Informationen zum Marktforschungsbericht zu Content-Empfehlungs-Engines nach Komponente (Lösung), nach Filteransatz (kollaboratives Filtern, inhaltsbasiertes Filtern), nach Unternehmensgröße (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen) und nach Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und Rest der Welt) – Marktprognose bis 2030.

Marktübersicht für Content-Empfehlungsmaschinen

Der Markt für Content-Empfehlungsmaschinen hatte im Jahr 2022 ein Volumen von 5,1 Milliarden US-Dollar. Prognosen zufolge wird der Markt für Content-Empfehlungsmaschinen von 6,55 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 29,50 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen und im Prognosezeitraum (2023–2030) eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 28,50 % aufweisen. Die Betonung der Bedeutung einer verbesserten Kundenerfahrung, die Beschleunigung der Digitalisierung und der Ausbau des E-Commerce sind die wichtigsten Markttreiber, die das Wachstum des Marktes für Content-Empfehlungsmaschinen fördern.

Quelle: Sekundärforschung, Primärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbericht

Markttrends für Content-Empfehlungsmaschinen

Der Fokus auf eine verbesserte Kundenerfahrung, eine beschleunigte Digitalisierung und das Wachstum des E-Commerce werden das Marktwachstum ankurbeln

Die größte Herausforderung für E-Commerce-Unternehmen besteht darin, ihren Kunden einen hervorragenden Kundenservice zu bieten. Die weit verbreitete Nutzung des Internets als E-Commerce-Plattform hat zu einem grundlegenden Wandel in der Art und Weise geführt, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. Durch die Förderung von Cross-Selling und Kundenbindung kann der Einsatz von Content-Empfehlungssystemen im E-Commerce-Umfeld sowohl die finanzielle Performance als auch die Intensität der Kundeninteraktionen beeinflussen. Aspect Software Inc. schätzt, dass die Abwanderungsrate im Einzelhandel in den USA im Jahr 2018 27 % und im Online-Einzelhandel 22 % betrug.

E-Commerce-Unternehmen konzentrieren sich aufgrund der höheren Abwanderungsrate stärker auf die Kaufaktivität der Kunden. Auf dieser Grundlage schlagen sie den Kunden über ihre Content-Empfehlungsplattform Artikel vor. Die Content-Empfehlungsmaschine ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen, die Empfehlungsmaschine auf mehr Benutzer zu skalieren und so die RO zu steigern. Sie schlägt neue Produkte vor, indem sie die Algorithmen mit bestimmten Schlüsselwörtern und demografischen Informationen bestimmter Kunden trainiert, und gibt präzise und genaue Empfehlungen basierend auf der Kaufhistorie eines einzelnen Kunden. In spezialisierten E-Commerce-Unternehmen wird diese Art von Empfehlungsmaschine häufig eingesetzt (Discogs und Artsy verwenden diesen Ansatz). Amazon Personalize kombiniert außerdem Echtzeitdaten zur Benutzeraktivität mit Benutzerprofilen und Produktdaten, um die besten Produkt- oder Content-Vorschläge zu erhalten. Im zweiten Quartal 2020 belief sich Amazons Nettoumsatz aus dem Online-Verkaufssektor auf rund 45,9 Milliarden US-Dollar, wobei die Content-Empfehlungsplattform dabei eine bedeutende Rolle spielte. Das Empfehlungssystem von Amazon ist für 35 % des Umsatzes verantwortlich.

Der Marktwert ist in den letzten Jahren aufgrund der zunehmenden Anwendungen für die Content Recommendation Engine allgemein gestiegen. Die Content Recommendation Engine hat erhebliche Auswirkungen auf Branchen wie E-Commerce, IT und Telekommunikation, BFSI, den Bildungssektor usw. Der Markt wird stark von neuen Unternehmen genutzt, die sich auf digitales Marketing zur Werbung für ihre Marken konzentrieren. Dies treibt den Marktumsatz für Content Recommendation Engines an.

Einblicke in das Marktsegment Content Recommendation Engines

Einblicke in die Komponenten von Content Recommendation Engines

Basierend auf den Komponenten umfasst die Marktsegmentierung von Content Recommendation Engines auch Lösungen. Das Segment Lösungen dominierte den Markt und machte 35 % des Marktumsatzes aus. Lösungen auf dem Markt für Content-Empfehlungsmaschinen bieten Kunden eine Vielzahl flexibler Optionen.

Einblicke in den Filteransatz von Content-Empfehlungsmaschinen

Die Marktsegmentierung von Content-Empfehlungsmaschinen basierend auf dem Filteransatz umfasst kollaboratives Filtern und inhaltsbasiertes Filtern. Die Kategorie kollaboratives Filtern generierte den höchsten Umsatz. Kollaboratives Filtern machte im Jahr 2021 etwa 60–65 % des Gesamtumsatzes aus und wird Prognosen zufolge während des gesamten Prognosezeitraums den Spitzenplatz einnehmen. Dies ist das Ergebnis des wachsenden Bedarfs von E-Commerce-Unternehmen an zuverlässigen Empfehlungsmaschinen, die das Einkaufserlebnis ihrer Kunden durch Produktvorschläge basierend auf ihren Vorlieben verbessern. Spotify schlägt Benutzern beispielsweise vor, je nach Hörverlauf „Discover Weekly“ und andere Playlists anzuhören.

Abbildung 1: Markt für Content-Empfehlungsmaschinen nach Filteransatz 2022 & 2030 (Mrd. USD)

Quelle: Sekundärforschung, Primärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung

Content-EmpfehlungsmaschinenEinblicke in die Unternehmensgröße

Basierend auf der Unternehmensgröße wurde die Branche der Content-Empfehlungsmaschinen in kleine und mittlere Unternehmen sowie große Unternehmen segmentiert. Großunternehmen hatten 2022 den größten Marktanteil. Dies ist auf den gestiegenen Bedarf großer Unternehmen an Empfehlungsmaschinen zurückzuführen, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, ihre Unternehmensportfolios effektiver zu verwalten und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Weltmarkt zu verschaffen. Während des gesamten Prognosezeitraums wird für die Kategorie KMU die höchste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 34,6 % erwartet. Dieser Marktsektor für Content-Empfehlungsmaschinen wird durch den wachsenden Bedarf an einer besseren Benutzererfahrung in einem extrem wettbewerbsintensiven Umfeld angetrieben. Die Nachfrage nach Empfehlungsmaschinen bei kleinen und mittleren Unternehmen steigt auch aufgrund der zunehmenden Notwendigkeit, Alternativen zur Reduzierung der Marketing- und Werbeausgaben aufgrund begrenzter Budgets zu finden.

Regionale Einblicke in Content-Empfehlungsmaschinen

Nach Regionen sortiert, bietet die Studie Markteinblicke für Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum und den Rest der Welt. Der nordamerikanische Markt für Content-Empfehlungsmaschinen wird diesen Markt dominieren. Die wichtigsten Marktteilnehmer befinden sich in Nordamerika, und die Entwicklung modernster Technologien hat das Wachstum des Content-Empfehlungssektors maßgeblich beeinflusst. Die führenden Wettbewerber arbeiten intensiv daran, die Besucherinteraktion auf ihren Websites zu verbessern. Die rasante Digitalisierung der Region und die zunehmende Internet- und Smartphone-Nutzung haben maßgeblich zum Wachstum der Content-Empfehlungsbranche in Nordamerika beigetragen. Es wird erwartet, dass Nordamerika seine weltweit führende Position in den nächsten Jahren behaupten wird. Technische Entwicklungen und eine frühzeitige Einführung würden den Aufstieg des Marktes in der Region während des gesamten Bewertungszeitraums vorantreiben.

Darüber hinaus sind die wichtigsten im Marktbericht untersuchten Länder die USA, Kanada, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Italien, Spanien, China, Japan, Indien, Australien, Südkorea und Brasilien.

Abbildung 2: MARKTANTEIL VON CONTENT-RECOMMENDATION-ENGINES NACH REGION 2022 (%)

Der Markt für Content-Empfehlungsmaschinen im asiatisch-pazifischen Raum ist der am schnellsten wachsende Markt. Angesichts des Wachstums des E-Commerce-Sektors und des massiven Datenanstiegs aller Endnutzer wird die Region Asien-Pazifik ebenfalls als vielversprechender Markt eingeschätzt. Der Bedarf an Empfehlungssystemen in dieser Region wird durch Faktoren wie die zunehmende Verbreitung des E-Commerce, die Zunahme von Online-Shopping-Transaktionen und die wachsende Anzahl von Over the Top (OTT)-Dienstleistern vorangetrieben. Darüber hinaus hielt der chinesische Markt für Content-Empfehlungssysteme den größten Marktanteil, und der indische Markt für Content-Empfehlungssysteme war der am schnellsten wachsende Markt im asiatisch-pazifischen Raum.

Der zunehmende Wunsch nach einer Verbesserung des Kundenerlebnisses treibt den Bedarf an Empfehlungssystemen. Die zunehmende Nutzung digitaler Technologien durch Unternehmen treibt den Bedarf an Empfehlungssystemen in die Höhe. Einige Hauptfaktoren, die den europäischen Markt beeinflussen, sind die Ausweitung von Ansätzen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und die zunehmende Breite der digitalen Transformation. Darüber hinaus hielt der deutsche Markt für Content-Empfehlungsmaschinen den größten Marktanteil, und der britische Markt für Content-Empfehlungsmaschinen war der am schnellsten wachsende Markt in der europäischen Region.

Wichtige Marktteilnehmer und Wettbewerbseinblicke im Bereich Content-Empfehlungsmaschinen

Führende Unternehmen investieren erheblich in Forschung und Entwicklung, um ihr Produktangebot zu erweitern und so das weitere Wachstum des Marktes für Content-Empfehlungsmaschinen voranzutreiben. Wichtige Marktentwicklungen umfassen Produktneuheiten, vertragliche Vereinbarungen, Fusionen und Übernahmen, höhere Investitionen sowie die Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen. Marktteilnehmer ergreifen zudem verschiedene strategische Maßnahmen, um ihre weltweite Präsenz zu stärken. Die Branche der Content-Empfehlungsmaschinen muss Produkte zu angemessenen Preisen anbieten, um in einem härteren Wettbewerbsumfeld zu wachsen und zu bestehen.

Eine der wichtigsten Geschäftsstrategien, die Hersteller weltweit für die Content-Empfehlungsmaschinen-Branche verfolgen, um Kunden zu profitieren und den Marktsektor zu erweitern, ist die lokale Fertigung zur Senkung der Betriebskosten. Einige der größten Vorteile für die Medizin der letzten Jahre stammen aus der Content-Empfehlungsmaschinen-Branche. Die Content-Empfehlungsmaschinen-Branche hat in den letzten Jahren einige der bedeutendsten medizinischen Vorteile geboten. Wichtige Akteure auf dem Markt für Content-Empfehlungsmaschinen, darunter Amazon Web Services (USA), Boomtrain (USA), Certona (USA), Curata (USA), Cxense (Norwegen), Dynamic Yield (USA), IBM (USA), Kibo Commerce (USA), Outbrain (USA), Revcontent (USA), Taboola (USA), ThinkAnalytics (Großbritannien) und andere, versuchen, die Marktnachfrage durch Investitionen in Forschung und Entwicklung zu steigern.

Die International Business Machines Corporation (IBM), auch bekannt als Big Blue, mit Hauptsitz in Armonk, New York, und Niederlassungen in über 175 Ländern ist ein amerikanisches Technologieunternehmen. Das Unternehmen bietet Hosting- und Beratungsdienste in verschiedenen Bereichen an, darunter Großrechner und Nanotechnologie, und ist Experte für Computer-Hardware, Middleware und Software. Der IBM Watson Advertising Accelerator für OTT und Video wurde laut einer Ankündigung von IBM im Mai 2021 erweitert. Dieses Programm soll Werbetreibenden helfen, über die reine kontextuelle Relevanz hinauszugehen. Ziel des Accelerators ist es, mithilfe künstlicher Intelligenz OTT-Werbekreationen dynamisch zu optimieren und so unabhängig von herkömmlichen Werbekennungen bessere Kampagnenergebnisse im großen Maßstab zu erzielen. Obwohl Accelerator mit den meisten Streaming-Systemen kompatibel ist, arbeitet IBM eng mit Xandr, einem Pionier für programmierbare und konvergente Videolösungen, zusammen, um dessen Einsatzmöglichkeiten zu erweitern.

Adobe Inc., ehemals Adobe Systems Incorporated, ist ein weltweit tätiges amerikanisches Softwareunternehmen mit Hauptsitz in San Jose, Kalifornien, und in Delaware eingetragen. The Same Page verbesserte die Personalisierung mit Adobe Target, und Adobe führte im Januar 2022 eine Echtzeit-Verbraucherdatenplattform ein. Dank der kürzlich erfolgten Anbindung an die Adobe Real-time Customer Data Platform (CDP) steht Adobe Target ein aus allen Online- und Offline-Interaktionen abgeleitetes, zusammenhängendes Profil zur Verfügung.

Zu den wichtigsten Unternehmen im Markt für Content-Empfehlungsmaschinen gehören

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  Amazon Web Services (USA)

  
  


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  Boomtrain (USA)

  
  


• 
  

  Certona (USA)

  
  


• 
  

  Curata (USA)

  
  


• 
  

  Cxense (Norwegen)

  
  


• 
  

  Dynamic Yield (USA)

  
  


• 
  

  IBM (USA)

  
  


• 
  

  Kibo Commerce (USA)

  
  


• 
  

  Outbrain (USA)

  
  


• 
  

  Revcontent (USA)

  
  


• 
  

  Taboola (USA)

  
  


• 
  

  ThinkAnalytics (UK)

  
  

Entwicklungen in der Content-Empfehlungs-Engine-Branche

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  März 2021: Signavio, ein wichtiger Akteur im Bereich Business Process Intelligence und Prozessmanagement, wurde von der SAP SE übernommen. Die Produkte von Signavio sind in das Business Process Intelligence-Portfolio von SAP integriert und arbeiten mit dem umfassenden Prozesstransformationsportfolio von SAP zusammen.

  
  


• 
  

  Februar 2021: UNBXD Inc. und Google Cloud haben zusammengearbeitet, um Einzelhandelsunternehmen eine KI-gestützte Handelssuche in der Google Cloud bereitzustellen. Unbxd beabsichtigte, im Rahmen der Partnerschaft die hochmodernen Such-, Empfehlungs- und KI-Funktionen von Google Cloud zu nutzen, um die Produktfindung für Einzelhandelskunden zu verbessern. Darüber hinaus beabsichtigte das Unternehmen, seinen in der Google Cloud gehosteten Handelssuchdienst auch Einzelhandelskunden anzubieten.

  
  

Marktsegmentierung von Content-Empfehlungsmaschinen

Ausblick auf Komponenten von Content-Empfehlungsmaschinen

• 
  

  Lösung

  
  

Ausblick auf den Filteransatz von Content-Empfehlungsmaschinen

• 
  

  Kollaborative Filterung

  
  


• 
  

  Inhaltsbasierte Filterung

  
  

Ausblick auf die Größe von Content-Empfehlungsmaschinen

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  Kleine und Mittlere Unternehmen

  
  


• 
  

  Große Unternehmen

  
  

Regionaler Ausblick für Content-Empfehlungsmaschinen

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  Norden Amerika

  
  

• 
  

  USA

  
  


• 
  

  Kanada

  
  

• 
  

  Europa

  
  

• 
  

  Deutschland

  
  


• 
  

  Frankreich

  
  


• 
  

  Großbritannien

  
  


• 
  

  Italien

  
  


• 
  

  Spanien

  
  


• 
  

  Rest von Europa

  
  

• 
  

  Asien-Pazifik

  
  
  • 
    

    China

    
    
  
  
  • 
    

    Japan

    
    
  
  
  • 
    

    Indien

    
    
  
  
  • 
    

    Australien

    
    
  
  
  • 
    

    Südkorea

    
    
  
  
  • 
    

    Australien

    
    
  
  
  • 
    

    Restlicher Asien-Pazifik-Raum

    
    
  
  


• 
  

  Rest der Welt

  
  
  • 
    

    Mitte Osten

    
    
  
  
  • 
    

    Afrika

    
    
  
  
  • 
    

    Lateinamerika

    
    
  
  

Content Recommendation Engine Report Scope

Report Attribute/Metric	Details
Market Size 2022	USD 5.1 billion
Market Size 2023	USD 6.55 billion
Market Size 2030	USD 29.50 billion
Compound Annual Growth Rate (CAGR)	28.50% (2023-2030)
Base Year	2022
Market Forecast Period	2023-2030
Historical Data	2019- 2021
Market Forecast Units	Value (USD Billion)
Report Coverage	Revenue Forecast, Market Competitive Landscape, Growth Factors, and Trends
Segments Covered	Component, Filtering Approach, Organization Size and Region
Geographies Covered	North America, Europe, Asia Pacific, and the Rest of the World
Countries Covered	The U.S., Canada, German, France, the UK, Italy, Spain, China, Japan, India, Australia, South Korea, and Brazil
Key Companies Profiled	Amazon Web Services (US), Boomtrain (US), Certona (US), Curata (US), Cxense (Norway), Dynamic Yield (US), IBM (US), Kibo Commerce (US), Outbrain (US), Revcontent (US), Taboola (US), ThinkAnalytics (UK).
Key Market Opportunities	The growing digitalization in developing countries has provided major opportunities for the growth of the Content Recommendation Engine Market.
Key Market Dynamics	The feature representation is crucial for the sales of these items.