Globale Marktgröße für Content-Empfehlungs-Engines nach Typ (Hybrid-Empfehlung, inhaltsbasierte Filterung), nach Technologie (kontextsensitiv, georäumlich), nach Anwendung (proaktives Asset-Management, Produktplanung), nach Endbenutzer (Gesundheitswesen, Medien und Unterhaltung), nach geografischem Umfang und Prognose

Marktgröße und Prognose für Content-Empfehlungs-Engines

Der Markt für Content-Empfehlungs-Engines wurde im Jahr 2024 auf 7,48 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2031 114,08 Milliarden USD erreichen und im Prognosezeitraum 2024–2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 40,58 % wachsen.

Globaler Markt für Content-Empfehlungs-EnginesEntwicklungsgetriebene Unternehmen konzentrieren sich auf digitales Marketing, um ihre Geschäfte zu fördern. Zunahme der attraktiven Wirkung auf BSFI und andere Segmente, Zunahme von Softwarelösungen zur Datengenerierung. Der Bericht zum globalen Markt für Content-Empfehlungs-Engines bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Beschränkungen, Wettbewerbslandschaft und Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Globale Definition des Marktes für Content-Empfehlungs-Engines

Die Content-Empfehlungs-Engine ist eine Technologie, die Datenfilterung durch die Kombination von Daten und Algorithmen bietet, um Benutzern geeignete Informationen bereitzustellen. Basierend auf dem Verlauf der Interaktionen des Benutzers mit der Engine gibt sie eine aussagekräftige Empfehlung zum Produkt im Profil des Benutzers. Sie hilft bei der Bereitstellung verwandter Artikel basierend auf dem Datensurfen und ist nützlich, um Informationen für den Benutzer zu suchen und zu sammeln. Die Content Recommendation Engine ist eine Softwarelösung, die Produkt- oder Servicevorschläge für bestimmte Verbraucher auf Grundlage ihrer Websuchvorgänge erstellt. Die Inhaltsempfehlungen basieren auf den vom Benutzer eingegebenen Schlüsselwörtern, die den Artikel oder Service definieren können oder nicht.

Die Empfehlungen helfen auch dabei, die vom Benutzer bevorzugten Daten- oder Objekttypen zu verstehen. Die Softwarelösung ist sehr nützlich, um wichtige Informationen auf Grundlage von Nachrichtenempfehlungen zu erhalten. Die Empfehlungen hingegen basieren auf dem Browserverlauf des Benutzers. Dies kann ein Buch, ein Film, Musik, ein Service, Nachrichten oder jede andere Art von Internetmaterial sein. Die Empfehlungsmaschine untersucht die strukturierten Daten und gibt dem Benutzer die relevantesten Informationen. Das E-Commerce-Geschäft und die sozialen Medien nutzen Content Recommendation-Software in großem Umfang. In den letzten Jahren hat die Content Recommendation Engine von der wachsenden Popularität von Social-Networking-Inhalten und dem E-Commerce-Geschäft profitiert.

Weltweiter Marktüberblick für Content-Empfehlungs-Engines

In den letzten Jahren ist der gesamte Marktwert von Content-Empfehlungs-Engines aufgrund der wachsenden Zahl von Anwendungen gestiegen. Content-Empfehlungs-Engines haben einen erheblichen Einfluss auf Branchen wie E-Commerce, IT und Telekommunikation, BFSI, Bildungssektor usw. Der globale Markt für Content-Empfehlungs-Engines wird stark von sich entwickelnden Unternehmen genutzt, die sich auf digitales Marketing konzentrieren, um ihre Geschäfte zu fördern. Eine höhere Abdeckung zahlreicher Waren bei geringerer Latenz wären Merkmale der zukünftigen Content-Empfehlungs-Engine, ebenso wie eine höhere Vielfalt, sodass der Kunde über eine Vielzahl von Artikeln informiert wird.

Höhere Anpassungsfähigkeit der InhalteDa die Datengenerierung in den letzten Jahren zugenommen hat, muss sich die Softwarelösung an die neu hinzugefügten Daten anpassen können. Unternehmen entscheiden sich für diese zukünftigen Content-Empfehlungs-Engines, weil sie ihrem Unternehmen zum Erfolg verholfen haben. Diese ansprechenden Funktionen haben zahlreiche Unternehmen dazu ermutigt, die Content Recommendation Engine in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Damit sich diese Dinge verkaufen, ist die Darstellung der Funktionen entscheidend. Die Darstellung der Funktionen wird in Handarbeit erstellt.

Um die Sache besser darstellen zu können, ist der Einsatz eines kompetenten Spezialisten mit Fachwissen erforderlich. In den letzten Jahren wurde der globale Markt für Content Recommendation Engines durch einen Mangel an qualifiziertem Personal behindert. Da die Empfehlungen außerdem auf den aktuellen Interessen der Benutzer basieren und sich Trends und Interessen häufig ändern, kann die Content Recommendation Engine keine genaue Empfehlungsliste erstellen. Das größte Hindernis der Content Recommendation Engine-Branche ist der Mangel an angemessenen Sicherheitsmaßnahmen. Die Verwendung vertraulicher Verbraucherinformationen ohne Einhaltung von Sicherheitsmaßnahmen hat professionellen Hackern Tür und Tor geöffnet.

Globaler Markt für Content-EmpfehlungsmaschinenSegmentierungsanalyse

Der globale Markt für Content-Empfehlungsmaschinen ist nach Typ, Technologie, Anwendung, Endbenutzer und Geografie segmentiert.

Markt für Content-Empfehlungsmaschinen nach Typ

• Hybride Empfehlung• Inhaltsbasierte Filterung• Kollaborative Filterung

Basierend auf dem Typ ist der Markt in Hybride Empfehlung, inhaltsbasierte Filterung und kollaborative Filterung segmentiert. Das Segment Hybride Empfehlung wird im Prognosezeitraum voraussichtlich schneller wachsen. Kollaborative Filterung, inhaltsbasierte Filterung und Hybride Empfehlung sind die drei verfügbaren Arten von Empfehlungsmaschinen. Verschiedene Unternehmen können den Typ Hybride Empfehlung verwenden, um zwei Formen der Datenfilterung zu kombinieren und so glaubwürdigere Empfehlungen zu generieren. Hybride Empfehlungstypen werden in KI-gestützten Empfehlungssystemen immer beliebter. Die Empfehlungsmaschine von Netflix ist eine Hybridmaschine.

Markt für Inhaltsempfehlungsmaschinen nach Technologie

• Kontextbewusst• Geospatial bewusst

Basierend auf der Technologie ist der Markt in kontextbewusst und geospatial bewusst segmentiert.

Markt für Inhaltsempfehlungsmaschinen nach Anwendung

• Personalisierte Kampagnen und Kundengewinnung• Proaktives Asset Management• Produktplanung• Strategie- und Betriebsplanung• Sonstiges

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Personalisierte Kampagnen und Kundengewinnung, Proaktives Asset Management, Produktplanung, Strategie- und Betriebsplanung und Sonstiges segmentiert. Das Segment Personalisierte Kampagnen und Kundengewinnung hatte den größten Umsatzanteil; die steigende Nachfrage nach besseren Kundenerlebnissen und -diensten ist auf die Dominanz dieses Segments zurückzuführen. Bis zum Ende des Prognosezeitraums wird erwartet, dass das Segment Produktplanung und Proaktives Asset Management den zweitgrößten Umsatzanteil hat. Während des Prognosezeitraums wird dieses Segment voraussichtlich mit der höchsten CAGR wachsen. Der zunehmende Einsatz von maschinellem Lernen und KI-Technologie durch mehrere Unternehmen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, ist hauptsächlich für das Wachstum dieses Segments verantwortlich. Diese Technologien helfen Benutzern, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, die aus den Vorlieben, Entscheidungen und Gewohnheiten ihrer Kunden gewonnen wurden.

Markt für Content-Empfehlungs-Engines nach Endbenutzer

• Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen• Gesundheitswesen• Medien und Unterhaltung• Transport• Sonstiges

Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt in Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen, Gesundheitswesen, Medien und Unterhaltung, Transport und Sonstiges segmentiert. Das Segment Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen wird voraussichtlich die größte durchschnittliche jährliche Wachstumsrate aufweisen. Aufgrund der steigenden Nachfrage von Banken, ihren Gewinn und die Kundenbindung zu steigern, indem sie Verbrauchern je nach Profil verschiedene Angebote unterbreiten, wird erwartet, dass das BFSI-Segment während des gesamten Prognosezeitraums mit der höchsten CAGR wächst.

Markt für Content-Empfehlungs-Engines nach Geografie

• Nordamerika• Europa• Asien-Pazifik• Rest der Welt

Auf Grundlage der Geografie wird der globale Markt für Content-Empfehlungs-Engines in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Während des Prognosezeitraums wird erwartet, dass der Markt im Asien-Pazifik-Raum am schnellsten wächst. Die Nachfrage nach Empfehlungsmaschinen in der Region wird durch Faktoren wie die zunehmende Durchdringung des E-Commerce, eine Zunahme der Online-Einkaufstransaktionen und ein Wachstum der Anzahl von Over-Top-(OTT-)Dienstanbietern getrieben.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für Content-Empfehlungsmaschinen“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt und einigen der wichtigsten Akteure wieGoogle LLC, Microsoft Corporation, Sentient Technologies, Oracle, SAP, IBM, AWS, Salesforce, Hewlett Packard Enterprise Company, Intel Corporation.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist. Darin bieten unsere Analysten Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie Produkt-Benchmarking und SWOT-Analysen. Der Abschnitt zur Wettbewerbslandschaft umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und eine Marktranganalyse der oben genannten Akteure weltweit.

Wichtige Entwicklungen

• Im Januar 2022 hat eine multinationale Investmentfirma IBM Watson Health übernommen, wozu Watson und seine Engine für Behandlungsempfehlungen in der Onkologie gehören.

Berichtsumfang

Forschungsmethodik der Marktforschung

Um mehr über die Forschungsmethodik und andere Aspekte der Forschungsstudie zu erfahren, wenden Sie sich bitte an unseren .

Gründe für den Kauf dieses Berichts

• Qualitative und quantitative Analyse des Marktes basierend auf einer Segmentierung, die sowohl wirtschaftliche als auch nichtwirtschaftliche Faktoren einbezieht
• Bereitstellung von Daten zum Marktwert (in Milliarden USD) für jedes Segment und Untersegment
• Gibt die Region und das Segment an, von denen erwartet wird, dass sie das schnellste Wachstum verzeichnen und den Markt dominieren werden
• Analyse nach Geografie, die den Verbrauch des Produkts/der Dienstleistung in der Region hervorhebt und die Faktoren angibt, die den Markt in jeder Region beeinflussen
• Wettbewerbslandschaft, die das Marktranking der wichtigsten Akteure sowie die Einführung neuer Dienstleistungen/Produkte, Partnerschaften, Geschäftserweiterungen und Akquisitionen von Unternehmen in den letzten fünf Jahren umfasst profiliert
• Ausführliche Unternehmensprofile, bestehend aus Unternehmensübersicht, Unternehmenseinblicken, Produktbenchmarking und SWOT-Analyse für die wichtigsten Marktteilnehmer
• Die aktuellen sowie zukünftigen Marktaussichten der Branche in Bezug auf aktuelle Entwicklungen, die Wachstumschancen und -treiber sowie Herausforderungen und Einschränkungen sowohl aufstrebender als auch entwickelter Regionen beinhalten
• Beinhaltet eine eingehende Analyse des Marktes aus verschiedenen Perspektiven durch Porters Fünf-Kräfte-Analyse
• Bietet Einblick in den Markt durch die Wertschöpfungskette
• Marktdynamikszenario sowie Wachstumschancen des Marktes in den kommenden Jahren
• 6-monatige Analystenunterstützung nach dem Verkauf

Anpassung des Berichts

• Wenden Sie sich in etwaigen Fällen bitte an unser Vertriebsteam, das sicherstellt, dass Ihre Anforderungen erfüllt werden.