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市場調査レポート
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1445475

レコメンドエンジン： 市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）

Recommendation Engine - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2024 - 2029)
出版日: | 発行: Mordor Intelligence | ページ情報: 英文 168 Pages | 納期: 2～3営業日

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レコメンドエンジン： 市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2024～2029年）
出版日: 2024年02月15日
発行: Mordor Intelligence
ページ情報: 英文 168 Pages
納期: 2～3営業日
ご注意事項 :
本レポートは最新情報反映のため適宜更新し、内容構成変更を行う場合があります。ご検討の際はお問い合わせください。
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概要

レコメンドエンジンの市場規模は、2024年に68億8,000万米ドルと推定され、2029年までに287億米ドルに達すると予測されており、予測期間（2024～2029年）中に33.06%のCAGRで成長します。

レコメンドエンジン- マーケット

企業数の増加と企業間の競合の激化に伴い、多くの企業が人工知能（AI）などのテクノロジーを自社のアプリケーション、ビジネス、分析、サービスと統合しようとしています。世界中のほとんどの組織は、顧客と従業員のエクスペリエンスを向上させることに焦点を当ててデジタル変革を追求しており、それが自動化ソリューションによって活用されています。

主なハイライト

  • 新興国全体でのデジタル化の進展とeコマース市場の成長により、レコメンドエンジンの需要が高まっています。 AIベースのクラウドプラットフォーム全体で機械学習モデルを統合することで、複数のエンドユーザー業界全体で自動化が推進されます。
  • 従来、消費者は店舗の棚で購入の意思決定を行うため、実店舗の小売業者は消費者の行動や好みについて学び、影響を与えるための強力なレベルを提供しています。しかし、インターネットの普及の高まりと、eコマース、モバイルショッピング、スマートテクノロジーによる新しい販売チャネルの出現により、小売業界は新しく高度なテクノロジーに適応しつつあります。スマート POSソリューションやセルフチェックアウトキオスクなどのこれらのテクノロジーは、従来の実店舗をオムニチャネル店舗に変えます。 ZDNetによると、企業の70%がデジタル変革戦略を持っているか、取り組んでいます。
  • デジタル変革は、小売業者に新規顧客の獲得、既存顧客との関わりを改善し、運営コストを削減し、従業員のモチベーションを向上させる機会を提供します。これらの利点は、とりわけ、収益と利益にプラスの影響を与えます。このプラスの影響により、予測期間中にレコメンドエンジンを採用する大きな機会が生まれます。
  • ユーザーの好みの変化による不正確なラベル付けという課題は、レコメンドエンジン市場にとって継続的な懸念事項です。ただし、開発者は推奨事項の精度と関連性を向上させるために継続的に取り組んでいます。テクノロジーの進歩に伴い、将来的にはこの課題に対するより効果的な解決策が見つかることが期待されます。
  • シスコの一部であるAppDynamicsの最近の「エージェントオブトランスフォーメーションレポート」によると、COVID-19のパンデミック中にテクノロジーの優先順位が95%の組織内で変化し、88%がデジタルカスタマーエクスペリエンスが組織の優先順位であると報告しました。顧客は、チャット、メッセージング、会話ボットなどのセルフサービスツールに注目しました。その結果、企業はこれらのツールを使用して、ソーシャルディスタンスの時代には実現不可能だった実店舗やライブイベントへの従来の依存を軽減しながら、優れた顧客エクスペリエンスを提供できるようになりました。これにより、これらの企業でのテクノロジーの導入が進むため、レコメンドエンジンによって得られるメリットがさらに増大すると予想されました。

レコメンドエンジンの市場動向

モバイルとWebにわたるデジタルコマース体験のカスタマイズに対する需要の増加が市場の成長を促進

  • 企業は、高度にパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供することで、競合他社が模倣するのが難しい利点を活用する方法とテクノロジーを模索しています。このようなエクスペリエンスでは独自のデータを使用して、何百万もの個人顧客により良いエクスペリエンスを提供します。結果は実行に依存します。パーソナライズされた顧客エクスペリエンスをうまく実行すれば、企業は差別化を図り、現在のシナリオで非常に必要とされている顧客ロイヤルティと持続可能な競争上の優位性を獲得できるようになります。
  • 顧客の意思決定はもはや実店舗ではなく、デジタル棚の前でWebブラウザーや携帯電話を使用してオンラインで行われます。小売業界で活動する企業にとって、自社製品の価格、場所、プロモーションは、もはや近隣の棚にある製品と比較されるだけでなく、世界中にWebサイトを持つ小売業者の代替製品と比較されるようになりました。この点において、AIやMLを使用したレコメンドエンジンなどのテクノロジーは、顧客の要件を確実に満たし、顧客のニーズと製品が同じレベルにあることを保証し、競合他社よりも一歩先を行くことができます。
  • 長年にわたり、組織全体の多くのマーケティング専門家は、顧客の需要の高まりにより、顧客エクスペリエンスの向上に重点を置くようになりました。たとえば、Adobeによると、最も堅牢なオムニチャネル顧客エンゲージメント戦略を採用している企業は、前年比で10%の成長、平均注文額で10%の増加、成約率で25%の増加が見られる可能性があります。また、強力なオムニチャネル顧客エンゲージメント戦略と消費者サービス向上プログラムを採用したブランドは、平均して顧客の89%を維持していますが、オムニチャネル顧客エンゲージメント戦略が弱いブランドの顧客維持率は33%です。
  • 利用するチャネルの数が増えるにつれ、テクノロジーにより、ブランドはすべてのチャネルにわたって自社の商品について一貫したメッセージを確実に提供できるようになります。より良い顧客サービスに対する需要の高まりは、予測期間中に需要を促進し、市場にプラスの影響を与えると予想されます。
  • 全体として、パーソナライズされたデジタルコマースエクスペリエンスに対する需要の高まりが、レコメンドエンジン市場を推進しています。タレスグループによると、銀行および金融部門は消費者の情報のセキュリティに関して信頼できると考えられていました。世界中の消費者の40%以上が、自分のデータに関してデジタルバンキングおよび金融サービスセクターを信頼していると回答しました。ヘルスケア提供者はデジタルサービス分野で2番目に信頼できる業界であり、回答者の37%がこの分野が最も安全であると回答しました。企業はAIテクノロジーを活用して、顧客に的を絞った推奨事項を提供し、販売を促進し、顧客満足度を向上させようとしています。

アジア太平洋が最も急速な成長を遂げる

  • オーストラリア、インド、中国、韓国などの国々が主導するアジア太平洋地域は、レコメンドエンジン市場で最も急速な成長を遂げると予想されています。
  • 中国はアジア太平洋の主要国の一つであり、テクノロジーの導入が進んでいます。この国には、最速のインターネットバンドの1つと、アリババのような強力なeコマースプレーヤーの本拠地があります。
  • さらに、中国は米国に次ぐ世界で2番目に大きなOTT市場です。メキシコ連邦電気通信研究所によると、中国では100世帯あたり68の加入があり、オンラインビデオユーザーの割合は実質的に増加しています。ただし、この国は、国内で流通が許可されているコンテンツだけでなく、業界や使用されるデータに関する規制も非常に厳しいです。
  • 三者（iQiyi、Tencent、Youku）による支配は、FAANG（Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google）などの国際的なプレーヤーが国内で活動することを妨げる中国の厳しい規制環境によってさらに確保されています。これらの国際的なプレーヤーは、レコメンドエンジンを大規模に使用し、広告を通じて他のビジネスを推進しています。このため、この地域には国内企業にとって十分な機会が残されており、米国に比べて緩やかな成長につながっています。
  • さらに、eコマース大手のアリババは、AIと機械学習を使用して推奨事項を推進しています。たとえば、AI OSは、アリババ検索エンジニアリングチームによって開発された、パーソナライズされた検索、推奨、広告を統合するオンラインプラットフォームです。 AI OSエンジンシステムは、すべてのタオバオモバイル検索ページ、主要なプロモーション活動のためのタオバオモバイル情報フローの場、タオバオホームページでの製品推奨、パーソナライズされた推奨、カテゴリおよび業界別の製品選択など、さまざまなビジネスシナリオをサポートします。

レコメンドエンジン業界の概要

レコメンドエンジン市場は、IBM Corporation、Google LLC（Alphabet Inc.）、Amazon Web Services Inc.（Amazon.com Inc.）、Microsoft Corporation、Salesforce Inc.などの大手プレーヤーの存在により細分化されています。同市場のプレーヤーは、製品提供を強化し、持続可能な競争優位性を獲得するために、提携、合併、買収などの戦略を採用しています。

  • 2023年 1月- 新しいCoveoマーチャンダイジングハブのデビューがCoveoによって発表されました。ハブは、企業がロイヤルティを促進し、収益性を高めるのに役立つ関連性の高いショッピングジャーニーを提供できる豊富な機能セットを提供します。これは、マーチャンダイザーがコンバージョンにつながるカスタマイズされたエクスペリエンスを作成できるように設計されています。ファッション企業や小売業者向けにAIを活用したカスタマイズ技術を提供するロンドンを拠点とするスタートアップ企業Qubitは、2021年 10月にCoveoに買収されました。
  • 2022年 10月-Algonomyは、ShopifyとCommercetools用の2つの重要なコネクタの利用可能性を発表しました。これにより、Algonomyの製品とeストア間の自動かつスムーズなデータ交換が可能になります。 Algonomyコネクタは、オンラインショップをShopifyまたはCommercetoolsと統合する簡単な方法を提供し、リアルタイムの製品データ収集を可能にします。コネクタを使用すると、カタログ統合プロセスの制御と洞察が向上し、カタログデータを定期的に更新するために外部の組織やリソースに依存する必要がなくなります。

その他の特典

  • エクセル形式の市場予測（ME）シート
  • 3か月のアナリストサポート

目次

第1章 イントロダクション

  • 調査の前提条件と市場の定義
  • 調査範囲

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場洞察

  • 市場概要
  • 業界の魅力- ポーターのファイブフォース分析
    • 供給企業の交渉力
    • 買い手の交渉力
    • 新規参入業者の脅威
    • 競争企業間の敵対関係の激しさ
    • 代替製品の脅威
  • COVID-19の市場への影響の評価
  • テクノロジーのスナップショット
    • 地理空間認識
    • コンテキスト認識（機械学習と深層学習、自然言語処理）
  • 新たなユースケース（複数のエンドユーザーにわたるレコメンドエンジンの利用に関する主要なユースケース）

第5章 市場力学

  • 市場促進要因
    • モバイルとウェブ全体にわたるデジタルコマース体験のカスタマイズに対する需要の増加
    • 小売業者による商品管理と在庫ルールの導入の拡大
  • 市場抑制要因
    • ユーザー設定の変更による誤ったラベル付けに関する複雑さ

第6章 市場セグメンテーション

  • ディプロイメントモード別
    • オンプレミス
    • クラウド
  • タイプ別
    • 協調フィルタリング
    • コンテンツベースのフィルタリング
    • ハイブリッドレコメンドシステム
    • その他のタイプ
  • エンドユーザー業界別
    • IT・通信
    • BFSI
    • 小売り
    • メディアとエンターテイメント
    • ヘルスケア
    • その他のエンドユーザー産業
  • 地域別
    • 北米
    • 欧州
    • アジア太平洋
    • ラテンアメリカ
    • 中東とアフリカ

第7章 競合情勢

  • 企業プロファイル
    • IBM Corporation
    • Google LLC（Alphabet Inc.）
    • Amazon Web Services Inc.（Amazon.com, Inc.）
    • Microsoft Corporation
    • Salesforce Inc.
    • Unbxd Inc.
    • Oracle Corporation
    • Intel Corporation
    • SAP SE
    • Hewlett Packard Enterprise Development LP
    • Qubit Digital Ltd（COVEO）
    • Algonomy Software Pvt. Ltd
    • Recolize GmbH
    • Adobe Inc.
    • Dynamic Yield Inc.
    • Kibo Commerce
    • Netflix Inc.

第8章 投資分析

第9章 市場の将来

目次
Product Code: 67378

The Recommendation Engine Market size is estimated at USD 6.88 billion in 2024, and is expected to reach USD 28.70 billion by 2029, growing at a CAGR of 33.06% during the forecast period (2024-2029).

Recommendation Engine - Market

With the growing number of enterprises and the rising competition among them, many companies are trying to integrate technologies, like artificial intelligence (AI), with their applications, businesses, analytics, and services. Most organizations globally are pursuing digital transformation, focusing on improving the experience of customers and employees, which is being leveraged by automation solutions.

Key Highlights

  • The advancement of digitalization across emerging economies, coupled with the growth of the e-commerce market, has driven the demand for recommendation engines. Integrating the machine learning model across AI-based cloud platforms drives automation across multiple end-user industries.
  • Consumers traditionally make purchase decisions at the store shelf, providing institutional brick-and-mortar retailers a high-power level to learn about and influence consumers' behavior and preferences. However, with the rise of internet penetration and the emergence of new sales channels through e-commerce, mobile shopping, and smart technologies, the retail industry is adapting to new and advanced technologies. These technologies, such as smart point-of-sale solutions and self-checkout kiosks, transform traditional brick-and-mortar stores into omnichannel ones. According to ZDNet, 70% of the companies either have a digital transformation strategy or are working with one.
  • Digital transformation provides opportunities for retailers to acquire new customers, engage with existing customers better, reduce the cost of operations, and improve employee motivation. These benefits, among others, positively impact the revenue and margins. This positive impact will create significant opportunities for adopting recommendation engines over the forecast period.
  • The challenge of incorrect labeling due to changing user preferences is an ongoing concern for the recommendation engine market. However, developers are continually working to improve the accuracy and relevance of recommendations. As technology advances, we can expect to see more effective solutions to this challenge in the future.
  • According to the recent "Agents of Transformation Report" from AppDynamics, part of Cisco, technology priorities during the COVID-19 pandemic changed within 95% of organizations, and 88% reported that digital customer experience was the priority for their organization. Customers turned to self-service tools in the form of chats, messaging, and conversational bots. As a result, companies enabled these tools to deliver a great customer experience while reducing traditional dependencies on brick-and-mortar and live events, which were not feasible in a time of social distancing. This was further expected to increase the benefits achieved by recommendation engines due to the increased adoption of technologies in these companies.

Recommendation Engine Market Trends

Increasing Demand for Customization of Digital Commerce Experience Across Mobile and Web Drives the Market's Growth

  • Enterprises are looking for ways and technologies to leverage the advantage that could be difficult for their competitors to imitate by providing highly personalized customer experiences. Such experiences use proprietary data to offer a better experience to millions of individual customers. The results depend on the execution. When executed well, personalized customer experience can enable businesses to differentiate themselves and gain customer loyalty and sustainable competitive advantage, which is much needed in the present scenario.
  • Customers' decisions are no longer being made in a physical store but online on web browsers and mobile phones in front of the digital shelf. For the enterprises operating in the retail space, the price, place, and promotion of their products are no longer just being compared to products on neighboring shelves but to alternative products from retailers with websites worldwide. In this regard, technologies such as recommendation engines, using AI and ML, ensure customers' requirements are met and ensure that customers' needs and offerings are on the same level, enough to be one step ahead of their competitors.
  • Over the years, many marketing professionals across organizations have increased their focus on enhancing customer experience due to the customers' growing demand. For instance, according to Adobe, companies with the most robust omnichannel customer engagement strategies could witness a 10% Y-o-Y growth, a 10% increase in average order value, and a 25% increase in close rates. Also, brands that adopted robust omnichannel customer engagement strategies and consumer service enhancement programs retain, on average, 89% of their customers, compared to 33% for brands with weak omnichannel customer engagement strategies.
  • With a growing number of channels coming into play, technologies ensure that the brands provide a consistent message about their offerings across all channels. The growing demand for better customer service is expected to drive the demand and positively affect the market during the forecast period.
  • Overall, the growing demand for personalized digital commerce experiences drives the recommendation engine market. According to Thales Group, the banking and financial sector was considered trustworthy for the security of consumers' information. Over 40% of consumers globally stated they trusted the digital banking and financial services sector with their data. Healthcare providers were the second-most trusted industry in the digital services sector, with 37% of the respondents indicating this sector as among the most secure. Businesses seek to leverage AI technology to deliver targeted customer recommendations, drive sales, and improve customer satisfaction.

Asia-Pacific to Witness the Fastest Growth

  • Led by countries like Australia, India, China, and South Korea, the Asia-Pacific region is expected to witness the fastest growth in the recommendation engine market.
  • China is one of the major countries in Asia-Pacific with growing technological adoption. The country is home to one of the fastest internet bands and strong e-commerce players, like Alibaba.
  • Moreover, China is the second-largest OTT market in the world after the United States. According to Instituto Federal de Telecommunications (Mexico), there were 68 subscriptions per 100 homes in China, and the rate of online video users is increasing effectively. However, the country is very strict in terms of regulations surrounding the industry and the data used, as well as the content that is allowed to be circulated in the country.
  • The tripartite (iQiyi, Tencent, Youku) domination is further secured by the strict regulatory environment in China, which prevents international players, such as the FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, and Google), from operating in the country. These international players use the recommendations engine at a large scale and drive other businesses through advertising. This leaves the region ample opportunities for domestic players, thus leading to moderate growth compared to the United States.
  • Furthermore, one e-commerce giant, Alibaba, uses AI and machine learning to drive its recommendations. For instance, AI OS is an online platform developed by the Alibaba search engineering team that integrates personalized search, recommendation, and advertising. The AI OS engine system supports various business scenarios, including all Taobao Mobile search pages, Taobao Mobile information flow venues for major promotion activities, product recommendations on the Taobao homepage, personalized recommendations, and product selection by category and industry.

Recommendation Engine Industry Overview

The recommendation engine market is fragmented with the presence of major players like IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc.(Amazon.com Inc.), Microsoft Corporation, and Salesforce Inc. Players in the market are adopting strategies such as partnerships, mergers, and acquisitions to enhance their product offerings and gain sustainable competitive advantage.

  • January 2023 - New Coveo Merchandising Hub's debut was announced by Coveo. The Hub offers a rich feature set that enables companies to deliver a highly relevant shopping journey that helps foster loyalty and boost profitability. It is designed to empower merchandisers to create tailored experiences that convert. Qubit, a London-based start-up that offers AI-powered customization technology for fashion companies and retailers, was acquired by Coveo in October 2021.
  • October 2022 - Algonomy announced the availability of two significant connectors for Shopify and Commercetools, which will enable automatic and smooth data interchange between Algonomy's products and e-stores. Algonomy Connectors offer a simple method for integrating online shops with Shopify or Commercetools, enabling real-time product data collecting. Connectors give improved control and insight over the catalog integration process and remove the need for relying on external organizations and resources to update catalog data regularly.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET INSIGHTS

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis
    • 4.2.1 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.2.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
    • 4.2.3 Threat of New Entrants
    • 4.2.4 Intensity of Competitive Rivalry
    • 4.2.5 Threat of Substitute Products
  • 4.3 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market
  • 4.4 Technology Snapshot
    • 4.4.1 Geospatial Aware
    • 4.4.2 Context Aware (Machine Learning and Deep Learning, Natural Language Processing)
  • 4.5 Emerging Use-cases (Key Use-cases Pertaining to the Utilization of Recommendation Engine Across Multiple End Users)

5 MARKET DYNAMICS

  • 5.1 Market Drivers
    • 5.1.1 Increasing Demand for the Customization of Digital Commerce Experience Across Mobile and Web
    • 5.1.2 Growing Adoption by Retailers for Controlling Merchandising and Inventory Rules
  • 5.2 Market Restraints
    • 5.2.1 Complexity Regarding Incorrect Labeling Due to Changing User Preferences

6 MARKET SEGMENTATION

  • 6.1 By Deployment Mode
    • 6.1.1 On-premise
    • 6.1.2 Cloud
  • 6.2 By Types
    • 6.2.1 Collaborative Filtering
    • 6.2.2 Content-based Filtering
    • 6.2.3 Hybrid Recommendation Systems
    • 6.2.4 Other Types
  • 6.3 By End-user Industry
    • 6.3.1 IT and Telecommunication
    • 6.3.2 BFSI
    • 6.3.3 Retail
    • 6.3.4 Media and Entertainment
    • 6.3.5 Healthcare
    • 6.3.6 Other End-user Industries
  • 6.4 By Geography
    • 6.4.1 North America
    • 6.4.2 Europe
    • 6.4.3 Asia-Pacific
    • 6.4.4 Latin America
    • 6.4.5 Middle East and Africa

7 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 7.1 Company Profiles
    • 7.1.1 IBM Corporation
    • 7.1.2 Google LLC (Alphabet Inc.)
    • 7.1.3 Amazon Web Services Inc. (Amazon.com, Inc.)
    • 7.1.4 Microsoft Corporation
    • 7.1.5 Salesforce Inc.
    • 7.1.6 Unbxd Inc.
    • 7.1.7 Oracle Corporation
    • 7.1.8 Intel Corporation
    • 7.1.9 SAP SE
    • 7.1.10 Hewlett Packard Enterprise Development LP
    • 7.1.11 Qubit Digital Ltd (COVEO)
    • 7.1.12 Algonomy Software Pvt. Ltd
    • 7.1.13 Recolize GmbH
    • 7.1.14 Adobe Inc.
    • 7.1.15 Dynamic Yield Inc.
    • 7.1.16 Kibo Commerce
    • 7.1.17 Netflix Inc.

8 INVESTMENT ANALYSIS

9 FUTURE OF THE MARKET