Marktgröße für intelligente virtuelle Assistenten (IVA) nach Technologie (Spracherkennung, Text-to-Speech, Spracherkennung), nach Service (Kundendienst, Marketingassistent), nach Anwendung (Automobilindustrie, BFSI, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Bildung), nach Endverbrauch (KMU, Großunternehmen, Einzelnutzer), Branchenanalysebericht, regionaler Ausblick, Wachstumspotenz
Published on: 2024-07-07 | No of Pages : 240 | Industry : Media and IT
Publisher : MRA | Format : PDF&Excel
Marktgröße für intelligente virtuelle Assistenten (IVA) nach Technologie (Spracherkennung, Text-to-Speech, Spracherkennung), nach Service (Kundendienst, Marketingassistent), nach Anwendung (Automobilindustrie, BFSI, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Bildung), nach Endverbrauch (KMU, Großunternehmen, Einzelnutzer), Branchenanalysebericht, regionaler Ausblick, Wachstumspotenz
Marktgröße für intelligente virtuelle Assistenten (IVA) nach Technologie (Spracherkennung, Text-to-Speech, Stimmerkennung), nach Service (Kundendienst, Marketingassistent), nach Anwendung (Automobilindustrie, BFSI, Einzelhandel, IT und Telekommunikation, Gesundheitswesen, Bildung), nach Endverbrauch (KMU, Großunternehmen, Einzelnutzer), Branchenanalysebericht, regionaler Ausblick, Wachstumspotenzial, wettbewerbsfähiger Marktanteil und Vorsprung
Marktgröße für intelligente virtuelle Assistenten
Der Markt für intelligente virtuelle Assistenten (IVA) hatte im Jahr 2017 eine Größe von über 1 Milliarde USD und soll bis 2024 um durchschnittlich 37 % jährlich wachsen. Erweiterte Funktionen wie die Fähigkeit, unterschiedliche Sprachen zu erkennen, in natürlicher Sprache zu interagieren und per Text oder Sprache zu antworten, werden voraussichtlich die Branchennachfrage ankurbeln. Die zunehmende Verbreitung der Technologie in Smartphones und die zunehmende Verbreitung von Smartphones treiben das Wachstum des IVA-Marktes voran.
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Die Technologie ermöglicht es Verbrauchern, einfache Aufgaben ohne physische Beteiligung des Kunden problemlos auszuführen. Darüber hinaus ermöglicht sie es Kunden, die erforderlichen Informationen effektiv zu erhalten, anstatt in Warteschlangen für den Kundendienst zu warten. Die Technologie wird in Mobilgeräten, Unternehmenswebsites und sozialen Medien eingesetzt, die eine ständige Kommunikation mit Kunden ermöglichen. Beispielsweise installieren Unternehmen virtuelle Assistenten, um Kunden Marken- oder Produktinformationen bereitzustellen und so die Markenbekanntheit zu steigern. Darüber hinaus hilft es auch bei Werbeaktionen, indem neue Benutzer aufgefordert werden, sich beim Treuekonto des Unternehmens anzumelden. Kundenbindungslösungen legen den Schwerpunkt auf die Bereitstellung verbesserter direkter Erfahrungen und helfen Unternehmen dabei, den Umsatz zu steigern, die Marge zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit und -bindung zu verbessern.
| Berichtsattribut | Details |
|---|---|
| Basisjahr | 2017 |
| Marktgröße für intelligente virtuelle Assistenten (IVA) im Jahr 2017 | 1 Milliarde (USD) |
| Prognosezeitraum | 2018 bis 2024 |
| Prognosezeitraum 2018 bis 2024 CAGR | 37 % |
| Wertprognose 2024 | 11,5 Milliarden (USD) |
| Historische Daten für | 2013 bis 2017 |
| Anzahl der Seiten | 300 |
| Tabellen, Diagramme und Zahlen | 266 |
| Abgedeckte Segmente | Technologie, Service, Anwendung, Endnutzung und Region |
| Wachstumstreiber |
|
| Fallstricke und Herausforderungen |
|
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Marktanalyse für intelligente virtuelle Assistenten
Der Markt für Spracherkennung wird voraussichtlich bis 2024 die Marke von 7,5 Milliarden USD überschreiten, da die Technologie auf Smartphones implementiert wird. Die Technologie ermöglicht es Kunden, problemlos mit Smartphones zu interagieren und Aufgaben auszuführen. Die Branchenvertikalen wie BFSI, Einzelhandel,und Bildung nutzen die Technologie, um die Qualität von Abläufen zu verbessern und Geschäftsabläufe einfacher zu gestalten, und unterstützen so das Wachstum des Marktes für intelligente virtuelle Assistenten.
Das Segment Verbraucherdienstleistungen hat den größten Marktanteil erobert und wird bis 2024 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 37 % verzeichnen. Exponentiell steigende Kundenerwartungen und der wachsende Bedarf der Unternehmen, ihren Bedarf zu decken, treiben die Nachfrage nach diesen Diensten an. Die Technologie ermöglicht es Unternehmen, dynamisch zu reagieren, um Kundenanforderungen zu erfüllen und ihre Fragen zu beantworten. Außerdem können Unternehmen eine große Menge an Kundenanfragen bearbeiten und effektiv und effizient reagieren.
Die Nachfrage nach intelligenten virtuellen Assistenten in großen Unternehmen wird bis 2024 voraussichtlich 6 Milliarden USD übersteigen. Immer mehr Großunternehmen setzen auf die Technologie, um ihren Umsatz zu steigern und die Abhängigkeit von Menschen im Kundendienst zu verringern. Branchen wie das Bankwesen, IT & Telekommunikation sowie der Einzelhandel ersetzen traditionelle Systeme durch diese Systeme, um die Kapitalrendite zu verbessern.
Das Segment der KMU machte mehr als 30 % des Umsatzanteils des IVA-Marktes aus. Vorteile der Technologie, darunter geringere Betriebskosten und verbesserte Geschäftsabläufe, ermutigen KMU, diese Lösungen zu übernehmen. Der geringere Bedarf an menschlicher Arbeitskraft zur Erfüllung der Kundendienstanforderungen ermöglicht es KMU, die Technologie in ihre Unternehmen zu integrieren.
Der Markt für intelligente virtuelle Assistenten in Automobilanwendungen soll aufgrund der zunehmenden Nutzung der Technologie in vernetzten Autos bis 2024 voraussichtlich 2,8 Milliarden USD übersteigen.
Die BFSI-Anwendungen werden bis 2024 voraussichtlich um 20 % jährlich wachsen. Die Einführung der Technologie im BFSI-Sektor ist hauptsächlich auf die Vorteile zurückzuführen, die die Technologie bietet, wie z. B. das schnelle Finden von Antworten auf Fragen und die Verkürzung der Reaktionszeit. Die Technologie reagiert auf Kundenanfragen während Überweisungen getätigt und Rechnungen bezahlt werden. Die Technologie hat es Kunden ermöglicht, jederzeit auf den Kundenservice zuzugreifen und die Wartezeit bei Anrufen zu verkürzen.
Der deutsche IVA-Markt überstieg 2017 110 Millionen USD und soll aufgrund der Einführung intelligenter Geräte im Land exponentiell wachsen. Der technologische Wandel hat zu einer verstärkten Nutzung von Anwendungen wie MS Office Online und Skype in Unternehmensanwendungen geführt. Darüber hinaus hat die Nutzung von Sprachassistenten in Verbrauchergeräten wie intelligenten Lautsprechern in den letzten fünf Jahren rasant zugenommen. Laut einem Bericht des Bundesverbands Informationstechnik in Deutschland besitzen etwa 13 % der Menschen sprachgesteuerte Geräte.
Der Markt für intelligente virtuelle Assistenten im Asien-Pazifik-Raum wächst im Prognosezeitraum erheblich, angetrieben durch den zunehmenden Bedarf an Automatisierung und Ausführung von Aufgaben wie Terminplanungsverwaltung, Musikwiedergabe und Beantwortung von Fragen.
Marktanteil intelligenter virtueller Assistenten
Zu den wichtigsten Akteuren auf dem IVA-Markt zählen
- Clara Labs
- Nuance Communications
- Creative Virtual
- InteliWISE
- Artificial Solutions
- eGain Communications
- 24/7 Customer, Inc
- Anboto
Die Branche ist äußerst wettbewerbsintensiv und wird von kontinuierlichen Innovationen und technologischen Fortschritten getrieben. Diese Unternehmen müssen sich differenzieren, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und investieren daher stark in F&E.
Dieser Marktforschungsbericht zum Thema Intelligenter virtueller Assistent (IVA) umfasst eine detaillierte Abdeckung der Branche mit Schätzungen und Prognose hinsichtlich des Umsatzes in USD von 2013 bis 2024 für die folgenden Segmente
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Markt nach Technologie
- Spracherkennung
- Text-to-Speech
- Stimmerkennung
Markt nach Service
- Kundenservice
- Marketingassistent
Markt nach Endnutzung
- Kleine und mittlere Unternehmen
- Großunternehmen
- Einzelnutzer
Markt nach Anwendung
- BFSI
- Automobil
- IT & Telekommunikation
- Einzelhandel
- Gesundheitswesen
- Bildung
- Sonstige
Die obigen Informationen basieren auf den folgenden Regionen und Ländern
- Nordamerika
- USA
- Kanada
- Europa
- Deutschland
- Großbritannien
- Frankreich
- Italien
- Spanien
- Russland
- Asien-Pazifik
- China
- Indien
- Japan
- Südkorea
- Lateinamerika
- Brasilien
- Mexiko
- Naher Osten und Afrika
- Saudi-Arabien
- VAE
- Südafrika
Inhaltsverzeichnis
Berichtsinhalt
Kapitel 1. Methodik und Umfang
1.1. Definition und Prognoseparameter
1.1.1. Definitionen
1.1.2. Annahmen, Methodik und Prognoseparameter
1.2. Datenquellen
1.2.1. Primär
1.2.2. Sekundär
Kapitel 2. Zusammenfassung
2.1. Intelligente virtuelle Assistenten – Branchenübersicht 3600, 2013–2024
2.1.1. Geschäftstrends
2.1.2. Regionale Trends
2.1.3. Technologietrends
2.1.4. Endverbrauchstrends
2.1.5. Anwendungstrends
Kapitel 3. Brancheneinblicke in intelligente virtuelle Assistenten
3.1. Branchensegmentierung
3.2. Branchenlandschaft, 2013 – 2024
3.2.1. Branchenlandschaft Smart Homes
3.2.2. Globale Branchenlandschaft für künstliche Intelligenz (KI)
3.2.3. Branchenlandschaft Smart Speakers
3.2.4. Branchenlandschaft IoT
3.2.5. Globale Branchenlandschaft für Smart Wearables
3.3. Branchen-Ökosystemanalyse
3.3.1.Technologieanbieter
3.3.2. Gerätehersteller
3.3.3. Systemintegratoren
3.3.4. Endbenutzerlandschaft
3.3.5. Anbietermatrix
3.4. Technologie- und Innovationslandschaft
3.4.1. Entwicklung der virtuellen Assistentenbranche
3.4.2. Intelligente virtuelle Assistentenarchitektur
3.4.3. Technologische Fortschritte in der KI
3.4.4. Fortschritte und Innovationen in der NLP
3.5. Regulierungslandschaft
3.6. Einflusskräfte der Branche
3.6.1. Wachstumstreiber
3.6.1.1. Zunehmende Akzeptanz in mehreren Branchen
3.6.1.2. Zunehmende Akzeptanz von Smartphones weltweit
3.6.1.3. Zunehmende Akzeptanz von IoT- und M2M-Technologie in Nordamerika und Europa
3.6.1.4. Zunehmende Nachfrage der Verbraucher aufgrund von Merkmalen wie Flexibilität und Schnelligkeit
3.6.1.5. Zunehmende Betonung der Verbesserung der Kundenzufriedenheit im asiatisch-pazifischen Raum
3.6.1.6. Hohe Nachfrage nach ausgelagerter Unterstützung in Indien
3.6.1.7. Zunehmende Beliebtheit und Nachfrage nach intelligenten Lautsprechern in Lateinamerika und dem Nahen Osten
3.6.2. Fallstricke der Branche & Herausforderungen
3.6.2.1. Hohe Anschaffungskosten der Produkte
3.6.2.2. Hohes Risiko in Bezug auf Sicherheitsmängel
3.6.2.3. Mangel an qualifizierten Fachkräften
3.7. Analyse des Wachstumspotenzials
3.7.1. Wachstumspotenzial nach Anwendung
3.7.2. Wachstumspotenzial nach Endverbrauch
3.8. Porters Analyse
3.8.1. Macht der Anbieter
3.8.2. Macht der Nachfrage
3.8.3. Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
3.8.4. Bedrohung durch Ersatzprodukte
3.8.5. Interne Rivalität
3.9. Wettbewerbslandschaft, 2017
3.9.1. Marktanteilsanalyse des Unternehmens
3.9.2. Strategie-Dashboard
3.10. PESTEL-Analyse
Kapitel 4. Markt für intelligente virtuelle Assistenten, nach Technologie
4.1. Wichtige Trends auf dem Markt für intelligente virtuelle Assistenten nach Technologie
4.2. Spracherkennung
4.2.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2013 – 2024
4.3. Text-to-Speech
4.3.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2013 – 2024
4.4. Spracherkennung
4.4.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2013 – 2024
Kapitel 5. Markt für intelligente virtuelle Assistenten, nach Service
5.1. Wichtige Trends auf dem Markt für intelligente virtuelle Assistenten nach Service
5.2. Kundenservice
5.2.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2013 – 2024
5.3. Marketingassistent
5.3.1. Marktschätzungen und Prognosen, 2013 – 2024
Kapitel 6. Markt für intelligente virtuelle Assistenten, nach Endnutzung
6.1. Wichtige Trends auf dem Markt für intelligente virtuelle Assistenten nach Endnutzung
6.2. KMU
6.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
6.3. Große Unternehmen
6.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
6.4. Einzelne Benutzer
6.4.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
Kapitel 7. Markt für intelligente virtuelle Assistenten, nach Anwendung
7.1. Wichtige Trends auf dem Markt für intelligente virtuelle Assistenten nach Anwendung
7.2. BFSI
7.2.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
7.3. Automobilindustrie
7.3.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
7.4. IT und Telekommunikation
7.4.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
7.5. Einzelhandel
7.5.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
7.6. Gesundheitswesen
7.6.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
7.7. Bildung
7.7.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
7.8. Sonstiges
7.8.1. Marktschätzungen und Prognose, 2013 – 2024
Kapitel 8. Markt für intelligente virtuelle Assistenten, nach Regionen
8.1. Wichtige Trends auf dem Markt für intelligente virtuelle Assistenten nach Regionen
8.2. Nordamerika
8.2.1. Marktschätzungen und Prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.2.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Service, 2013 – 2024
8.2.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2013 – 2024
8.2.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2013 – 2024
8.2.5. USA
8.2.5.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.2.5.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.2.5.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.2.5.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.2.6. Kanada
8.2.6.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.2.6.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.2.6.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.2.6.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.3. Europa
8.3.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.3.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.3.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2013 – 2024
8.3.4. Marktschätzungen und -prognosen nach Anwendung, 2013 – 2024
8.3.5. Deutschland
8.3.5.1. Marktschätzungen und -prognosen nach Technologie, 2013 – 2024
8.3.5.2. Marktschätzungen und -prognosen nach Service, 2013 – 2024
8.3.5.3. Marktschätzungen und -prognosen nach Endverbrauch, 2013 – 2024
8.3.5.4. Marktschätzungen und Prognosen nach Anwendung, 2013 – 2024
8.3.6. Vereinigtes Königreich
8.3.6.1. Marktschätzungen und Prognosen nach Technologie, 2013 – 2024
8.3.6.2. Marktschätzungen und Prognosen nach Service, 2013 – 2024
8.3.6.3. Marktschätzungen und Prognosen nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.3.6.4. Marktschätzungen und Prognosen nach Anwendung, 2013 – 2024
8.3.7. Italien
8.3.7.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.3.7.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.3.7.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.3.7.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.3.8. Frankreich
8.3.8.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.3.8.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.3.8.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.3.8.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.3.9. Spanien
8.3.9.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.3.9.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.3.9.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.3.9.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.3.10. Russland
8.3.10.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.3.10.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.3.10.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.3.10.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.4. Asien-Pazifik
8.4.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.4.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.4.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.4.4. Marktschätzungen und Prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.4.5. China
8.4.5.1. Marktschätzungen und Prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.4.5.2. Marktschätzungen und Prognose nach Service, 2013 – 2024
8.4.5.3. Marktschätzungen und Prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.4.5.4. Marktschätzungen und Prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.4.6. Indien
8.4.6.1. Marktschätzungen und Prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.4.6.2. Marktschätzungen und Prognose nach Dienstleistung, 2013 – 2024
8.4.6.3. Marktschätzungen und Prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.4.6.4. Marktschätzungen und Prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.4.7. Japan
8.4.7.1. Marktschätzungen und Prognosen nach Technologie, 2013 – 2024
8.4.7.2. Marktschätzungen und Prognosen nach Dienstleistung,2013 – 2024
8.4.7.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.4.7.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.4.8. Südkorea
8.4.8.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.4.8.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.4.8.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.4.8.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.5. Lateinamerika
8.5.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.5.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.5.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.5.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.5.5. Brasilien
8.5.5.1. Marktschätzungen und Prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.5.5.2. Marktschätzungen und Prognose nach Service, 2013 – 2024
8.5.5.3. Marktschätzungen und Prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.5.5.4. Marktschätzungen und Prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.5.6. Mexiko
8.5.6.1. Marktschätzungen und Prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.5.6.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.5.6.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.5.6.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.6. Naher Osten und Afrika (MEA)
8.6.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.6.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.6.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endverbrauch, 2013 – 2024
8.6.4. Marktschätzungen und -prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.6.5. Saudi-Arabien
8.6.5.1. Marktschätzungen und -prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.6.5.2. Marktschätzungen und -prognose nach Service, 2013 – 2024
8.6.5.3. Marktschätzungen und -prognose nach Endverbrauch, 2013 – 2024
8.6.5.4. Marktschätzungen und Prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.6.6. VAE
8.6.6.1. Marktschätzungen und Prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.6.6.2. Marktschätzungen und Prognose nach Service, 2013 – 2024
8.6.6.3. Marktschätzungen und Prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.6.6.4. Marktschätzungen und Prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
8.6.7. Südafrika
8.6.7.1. Marktschätzungen und Prognose nach Technologie, 2013 – 2024
8.6.7.2. Marktschätzungen und Prognose nach Dienstleistung, 2013 – 2024
8.6.7.3. Marktschätzungen und Prognose nach Endnutzung, 2013 – 2024
8.6.7.4. Marktschätzungen und Prognose nach Anwendung, 2013 – 2024
Kapitel 9. Firmenprofile
9.1. 24/7 CUSTOMER, INC.
9.1.1. Geschäftsübersicht
9.1.2. Finanzdaten
9.1.3. Produktlandschaft
9.1.4. Strategischer Ausblick
9.1.5. SWOT-Analyse
9.2. Amazon, Inc.
9.2.1. Geschäftsübersicht
9.2.2. Finanzdaten
9.2.3. Produktlandschaft
9.2.4. Strategischer Ausblick
9.2.5. SWOT-Analyse
9.3. Anboto
9.3.1. Geschäftsübersicht
9.3.2. Finanzdaten
9.3.3. Produktlandschaft
9.3.4. Strategischer Ausblick
9.3.5. SWOT-Analyse
9.4. Apple, Inc.
9.4.1. Geschäftsübersicht
9.4.2. Finanzdaten
9.4.3. Produktlandschaft
9.4.4. Strategischer Ausblick
9.4.5. SWOT-Analyse
9.5. Artificial Solutions
9.5.1. Geschäftsübersicht
9.5.2. Finanzdaten
9.5.3. Produktlandschaft
9.5.4. Strategischer Ausblick
9.5.5. SWOT-Analyse
9.6. Clara Labs
9.6.1. Geschäftsübersicht
9.6.2. Finanzdaten
9.6.3. Produktlandschaft
9.6.4. Strategischer Ausblick
9.6.5. SWOT-Analyse
9.7. CodeBaby Corporation
9.7.1. Geschäftsübersicht
9.7.2. Finanzdaten
9.7.3. Produktlandschaft
9.7.4. Strategischer Ausblick
9.7.5.SWOT-Analyse
9.8. Creative Virtual
9.8.1. Geschäftsübersicht
9.8.2. Finanzdaten
9.8.3. Produktlandschaft
9.8.4. Strategischer Ausblick
9.8.5. SWOT-Analyse
9.9. CX Company
9.9.1. Geschäftsübersicht
9.9.2. Finanzdaten
9.9.3. Produktlandschaft
9.9.4. Strategischer Ausblick
9.9.5. SWOT-Analyse
9.10. eCreation
9.10.1. Geschäftsübersicht
9.10.2. Finanzdaten
9.10.3. Produktlandschaft
9.10.4. Strategischer Ausblick
9.10.5. SWOT-Analyse
9.11. eGain Communications
9.11.1. Geschäftsübersicht
9.11.2. Finanzdaten
9.11.3. Produktlandschaft
9.11.4. Strategischer Ausblick
9.11.5. SWOT-Analyse
9.12. Eidoserve Inc.
9.12.1. Geschäftsübersicht
9.12.2. Finanzdaten
9.12.3. Produktlandschaft
9.12.4. Strategischer Ausblick
9.12.5. SWOT-Analyse
9.13. Existor
9.13.1. Geschäftsübersicht
9.13.2. Finanzdaten
9.13.3. Produktlandschaft
9.13.4. Strategischer Ausblick
9.13.5. SWOT-Analyse
9.14. GetAbby
9.14.1. Geschäftsübersicht
9.14.2. Finanzdaten
9.14.3. Produktlandschaft
9.14.4. Strategischer Ausblick
9.14.5. SWOT-Analyse
9.15. Google, Inc.
9.15.1. Geschäftsübersicht
9.15.2. Finanzdaten
9.15.3. Produktlandschaft
9.15.4. Strategischer Ausblick
9.15.5. SWOT-Analyse
9.16. IBM Corporation
9.16.1. Geschäftsübersicht
9.16.2. Finanzdaten
9.16.3. Produktlandschaft
9.16.4. Strategischer Ausblick
9.16.5. SWOT-Analyse
9.17. Inbenta
9.17.1. Geschäftsübersicht
9.17.2. Finanzdaten
9.17.3. Produktlandschaft
9.17.4. Strategischer Ausblick
9.17.5. SWOT-Analyse
9.18. Intel
9.18.1. Geschäftsübersicht
9.18.2. Finanzdaten
9.18.3. Produktlandschaft
9.18.4. Strategischer Ausblick
9.18.5. SWOT-Analyse
9.19. IntelliResponse
9.19.1. Geschäftsübersicht
9.19.2. Finanzdaten
9.19.3. Produktlandschaft
9.19.4. Strategischer Ausblick
9.19.5. SWOT-Analyse
9.20. Microsoft Corporation
9.20.1. Geschäftsübersicht
9.20.2. Finanzdaten
9.20.3. Produktlandschaft
9.20.4. Strategischer Ausblick
9.20.5. SWOT-Analyse
9.21. Next IT
9.21.1. Geschäftsübersicht
9.21.2. Finanzdaten
9.21.3. Produktlandschaft
9.21.4. Strategischer Ausblick
9.21.5. SWOT-Analyse
9.22. Nuance Communications
9.22.1. Geschäftsübersicht
9.22.2. Finanzdaten
9.22.3. Produktlandschaft
9.22.4. Strategischer Ausblick
9.22.5. SWOT-Analyse
9.23. Oracle
9.23.1. Geschäftsübersicht
9.23.2. Finanzdaten
9.23.3. Produktlandschaft
9.23.4. Strategischer Ausblick
9.23.5. SWOT-Analyse
9.24. SelfService Company
9.24.1. Geschäftsübersicht
9.24.2. Finanzdaten
9.24.3. Produktlandschaft
9.24.4. Strategischer Ausblick
9.24.5. SWOT-Analyse
9.25. Speaktoit Inc
9.25.1. Geschäftsübersicht
9.25.2. Finanzdaten
9.25.3. Produktlandschaft
9.25.4. Strategischer Ausblick
9.25.5. SWOT-Analyse
9.26. Synthetix Ltd.
9.26.1. Geschäftsübersicht
9.26.2. Finanzdaten
9.26.3. Produktlandschaft
9.26.4. Strategischer Ausblick
9.26.5. SWOT-Analyse
9.27. Viclone Corporation
9.27.1. Geschäftsübersicht
9.27.2. Finanzdaten
9.27.3. Produktlandschaft
9.27.4. Strategischer Ausblick
9.27.5. SWOT-Analyse