оценкой 1,85 миллиарда долларов США.
4. В 2023 году облачный сегмент получил 3,37 миллиарда долларов США.
5. Ожидается, что сегмент совместной фильтрации достигнет 30,98 миллиардов долларов США к 2031 году.
6. Ожидается, что сегмент крупных предприятий достигнет 45,49 млрд долларов к 2031 году.
7. Ожидается, что сегмент IT и телекоммуникаций достигнет 22,23 млрд долларов к 2031 году.
8. Ожидается, что рынок в Азиатско -Тихоокеанском регионе вырастет на 39,99% в течение прогнозируемого периода.

Рыночный драйвер

Растущий спрос на решения искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнеса

Рынок быстро растет из-за растущего спроса на решения, основанные на искусственном интеллекте, которые помогают предприятиям упростить их деятельность и повысить эффективность. Компании используют эти системы для автоматизации таких задач, как предоставление персонализированного контента, предложение продуктов и взаимодействие с клиентами.

Используя ИИ, компании могут улучшить принятие решений, предоставить более актуальные рекомендации и улучшить опыт клиентов. Эта растущая зависимость от ИИ обусловлена ​​необходимостью снижения эксплуатационных затрат, оптимизации рабочих процессов и поддержания конкурентоспособности, способствует росту рынка.

• В сентябре 2024 года Ezcater запустил Smart Ording, механизм рекомендаций по заказу на основе AI, предназначенный для упрощения заказа на рабочем месте. В этой функции используются более 17 лет проприетарных данных для предоставления индивидуальных предложений по меню, основанных на размере группы, бюджета и предпочтениях, помогая клиентам сэкономить время и более эффективно управлять заказами.

Рыночный вызов

Управление проблемами конфиденциальности данных в двигателях рекомендаций

Ключевой проблемой на рынке рекомендаций является поддержание пользовательских данных частными. Эти системы основаны на сборе и анализе больших объемов пользовательских данных, таких как поведение просмотра, история покупки и предпочтения для получения персонализированных предложений.

Тем не менее, растущая обеспокоенность по поводу того, как эти данные собираются, хранятся и используют проблемы с конфиденциальностью среди потребителей. Кроме того, правила, такие как общее правила защиты данных (GDPR) и Калифорнийский Закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), налагают строгие требования к соблюдению при использовании персональных данных.

В ответ компании используют методы конфиденциальности, в том числе анонимизация данных, дифференциальную конфиденциальность и федеративное обучение. Эти методы обеспечивают эффективную персонализацию, обеспечивая защиту данных и соблюдение нормативных требований.

Тенденция рынка

Улучшение рекомендательных двигателей с генеративным ИИ для персонализации

Рынок свидетельствует о тенденции к более персонализированным и основанным на данных рекомендациях, основанных на генеративном ИИ. Предприятия все чаще используют эту передовую технологию для анализа больших объемов пользовательских данных и генерации высокоадорового контента, предложений или услуг.

Генеративный ИИ может более точно понимать пользовательские предпочтения, шаблоны поведения и контекст, позволяя компаниям предоставлять более релевантный опыт. В отличие от традиционных моделей, генеративный ИИ может динамически регулировать рекомендации в режиме реального времени и интерпретировать сложные входы, такие как намерения пользователя и визуальные сигналы.

Эта тенденция обусловлена ​​ростом ожиданий потребителей в отношении очень актуальных и индивидуальных взаимодействий. В результате генеративный ИИ делает рекомендательные двигатели более интеллектуальными, отзывчивыми и способными обеспечить утонченную персонализацию в масштабе.

• В июне 2024 года AnyMind Group запустила новые функциональность Generative AI (Genai) на своей маркетинговой платформе влияния, AnyTag. Эта функция направлена ​​на то, чтобы улучшить поиск и рекомендации влияния путем использования более 750 000 данных влиятельных лиц, включая демографию аудитории, взаимодействие с контентом и производительность прошлых кампаний, для оптимизации отбора влиятельных лиц для маркетинговых кампаний.

Рекомендация рынка двигателя отчет

Сегментация	Подробности
Путем развертывания	Облачный, локальный
По типу	Совместная фильтрация, фильтрация на основе контента, гибридные системы рекомендаций
По организации	Малые и средние предприятия, крупные предприятия
По индустрии конечных пользователей	It & Telecommunications, BFSI, розничная торговля, СМИ и развлечения, здравоохранение, другие
По региону	Северная Америка: США, Канада, Мексика
	Европа: Франция, Великобритания, Испания, Германия, Италия, Россия, остальная часть Европы
	Азиатско-Тихоокеанский регион: Китай, Япония, Индия, Австралия, АСЕАН, Южная Корея, остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
	Ближний Восток и Африка: Турция, США, Саудовская Аравия, Южная Африка, остальная часть Ближнего Востока и Африки
	Южная Америка: Бразилия, Аргентина, остальная часть Южной Америки

Сегментация рынка

• Благодаря развертыванию (облачный, локальный): облачный сегмент заработал 3,37 млрд долларов США в 2023 году из-за его гибкости, масштабируемости и экономической эффективности для предприятий всех размеров.
• По типу (совместная фильтрация, фильтрация на основе контента и гибридные системы рекомендаций): сегмент совместной фильтрации содержит 42,17% рынка в 2023 году из-за его способности предоставлять персонализированные рекомендации, основанные на поведении пользователей и предпочтениях.
• По организации (малые и средние предприятия, крупные предприятия): к 2031 году сегмент крупных предприятий достигнет 45,49 млрд долларов США из -за их обширных данных о клиентах и ​​более крупных бюджетов для реализации передовых систем рекомендаций.
• По прогнозам, в сфере индустрии конечных пользователей (IT & Telecommunitions, BFSI, розничной торговли, медиа и развлечений, здравоохранения, других): сегмент IT & Telecommunications, по прогнозам, будет достигнут 22,23 млрд долларов США к 2031 году из-за растущего спроса на персонализированные услуги и привлечение клиентов в секторе.

Рекомендация рынка двигателейРегиональный анализ

Основываясь на регионе, рынок был классифицирован в Северной Америке, Европе, Азиатско -Тихоокеанском регионе, Ближнем Востоке и Африке и Южной Америке.

В 2023 году в Северной Америке приходилось 34,09% на рынке двигателей рекомендаций, а оценка - 1,85 миллиарда долларов. Это доминирование объясняется сильным присутствием региона крупных технологических компаний, таких как Google, Amazon и Netflix, которые объединили передовые системы рекомендаций в свои платформы для повышения опыта и вовлечения пользователей.

Регион также выигрывает от надежной цифровой инфраструктуры, высокого проникновения в Интернет и хорошо известной индустрии электронной коммерции, что делает его идеальной средой для роста рекомендательных двигателей. Кроме того, предприятия по всему региону все чаще принимают ИИ имашинное обучениеТехнологии в рекомендательных двигателях для обеспечения персонализированного контента, усиления вовлечения клиентов и повышения эффективности работы.

Ожидается, что индустрия двигателей рекомендаций в Азиатско -Тихоокеанском регионе зарегистрирует самый быстрый рост на рынке, а прогнозируемый CAGR на 39,99% в течение прогнозируемого периода. Этот рост обусловлен быстрого расширения цифровых платформ в таких странах, как Китай, Индия и Япония, а также рост использования электронной коммерции и мобильного приложения.

Растущий спрос на персонализированные покупки, развлекательные и контентные услуги еще больше способствует расширению рынка в Азиатско -Тихоокеанском регионе. Более того, обширная потребительская база региона предоставляет ценные данные, позволяющие компаниям сформулировать системы рекомендаций для настройки для широкого спектра предпочтений, подпитывая быстрое внедрение по всему региону.

• В апреле 2025 года Clevertap приобрела Rehook.ai, поддерживаемый комбинатором. Приобретение было направлено на укрепление рекламных акций Cleartap, управляемых AI и возможностями удержания клиентов путем интеграции решения для автоматизации Rehook.ai с платформой взаимодействия и аналитики Clevertap, расширяя его охват и возможности в Юго-Восточной Азии.

 Нормативные рамки

• В СШАРекомендационные двигатели подлежат правилам конфиденциальности данных, таким как Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA), который регулирует сбор, использование и обмен персональным данным для жителей Калифорнии.
• В Европе, Рекомендательные двигатели должны соответствовать общему регулированию защиты данных (GDPR), которое устанавливает руководящие принципы для сбора, хранения и обработки персональных данных. Это регулирование обязывает, что предприятия получают явное согласие от пользователей, прежде чем обрабатывать свои данные для персонализированных рекомендаций, и это обеспечивает права отдельных лиц доступ, исправлять или удалять свои данные.

Конкурентная ландшафт

Рынок двигателей рекомендаций характеризуется ключевыми игроками, использующими различные стратегии для укрепления своей позиции на рынке. Ведущие компании сосредоточены на повышении точности и эффективности своих систем рекомендаций путем включения алгоритмов передового машинного обучения, улучшения возможностей анализа данных и использования методов глубокого обучения.

Стратегические партнерства и приобретения также распространены, поскольку компании стремятся расширить свой технологический опыт и интегрировать передовые решения в свои платформы. Компании также все чаще инвестируют в облачные решения, предлагая масштабируемость и гибкость для удовлетворения растущих требований цифровых платформ и секторов электронной коммерции.

Чтобы еще больше дифференцироваться, некоторые игроки сосредоточены на предоставлении решений по рекомендациям в отрасли, адаптировали свои технологии для таких секторов, как здравоохранение, розничная торговля и развлечения.

• В августе 2024 года Clevertap заключил партнерские отношения с Eatigo для реализации своего механизма рекомендаций на основе искусственного интеллекта, что позволило гипер-личностному вовлечению пользователей и автоматизации кампании. Сотрудничество помогло Eatigo достичь 100% роста резервирования, предоставив своевременные, соответствующие предложения по столовой, улучшая коэффициент конверсии и улучшая повторное внедрение клиентов за счет многоканальных стратегий.

Список ключевых компаний на рынке двигателей рекомендаций:

• Amazon.com, Inc.
• Alphabet Inc.
• Microsoft
• Salesforce, Inc.
• Алголия
• Стич исправить
• BigCommerce Pty. Ltd.
• Mastercard
• Салат
• Coveo Solutions Inc.
• Intel Corporation
• Оракул
• SAP SE
• Bloomreach, Inc.
• Рекомбинизм

Последние разработки (запуск продукта)

• В январе 2025 года, Sovrn запустил AI Shopping Galleries, новый механизм рекомендаций, который использует технологию ИИ и извлечения с аугментированной генерацией (RAG) для предоставления контекстуально релевантных предложений о продуктах. Решение позволяет издателям автоматизировать генерацию партнерских ссылок, оптимизировать дисплеи продуктов для вовлечения и дохода, а также оптимизировать монетизацию контента с помощью простого процесса интеграции.
• В июне 2024 годаUber AI представила свою систему рекомендаций вне приложения (OOA), предназначенную для масштабирования персонализированного маркетинга по электронной почте, POUL и SMS. Система использует график знаний Uber, двигатель правил на основе CEL и модели обучения к рейтингу для предоставления локализованных, контекстных релевантных рекомендаций. Усовершенствования включают в себя прогноз местоположения пользователей на основе машинного обучения, моделирование предпочтений пользователей на основе кухни и эффективные стратегии повторного рейтинга, позволяющие Uber ежегодно отправлять более 4 миллиардов сообщений на глобальных рынках, при этом балансируя стоимость, масштабируемость и вовлечение.