세계의 감정 분석 시장 : 시장 점유율과 순위, 전체 판매 및 수요 예측(2025-2031년)
Emotion Analytics - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031
상품코드 : 1866644
리서치사 : QYResearch
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문
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한글목차

세계의 감정 분석 시장 규모는 2024년에 12억 2,500만 달러로 추정되며, 2025년부터 2031년까지 예측 기간 동안 CAGR 12.2%로 성장하여 2031년까지 26억 3,300만 달러로 확대될 것으로 예측됩니다.

감정분석(EA)은 사람의 언어적, 비언어적 커뮤니케이션을 분석하여 그 사람의 기분과 태도를 이해하는 새로운 분야입니다. 이를 통해 고객이 제품을 어떻게 인식하고 있는지, 제품 프리젠테이션이나 담당자와의 상호작용을 파악하는 등 CRM(고객관계관리) 분야에서 활용이 가능합니다.

감정 분석(일명 감정 AI, Affective Computing)은 인공지능, 머신러닝, 첨단 센서를 활용하여 인간의 감정을 인식, 해석, 대응하는 기술 분야입니다. 본 시장은 다양한 산업 분야의 수요에 힘입어 급속한 성장세를 보이고 있습니다.

시장 촉진요인

1. 기술적 진보

이는 다른 모든 촉진요인의 기반이 되는 요소입니다. 감정 분석의 정확도와 실현 가능성은 최근 몇 년 사이 비약적으로 향상되었습니다.

AI와 머신러닝(ML) : 고급 ML 알고리즘, 특히 딥러닝은 방대한 데이터세트(이미지, 음성, 텍스트)를 처리하고 미묘하고 복잡한 감정의 징후를 높은 정확도로 감지할 수 있게 되었습니다.

자연어 처리(NLP) : 고급 NLP 기술은 키워드 탐지를 넘어 서면 및 구두 언어의 감정, 아이러니, 의도, 감정을 이해합니다.

센서 기술의 향상 : 고해상도 카메라, 고충실도 마이크, 심박수 측정용 적외선 센서 등 특수 센서의 보급으로 분석을 위한 보다 풍부한 데이터 입력이 가능해졌습니다.

컴퓨팅 파워와 클라우드 스토리지 : 저렴한 가격의 클라우드 컴퓨팅과 스토리지를 이용할 수 있게 됨에 따라, 기업들은 인프라에 대한 대규모 선행 투자 없이도 방대한 양의 감정 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다.

2. 고객 경험(CX) 고도화에 대한 수요 증가

이는 특히 경쟁이 치열한 B2C 분야에서 가장 큰 촉진제라고 할 수 있습니다. 기업들은 단순한 NPS 점수를 넘어 고객 감정의 배경이 되는 이유를 이해하는 데 집중하고 있습니다.

실시간 피드백 : 고객의 전화, 라이브 채팅, 대면 커뮤니케이션을 분석하여 불만, 만족도, 혼란 등을 실시간으로 파악하여 즉각적인 대응이 가능합니다.

대규모 개인화 : 감정 데이터를 활용하면 브랜드는 사용자의 현재 감정 상태에 따라 제품 추천, 마케팅 메시지, 지원 대응을 맞춤화하여 깊이 있는 개인화 경험을 창출할 수 있습니다.

제품 개발 : 제품, 광고, 사용자 인터페이스에 대한 감정적 반응을 분석함으로써 기업은 타겟층에 더 잘 어필할 수 있도록 디자인을 다듬을 수 있습니다.

이 보고서는 감정 분석 세계 시장에 대한 종합적인 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다. 총매출액, 주요 기업의 시장 점유율과 순위에 초점을 맞추고, 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 감정분석을 함께 분석합니다.

감정 분석 시장의 규모, 추정 및 예측은 2024년을 기준 연도로 하여 2020년에서 2031년까지의 기간의 과거 데이터와 예측 데이터를 포함한 매출액으로 제공됩니다. 정량적 분석과 정성적 분석을 통해 독자들이 감정 분석에 대한 비즈니스/성장 전략 수립, 시장 경쟁 상황 평가, 현재 시장에서의 포지셔닝 분석, 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

시장 세분화

기업별

유형별 부문

용도별 부문

지역별

KSM
영문 목차

영문목차

The global market for Emotion Analytics was estimated to be worth US$ 1225 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 2633 million by 2031 with a CAGR of 12.2% during the forecast period 2025-2031.

Emotion Analytics (EA) is a new field that analysis of a person's verbal and non-verbal communication in order to understand the person's mood or attitude, then can be used in CRM (Customer Relationship Management) area, such as to identify how a customer perceives a product, the presentation of a product or an interaction with a representative.

Emotion Analytics (also known as Emotion AI or Affective Computing) is a field of technology that uses artificial intelligence, machine learning, and advanced sensors to recognize, interpret, and respond to human emotions. The market is experiencing rapid growth, driven by demand across numerous industries.

Market Drivers

1. Technological Advancements

This is the foundational driver enabling all others. The accuracy and feasibility of emotion analytics have skyrocketed recently.

AI and Machine Learning (ML): Advanced ML algorithms, particularly deep learning, can now process vast datasets (images, audio, text) to detect subtle, complex emotional cues with high accuracy.

Natural Language Processing (NLP): Sophisticated NLP goes beyond keyword spotting to understand sentiment, sarcasm, intent, and emotion in written and spoken language.

Improved Sensor Technology: The proliferation of high-resolution cameras, high-fidelity microphones, and even specialized sensors (like infrared for heart rate) provides richer data inputs for analysis.

Computing Power & Cloud Storage: The availability of affordable cloud computing and storage allows companies to process massive amounts of emotional data without massive upfront investment in infrastructure.

2. The Rising Demand for Enhanced Customer Experience (CX)

This is arguably the single largest driver, especially in competitive B2C sectors. Companies are obsessed with moving beyond simple NPS scores to understand the why behind customer feelings.

Real-Time Feedback: Analyze customer calls, live chats, and in-person interactions to gauge frustration, satisfaction, or confusion in real-time, allowing for immediate intervention.

Personalization at Scale: Emotion data allows brands to tailor product recommendations, marketing messages, and support interactions based on a user's current emotional state, creating a deeply personalized experience.

Product Development: By analyzing emotional responses to products, ads, or user interfaces, companies can refine their designs to better resonate with their target audience.

This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Emotion Analytics, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Emotion Analytics by region & country, by Type, and by Application.

The Emotion Analytics market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Emotion Analytics.

Market Segmentation

By Company

Segment by Type

Segment by Application

By Region

Chapter Outline

Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.

Chapter 2: Detailed analysis of Emotion Analytics company competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.

Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.

Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.

Chapter 5: Revenue of Emotion Analytics in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.

Chapter 6: Revenue of Emotion Analytics in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.

Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.

Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.

Chapter 9: Conclusion.

Table of Contents

1 Market Overview

2 Competitive Analysis by Company

3 Segmentation by Type

4 Segmentation by Application

5 Segmentation by Region

6 Segmentation by Key Countries/Regions

7 Company Profiles

8 Industry Chain Analysis

9 Research Findings and Conclusion

10 Appendix

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