Размер глобального рынка системы рекомендаций по контенту По типу (гибридная рекомендация, фильтрация на основе контента), По технологии (с учетом контекста, с учетом геопространственных данных), По применению (упреждающее управление активами, планирование продукта), По конечному пользователю (здравоохранение, СМИ и развлечения), По географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка Content Recommendation Engine

Размер рынка Content Recommendation Engine в 2024 году оценивался в 7,48 млрд долларов США и, по прогнозам, достигнет 114,08 млрд долларов США к 2031 году, растущий со CAGR в 40,58% в течение прогнозируемого периода 2024-2031 годов.

Глобальный рынок Content Recommendation Engine Развивающиеся предприятия сосредоточены на цифровом маркетинге для продвижения своего бизнеса. Увеличение привлекательного воздействия на BSFI и другие сегменты, Увеличение программных решений для генерации данных. Отчет Global Content Recommendation Engine Market предоставляет целостную оценку рынка. Отчет предлагает комплексный анализ ключевых сегментов, тенденций, движущих сил, ограничений, конкурентной среды и факторов, которые играют существенную роль на рынке.

Определение глобального рынка Content Recommendation Engine

Content Recommendation Engine — это технология, которая обеспечивает фильтрацию данных путем объединения данных и алгоритмов для предоставления пользователям соответствующей информации. Основываясь на истории взаимодействия пользователя с движком, он дает значимую рекомендацию о продукте в профиле пользователя. Он помогает предоставлять связанные статьи на основе просмотра данных и полезен для поиска и сбора информации для пользователя. Content Recommendation Engine — это программное решение, которое создает предложения по продуктам или услугам для конкретных потребителей на основе их веб-поиска. Content Recommendations основаны на ключевых словах, введенных пользователем, которые могут или не могут определять товар или услугу.

Рекомендации также помогают понять типы данных или объектов, которые предпочитает пользователь. Программное решение весьма полезно для получения важной информации на основе рекомендаций новостей. Рекомендации, с другой стороны, создаются на основе истории просмотров пользователя. Это может быть книга, фильм, музыка, услуга, новости или любой другой тип интернет-материала. Рекомендательный движок анализирует структурированные данные и предоставляет пользователю наиболее релевантную информацию. Электронная коммерция и социальные сети широко используют программное обеспечение Content Recommendation. В последние годы система рекомендаций контента извлекла выгоду из растущей популярности контента социальных сетей и бизнеса электронной коммерции.

Обзор глобального рынка Content Recommendation Engine

В последние годы общая рыночная стоимость Content Recommendation Engine увеличилась из-за роста числа приложений. Content Recommendation Engine оказывает значительное влияние на такие вертикали, как электронная коммерция, ИТ и телекоммуникации, BFSI, образовательные секторы и т. д. Глобальный рынок Content Recommendation Engine активно используется развивающимися предприятиями, сосредоточенными на цифровом маркетинге для продвижения своего бизнеса. Более широкий охват многочисленных товаров при сохранении меньшей задержки будет характеристиками перспективного Content Recommendation Engine, как и более высокое разнообразие, чтобы клиент мог узнать о самых разных товарах.

Более высокая адаптивность контентапоскольку в последние годы увеличилось количество данных, программное решение должно иметь возможность адаптироваться к новым добавляемым данным. Организации выбирают эти перспективные Content Recommendation Engine, потому что они помогли их компании процветать. Эти привлекательные функции побудили множество компаний включить Content Recommendation Engine в свои бизнес-процессы. Для продажи этих вещей критически важно представление функций. Для создания представления функций используется ручная разработка.

Чтобы лучше изобразить вещь, необходимо использовать компетентного специалиста со знанием предмета. В последние годы глобальный рынок Content Recommendation Engine сдерживался нехваткой квалифицированного персонала. Кроме того, поскольку рекомендации основаны на текущих интересах пользователей, тенденциях и интересах, Content Recommendation Engine не может сформировать точный список рекомендаций. Главным камнем преткновения в отрасли Content Recommendation Engine является отсутствие адекватных мер безопасности. Использование конфиденциальной информации потребителей без соблюдения мер безопасности открыло профессиональные хакеры путь к доступу.

Глобальный рынок систем рекомендаций по контентусегментационный анализ

Глобальный рынок систем рекомендаций по контенту сегментирован по типу, технологии, приложению, конечному пользователю и географии.

Рынок систем рекомендаций по контенту, по типу

• Гибридная рекомендация• Фильтрация на основе контента• Совместная фильтрация

По типу рынок сегментирован на гибридную рекомендацию, фильтрацию на основе контента и совместную фильтрацию. Ожидается, что сегмент гибридных рекомендаций будет расти более быстрыми темпами в течение прогнозируемого периода. Совместная фильтрация, фильтрация на основе контента и гибридная рекомендация — это три типа доступных систем рекомендаций. Различные компании могут использовать тип гибридной рекомендации для объединения двух форм фильтрации данных для создания более надежных рекомендаций. Гибридные типы рекомендаций становятся все более популярными в системах рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Рекомендательный движок Netflix является гибридным.

Рынок движков рекомендаций по контенту, по технологиям

• Контекстно-зависимые• Геопространственные

В зависимости от технологии рынок сегментирован на контекстно-зависимые и геопространственные.

Рынок движков рекомендаций по контенту, по применению

• Персонализированные кампании и обнаружение клиентов• Проактивное управление активами• Планирование продукта• Стратегическое и операционное планирование• Другое

В зависимости от применения рынок сегментирован на персонализированные кампании и обнаружение клиентов, проактивное управление активами, планирование продукта, стратегическое и операционное планирование и другое. На сегмент персонализированных кампаний и обнаружения клиентов приходится наибольшая доля дохода, рост спроса на предоставление лучшего клиентского опыта и услуг можно объяснить доминированием этого сегмента. К концу прогнозируемого периода сегмент планирования продуктов и проактивного управления активами, как ожидается, будет иметь вторую по величине долю выручки. В течение прогнозируемого периода этот сегмент, как ожидается, будет расти с самыми быстрыми среднегодовыми темпами роста. Рост этого сегмента в основном обусловлен возросшим внедрением машинного обучения и технологий искусственного интеллекта несколькими предприятиями для принятия более эффективных бизнес-решений. Эти технологии помогают пользователям получать информацию из данных, собранных на основе предпочтений, решений и привычек их клиентов.

Рынок системы рекомендаций контента по конечным пользователям

• Банковское дело, финансовые услуги и страхование• Здравоохранение• Медиа и развлечения• Транспорт• Другое

Основываясь на конечном пользователе, рынок сегментируется на банковское дело, финансовые услуги и страхование, здравоохранение, медиа и развлечения, транспорт и другое. Ожидается, что сегмент банковских услуг, финансовых услуг и страхования будет иметь самый большой среднегодовой темп роста. Из-за растущего спроса со стороны банков на увеличение прибыли и вовлеченности клиентов путем предоставления потребителям различных предложений в зависимости от их профилей, ожидается, что сегмент BFSI будет расти самыми быстрыми темпами CAGR в течение всего прогнозируемого периода.

Рынок Content Recommendation Engine, по географии

• Северная Америка• Европа• Азиатско-Тихоокеанский регион• Остальной мир

На основе географии глобальный рынок Content Recommendation Engine классифицируется на Северную Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион и Остальной мир. В прогнозируемый период ожидается, что рынок Азиатско-Тихоокеанского региона будет расти самыми быстрыми темпами. Спрос на рекомендательные системы в регионе обусловлен такими факторами, как рост проникновения электронной коммерции, увеличение транзакций онлайн-покупок и рост числа поставщиков услуг Over Top (OTT).

Ключевые игроки

Отчет об исследовании «Глобальный рынок рекомендательных систем контента» предоставит ценную информацию с акцентом на мировой рынок, включая некоторых основных игроков, таких как Google LLC, Microsoft Corporation, Sentient Technologies, Oracle, SAP, IBM, AWS, Salesforce, Hewlett Packard Enterprise Company, Intel Corporation.

Наш анализ рынка также включает раздел, посвященный исключительно таким основным игрокам, в котором наши аналитики предоставляют информацию о финансовых отчетах всех основных игроков, а также о сравнительном анализе их продуктов и SWOT-анализе. Раздел конкурентной среды также включает ключевые стратегии развития, долю рынка и анализ рыночного рейтинга вышеупомянутых игроков во всем мире.

Ключевые события

• В январе 2022 года многонациональная инвестиционная фирма приобрела IBM Watson Health, которая включает Watson и ее механизм рекомендаций по лечению онкологии.

Область отчета

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

• Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы
• Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента
• Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке
• Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе
• Конкурентная среда, которая включает рейтинг основных игроков на рынке, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширение бизнеса и приобретения за последние пять лет профилируемых компаний
• Обширные профили компаний, включающие обзор компании, аналитику компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка
• Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий, которые включают возможности и драйверы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов
• Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера
• Предоставляет понимание рынка с помощью цепочки создания стоимости
• Сценарий динамики рынка, а также возможности роста рынка в ближайшие годы
• 6-месячная поддержка аналитиков после продажи

Настройка отчета

• В случае возникновения каких-либо проблем свяжитесь с нашей командой по продажам, которая обеспечит выполнение ваших требований.