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세계의 감정 분석 시장
Emotion Analytics
상품코드 : 1768465
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 214 Pages
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한글목차

세계의 감정 분석 시장은 2030년까지 미국에서 135억 달러에 도달

2024년에 59억 달러로 추정되는 세계의 감정 분석 시장은 2024-2030년에 CAGR 14.8%로 성장하며, 2030년에는 135억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석하고 있는 부문의 하나인 고객경험관리(Customer Experience Management)는 CAGR 16.7%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 46억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 세일즈 & 마케팅 관리 부문의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 14.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 15억 달러, 중국은 CAGR 19.2%로 성장할 것으로 예측

미국의 감정 분석 시장은 2024년에 15억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR 19.2%를 견인하는 형태로, 2030년까지 35억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 10.0%와 12.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 11.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 감정 분석 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

감정 분석이 고객 인사이트와 행동 분석을 변화시키는 이유는 무엇인가?

감정 분석은 인공지능(AI), 머신러닝, 데이터 분석을 사용하여 표정, 목소리 톤, 텍스트, 생리적 신호를 분석하여 인간의 감정을 해석하는 새로운 분야입니다. 감정 분석은 감정적 단서를 포착하여 소비자 행동에 대한 더 깊은 인사이트를 제공하고, 기업이 고객의 취향을 이해하고, 제품 제공을 개선하고, 경험을 개인화할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 감정 분석은 소매업, 헬스케어, 엔터테인먼트, 고객 서비스 등 인간의 감정을 이해함으로써 더 나은 참여, 더 높은 만족도, 더 효과적인 의사결정을 이끌어내는 다양한 산업에서 널리 적용되고 있습니다.

고객 서비스에서 감정 분석은 상담원이 고객의 감정을 실시간으로 평가하여 고객의 감정 상태에 따라 적시에 대응할 수 있도록 도와 고객 만족도와 브랜드 충성도를 향상시킬 수 있습니다. 소매업에서 감정 분석은 상품, 광고, 쇼핑 경험에 대한 고객의 반응을 평가하는 데 사용되며, 브랜드는 실시간 감정 데이터를 기반으로 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다. 이 기술은 기업이 고객과 소통하는 방식에 혁명을 일으키고, 전통적인 지표를 넘어 소비자의 결정에 영향을 미치는 요소에 대한 미묘한 이해를 통해 궁극적으로 보다 정보에 입각한 공감적 상호 작용을 촉진할 수 있습니다.

기술의 발전은 어떻게 감정 분석 시장을 형성하고 있는가?

AI, 머신러닝, 생체 센서의 기술 발전은 감정 분석의 능력과 정확도를 크게 향상시켜 다양한 산업에 적용될 수 있도록 하고 있습니다. 가장 혁신적인 발전 중 하나는 표정, 음성 억양, 텍스트 감정, 생체 신호에서 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 사용하여 감정에 대한 다차원적인 시각을 제공하는 것입니다. 얼굴 인식 기술은 속도와 정확도가 크게 향상되어 혼잡하고 복잡한 환경에서도 실시간으로 감정을 감지하고 분석할 수 있게 되어 소매, 의료, 교육 등의 분야에서 특히 유용하게 사용되고 있습니다.

음성 감정 분석도 진화하고 있으며, 자연 언어 처리(NLP) 기술을 통해 시스템이 음색, 피치, 케이던스의 미묘한 변화를 해석하고 전화 대화, 화상 채팅, 가상 비서에서 감정 변화를 감지할 수 있게 되었습니다. 심박수, 피부 온도, 기타 생리적 반응을 측정하는 웨어러블 기기 및 생체 센서는 실제 시나리오에서 감정을 보다 정확하게 이해하는 데 기여하고 있으며, 헬스케어 및 인사에 적용될 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 기술 발전으로 인해 감정 분석은 더욱 강력하고, 접근이 용이하며, 정확도가 높아져 고도로 개인화된 인사이트를 제공하고 기업과 고객 간의 보다 의미 있는 상호작용을 창출할 수 있게 되었습니다.

산업을 넘나드는 감정 분석의 주요 용도는 무엇인가?

감정 분석은 고객 경험 향상, 의사결정 개선, 정신건강 지원 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 소매 업계에서 감정 분석은 광고, 매장 레이아웃, 상품 디스플레이에 대한 고객의 감정적 반응을 추적하는 데 사용되며, 브랜드는 실시간 피드백을 바탕으로 마케팅 전략과 매장 디자인을 개선할 수 있습니다. 얼굴 표정과 감정을 분석함으로써 소매업체는 고객이 상품과 경험에 대해 어떻게 느끼는지 평가하고, 소비자의 감정적 경향에 따라 재고, 가격, 프로모션 등을 조정할 수 있습니다.

헬스케어에서 감정 분석은 정신건강 평가에서 중요한 역할을 하며, 환자의 감정 반응을 장기적으로 추적하고 불안이나 우울증과 같은 감정 변화의 징후를 감지하는 데 중요한 역할을 합니다. 감정 분석과 통합된 웨어러블 기기는 정신건강 전문가가 환자를 원격으로 모니터링하고 정서적 고통이 감지될 때 적시에 개입할 수 있도록 도와줍니다. 고객 서비스 분야에서는 감정 분석을 통해 고객 만족도를 실시간으로 측정할 수 있습니다. 또한 미디어 및 엔터테인먼트 분야에서도 감정 분석은 크리에이터가 컨텐츠에 대한 시청자의 반응을 이해하고, 시청자 참여를 최적화하고, 추천 미디어를 개인화할 수 있도록 돕고 있습니다. 이러한 용도는 데이터베이스의 공감형 전략을 지원하는 감정 분석의 범용성을 업계 전반에 걸쳐 입증하고 있습니다.

감정 분석 시장의 성장 동력은 무엇인가?

감정 분석 시장의 성장 원동력은 개인화된 고객 경험에 대한 수요 증가, 기술 발전, 정신건강 모니터링에 대한 개선 요구입니다. 각 산업 분야의 기업이 소비자 행동을 더 깊이 이해하고자 하는 가운데, 감정 분석은 기존 지표를 넘어 고객의 감정에 대한 인사이트을 제공함으로써 경쟁 우위를 가져다 줄 수 있습니다. 디지털화와 원격지 고객과의 상호작용이 증가함에 따라 가상 환경에서도 대면 참여의 뉘앙스를 재현하고자 하는 기업이 늘어나면서 감정 분석에 대한 수요는 더욱 증가하고 있습니다. 감정 분석이 제공하는 개인화된 인터랙션은 고객과의 관계를 더욱 견고하게 만들어 브랜드 충성도와 장기적인 인게이지먼트(engagement)를 지원합니다.

AI, 머신러닝, 생체인식 등의 기술 발전은 감정 분석을 더욱 정확하고 확장성 있게 만들어 다양한 분야에서의 활용을 지원하고 있습니다. 특히 헬스케어 분야에서는 정신건강 및 웰빙에 대한 관심이 높아지면서 원격 간호 및 원격의료 분야에서 감정 분석의 도입이 활발히 진행되고 있습니다. 감정 분석은 정신건강 전문가에게 환자의 상태에 대한 귀중한 실시간 인사이트를 제공하여 예방적 치료와 적시에 개입할 수 있도록 돕습니다.

또한 데이터 프라이버시 및 감성 지능에 대한 규제와 윤리적 고려가 시장을 형성하고 있으며, 각국 정부는 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해 책임감 있는 데이터 수집 관행을 장려하고 있습니다. 개인화된 경험에 대한 수요, 기술 발전, 정신건강에 대한 관심 증가, 규제 당국의 지원 등의 요인으로 인해 감정 분석 시장은 강력한 성장세를 보이고 있으며, 업계 전반의 고객경험관리 및 행동 분석의 혁신 툴로 자리매김하고 있습니다. 혁신 툴로 자리매김하고 있습니다.

부문

애플리케이션(고객경험관리, 영업·마케팅 관리, 경쟁 정보, 공안·법집행, 인력 관리), 업계별(소매, BFSI, IT·통신, 헬스케어, 미디어·엔터테인먼트, 기타 업계)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

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

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Emotion Analytics Market to Reach US$13.5 Billion by 2030

The global market for Emotion Analytics estimated at US$5.9 Billion in the year 2024, is expected to reach US$13.5 Billion by 2030, growing at a CAGR of 14.8% over the analysis period 2024-2030. Customer Experience Management, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 16.7% CAGR and reach US$4.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Sales & Marketing Management segment is estimated at 14.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.5 Billion While China is Forecast to Grow at 19.2% CAGR

The Emotion Analytics market in the U.S. is estimated at US$1.5 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.5 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 19.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 10.0% and 12.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 11.2% CAGR.

Global Emotion Analytics Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Emotion Analytics Transforming Customer Insights and Behavioral Analysis?

Emotion analytics is an emerging field that uses artificial intelligence (AI), machine learning, and data analytics to interpret human emotions by analyzing facial expressions, voice tone, text, and physiological signals. By capturing emotional cues, emotion analytics provides deeper insights into consumer behavior, enhancing the ability of businesses to understand customer preferences, improve product offerings, and personalize experiences. Emotion analytics is widely applied in industries such as retail, healthcare, entertainment, and customer service, where understanding human emotions can lead to better engagement, higher satisfaction, and more effective decision-making.

In customer service, emotion analytics can help agents assess customer sentiment in real time, enabling timely responses that address the customer's emotional state, leading to improved customer satisfaction and brand loyalty. In retail, emotion analytics is used to evaluate customer reactions to products, advertisements, and shopping experiences, allowing brands to refine their marketing strategies based on real-time emotional data. This technology is revolutionizing how businesses engage with customers, moving beyond traditional metrics to gain a nuanced understanding of what motivates and impacts consumer decisions, ultimately driving more informed and empathetic interactions.

How Are Technological Advancements Shaping the Emotion Analytics Market?

Technological advancements in AI, machine learning, and biometric sensors are significantly enhancing the capabilities and accuracy of emotion analytics, making it more applicable across various industries. One of the most transformative developments is the use of deep learning algorithms that can process vast amounts of data from facial expressions, vocal intonations, text sentiment, and biometric signals, providing a multi-dimensional view of emotions. Facial recognition technology has seen major improvements in speed and accuracy, allowing for real-time emotion detection and analysis even in crowded or complex environments, which is particularly valuable in sectors like retail, healthcare, and education.

Voice emotion analysis has also evolved, with natural language processing (NLP) techniques enabling systems to interpret subtle variations in tone, pitch, and cadence, making it possible to detect emotional changes in phone conversations, video chats, and virtual assistants. Wearable devices and biometric sensors, which measure heart rate, skin temperature, and other physiological responses, are contributing to a more precise understanding of emotions in real-world scenarios, supporting applications in healthcare and human resources. These technological advancements are making emotion analytics more robust, accessible, and accurate, enabling it to offer highly personalized insights and create more meaningful interactions between businesses and customers.

What Are the Key Applications of Emotion Analytics Across Industries?

Emotion analytics is applied in numerous industries to enhance customer experience, improve decision-making, and support mental health and well-being. In the retail industry, emotion analytics is used to track customers’ emotional responses to advertisements, store layouts, and product displays, enabling brands to refine marketing strategies and store designs based on real-time feedback. By analyzing facial expressions and sentiment, retailers can assess how customers feel about a product or experience, driving adjustments to inventory, pricing, or promotions based on consumer emotion trends.

In healthcare, emotion analytics plays a valuable role in mental health assessments, tracking patients' emotional responses over time to detect signs of anxiety, depression, or other emotional shifts. Wearable devices integrated with emotion analytics can help mental health professionals monitor patients remotely, allowing for timely interventions when emotional distress is detected. In customer service, emotion analytics enables companies to gauge customer satisfaction in real time, providing insights into customer sentiment during interactions that can guide agents in adjusting their responses accordingly. Additionally, emotion analytics is becoming prevalent in media and entertainment, where it helps creators understand audience reactions to content, optimizing viewer engagement and personalizing media recommendations. These applications demonstrate the versatility of emotion analytics in supporting data-driven, empathetic strategies across industries.

What Is Driving Growth in the Emotion Analytics Market?

The growth in the emotion analytics market is driven by increasing demand for personalized customer experiences, technological advancements, and the need for improved mental health monitoring. As businesses across industries aim to understand consumer behavior more deeply, emotion analytics offers a competitive edge by providing insights into customer emotions that go beyond traditional metrics. The rise of digital and remote customer interactions has further heightened the demand for emotion analytics, as companies seek to replicate the nuances of in-person engagement in virtual environments. Personalized interactions enabled by emotion analytics help build stronger customer relationships, supporting brand loyalty and long-term engagement.

Technological advancements in AI, machine learning, and biometric sensing are making emotion analytics more accurate and scalable, supporting its adoption across diverse sectors. The healthcare sector, in particular, is seeing increased adoption of emotion analytics as mental health and well-being gain attention, especially in remote care and telehealth contexts. Emotion analytics provides mental health professionals with valuable, real-time insights into patient states, supporting preventive care and timely intervention.

Additionally, regulatory and ethical considerations around data privacy and emotional intelligence are shaping the market, with governments encouraging responsible data collection practices to protect user privacy. Together, these factors-demand for personalized experiences, advancements in technology, increased focus on mental health, and regulatory support-are driving robust growth in the emotion analytics market, positioning it as a transformative tool in customer experience management and behavioral analysis across industries.

SCOPE OF STUDY:

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

Segments:

Application (Customer Experience Management, Sales & Marketing Management, Competitive Intelligence, Public Safety & Law Enforcement, Workforce Management); Vertical (Retail, BFSI, IT & Telecom, Healthcare, Media & Entertainment, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

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II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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