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추천 엔진 시장 규모는 2025년에 91억 5,000만 달러에 이르고 예측 기간(2025-2030년)의 CAGR은 33.06%를 나타내 2030년에는 381억 8,000만 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
기업 수가 증가하고 기업간 경쟁이 치열해짐에 따라 많은 기업들이 인공지능(AI) 등의 기술을 자체 용도, 비즈니스, 애널리틱스, 서비스에 통합하려고 합니다. 세계의 대부분의 조직은 고객과 직원의 경험 향상에 초점을 맞춘 디지털 변환을 추구하고 있으며, 이는 자동화 솔루션에 의해 활용되고 있습니다.
주요 하이라이트
신흥국에서의 디지털화의 진전과 전자상거래 시장의 성장이 추천 엔진 수요를 끌어올리고 있습니다. AI 기반 클라우드 플랫폼에 머신러닝 모델을 통합함으로써 여러 최종 사용자 산업에서 자동화가 추진되고 있습니다.
소비자는 종래, 매장에서 구입의 의사결정을 실시하기 위해, 실점포형의 소매업체는 소비자의 행동이나 기호를 알고, 그것에 영향을 주는 높은 능력을 갖고 있었습니다. 첨단 기술에 적응하고 있습니다.스마트 POS 솔루션이나 셀프 체크아웃 키오스크 등의 이러한 기술은 종래의 실점포를 옴니 채널 점포로 변모시키고 있습니다.
디지털 전환은 소매업체에게 신규 고객의 획득, 기존 고객과의 인게이지먼트 향상, 운영 비용 절감, 직원 동기부여 등의 기회를 기재하고 있습니다.
추천 엔진 시장에 있어서, 사용자의 기호의 변화에 의한 잘못된 라벨링이라는 과제는 지속적인 우려 사항입니다.
시스코의 일부인 AppDynamics가 최근 발표한 'Agents of Transformation Report'에 따르면 COVID-19의 대유행 중에 95%의 조직에서 기술의 우선순위가 변화하고, 88%가 디지털 고객 경험이 조직의 우선사항이라고 보고했습니다. 동시에, 소셜 디스턴스(사회적 거리) 시대에는 실현 불가능했던 실제 매장과 라이브 이벤트에 대한 기존의 의존을 줄일 수 있었습니다.
추천 엔진 시장 동향
모바일과 웹을 가로지르는 디지털 상거래 경험의 커스터마이징에 대한 수요 증가가 시장 성장을 견인
기업은 고도로 개인화된 고객 경험을 제공함으로써 경쟁사가 모방하기 어려운 우위성을 활용하는 방법과 기술을 모색하고 있습니다. 좋은 경험을 설명하고 있습니다. 그 성과는 실행에 달려 있습니다.
고객의 의사결정은 더 이상 실제 매장에서 이루어지는 것이 아니라 웹브라우저나 휴대전화를 사용하여 디지털 선반 앞에서 온라인으로 이루어지게 되어 있습니다. 웹사이트를 가진 소매업체의 대체 상품과 비교되게 되어 있습니다.
지난 몇 년간 조직 전체의 많은 마케팅 담당자는 고객의 요구가 증가함에 따라 고객 경험을 강화하는 데 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, Adobe에 따르면 가장 강력한 옴니채널 고객 참여 전략을 갖춘 기업은 전년 대비 10% 성장, 평균 주문 금액 10% 증가, 거래 성사율 25% 증가를 달성할 수 있었습니다. 또, 견고한 옴니채널 고객 인게이지먼트 전략과 소비자 서비스 향상 프로그램을 채용한 브랜드는 평균 89%의 고객을 유지하고 있는 것에 대해, 옴니 채널 고객 인게이지먼트 전략이 약한 브랜드는 33%였습니다.
채널 수가 늘어남에 따라 기술은 브랜드가 모든 채널에서 일관된 메시지를 제공할 수 있도록 합니다.
전반적으로 개인화된 디지털 상거래 경험에 대한 수요가 높아지면 추천 엔진 시장을 견인하고 있습니다. Group에 따르면 은행과 금융 섹터는 소비자 정보의 보안에서 신뢰할 수 있다고 생각됩니다. 의료 서비스 제공업체는 디지털 서비스 분야에서 두 번째로 신뢰도가 높은 산업으로, 응답자의 37%가 이 분야를 가장 안전한 분야 중 하나로 꼽았습니다.
아시아태평양 급성장
호주, 인도, 중국, 한국 등 국가에 견인되어 아시아태평양이 추천 엔진 시장에서 가장 빠른 성장을 이룰 것으로 예상되고 있습니다.
중국은 아시아태평양에서 기술 도입이 진행되고 있는 주요국 중 하나입니다.
게다가 중국은 미국에 이어 세계 2위의 OTT 시장입니다.
FAANG(페이스북, 아마존, 애플, 넷플릭스, 구글)과 같은 국제 진출기업들이 국내에서 사업을 전개하는 것을 방해하는 중국의 엄격한 규제 환경으로 인해 삼자(iQiyi, Tencent, Youku)의 지배는 더욱 확실해지고 있습니다. 이러한 국제 참여 기업들은 추천 엔진을 대규모로 사용하고 광고를 통해 다른 비즈니스를 추진하고 있습니다. 이 때문에 이 지역에는 국내 참가 기업에 충분한 기회가 남아 있어, 미국에 비하면 완만한 성장에 머물고 있습니다.
게다가 전자상거래 선도인 Alibaba는 AI와 머신러닝을 통해 추천을 추진하고 있습니다. 예를 들어, AI OS는 Alibaba의 검색 엔지니어링 팀이 개발한 온라인 플랫폼으로 개인화된 검색, 추천 및 광고를 통합합니다. AI OS 엔진 시스템은 Taobao Mobile 전체 검색 페이지, 주요 프로모션 활동을 위한 Taobao Mobile 정보 흐름 장소, Taobao 홈페이지의 상품 추천, 개인화된 추천, 카테고리 및 업종별 상품 선택 등 다양한 비즈니스 시나리오를 지원합니다.
추천 엔진 산업 개요
추천 엔진 시장은 IBM Corporation, Google LLC(Alphabet Inc.), Amazon Web Services Inc(Amazon.com Inc.), Microsoft Corporation, Salesforce Inc.와 같은 주요 기업이 존재하고 세분화되어 있습니다. 이 시장 진출 기업은 제품 제공을 강화하고 지속 가능한 경쟁 우위를 얻기 위해 제휴, 합병, 인수 등의 전략을 채택하고 있습니다.
2023년 1월 - Coveo에서 새로운 Coveo Merchandising Hub의 데뷔가 발표되었습니다. 이 허브는 관련성이 높은 쇼핑 저니를 제공하고 로열티의 양성과 수익성 향상을 지원하는 풍부한 기능 세트를 기재하고 있습니다.
2022년 10월 - Algonomy는 Shopify와 Commerceetools를 위한 2개의 중요한 커넥터 제공을 발표했습니다. Connectors는 온라인 상점을 Shopify 또는 Commercecetools와 통합하는 간단한 방법을 제공하며 실시간 제품 데이터 수집을 가능하게 합니다.
기타 혜택
엑셀 형식 시장 예측(ME) 시트
3개월간의 애널리스트 서포트
목차
제1장 서론
조사의 전제조건과 시장 정의
조사 범위
제2장 조사 방법
제3장 주요 요약
제4장 시장 인사이트
시장 개요
산업의 매력 - Porter's Five Forces 분석
공급기업의 협상력
구매자/소비자의 협상력
신규 참가업체의 위협
경쟁 기업간 경쟁 관계
대체품의 위협
시장에 대한 COVID-19의 영향 평가
기술 스냅샷
공간인식
컨텍스트 어웨어(머신러닝과 심층 학습, 자연 언어 처리)
새로운 이용 사례(복수의 최종 사용자에 걸친 추천 엔진의 활용에 관한 주요 이용 사례)
제5장 시장 역학
시장 성장 촉진요인
모바일 및 웹에서 디지털 상거래 경험의 맞춤화에 대한 수요 증가
머천다이징 및 재고 규칙 관리를 위한 소매업체의 채용 증가
시장 성장 억제요인
사용자 취향의 변화로 인한 잘못된 라벨링에 대한 복잡성
제6장 시장 세분화
배포 모드별
온프레미스
클라우드
유형별
공동 필터링
컨텐츠 기반 필터링
하이브리드 추천 시스템
기타
최종 사용자 산업별
IT 및 통신
BFSI
소매
미디어 및 엔터테인먼트
의료
기타
지역별
북미
유럽
아시아태평양
라틴아메리카
중동 및 아프리카
제7장 경쟁 구도
기업 프로파일
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.
제8장 투자 분석
제9장 시장의 미래
KTH
영문 목차
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The Recommendation Engine Market size is estimated at USD 9.15 billion in 2025, and is expected to reach USD 38.18 billion by 2030, at a CAGR of 33.06% during the forecast period (2025-2030).
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
