レコメンデーションエンジン市場-世界の産業規模、シェア、動向、機会、2028年予測、タイプ別、展開モデル別、企業規模別、用途別、エンドユーザー別、地域別、競合

世界のレコメンデーションエンジン市場は、2024年から2028年の予測期間において安定したペースで成長すると予測されています。

顧客体験を向上させたいという欲求の高まりが、レコメンデーションエンジンの必要性を煽っています。例えば、IBM Corporationは2021年5月、OTTとビデオ向けのIBM Watson Advertising Acceleratorを拡大しました。このツールは、広告主が文脈上の関連性を超えて移動するのを支援するために作成されました。従来の広告IDに依存する代わりに、アンプは人工知能を使ってOTT広告のコピーを常に最適化し、より良いキャンペーン成果を大規模に実現します。

レコメンデーションエンジンは、従業員を認識し、関連する資料を提供するシステムです。その他の技術開発が顧客の関心を変化させ、利用可能なデータを活用し続けている一例が、モバイル・アプリケーションです。アドバイス・エンジンは、ICT分野におけるソフトウェアやアプリケーション製品の重要な要素として認識されています。推薦エンジンの2つの主要なカテゴリーは、コンテンツベースのフィルタリングと協調フィルタリングです。

推薦システムは、ユーザーの好みを補完する製品を求めるために、情報分析技術を使用します。様々な理由から、多くのアドバイス・エンジンが利用可能です。画像推薦エンジン、オンライン・ストアの商品推薦エンジン、コンテンツ推薦エンジン、商品提案エンジンなどです。顧客体験を向上させたいという欲求の高まりが、レコメンデーションエンジンへのニーズを満たしています。

複合技術の採用が市場成長を後押し

業種の多様化とそれに伴う競争の激化により、多くの企業がコンピューターサイエンス（AI）を含む技術を自社のアプリケーション、ビジネス、分析、サービスに組み合わせようとしています。世界中で、かなりの数の企業が、従業員と顧客の知識を増やすために自動化技術を使用することに重点を置いたデジタルトランスフォーメーションを進めています。デジタルへのシフトにより、小売業者は顧客基盤を拡大し、顧客とのつながりを改善し、経費を削減し、従業員の士気を高めることができます。顧客経験改善手法の増加やデジタルトランスフォーメーションの範囲の拡大は、世界のレコメンデーションエンジン市場を牽引する主な要因のいくつかです。例えば、2021年3月、SAP SEはSignavioを買収しました。Signavioは、エンタープライズ・ビジネス・プロセス・インテリジェンスとプロセス管理の分野における主要企業でした。Signavioのソリューションは、SAPのビジネスプロセスインテリジェンスのポートフォリオに追加され、SAPの包括的なプロセス変革ポートフォリオと連携するように設計されています。このため、市場は予測期間中に成長すると見込まれています。

顧客の行動を記録・観察できることが市場の成長を促進

顧客は通常、棚に並べられた商品の位置に基づいて購入の意思決定を行うため、実店舗型の企業は顧客の行動を観察し、形成する能力をかなり持っています。インターネットの利用が増加し、eコマース、モバイル・ショッピング、スマート・技術のような新しい販売チャネルが出現しているため、小売セクターは新しい最先端の技術に適応しつつあります。セルフチェックアウト・キオスクやスマートPOSシステムといった最新技術の助けを借りて、市場は急成長しています。ZDNetによると、70％の企業がデジタルトランスフォーメーション計画を立てているか、実行中です。企業がデジタルトランスフォーメーションに向かっているため、世界のレコメンデーションエンジン市場は予測期間中に高いCAGRを記録すると予想されます。

モバイルとウェブでカスタマイズされたデジタル商取引体験に対する需要の高まりにより市場が拡大

企業は活用できる戦略やツールを探しています。何百万人ものユニークな消費者が、個人データを利用することで、こうした体験から利益を得ることができます。実行が結果を左右するパーソナライズされた顧客体験が適切に実施されれば、企業は競合に差をつけ、顧客の忠誠心を獲得し、持続的な競争優位性を獲得することができます。

消費者からの要求が高まっているため、組織全体の多くのマーケティング担当者は、時間をかけてカスタマー・エクスペリエンスを向上させることに関心を移しています。例えば、アドビ社によると、オムニチャネル顧客エンゲージメント戦略が強力な企業では、前年比成長率が10％向上し、平均注文金額が10％上昇し、成約率が25％上昇します。さらに、強力なオムニチャネル顧客対話戦略と消費者サービス向上プログラムを持つ企業は、平均89％の消費者を維持しているのに対し、戦略の弱い企業は33％にとどまっています。技術は、運用チャネルの拡大を踏まえ、ブランドがすべてのチャネルで自社のサービスに関する一貫したメッセージを提供できるようにします。予測期間中、市場は顧客サービス強化のニーズの高まりから恩恵を受けると予想されます。

調査範囲：

本レポートでは、世界のレコメンデーションエンジン市場を以下のカテゴリーに分類し、さらに業界動向についても詳述しています。

レコメンデーションエンジン市場：タイプ別

• 協調フィルタリング
• コンテンツベースフィルタリング
• ハイブリッドレコメンデーション

レコメンデーションエンジン市場：展開モデル別

• オンプレミス
• クラウド

レコメンデーションエンジン市場：用途別

• パーソナライズド・キャンペーンと顧客デリバリー
• 戦略運用と計画
• 商品計画
• プロアクティブ・アセット・マネジメント

レコメンデーションエンジン市場：企業規模別

• 大企業
• 中小企業

レコメンデーションエンジン市場：エンドユーザー別

• 小売・消費財
• IT・通信
• 医療・ライフサイエンス
• BFSI
• メディア
• エンターテインメント
• その他

レコメンデーションエンジン市場：地域別

• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• アジア太平洋
• 中国
• インド
• 日本
• 韓国
• インドネシア
• 欧州
• ドイツ
• 英国
• フランス
• ロシア
• スペイン
• 南米
• ブラジル
• アルゼンチン
• 中東・アフリカ
• サウジアラビア
• 南アフリカ
• エジプト
• アラブ首長国連邦
• イスラエル

競合情勢

• 企業プロファイル：レコメンデーションエンジンの世界市場における主要企業の詳細分析

カスタマイズ

• レコメンデーションエンジンの世界市場レポートでは、与えられた市場データをもとに、Tech Sci Research社は企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。レポートでは以下のカスタマイズが可能です。

企業情報

• 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 レコメンデーションエンジンの世界市場展望

• 市場規模と予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • タイプ別（協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッドレコメンデーション）
  • 展開モデル別（オンプレミス、クラウド）
  • 企業規模別（大企業、中小企業）
  • 用途別（パーソナライズド・キャンペーンと顧客デリバリー、戦略運用と計画、商品計画、プロアクティブ・アセット・マネジメント）
  • エンドユーザー別（小売・消費財、IT・通信、医療・ライフサイエンス、BFSI、メディア、エンターテインメント、その他）
  • 地域別
• 企業別（2022年）
• 市場マップ

第6章 北米のレコメンデーションエンジン市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • タイプ別
  • 展開モデル別
  • 企業規模別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第7章 アジア太平洋のレコメンデーションエンジン市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • タイプ別
  • 展開モデル別
  • 企業規模別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
• アジア太平洋：国別分析
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • インドネシア

第8章 欧州のレコメンデーションエンジン市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • タイプ別
  • 展開モデル別
  • 企業規模別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • ロシア
  • スペイン

第9章 南米のレコメンデーションエンジン市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • タイプ別
  • 展開モデル別
  • 企業規模別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • アルゼンチン

第10章 中東・アフリカのレコメンデーションエンジン市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェアと予測
  • タイプ別
  • 展開モデル別
  • 企業規模別
  • 用途別
  • エンドユーザー別
• 中東・アフリカ：国別分析
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • イスラエル
  • エジプト

第11章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第12章 市場動向と発展

第13章 企業プロファイル

• IBM Corporation
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Intel Corporation
• Amazon Web Services
• Adobe
• Salesforce, Inc.
• Microsoft Corporation.
• Oracle Corporation,
• Google LLC
• SAP SE

第14章 戦略的提言

当社について＆免責事項

Global recommendation engine market is anticipated to grow at a steady pace in the forecast period, 2024-2028. The increased desire to enhance the customer experience is fueling the need for recommendation engines. For instance, IBM Corporation expanded its IBM Watson Advertising Accelerator for OTT and video in May 2021. This tool was created to assist advertisers in moving beyond contextual relevance. Instead of relying on conventional advertising IDs, The amplifier uses artificial intelligence to constantly optimize OTT ad copy for better campaign outcomes at scale.

A recommendation engine is a system that recognizes employees and offers them relevant material. One example of how other technical developments continue to alter customer interest and utilize the available data is mobile applications. The advice engine is recognized as a key element of software and application products in the ICT sector. The two primary categories of recommendation engines are content-based filtering and collaborative filtering.

The recommendation system uses information analysis techniques to seek products that complement the user's preferences. For a variety of reasons, many advice engines are available. These include the picture recommendation engine, the product recommendation engine for online stores, the content recommendation engine, and the product suggestion engine. The increasing desire to enhance customer experience is satisfying the need for engines of recommendation.

Adoption of combine technology Fueling the Market Growth

Due to the increasing variety of industries and the subsequent growth in competition, many companies are attempting to combine technology, including computer science (AI), with their applications, businesses, analytics, and services. Around the world, quite a few firms are going through a digital transformation with an emphasis on using automation technologies to increase employee and customer knowledge. Due to the shift to digital, retailers can grow their client base, improve their customer connections, cut expenses, and raise employee morale. Increasing customer experience improvement methods and the growing scope of digital transformation are a few of the main factors driving the global recommendation engine market. For instance, in March 2021 SAP SE purchased Signavio. Signavio was a key player in the enterprise business process intelligence and process management arena. The solutions from Signavio were added to SAP's portfolio of business process intelligence and were designed to work with SAP's comprehensive process transformation portfolio. Owing to this the market is expected to grow in the forecast period.

Advantage To Record and Observe Customer Behavior Propelling the Market Growth

Due to the fact that customers usually make their purchasing decisions based on the position of the item in the shelf in brick and mortar businesses have a significant amount of ability to observe and shape customer behavior. The retail sector is adjusting to new and cutting-edge technologies as internet usage is increasing and new sales channels like e-commerce, mobile shopping, and smart technologies are emerging. With the help of latest technologies, such as self-checkout kiosks and smart point-of-sale systems, the market is growing rapidly. According to ZDNet, 70% of businesses have or are implementing a digital transformation plan. Since companies are moving towards digital transformation, the global recommendation engine market is expected to register a high CAGR in the forecast period.

Retailers may use digital transformation to increase customer acquisition, improve customer engagement, save operational costs, and boost staff morale. Along with other advantages, recommendation engine have a favorable effect on revenue and profits. Over the course of the predicted period, this positive influence will generate sizable prospects for the adoption of recommendation engines.

Moreover, the industry for recommendation engines is always concerned about the issue of inaccurate labeling brought by shifting user preferences. However, engineers are always trying to increase the precision and utility of suggestions. This fact is restraining the market growth in the forecast period.

The Market is Expanding as a Result of Rising Demand for Customized Digital Commerce Experiences Across Mobile and the Web

Companies are looking for strategies and tools to take advantage of. Millions of unique consumers can benefit from these experiences by using private data. Execution determines the outcome. When properly implemented, personalized customer experience may help businesses stand out from the competition, win over customers' loyalty, and achieve a durable competitive advantage-all of which are crucial in the current market.

Due to the increasing demand from consumers, many marketing professionals across organizations have shifted their attention to improving customer experience over time. A 10% boost in year-over-year growth, a 10% rise in average order value, and a 25% increase in closure rates, for instance, according to Adobe company, can be observed by businesses with the strongest omnichannel customer engagement strategy. In addition, companies with strong omnichannel customer interaction strategies and consumer service improvement programs retain 89% of their consumers on average, as opposed to 33% for those with weaker strategies. Technologies make sure that the brands provide a consistent message about their services across all channels in light of the expanding number of channels in operation. During the projected period, the market is anticipated to benefit from the rising need for enhanced customer service.

Market Segmentation

The global recommendation engine market is divided based on type, deployment model, enterprise size, application, end user and region. Based on type, the market is divided into collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid recommendation. Based on deployment model, the market is divided into on-premises and cloud, Based on enterprise size, the market is divided into large enterprises, small & medium enterprises. Based on application, the market is divided into Personalized Campaigns & Customer Delivery, Strategy Operations & Planning, Product Planning, and Proactive Asset Management. Based on end user, the market is segmented into retail & consumer goods, IT & telecom, healthcare & life science, BFSI, media & entertainment, and others. Based on region, the market is divided into North America, Asia-Pacific, Europe, South America, and Middle East & Africa.

Market Players

Major market players in the global recommendation engine market are IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, Amazon Web Services, Adobe, Salesforce, Inc, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, Google LLC, and SAP SE.

Report Scope:

In this report, the global recommendation engine market has been segmented into following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below.

Recommendation Engine Market, By Type:

• Collaborative Filtering
• Content-based Filtering
• Hybrid recommendation

Recommendation Engine Market, By Deployment Model:

• On-Premises
• Cloud

Recommendation Engine Market, By Application:

• Personalized Campaigns & Customer Delivery
• Strategy Operations & Planning
• Product Planning
• Proactive Asset Management

Recommendation Engine Market, By Enterprise Size:

• Large Enterprises
• Small & Medium Enterprises

Recommendation Engine Market, By End User:

• Retail & Consumer Goods
• IT & Telecom
• Healthcare & Life Science
• BFSI
• Media
• Entertainment
• Others

Recommendation Engine Market, By Region:

• North America
• United States
• Canada
• Mexico
• Asia-Pacific
• China
• India
• Japan
• South Korea
• Indonesia
• Europe
• Germany
• United Kingdom
• France
• Russia
• Spain
• South America
• Brazil
• Argentina
• Middle East & Africa
• Saudi Arabia
• South Africa
• Egypt
• UAE
• Israel

Competitive Landscape

• Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Recommendation Engine Market.

Available Customizations:

• Global recommendation engine market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:

Company Information

• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).

Table of Contents

1. Product Overview

• 1.1. Market Definition
• 1.2. Scope of the Market
• 1.3. Markets Covered
• 1.4. Years Considered for Study
• 1.5. Key Market Segmentations

2. Research Methodology

• 2.1. Objective of the Study
• 2.2. Baseline Methodology
• 2.3. Key Industry Partners
• 2.4. Major Association and Secondary Sources
• 2.5. Forecasting Methodology
• 2.6. Data Triangulation & Validation
• 2.7. Assumptions and Limitations

3. Executive Summary

4. Voice of Customers

5. Global Recommendation Engine Market Outlook

• 5.1. Market Size & Forecast
  • 5.1.1. By Value
• 5.2. Market Share & Forecast
  • 5.2.1. By Type (Collaborative Filtering, Content-based Filtering, Hybrid recommendation)
  • 5.2.2. By Deployment Model (On-Premises, Cloud)
  • 5.2.3. By Enterprise Size (Large Enterprises, Small and Medium Enterprises)
  • 5.2.4. By Application (Personalized Campaigns and Customer Delivery, Strategy Operations and Planning, Product Planning and Proactive Asset Management)
  • 5.2.5. By End User (Retail and Consumer Goods, IT and Telecom, Healthcare and Life Science, BFSI, Media and Entertainment, Others)
  • 5.2.6. By Region
• 5.3. By Company (2022)
• 5.4. Market Map

6. North America Recommendation Engine Market Outlook

• 6.1. Market Size & Forecast
  • 6.1.1. By Value
• 6.2. Market Share & Forecast
  • 6.2.1. By Type
  • 6.2.2. By Deployment Model
  • 6.2.3. By Enterprise Size
  • 6.2.4. By Application
  • 6.2.5. By End User
• 6.3. North America: Country Analysis
  • 6.3.1. United States Recommendation Engine Market Outlook
    • 6.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.1.1.1. By Value
    • 6.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.1.2.1. By Type
      • 6.3.1.2.2. By Deployment Model
      • 6.3.1.2.3. By Enterprise Size
      • 6.3.1.2.4. By Application
      • 6.3.1.2.5. By End User
  • 6.3.2. Canada Recommendation Engine Market Outlook
    • 6.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.2.1.1. By Value
    • 6.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.2.2.1. By Type
      • 6.3.2.2.2. By Deployment Model
      • 6.3.2.2.3. By Enterprise Size
      • 6.3.2.2.4. By Application
      • 6.3.2.2.5. By End User
  • 6.3.3. Mexico Recommendation Engine Market Outlook
    • 6.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 6.3.3.1.1. By Value
    • 6.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 6.3.3.2.1. By Type
      • 6.3.3.2.2. By Deployment Model
      • 6.3.3.2.3. By Enterprise Size
      • 6.3.3.2.4. By Application
      • 6.3.3.2.5. By End User

7. Asia-Pacific Recommendation Engine Market Outlook

• 7.1. Market Size & Forecast
  • 7.1.1. By Value
• 7.2. Market Share & Forecast
  • 7.2.1. By Type
  • 7.2.2. By Deployment Model
  • 7.2.3. By Enterprise Size
  • 7.2.4. By Application
  • 7.2.5. By End User
• 7.3. Asia-Pacific: Country Analysis
  • 7.3.1. China Recommendation Engine Market Outlook
    • 7.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.1.1.1. By Value
    • 7.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.1.2.1. By Type
      • 7.3.1.2.2. By Deployment Model
      • 7.3.1.2.3. By Enterprise Size
      • 7.3.1.2.4. By Application
      • 7.3.1.2.5. By End User
  • 7.3.2. India Recommendation Engine Market Outlook
    • 7.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.2.1.1. By Value
    • 7.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.2.2.1. By Type
      • 7.3.2.2.2. By Deployment Model
      • 7.3.2.2.3. By Enterprise Size
      • 7.3.2.2.4. By Application
      • 7.3.2.2.5. By End User
  • 7.3.3. Japan Recommendation Engine Market Outlook
    • 7.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.3.1.1. By Value
    • 7.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.3.2.1. By Type
      • 7.3.3.2.2. By Deployment Model
      • 7.3.3.2.3. By Enterprise Size
      • 7.3.3.2.4. By Application
      • 7.3.3.2.5. By End User
  • 7.3.4. South Korea Recommendation Engine Market Outlook
    • 7.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.4.1.1. By Value
    • 7.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.4.2.1. By Type
      • 7.3.4.2.2. By Deployment Model
      • 7.3.4.2.3. By Enterprise Size
      • 7.3.4.2.4. By Application
      • 7.3.4.2.5. By End User
  • 7.3.5. Indonesia Recommendation Engine Market Outlook
    • 7.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 7.3.5.1.1. By Value
    • 7.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 7.3.5.2.1. By Type
      • 7.3.5.2.2. By Deployment Model
      • 7.3.5.2.3. By Enterprise Size
      • 7.3.5.2.4. By Application
      • 7.3.5.2.5. By End User

8. Europe Recommendation Engine Market Outlook

• 8.1. Market Size & Forecast
  • 8.1.1. By Value
• 8.2. Market Share & Forecast
  • 8.2.1. By Type
  • 8.2.2. By Deployment Model
  • 8.2.3. By Enterprise Size
  • 8.2.4. By Application
  • 8.2.5. By End User
• 8.3. Europe: Country Analysis
  • 8.3.1. Germany Recommendation Engine Market Outlook
    • 8.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.1.1.1. By Value
    • 8.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.1.2.1. By Type
      • 8.3.1.2.2. By Deployment Model
      • 8.3.1.2.3. By Enterprise Size
      • 8.3.1.2.4. By Application
      • 8.3.1.2.5. By End User
  • 8.3.2. United Kingdom Recommendation Engine Market Outlook
    • 8.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.2.1.1. By Value
    • 8.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.2.2.1. By Type
      • 8.3.2.2.2. By Deployment Model
      • 8.3.2.2.3. By Enterprise Size
      • 8.3.2.2.4. By Application
      • 8.3.2.2.5. By End User
  • 8.3.3. France Recommendation Engine Market Outlook
    • 8.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.3.1.1. By Value
    • 8.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.3.2.1. By Type
      • 8.3.3.2.2. By Deployment Model
      • 8.3.3.2.3. By Enterprise Size
      • 8.3.3.2.4. By Application
      • 8.3.3.2.5. By End User
  • 8.3.4. Russia Recommendation Engine Market Outlook
    • 8.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.4.1.1. By Value
    • 8.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.4.2.1. By Type
      • 8.3.4.2.2. By Deployment Model
      • 8.3.4.2.3. By Enterprise Size
      • 8.3.4.2.4. By Application
      • 8.3.4.2.5. By End User
  • 8.3.5. Spain Recommendation Engine Market Outlook
    • 8.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 8.3.5.1.1. By Value
    • 8.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 8.3.5.2.1. By Type
      • 8.3.5.2.2. By Deployment Model
      • 8.3.5.2.3. By Enterprise Size
      • 8.3.5.2.4. By Application
      • 8.3.5.2.5. By End User

9. South America Recommendation Engine Market Outlook

• 9.1. Market Size & Forecast
  • 9.1.1. By Value
• 9.2. Market Share & Forecast
  • 9.2.1. By Type
  • 9.2.2. By Deployment Model
  • 9.2.3. By Enterprise Size
  • 9.2.4. By Application
  • 9.2.5. By End User
• 9.3. South America: Country Analysis
  • 9.3.1. Brazil Recommendation Engine Market Outlook
    • 9.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.1.1.1. By Value
    • 9.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.1.2.1. By Type
      • 9.3.1.2.2. By Deployment Model
      • 9.3.1.2.3. By Enterprise Size
      • 9.3.1.2.4. By Application
      • 9.3.1.2.5. By End User
  • 9.3.2. Argentina Recommendation Engine Market Outlook
    • 9.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 9.3.2.1.1. By Value
    • 9.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 9.3.2.2.1. By Type
      • 9.3.2.2.2. By Deployment Model
      • 9.3.2.2.3. By Enterprise Size
      • 9.3.2.2.4. By Application
      • 9.3.2.2.5. By End User

10. Middle East & Africa Recommendation Engine Market Outlook

• 10.1. Market Size & Forecast
  • 10.1.1. By Value
• 10.2. Market Share & Forecast
  • 10.2.1. By Type
  • 10.2.2. By Deployment Model
  • 10.2.3. By Enterprise Size
  • 10.2.4. By Application
  • 10.2.5. By End User
• 10.3. Middle East & Africa: Country Analysis
  • 10.3.1. Saudi Arabia Recommendation Engine Market Outlook
    • 10.3.1.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.1.1.1. By Value
    • 10.3.1.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.1.2.1. By Type
      • 10.3.1.2.2. By Deployment Model
      • 10.3.1.2.3. By Enterprise Size
      • 10.3.1.2.4. By Application
      • 10.3.1.2.5. By End User
  • 10.3.2. South Africa Recommendation Engine Market Outlook
    • 10.3.2.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.2.1.1. By Value
    • 10.3.2.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.2.2.1. By Type
      • 10.3.2.2.2. By Deployment Model
      • 10.3.2.2.3. By Enterprise Size
      • 10.3.2.2.4. By Application
      • 10.3.2.2.5. By End User
  • 10.3.3. UAE Recommendation Engine Market Outlook
    • 10.3.3.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.3.1.1. By Value
    • 10.3.3.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.3.2.1. By Type
      • 10.3.3.2.2. By Deployment Model
      • 10.3.3.2.3. By Enterprise Size
      • 10.3.3.2.4. By Application
      • 10.3.3.2.5. By End User
  • 10.3.4. Israel Recommendation Engine Market Outlook
    • 10.3.4.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.4.1.1. By Value
    • 10.3.4.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.4.2.1. By Type
      • 10.3.4.2.2. By Deployment Model
      • 10.3.4.2.3. By Enterprise Size
      • 10.3.4.2.4. By Application
      • 10.3.4.2.5. By End User
  • 10.3.5. Egypt Recommendation Engine Market Outlook
    • 10.3.5.1. Market Size & Forecast
      • 10.3.5.1.1. By Value
    • 10.3.5.2. Market Share & Forecast
      • 10.3.5.2.1. By Type
      • 10.3.5.2.2. By Deployment Model
      • 10.3.5.2.3. By Enterprise Size
      • 10.3.5.2.4. By Application
      • 10.3.5.2.5. By End User

11. Market Dynamics

• 11.1. Drivers
• 11.2. Challenges

12. Market Trends & Developments

13. Company Profiles

• 13.1. IBM Corporation
  • 13.1.1. Business Overview
  • 13.1.2. Key Revenue and Financials (If Available)
  • 13.1.3. Recent Developments
  • 13.1.4. Key Personnel
  • 13.1.5. Key Product/Services
• 13.2. Hewlett Packard Enterprise Development LP
  • 13.2.1. Business Overview
  • 13.2.2. Key Revenue and Financials
  • 13.2.3. Recent Developments
  • 13.2.4. Key Personnel
  • 13.2.5. Key Product/Services
• 13.3. Intel Corporation
  • 13.3.1. Business Overview
  • 13.3.2. Key Revenue and Financials (If Available)
  • 13.3.3. Recent Developments
  • 13.3.4. Key Personnel
  • 13.3.5. Key Product/Services
• 13.4. Amazon Web Services
  • 13.4.1. Business Overview
  • 13.4.2. Key Revenue and Financials (If Available)
  • 13.4.3. Recent Developments
  • 13.4.4. Key Personnel
  • 13.4.5. Key Product/Services
• 13.5. Adobe
  • 13.5.1. Business Overview
  • 13.5.2. Key Revenue and Financials (If Available)
  • 13.5.3. Recent Developments
  • 13.5.4. Key Personnel
  • 13.5.5. Key Product/Services
• 13.6. Salesforce, Inc.
  • 13.6.1. Business Overview
  • 13.6.2. Key Revenue and Financials (If Available)
  • 13.6.3. Recent Developments
  • 13.6.4. Key Personnel
  • 13.6.5. Key Product/Services
• 13.7. Microsoft Corporation.
  • 13.7.1. Business Overview
  • 13.7.2. Key Revenue and Financials
  • 13.7.3. Recent Developments
  • 13.7.4. Key Personnel
  • 13.7.5. Key Product/Services
• 13.8. Oracle Corporation,
  • 13.8.1. Business Overview
  • 13.8.2. Key Revenue and Financials (If Available)
  • 13.8.3. Recent Developments
  • 13.8.4. Key Personnel
  • 13.8.5. Key Product/Services
• 13.9. Google LLC
  • 13.9.1. Business Overview
  • 13.9.2. Key Revenue and Financials (If Available)
  • 13.9.3. Recent Developments
  • 13.9.4. Key Personnel
  • 13.9.5. Key Product/Services
• 13.10. SAP SE
  • 13.10.1. Business Overview
  • 13.10.2. Key Revenue and Financials (If Available)
  • 13.10.3. Recent Developments
  • 13.10.4. Key Personnel
  • 13.10.5. Key Product/Services

14. Strategic Recommendations

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