Dimensioni del mercato globale dei motori di personalizzazione per prodotto (filtraggio collaborativo, filtraggio basato sui contenuti e raccomandazione ibrida), per applicazione (media e intrattenimento, beni di consumo e vendita al dettaglio, BFSI, tecnologia dell'informazione e telecomunicazioni), per ambito geografico e previsione
Dimensioni del mercato globale dei motori di personalizzazione per prodotto (filtraggio collaborativo, filtraggio basato sui contenuti e raccomandazione ibrida), per applicazione (media e intrattenimento, beni di consumo e vendita al dettaglio, BFSI, tecnologia dell'informazione e telecomunicazioni), per ambito geografico e previsione
Published Date: October - 2024 | Publisher: MIR | No of Pages: 220 | Industry: latest trending Report | Format: Report available in PDF / Excel Format
Dimensioni del mercato globale dei motori di personalizzazione per prodotto (filtraggio collaborativo, filtraggio basato sui contenuti e raccomandazione ibrida), per applicazione (media e intrattenimento, beni di consumo e vendita al dettaglio, BFSI, tecnologia dell'informazione e telecomunicazioni), per ambito geografico e previsione
Dimensioni e previsioni del mercato dei motori di personalizzazione
Le dimensioni del mercato dei motori di personalizzazione sono state valutate a 1,82 miliardi di USD nel 2024 e si prevede che raggiungeranno 11,93 miliardi di USD entro il 2031, crescendo a un CAGR del 20,87% dal 2024 al 2031.
I principali fattori che guidano la crescita del settore sono i segmenti di clienti definiti in tempo reale tramite algoritmi di apprendimento automatico e previsione, consentendo una risposta immediata. Fornisce messaggistica one-to-one e ottimizzazione automatica su Web, dispositivi mobili, e-mail, pubblicità dinamica e dispositivi IoT. Il motore di personalizzazione deve leggere e apprendere regolarmente e modificare l'applicabilità dei suoi risultati per prevedere gli oggetti utente, il che è fondamentale per personalizzare ogni esperienza del cliente. L'obiettivo finale è migliorare l'esperienza del consumatore e aiutare i marchi a diventare più rilevanti e in crescita.
Definizione del mercato globale dei motori di personalizzazione
Motore di personalizzazione (PE), noto anche come sistema o software di personalizzazione, è uno strumento software che fornisce la personalizzazione di prodotti o servizi specifici per aiutare un gruppo di persone o segmenti specifici. Questo software consiglia prodotti personalizzati e pertinenti ai potenziali clienti tenendo conto della cronologia delle ricerche, delle parole chiave e del comportamento del flusso di clic del cliente. I motori di personalizzazione sono classificati nella tecnologia di raccomandazione in cui PE si basa sull'analisi avanzata per raccogliere e analizzare le abitudini dei clienti e le esigenze in evoluzione. Questo software automatizza la segmentazione, il targeting e i test combinando set di dati raccolti da più fonti.
I nostri report includono dati fruibili e analisi lungimiranti che ti aiutano a elaborare pitch, creare piani aziendali, creare presentazioni e scrivere proposte.
Panoramica del mercato globale dei motori di personalizzazione
Analisi della segmentazione del mercato globale dei motori di personalizzazione
Il mercato globale dei motori di personalizzazione è segmentato in base a prodotto, applicazione e area geografica.
Mercato dei motori di personalizzazione, per prodotto
Filtraggio collaborativo Filtraggio basato sul contenuto Raccomandazione ibrida
In base al prodotto, il mercato è suddiviso in Filtraggio collaborativo, Filtraggio basato sul contenuto e Raccomandazione ibrida. Il filtraggio collaborativo ha rappresentato la quota di mercato più grande e si prevede che crescerà durante il periodo di previsione. Tuttavia, si prevede che Hybrid Recommendation crescerà al CAGR più elevato. Il filtraggio collaborativo è il motore di suggerimento delle applicazioni più famoso e un metodo che filtra gli elementi che un utente vorrebbe, in base alle reazioni di utenti simili. Funziona cercando in un ampio gruppo di persone e trovando un set più piccolo di utenti con gusti simili a un utente selezionato. L'obiettivo principale di questo approccio è spiegare il grado di somiglianza tra utenti o elementi e scoprire valutazioni omogenee per indicare gli elementi oscurati.
Mercato dei motori di personalizzazione, per applicazione
Media e intrattenimento
Beni di consumo e vendita al dettaglio
BFSI
Tecnologia dell'informazione e telecomunicazioni
Viaggi e ospitalitÃ
Automobili e trasporti
Sanità e Scienze della vita
Altro
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