Recomendación Tamaño del mercado del motor proyectado para crecer con CAGR de 32.39% Durante 2020-2025

El sistema de recomendaciones utiliza técnicas de análisis de datos para identificar elementos que coinciden con el gusto y las preferencias del usuario. Existen diferentes tipos de motores de recomendación para diferentes aplicaciones. Estos incluyen el motor de recomendación de productos, el motor de recomendación de contenido, la recomendación de productos de comercio electrónico y el motor de recomendación de películas. Se prevé que el tamaño del mercado de motores de recomendación alcance los 12.03.000 millones de dólares para 2025, desde 1.140 millones de dólares en 2018, con un CAGR del 32,39% durante 2020-2025.El énfasis creciente en la mejora de la experiencia del consumidor y la creciente tendencia de digitalización son algunos de los principales impulsores factores para la demanda de motores de recomendación. Además de estos factores, se prevé que el aumento de la demanda de análisis de grandes volúmenes de datos y el uso creciente de la tecnología de aprendizaje profundo en el motor de recomendaciones brinden al mercado oportunidades de crecimiento.

 

• La Región de Asia y el Pacífico tiene la mayor cuota de mercado de los motores de recomendación debido a la creciente demanda de las pequeñas y medianas empresas.
• Se espera que el segmento de motores de recomendación híbrida crezca a un CAGR más alto durante el período de previsión.
• El segmento de usuario final minorista tiene la cuenta máxima de cuota de mercado en el mercado global de motores de recomendación.

 

Durante el período de previsión, se prevé que el tipo de recomendación híbrida crezca a un CAGR del 36,65%. El mercado del motor de recomendación según el tipo incluye filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y recomendación híbrida. El tipo de recomendación híbrida ayuda a diferentes organizaciones a incorporar dos tipos diferentes de filtrado de datos para hacer recomendaciones más confiables. Esto conduce a la adopción del tipo de recomendación híbrida en los sistemas de recomendación impulsados por IA. Netflix utiliza un motor de recomendación híbrido. El sitio web hace sugerencias analizando los comportamientos de visualización y navegación de usuarios similares (es decir, filtrado colaborativo), así como proporcionando películas que comparten características con películas de alta calificación (filtrado basado en contenido) por parte de un usuario. Los suscriptores de Netflix en Estados Unidos han aumentado más de un 11% durante 2017-2019. Esto ha llevado a una mayor demanda del mercado de motores de recomendación en esta región.

 

 

Durante 2020-2025, se prevé que el sector minorista crezca a un ritmo del 34,65% de la CAGR durante 2020-2025. El segmento utiliza motores de recomendación impulsados por IA para obtener ventajas, como la retención de clientes y el aumento de los ingresos mediante la implementación de motores de recomendación basados en IA. Por ejemplo, la Federación Nacional de Minoristas predice que las ventas minoristas de Estados Unidos aumentarán entre el 3,8% y el 4,4% en 2019 a más de 3,8 billones de dólares en medio de los riesgos derivados de la guerra comercial continua, la volatilidad del mercado de valores y los efectos de cierre del gobierno. A medida que el sector minorista utiliza los motores de recomendación de manera extensiva, este aumento ayudará al mercado de motores de recomendación a crecer.

 

 

Asia Pacífico tuvo una mayor cuota de mercado del 32,25% en 2018.  Varios factores, como la rápida expansión de las empresas locales, el aumento de los avances tecnológicos y el crecimiento necesario para analizar los datos de los clientes, han impulsado la adopción de motores de recomendación en varios usuarios finales. Se espera que determinantes como el aumento de los jugadores Over the Top (OTT) y la digitalización rápida conduzcan hacia el aumento del despliegue de plataformas de motores de recomendación de contenido en la región de Asia y el Pacífico. En la región de Asia y el Pacífico, la demanda de soluciones de motores de recomendación de contenido es significativa en las pequeñas y medianas empresas. En la India, el comercio electrónico ha crecido rápidamente con un número cada vez mayor de usuarios. Las plataformas de comercio electrónico en línea utilizan los motores de recomendación para proporcionar a los usuarios detalles de productos muy relevantes y relacionados según su búsqueda. Por ejemplo, según India Brand Equity Foundation (IBEF), se prevé que los ingresos por comercio electrónico de la India aumenten de 39.000 millones de dólares en 2017 a 120.000 millones de dólares en 2020, aumentando a la tasa anual más alta del mundo del 51%. Esto a su vez aumentará la demanda de los motores de recomendación en la región APAC.

 

• Aumento de la tasa de digitalización

Con el aumento de la digitalización, las compras en línea han aumentado en las plataformas de comercio electrónico en aumento. Dichos motores de recomendación permiten una navegación fácil de usar y muestran los productos o la información al cliente según la búsqueda anterior. Además, la propiedad de teléfonos móviles está contribuyendo rápidamente al crecimiento del comercio electrónico y a la incitación a los sitios web de comercio electrónico a adoptar motores de recomendación. Según Global System for Mobile Communications Association (GSMA), se espera que el número de suscriptores móviles alcance los 5.800 millones en 2025, de 5.100 millones en 2018. Este aumento previsto impulsaría el crecimiento de la industria del comercio electrónico, que está impulsando el mercado del motor de recomendación.

• Concéntrese en mejorar la satisfacción del cliente

El desarrollo en énfasis para mejorar la experiencia del cliente es un factor importante que impulsa el desarrollo de la demanda del motor de recomendaciones. Además, es importante mejorar la experiencia del cliente para lograr la participación y retención del cliente, mayores ventas y retorno de la inversión (RoI). Las recomendaciones inteligentes de productos también permiten oportunidades naturales y lógicas para la venta al alza y las ventas cruzadas. Los clientes muestran interés a través de sus acciones y experiencia, y el sistema de recomendaciones de productos combina automáticamente el comportamiento con las recomendaciones correctas. Las transacciones pequeñas se harán más grandes, y los clientes que no hayan estado en la pista para hacer una compra están de repente interesados en hacerlo. Por ejemplo, el 31% de los ingresos del sitio de comercio electrónico se generan a partir de recomendaciones personalizadas y casi el 35% de los ingresos de Amazon son generados por su motor de recomendaciones.

 

• Protección de los datos confidenciales de los clientes

Cuantos más datos personales generen un motor de recomendaciones, más información fiable puede recibir los consumidores. Los datos de usuario obtenidos por el recomendador pueden incluir información de identidad del usuario, perfil demográfico, datos de comportamiento e historial de compra, historial de clasificación y más. Esta información puede ser muy sensible a la privacidad. Proporcionar esta información de forma clara al recomendador podría presentar riesgos inaceptables en términos de privacidad. El recomendador podría vender los datos a un tercero sin el permiso del cliente o incluso robado por atacantes motivados. En 2018, el 64% de las empresas eran blanco de ataques basados en la web. Además, se estima que alrededor de 6 billones de dólares se gastarán en ciberseguridad en todo el mundo para 2021. Por lo tanto, es importante proteger los datos de los usuarios en los sistemas de recomendación. Sin embargo, la falta de sistemas eficientes para la protección de datos causará un obstáculo para el creciente mercado de motores de recomendación.

 

 

Los lanzamientos tecnológicos, la expansión y las actividades de I+D son estrategias clave adoptadas por los actores en el mercado de los motores de recomendación. En 2018, el mercado de Motor de Recomendación ha sido fragmentado por los cinco principales jugadores que representan el 35% de la acción. Los principales proveedores en el mercado global de motores de recomendación basados en IA son IBM, SAP, Salesforce, HPE, Oracle, Google, Microsoft, Intel, AWS y Sentient Technologies.

 

• Amazon reveló en junio de 2019 la disponibilidad general de Amazon Personalize, una plataforma de AWS que permite la creación de sitios web, aplicaciones móviles, gestión de contenido y sistemas de marketing por correo electrónico que recomiendan productos, ofrecen resultados de búsqueda personalizados y personalizar embudos sobre la marcha.
• En septiembre de 2019, UCWeb, propiedad de Alibaba, ha anunciado que está planeando expandirse al comercio electrónico mediante la creación de un motor de recomendaciones que creará listados de productos junto con las ofertas de empresas existentes, como videos.

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IndustryARC se centra principalmente en tecnologías de vanguardia y estudios de mercado de aplicaciones más recientes. Nuestros servicios de investigación personalizada están diseñados para proporcionar información sobre el flujo constante en la brecha global entre la oferta y la demanda de los mercados. Nuestro sólido equipo de analistas nos permite satisfacer las necesidades de investigación del cliente a una velocidad rápida, con una variedad de opciones para su negocio. Cualquier otro requisito personalizado puede ser discutido con nuestro equipo, enviar un correo electrónico a [email protected] para discutir más sobre nuestros servicios de consultoría.

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