Markt für Empfehlungsmaschinen – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Typ (kollaboratives Filtern, inhaltsbasiertes Filtern und hybride Empfehlung), nach Bereitstellungsmodell (vor Ort, Cloud), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen), nach Anwendung (personalisierte Kampagnen und Kundenlieferung, Strategiebetrieb und -planu
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für Empfehlungsmaschinen – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, segmentiert nach Typ (kollaboratives Filtern, inhaltsbasiertes Filtern und hybride Empfehlung), nach Bereitstellungsmodell (vor Ort, Cloud), nach Unternehmensgröße (Großunternehmen, kleine und mittlere Unternehmen), nach Anwendung (personalisierte Kampagnen und Kundenlieferung, Strategiebetrieb und -planu
| Prognosezeitraum | 2024-2028 |
| Marktgröße (2022) | 4,71 Milliarden USD |
| Marktgröße (2028) | 26,23 Milliarden USD |
| CAGR (2023-2028) | 33,22 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Cloud |
| Größter Markt | Norden Amerika |
Global
Eine Empfehlungsmaschine ist ein System, das Mitarbeiter erkennt und ihnen relevantes Material anbietet. Ein Beispiel dafür, wie andere technische Entwicklungen das Kundeninteresse weiter verändern und die gefundenen Daten nutzen, sind mobile Anwendungen. Die Empfehlungsmaschine wird als Schlüsselelement von Software- und Anwendungsprodukten im IKT-Sektor angesehen. Die beiden Hauptkategorien von Empfehlungsmaschinen sind inhaltsbasierte Filterung und kollaborative Filterung.
Das Empfehlungssystem verwendet Techniken der Informationsanalyse, um Produkte zu suchen, die den Vorlieben des Benutzers entsprechen. Aus verschiedenen Gründen sind viele Empfehlungsmaschinen zu finden. Dazu gehören die Bildempfehlungsmaschine, die Produktempfehlungsmaschine für Online-Händler, die Inhaltsempfehlungsmaschine und die Produktvorschlagsmaschine. Der zunehmende Wunsch, das Kundenerlebnis zu verbessern, befriedigt den Bedarf an Empfehlungsmaschinen.
Einführung kombinierter Technologie treibt das Marktwachstum an
Aufgrund der zunehmenden Branchenvielfalt und des daraus resultierenden Wettbewerbswachstums versuchen viele Unternehmen, Technologien, einschließlich Informatik (KI), mit ihren Anwendungen, Unternehmen, Analysen und Dienstleistungen zu kombinieren. Weltweit durchlaufen zahlreiche Unternehmen eine digitale Transformation, bei der der Schwerpunkt auf dem Einsatz von Automatisierungstechnologien zur Verbesserung des Wissens über Mitarbeiter und Kunden liegt. Durch die Umstellung auf Digitaltechnik können Einzelhändler ihren Kundenstamm vergrößern, ihre Kundenbeziehungen verbessern, Kosten senken und die Arbeitsmoral der Mitarbeiter steigern. Zunehmende Methoden zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und der wachsende Umfang der digitalen Transformation sind einige der Hauptfaktoren, die den globalen Markt für Empfehlungsmaschinen antreiben. So hat SAP SE im März 2021 Signavio gekauft. Signavio war ein wichtiger Akteur im Bereich der Unternehmens-Business-Process-Intelligence und des Prozessmanagements. Die Lösungen von Signavio wurden zum SAP-Portfolio für Business Process Intelligence hinzugefügt und für die Zusammenarbeit mit dem umfassenden Prozesstransformationsportfolio von SAP entwickelt. Aus diesem Grund wird erwartet, dass der Markt im Prognosezeitraum wächst.
Vorteil der Aufzeichnung und Beobachtung des Kundenverhaltens treibt das Marktwachstum voran
Laut ZDNet haben oder implementieren 70 % der Unternehmen einen Plan zur digitalen Transformation.
Einzelhändler können die digitale Transformation nutzen, um die Kundenakquise zu steigern, die Kundenbindung zu verbessern, Betriebskosten zu sparen und die Mitarbeitermoral zu steigern. Neben anderen Vorteilen wirken sich Empfehlungsmaschinen positiv auf Umsatz und Gewinn aus. Im Laufe des Prognosezeitraums wird dieser positive Einfluss beträchtliche Aussichten für die Einführung von Empfehlungsmaschinen schaffen.
Darüber hinaus ist die Branche der Empfehlungsmaschinen immer besorgt über das Problem der ungenauen Kennzeichnung, die durch sich ändernde Benutzerpräferenzen verursacht wird. Ingenieure versuchen jedoch immer, die Präzision und Nützlichkeit der Vorschläge zu erhöhen. Diese Tatsache hemmt das Marktwachstum im Prognosezeitraum.
Unternehmen suchen nach Strategien und Tools, die sie nutzen können. Millionen einzigartiger Verbraucher können von diesen Erfahrungen profitieren, indem sie private Daten verwenden. Die Ausführung bestimmt das Ergebnis. Bei richtiger Umsetzung kann eine personalisierte Kundenerfahrung Unternehmen dabei helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben, die Loyalität der Kunden zu gewinnen und einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil zu erzielen – all dies ist auf dem aktuellen Markt von entscheidender Bedeutung.
Aufgrund der steigenden Nachfrage der Verbraucher haben viele Marketingfachleute in Unternehmen ihre Aufmerksamkeit im Laufe der Zeit auf die Verbesserung der Kundenerfahrung gerichtet. Laut Adobe können beispielsweise Unternehmen mit der stärksten Omnichannel-Strategie zur Kundenbindung eine Steigerung des Wachstums im Jahresvergleich um 10 %, einen Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts um 10 % und eine Steigerung der Abschlussraten um 25 % verzeichnen. Darüber hinaus behalten Unternehmen mit starken Omnichannel-Strategien zur Kundeninteraktion und Programmen zur Verbesserung des Kundenservice im Durchschnitt 89 % ihrer Kunden, im Gegensatz zu 33 % bei Unternehmen mit schwächeren Strategien.
Jüngste Entwicklungen
- Eines der bedeutendsten Länder im asiatisch-pazifischen Raum mit zunehmender Technologieakzeptanz ist China. Das Land verfügt über eines der schnellsten Internetnetzwerke und hat einflussreiche E-Commerce-Unternehmen wie Alibaba. Darüber hinaus ist China nach den USA der zweitgrößte OTT-Markt der Welt. In China gab es 68 Mitgliedschaften pro 100 Haushalte und die Zahl der Menschen, die sich Internetvideos ansehen, steigt stetig. Das Land hat jedoch strenge Gesetze, die den Sektor, die verwendeten Daten und die Arten von Informationen regeln, die dort gesendet werden dürfen.
- Alibaba, ein wichtiger Akteur im E-Commerce-Sektor, nutzt KI und maschinelles Lernen, um seine Empfehlungen zu untermauern. So hat das Suchentwicklungsteam von Alibaba beispielsweise die Online-Plattform AI OS entwickelt, die personalisierte Suche, Empfehlung und Werbung kombiniert. Das AI OS-Engineering-System unterstützt eine breite Palette von Geschäftssituationen, darunter Produktvorschläge auf der Taobao-Homepage, personalisierte Empfehlungen und Produktauswahl nach Kategorie und Branche. Taobao Mobile-Informationsflussplattformen für bedeutende Werbeveranstaltungen werden ebenfalls unterstützt.
- Januar 2023 – Coveo kündigte das Debüt des neuen Coveo Merchandising Hub an. Mit der Unterstützung des umfangreichen Funktionsumfangs des Hubs bieten Unternehmen ihren Kunden ein äußerst relevantes Einkaufserlebnis, das die Loyalität fördert und die Rentabilität steigert. Es soll Händlern ermöglichen, individuelle Erlebnisse zu schaffen, die die Konversion steigern.
- Im Oktober 2021 kaufte Coveo Qubit, ein in London ansässiges Start-up, das Modegeschäfte und Unternehmen mit KI-gestützten Personalisierungstechnologien versorgt.
- Im Oktober 2022 veröffentlichte Algonomy zwei wichtige Links für Shopify und Commercetools. die einen automatisierten und nahtlosen Datenaustausch zwischen den Produkten von Algonomy und Onlineshops ermöglichten. Onlineshops können mithilfe von Algonomy Connectors problemlos in Shopify- oder Commerce-Tools integriert werden, wodurch Produktdaten in Echtzeit erfasst werden können. Konnektoren verbessern die Kontrolle und Transparenz über den Katalogintegrationsprozess und machen es überflüssig, sich bei der regelmäßigen Pflege der Katalogdaten auf externe Gruppen und Ressourcen zu verlassen.
Marktsegmentierung
Der globale Markt für Empfehlungsmaschinen
Marktteilnehmer
Wichtige Marktteilnehmer im
| Attribut | Details |
| Basisjahr | 2022 |
| Historische Daten | 2018–2022 |
| Geschätztes Jahr | 2023 |
| Prognosezeitraum | 2024 – 2028 |
| Quantitative Einheiten | Umsatz in Millionen USD und CAGR für 2018–2022 und 2024–2028 |
| Berichtsumfang | Umsatzprognose, Unternehmensanteil, Wachstumsfaktoren und Trends |
| Abgedeckte Segmente | Typ Bereitstellungsmodell Unternehmensgröße Anwendung Endbenutzer Region |
| Regionaler Umfang | Nordamerika, Asien-Pazifik, Europa, Südamerika, Naher Osten und; Afrika |
| Länderumfang | USA, Kanada, Mexiko, China, Indien, Japan, Südkorea, Indonesien, Deutschland, Vereinigtes Königreich, Frankreich, Russland, Spanien, Brasilien, Argentinien, Saudi-Arabien, Südafrika, Vereinigte Arabische Emirate, Ägypten, Israel |
| Profilierte wichtige Unternehmen | IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, Amazon Web Services, Adobe, Salesforce, Inc, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, Google LLC, SAP SE |
| Anpassungsumfang | 10 % kostenlose Berichtsanpassung beim Kauf. Ergänzung oder Änderung von Land, Region und Segmentumfang. |
| Preise und Kaufoptionen | Nutzen Sie individuelle Kaufoptionen, um genau Ihren Forschungsanforderungen gerecht zu werden. Kaufoptionen erkunden |
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