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추천 엔진 시장 보고서 : 유형, 기술, 도입 모드, 용도, 최종사용자, 지역별(2024-2032년)
Recommendation Engine Market Report by Type, Technology, Deployment Mode, Application, End User, and Region 2024-2032
상품코드 : 1560946
리서치사 : IMARC Group
발행일 : 2024년 09월
페이지 정보 : 영문 143 Pages
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한글목차

세계의 추천 엔진 시장 규모는 2023년에 48억 달러에 달했습니다. 향후 IMARC Group은 시장이 2032년까지 591억 달러에 달하며, 2024-2032년 31.2%의 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예측하고 있습니다.

추천 엔진은 마케팅 담당자가 고객에게 적합한 상품을 실시간으로 추천할 수 있도록 하는 데이터 필터링 툴을 말합니다. 머신러닝(ML), 인공지능(AI) 등 데이터 분석 기술과 고도화된 알고리즘을 활용하여 개인에게 적합한 상품 카탈로그를 제안할 수 있습니다. 또한 고객의 선호도, 과거 브라우저 기록, 속성, 상황적 맥락을 기반으로 웹사이트, 앱, 이메일을 통해 상품을 표시할 수 있습니다. 현재는 엔터테인먼트, 모바일 앱, 교육 등 개인화 전략이 필요한 B2C(Business to Consumer) E-Commerce 분야에서 널리 활용되고 있습니다.

추천 엔진 시장 동향 :

추천 엔진 시장 동향

코로나바이러스 감염증(COVID-19)의 대유행과 각국 정부 기관의 전면적인 영업 중단 조치로 인해 많은 기업이 온라인 소매 플랫폼으로 전환하고 있습니다. 이는 매출 증대 및 고객 관계 유지를 위한 추천 엔진에 대한 수요를 불러일으키는 주요 요인 중 하나입니다. 이 외에도 인터넷의 보급, 스마트폰에 대한 의존도 증가, 소셜미디어의 부상으로 인한 E-Commerce 산업의 번영이 시장 성장에 기여하고 있습니다. 또한 소비자의 소비 습관이 변화하고 쇼핑시 편리함, 즉시성, 간편함에 대한 요구가 높아진 것도 성장에 영향을 미쳤습니다. 또한 원활한 고객 경험 제공에 중점을 둔 옴니채널 접근 방식의 채택이 증가하고 있는 것도 시장을 주도하고 있습니다. 또한 비즈니스 세계의 급속한 확장은 대량의 데이터를 관리하고 사용자를 적극적으로 참여시키기 위한 추천 엔진에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 또한 전 세계 중소기업(SME)들은 기존 고객에게 신제품을 교차 판매하거나 평균 주문 금액을 극대화하여 전체 매출을 증가시킬 수 있는 추천 엔진에 대한 선호도가 높아지고 있습니다.

이 보고서에서 다룬 주요 질문

목차

제1장 서문

제2장 조사 범위와 조사 방법

제3장 개요

제4장 서론

제5장 세계의 추천 엔진 시장

제6장 시장 내역 : 유형별

제7장 시장 내역 : 기술별

제8장 시장 내역 : 도입 모드별

제9장 시장 내역 : 용도별

제10장 시장 내역 : 최종사용자별

제11장 시장 내역 : 지역별

제12장 SWOT 분석

제13장 밸류체인 분석

제14장 Porter's Five Forces 분석

제15장 가격 분석

제16장 경쟁 구도

KSA
영문 목차

영문목차

The global recommendation engine market size reached US$ 4.8 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 59.1 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 31.2% during 2024-2032.

Recommendation engine refers to a data filtering tool that enables marketers to offer relevant product recommendations to customers in real-time. It is leveraged with data analysis techniques and advanced algorithms, such as machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), which can suggest relevant product catalogs to an individual. In addition, it can show products on websites, apps, and emails, based on customer preferences, past browser history, attributes, and situational context. At present, it is widely utilized in business-to-consumer (B2C) e-commerce fields, such as entertainment, mobile apps, and education, which require a personalization strategy.

Recommendation Engine Market Trends:

The coronavirus disease (COVID-19) pandemic and complete lockdowns imposed by governing agencies of numerous countries have encouraged enterprises to shift to online retail platforms. This represents one of the major factors catalyzing the demand for recommendation engines to increase sales and maintain a positive customer relationship. Apart from this, the thriving e-commerce industry on account of the increasing penetration of the Internet, the growing reliance on smartphones, and the emerging social media trend are contributing to the market growth. This can also be attributed to changing consumer spending habits and the rising need for convenience, immediacy, and simplicity during shopping. Moreover, the increasing adoption of the omnichannel approach to sales that focuses on providing a seamless customer experience is driving the market. Furthermore, due to the rapid expansion of businesses globally, there is a rise in the demand for recommendation engines to manage large volumes of data and engage users actively. They are also gaining traction in small and medium-sized enterprises (SMEs) worldwide to enable them to increase overall sales by cross-selling new products to existing customers and maximize average order value.

Key Market Segmentation:

IMARC Group provides an analysis of the key trends in each sub-segment of the global recommendation engine market report, along with forecasts at the global, regional and country level from 2024-2032. Our report has categorized the market based on type, technology, deployment mode, application and end user.

Breakup by Type:

Breakup by Technology:

Breakup by Deployment Mode:

Breakup by Application:

Breakup by End User:

Breakup by Region:

Competitive Landscape:

The competitive landscape of the industry has also been examined along with the profiles of the key players being Adobe Inc., Amazon.com Inc., Dynamic Yield (McDonald's), Google LLC (Alphabet Inc.), Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, International Business Machines Corporation, Kibo Software Inc., Microsoft Corporation, Oracle Corporation, Recolize GmbH, Salesforce.com Inc. and SAP SE.

Key Questions Answered in This Report

Table of Contents

1 Preface

2 Scope and Methodology

3 Executive Summary

4 Introduction

5 Global Recommendation Engine Market

6 Market Breakup by Type

7 Market Breakup by Technology

8 Market Breakup by Deployment Mode

9 Market Breakup by Application

10 Market Breakup by End User

11 Market Breakup by Region

12 SWOT Analysis

13 Value Chain Analysis

14 Porters Five Forces Analysis

15 Price Analysis

16 Competitive Landscape

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