Размер рынка, доля, рост и отраслевой анализ системы рекомендаций, по развертыванию (облако, локально), по типу (совместная фильтрация, фильтрация на основе контента, гибридные системы рекомендаций), по организации (малые и средние предприятия, крупные предприятия), по отраслям конечных пользователей и региональный анализ, 2024-2031

Определение рынка

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

На рынке представлены такие технологии, как совместная фильтрация, фильтрация на основе контента и гибридные модели, помогающие предприятиям повысить вовлеченность и продажи. В отчете представлена ​​информация об основных факторах роста рынка, подкрепленная углубленной оценкой отраслевых тенденций и нормативно-правовой базы.

Рекомендация Рынок двигателейОбзор

Объем мирового рынка систем рекомендаций оценивался в 5,43 миллиарда долларов США в 2023 году и, по прогнозам, вырастет с 7,52 миллиарда долларов США в 2024 году до 74,24 миллиарда долларов США к 2031 году, демонстрируя среднегодовой темп роста 38,70% в течение прогнозируемого периода.

Рынок переживает значительный рост, обусловленный растущим спросом на персонализированный пользовательский опыт в таких отраслях, какэлектронная коммерция, развлечения и онлайн-услуги. Распространение больших данных и расширенной аналитики позволило компаниям использовать информацию о потребителях для выработки индивидуальных рекомендаций.

Основными компаниями, работающими в индустрии рекомендательных систем, 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 (МО) делают системы рекомендаций более точными и эффективными. Поскольку все больше людей делают покупки в Интернете и используют цифровые платформы, компании используют эти системы для улучшения взаимодействия с клиентами, увеличения продаж и предоставления контента, который соответствует индивидуальным интересам.

• В январе 2024 года компания Arthur представила поддержку системы рекомендаций, новое дополнение к своей платформе производительности искусственного интеллекта. Эта технология улучшает мониторинг и управление рекомендательными системами на базе искусственного интеллекта, устраняя дрейф данных и проблемы с производительностью, тем самым повышая точность, актуальность и удовлетворенность клиентов для онлайн-бизнеса.

Ключевые моменты

1. Объем рынка систем рекомендаций в 2023 году оценивался в 5,43 миллиарда долларов США.
2. Прогнозируется, что в период с 2024 по 2031 год рынок будет расти в среднем на 38,70%.
3. В 2023 году доля рынка Северной Америки составляла 34,09% при оценке в 1,85 миллиарда долларов США.
4. В 2023 году доход облачного сегмента составил 3,37 млрд долларов США.
5. Ожидается, что к 2031 году сегмент совместной фильтрации достигнет 30,98 млрд долларов США.
6. Ожидается, что к 2031 году сегмент крупных предприятий достигнет 45,49 млрд долларов США.
7. Ожидается, что к 2031 году сегмент ИТ и телекоммуникаций достигнет 22,23 млрд долларов США.
8. Ожидается, что рынок в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет расти в среднем на 39,99% в течение прогнозируемого периода.

Драйвер рынка

Растущий спрос на решения искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнеса

Рынок быстро растет из-за растущего спроса на решения на основе искусственного интеллекта, которые помогают предприятиям упростить свою деятельность и повысить эффективность. Компании внедряют эти системы для автоматизации таких задач, как предоставление персонализированного контента, предложение продуктов и взаимодействие с клиентами.

Используя искусственный интеллект, компании могут улучшить процесс принятия решений, предоставлять более актуальные рекомендации и улучшать качество обслуживания клиентов. Растущая зависимость от искусственного интеллекта обусловлена ​​необходимостью снижения эксплуатационных расходов, оптимизации рабочих процессов и поддержания конкурентоспособности, что способствует росту рынка.

• В сентябре 2024 года ezCater запустила Smart Ordering — систему рекомендаций по заказам на основе искусственного интеллекта, предназначенную для упрощения заказа еды на рабочем месте. Эта функция использует собственные данные за более чем 17 лет, чтобы предлагать индивидуальные предложения меню в зависимости от размера группы, бюджета и предпочтений, помогая клиентам экономить время и более эффективно управлять заказами.

Рыночный вызов

Управление проблемами конфиденциальности данных в системах рекомендаций

Ключевой проблемой на рынке систем рекомендаций является сохранение конфиденциальности пользовательских данных. Эти системы полагаются на сбор и анализ больших объемов пользовательских данных, таких как поведение при просмотре, история покупок и предпочтения, для создания персонализированных предложений.

Однако растущая обеспокоенность по поводу того, как эти данные собираются, хранятся и используются, вызвала проблемы конфиденциальности среди потребителей. Кроме того, такие правила, как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), налагают строгие требования к использованию персональных данных.

В ответ компании внедряют методы сохранения конфиденциальности, включая анонимизацию данных, дифференцированную конфиденциальность и федеративное обучение. Эти методы обеспечивают эффективную персонализацию, обеспечивая при этом защиту данных и соответствие нормативным требованиям.

Рыночный тренд

Улучшение механизмов рекомендаций с помощью генеративного искусственного интеллекта для персонализации

На рынке наблюдается тенденция к более персонализированным и основанным на данных рекомендациям, основанным на генеративном искусственном интеллекте. Компании все чаще используют эту передовую технологию для анализа больших объемов пользовательских данных и создания узкоспециализированного контента, предложений продуктов или услуг.

Генеративный ИИ может более точно понимать предпочтения пользователей, модели поведения и контекст, что позволяет компаниям предоставлять более релевантный опыт. В отличие от традиционных моделей, генеративный ИИ может динамически корректировать рекомендации в режиме реального времени и интерпретировать сложные входные данные, такие как намерения пользователя и визуальные сигналы.

Эта тенденция обусловлена ​​растущими ожиданиями потребителей в отношении весьма актуальных и индивидуализированных взаимодействий. В результате генеративный искусственный интеллект делает системы рекомендаций более интеллектуальными, отзывчивыми и способными обеспечивать изысканную персонализацию в большом масштабе.

• В июне 2024 года AnyMind Group запустила новую функцию генеративного искусственного интеллекта (GenAI) на своей платформе влиятельного маркетинга AnyTag. Эта функция направлена ​​на улучшение поиска и рекомендаций влиятельных лиц за счет использования данных более 750 000 влиятельных лиц, включая демографические данные аудитории, взаимодействие с контентом и эффективность прошлых кампаний, для оптимизации выбора влиятельных лиц для маркетинговых кампаний.

Снимок отчета о рынке рекомендательной системы

Сегментация рынка

• По развертыванию (облако, локально). В 2023 году облачный сегмент заработал 3,37 миллиарда долларов США благодаря своей гибкости, масштабируемости и экономической эффективности для предприятий любого размера.
• По типу (совместная фильтрация, контентная фильтрация и гибридные системы рекомендаций). В 2023 году сегмент совместной фильтрации занимал 42,17% рынка благодаря своей способности предоставлять персонализированные рекомендации на основе поведения и предпочтений пользователей.
• По организациям (малые и средние предприятия, крупные предприятия). По прогнозам, к 2031 году сегмент крупных предприятий достигнет 45,49 миллиардов долларов США благодаря обширным данным о клиентах и ​​большим бюджетам на внедрение передовых рекомендательных систем.
• По отраслям конечных пользователей (ИТ и телекоммуникации, BFSI, розничная торговля, медиа и развлечения, здравоохранение и другие): прогнозируется, что к 2031 году сегмент ИТ и телекоммуникаций достигнет 22,23 млрд долларов США из-за растущего спроса на персонализированные услуги и взаимодействие с клиентами в этом секторе.

Рекомендация Рынок двигателейРегиональный анализ

В зависимости от региона рынок подразделяется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африку и Южную Америку.

В 2023 году на долю Северной Америки пришлось 34,09% рынка систем рекомендаций с оценкой в ​​1,85 миллиарда долларов США. Такое доминирование объясняется сильным присутствием в регионе крупных технологических компаний, таких как Google, Amazon и Netflix, которые интегрировали передовые системы рекомендаций в свои платформы для улучшения пользовательского опыта и вовлеченности.

Регион также извлекает выгоду из надежной цифровой инфраструктуры, высокого уровня проникновения Интернета и хорошо развитой индустрии электронной коммерции, что делает его идеальной средой для развития рекомендательных систем. Кроме того, предприятия по всему региону все чаще внедряют искусственный интеллект имашинное обучениетехнологии в рекомендательных системах для предоставления персонализированного контента, усиления взаимодействия с клиентами и повышения операционной эффективности.

Ожидается, что индустрия рекомендательных систем в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет демонстрировать самый быстрый рост на рынке: прогнозируемый среднегодовой темп роста составит 39,99 % в течение прогнозируемого периода. Этот рост обусловлен быстрым расширением цифровых платформ в таких странах, как Китай, Индия и Япония, а также ростом электронной коммерции и использования мобильных приложений.

Растущий спрос на персонализированные покупки, развлечения и контент-услуги еще больше стимулирует расширение рынка в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Более того, обширная потребительская база региона предоставляет ценные данные, позволяющие компаниям настраивать системы рекомендаций для широкого спектра предпочтений, что способствует быстрому внедрению во всем регионе.

• В апреле 2025 года CleverTap приобрела rehook.ai, стартап, поддерживаемый Y Combinator. Приобретение было направлено на усиление возможностей CleverTap по рекламным акциям и удержанию клиентов на основе искусственного интеллекта за счет интеграции решения для автоматизации рекламных акций rehook.ai с платформой взаимодействия и аналитики CleverTap, что расширит ее охват и возможности в Юго-Восточной Азии.

 Нормативно-правовая база

• В США, на системы рекомендаций распространяются правила конфиденциальности данных, такие как Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA), который регулирует сбор, использование и обмен личными данными жителей Калифорнии.
• В Европерекомендательные системы должны соответствовать Общему регламенту защиты данных (GDPR), который устанавливает правила сбора, хранения и обработки персональных данных. Это постановление требует, чтобы компании получали явное согласие от пользователей перед обработкой их данных для персонализированных рекомендаций, а также гарантирует права отдельных лиц на доступ, исправление или удаление своих данных.

Конкурентная среда

Рынок рекомендательных систем характеризуется тем, что ключевые игроки используют различные стратегии для укрепления своих позиций на рынке. Ведущие компании сосредоточены на повышении точности и эффективности своих рекомендательных систем за счет внедрения передовых алгоритмов 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 активнее инвестируют в облачные решения, предлагающие масштабируемость и гибкость для удовлетворения растущих потребностей цифровых платформ и секторов электронной коммерции.

Чтобы еще больше дифференцировать себя, некоторые игроки сосредотачиваются на предоставлении отраслевых рекомендательных решений, адаптируя свои технологии для таких секторов, как здравоохранение, розничная торговля и развлечения.

• В августе 2024 года CleverTap заключила партнерское соглашение с Eatigo для внедрения системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта, обеспечивающей гиперперсонализированное взаимодействие с пользователями и автоматизацию кампаний. Сотрудничество помогло Eatigo добиться 100-процентного роста количества бронирований за счет своевременного предоставления актуальных предложений по ресторанам, повышения коэффициента конверсии и повышения повторного вовлечения клиентов с помощью многоканальных стратегий.

Список ключевых компаний на рынке рекомендательных систем:

• Amazon.com, Inc.
• Алфавит Инк.
• Майкрософт
• Сейлфорс, Инк.
• Алголия
• Исправление стежка
• БигКоммерс Пти. Лтд.
• Мастеркард
• Adobe
• Ковео Солюшнс Инк.
• Корпорация Интел
• Оракул
• SAP SE
• Блумрич, Инк.
• Рекомби

Последние разработки (запуск продуктов)

• В январе 2025 г.Компания Sovrn запустила AI Shopping Galleries, новую систему рекомендаций, которая использует искусственный интеллект и технологию дополненной генерации (RAG) для предоставления контекстно-релевантных предложений продуктов. Решение позволяет издателям автоматизировать создание партнерских ссылок, оптимизировать отображение продуктов для повышения вовлеченности и дохода, а также оптимизировать монетизацию контента с помощью простого процесса интеграции.
• В июне 2024 г., Uber AI представила свою систему рекомендаций вне приложения (OOA), предназначенную для масштабирования персонализированного маркетинга с помощью электронной почты, push-уведомлений и SMS-коммуникаций. Система использует граф знаний Uber, механизм правил на основе CEL и модели обучения для ранжирования для предоставления локализованных, контекстуально соответствующих рекомендаций. Усовершенствования включают в себя прогнозирование местоположения пользователя на основе машинного обучения, моделирование предпочтений пользователей на основе кухни и эффективные стратегии изменения рейтинга, позволяющие Uber ежегодно отправлять более 4 миллиардов индивидуальных сообщений на глобальные рынки, сохраняя при этом баланс между затратами, масштабируемостью и вовлеченностью.