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세계의 추천 엔진 시장
Recommendation Engines
상품코드 : 1761036
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 202 Pages
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한글목차

추천 엔진 세계 시장은 2030년까지 291억 달러에 달할 전망

2024년에 57억 달러로 추정되는 추천 엔진 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 31.4%로 성장하여 2030년에는 291억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 협조 필터링은 CAGR 29.9%를 기록하며 분석 기간 종료까지 115억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 컨텐츠 기반 필터링 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 31.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 16억 달러, 중국은 CAGR 29.8%로 성장할 것으로 예측

미국의 추천 엔진 시장은 2024년에 16억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 43억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 29.8%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 27.8%와 26.8%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 21.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 추천 엔진 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

추천 엔진은 디지털 경험을 어떻게 변화시키고 있는가?

추천 엔진은 사용자의 취향과 행동에 따라 개인화된 컨텐츠와 상품 제안을 제공함으로써 디지털 경험의 기본 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 엔진은 E-Commerce 사이트, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어, 뉴스 포털 등 다양한 플랫폼에서 사용되고 있으며, 사용자 데이터를 분석하여 사용자 참여와 만족도를 높이는 맞춤형 추천을 제공합니다. 추천 엔진은 방대한 데이터를 실시간으로 처리하는 알고리즘을 활용하여 사용자가 관심을 가질만한 상품, 영화, 기사 등을 예측할 수 있습니다. 이러한 개인화는 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 전환율과 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 추천 엔진의 보급은 비즈니스와 고객과의 관계 방식을 바꾸고 있으며, 개인화를 디지털 성공의 중요한 원동력으로 삼고 있습니다.

기술의 발전은 추천 엔진의 기능을 어떻게 강화하고 있는가?

기술의 발전은 추천 엔진의 기능을 대폭 강화하여 더욱 정확하고 효율적이며 확장성을 높이고 있습니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 알고리즘의 통합을 통해 추천 엔진은 사용자와의 상호작용을 통해 지속적으로 학습하고, 사용자의 취향에 더 잘 맞도록 제안을 개선해 나갑니다. 신경망과 같은 딥러닝 기술은 사용자 행동의 복잡한 패턴을 분석하는 데 사용되어 보다 정교하고 맥락에 맞는 추천을 가능하게 합니다. 또한, 자연어 처리(NLP)를 사용하여 추천 엔진은 사용자의 쿼리와 피드백을 보다 효과적으로 이해하고 해석하여 추천의 관련성을 향상시킬 수 있습니다. 빅데이터 분석의 통합은 추천 엔진의 범위를 확장하여 소셜 미디어, 구매 내역, 검색 행동 등 여러 소스로부터 대량의 데이터를 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다. 이러한 기술의 발전으로 다양한 산업에서 보다 고도화되고 효과적인 추천 엔진의 채택이 진행되고 있습니다.

추천 엔진의 주요 용도와 장점은?

추천 엔진은 사용자 참여, 만족도, 비즈니스 성과를 향상시키는 데 큰 이점을 제공하며, 디지털 환경 전반에 걸쳐 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다. Netflix나 Spotify와 같은 스트리밍 서비스에서 추천 엔진은 사용자의 시청 및 청취 습관을 기반으로 영화, TV 프로그램, 음악을 제안하고, 사용자가 즐길 가능성이 높은 새로운 컨텐츠를 발견하여 사용자 경험을 향상시킵니다. 사용자 경험을 향상시킵니다. 소셜 미디어 플랫폼은 추천 엔진을 사용하여 연결, 그룹, 컨텐츠를 제안하고 사용자를 관련 커뮤니티에 참여시키고 연결 상태를 유지하도록 유도합니다. 추천 엔진의 주요 이점으로는 사용자 경험 향상, 참여도 증가, 전환율 향상, 고객 충성도 향상 등이 있습니다. 이러한 장점으로 인해 추천 엔진은 디지털 경험을 개인화하고 성장을 촉진하고자 하는 기업에게 중요한 도구가 되고 있습니다.

추천 엔진 시장의 성장을 촉진하는 요인은 무엇인가?

추천 엔진 시장의 성장은 몇 가지 요인에 의해 주도되고 있습니다. 개인화된 사용자 경험에 대한 수요 증가는 기업이 개인화된 컨텐츠 및 제품 추천을 통해 차별화를 꾀하고 있기 때문에 중요한 촉진요인으로 작용하고 있습니다. 또한 AI, ML, 빅데이터 분석의 기술 발전은 추천 엔진의 기능과 정확도를 높여 시장 성장을 촉진하고 있으며, E-Commerce, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 등 디지털 플랫폼의 도입이 증가하면서 추천 엔진에 대한 수요를 더욱 촉진하고 있습니다. 추천 엔진의 수요를 더욱 높이고 있습니다. 이러한 플랫폼은 사용자의 관심을 끌고 전환을 촉진하기 위해 개인화된 추천에 크게 의존하고 있기 때문입니다. 또한, 경쟁 시장에서 고객 유지와 충성도가 점점 더 중요해지고 있는 것도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 기업들은 사용자 만족도를 높이고 고객과의 장기적인 관계를 구축하기 위해 추천 엔진에 투자하고 있습니다. 이러한 요인들은 추천 기술의 지속적인 혁신과 함께 추천 엔진 시장의 지속적인 성장을 견인하고 있습니다.

부문

제품 유형(협조 필터링, 컨텐츠 기반 필터링, 하이브릿드레코멘데이션), 도입 형태(클라우드, 온프레미스), 용도(개인화된 캠페인 및 고객 딜리버리, 상품 기획 및 프로액티브 자산 관리, 전략 오퍼레이션 및 플래닝), 최종 용도(소매, IT, 미디어 및 엔터테인먼트, 헬스케어, BFSI, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업 사례(총 53개사)

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM 및 업계 고유의 SLM을 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신 비디오 트랜스크립트, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 도메인 전문가가 선별한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Recommendation Engines Market to Reach US$29.1 Billion by 2030

The global market for Recommendation Engines estimated at US$5.7 Billion in the year 2024, is expected to reach US$29.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 31.4% over the analysis period 2024-2030. Collaborative Filtering, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 29.9% CAGR and reach US$11.5 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Content-Based Filtering segment is estimated at 31.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.6 Billion While China is Forecast to Grow at 29.8% CAGR

The Recommendation Engines market in the U.S. is estimated at US$1.6 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$4.3 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 29.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 27.8% and 26.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 21.8% CAGR.

Global Recommendation Engines Market - Key Trends and Drivers Summarized

How Are Recommendation Engines Transforming the Digital Experience?

Recommendation engines have become a fundamental component of the digital experience, providing personalized content and product suggestions to users based on their preferences and behavior. These engines are used across a wide range of platforms, including e-commerce websites, streaming services, social media, and news portals, where they analyze user data to deliver tailored recommendations that enhance engagement and satisfaction. By leveraging algorithms that process vast amounts of data in real-time, recommendation engines can predict what users are likely to be interested in, whether it's a product, a movie, or an article. This personalization not only improves the user experience but also drives higher conversion rates and customer loyalty, as users are more likely to engage with content that aligns with their interests. The widespread adoption of recommendation engines is transforming how businesses interact with their customers, making personalization a key driver of digital success.

How Are Technological Advancements Enhancing the Capabilities of Recommendation Engines?

Technological advancements are significantly enhancing the capabilities of recommendation engines, making them more accurate, efficient, and scalable. The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) algorithms allows recommendation engines to continuously learn from user interactions, refining their suggestions over time to better match user preferences. Deep learning techniques, such as neural networks, are being used to analyze complex patterns in user behavior, enabling more sophisticated and context-aware recommendations. Additionally, the use of natural language processing (NLP) allows recommendation engines to understand and interpret user queries and feedback more effectively, improving the relevance of the recommendations provided. The integration of big data analytics is also expanding the scope of recommendation engines, allowing them to process and analyze large volumes of data from multiple sources, such as social media, purchase history, and browsing behavior. These technological advancements are driving the adoption of more advanced and effective recommendation engines across various industries.

What Are the Key Applications and Benefits of Recommendation Engines?

Recommendation engines are used in a wide range of applications across the digital landscape, offering significant benefits that enhance user engagement, satisfaction, and business outcomes. In e-commerce, recommendation engines are used to suggest products based on a user's browsing history, purchase behavior, and preferences, increasing the likelihood of repeat purchases and higher basket values. In streaming services, such as Netflix and Spotify, recommendation engines suggest movies, TV shows, and music based on a user's viewing and listening habits, enhancing the user experience by helping them discover new content they are likely to enjoy. Social media platforms use recommendation engines to suggest connections, groups, and content, keeping users engaged and connected to relevant communities. The primary benefits of recommendation engines include improved user experience, increased engagement, higher conversion rates, and enhanced customer loyalty. These advantages make recommendation engines a critical tool for businesses seeking to personalize the digital experience and drive growth.

What Factors Are Driving the Growth in the Recommendation Engines Market?

The growth in the Recommendation Engines market is driven by several factors. The increasing demand for personalized user experiences is a significant driver, as businesses seek to differentiate themselves by offering content and product recommendations tailored to individual users. Technological advancements in AI, ML, and big data analytics are also propelling market growth by enhancing the capabilities and accuracy of recommendation engines. The rising adoption of digital platforms, including e-commerce, streaming services, and social media, is further boosting demand for recommendation engines, as these platforms rely heavily on personalized recommendations to engage users and drive conversions. Additionally, the growing importance of customer retention and loyalty in competitive markets is contributing to market growth, as businesses invest in recommendation engines to enhance user satisfaction and build long-term relationships with customers. These factors, combined with continuous innovation in recommendation technologies, are driving the sustained growth of the Recommendation Engines market.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Recommendation Engines market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Type (Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, Hybrid Recommendation); Deployment (Cloud, On-Premise); Application (Personalized Campaigns & Customer Delivery, Product Planning & Proactive Asset Management, Strategy Operations & Planning); End-Use (Retail, Information Technology, Media & Entertainment, Healthcare, BFSI, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 53 Featured) -

AI INTEGRATIONS

We're transforming market and competitive intelligence with validated expert content and AI tools.

Instead of following the general norm of querying LLMs and Industry-specific SLMs, we built repositories of content curated from domain experts worldwide including video transcripts, blogs, search engines research, and massive amounts of enterprise, product/service, and market data.

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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