Marktbericht zu Empfehlungs-Engines: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Bereitstellungsmodus (On-Premises, Cloud), Typ (Kollaboratives Filtern, Inhaltsbasiertes Filtern, Hybride Empfehlungssysteme, Sonstige), Endnutzerbranche (IT und Telekommunikation, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen, Einzelhandel, Medien und Unterhaltung, Gesundheitswesen, Sonstige) und Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika) – Prognosen für 2025–2033

Wachstumsfaktor für den Markt für Empfehlungssysteme

Steigende Nachfrage nach personalisierten digitalen Handelserlebnissen auf Mobilgeräten und im Web

Besserer, individueller Kundenservice und die Qualität der Lösung/Dienstleistung sind für das Wachstum eines Unternehmens unerlässlich. Die wichtigsten Merkmale eines besseren Kundenservices, die die Marktexpansion voraussichtlich fördern werden, sind Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.

Unternehmen suchen nach Techniken und Technologien, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, den ihre Konkurrenten nur schwer nachahmen können: die Bereitstellung hochgradig individualisierter Kundenerlebnisse. Diese Erlebnisse nutzen private Daten, um Millionen von Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten. Der Erfolg hängt von der Umsetzung ab. Richtig umgesetzt, können personalisierte Kundenerlebnisse Unternehmen helfen, sich abzuheben, Kundenbindung aufzubauen und einen langfristigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen – entscheidend im heutigen Wettbewerbsumfeld.

Kunden treffen Kaufentscheidungen nicht mehr im Laden, sondern online am Computer oder Smartphone vor dem digitalen Regal. Für Einzelhändler spielen Preis, Platzierung undWerbungIhre Produkte werden nicht mehr nur mit Produkten im Nachbarregal verglichen, sondern auch mit Alternativprodukten von Online-Shops weltweit. Technologien wie Empfehlungssysteme, die KI und maschinelles Lernen nutzen, sorgen dafür, dass die Bedürfnisse der Konsumenten und die angebotenen Produkte optimal aufeinander abgestimmt sind und den Wettbewerbern so einen Schritt voraus sind.

Marktbeschränkung

Falsche Kennzeichnung wird die Nachfrage nach Empfehlungssystemen drastisch senken

Aufgrund der Vielzahl an Konsummöglichkeiten fällt es Einzelhändlern schwer, Kundenpräferenzen zu erkennen. Technologische Entwicklungen gewinnen branchenweit rasant an Bedeutung und werden schnell adaptiert. Verschiedene technologische Neuerungen haben das Konsumverhalten sowie die Art und Weise, wie Kunden vor und nach dem Kauf zusammenarbeiten und kommunizieren, grundlegend verändert.

Die zunehmende Notwendigkeit, alle Nutzerdaten zu berücksichtigen, um personalisierte und optimale Ergebnisse zu erzielen, dürfte die Verbreitung von Empfehlungssystemen branchenübergreifend beeinflussen. Die Inhalte, die der Kunde sieht, also die visuelle Darstellung des Produkts, sind einer der wichtigsten Aspekte, die zur Verbraucherinformation beitragen.

Durch das Erkennen von Ähnlichkeiten zwischen Produkten anhand ihrer Beschreibungen und Etiketten sowie die Analyse des bisherigen Kaufverhaltens des Nutzers kann das Empfehlungssystem Produkte oder Gegenstände basierend auf deren Beschreibung oder Eigenschaften empfehlen. Das System trifft Beobachtungen auf Grundlage der Merkmale und ordnet die Vorschläge anschließend Clustern zu, basierend auf den Etiketten innerhalb des jeweiligen Clusters und unter Verwendung der historischen/gelabelten Daten.

Das größte Problem bei der Analyse von Produktetiketten zur Empfehlung von Produkten besteht darin, dass identische Produkte mit unterschiedlicher Kennzeichnung übersehen oder falsch konsumiert werden können, was darauf hindeutet, dass die Informationen nicht korrekt integriert wurden. Dies ist hauptsächlich auf sich ändernde Nutzerpräferenzen zurückzuführen. Daher wird erwartet, dass die Komplexität der korrekten Analyse von Kundenpräferenzen und Etiketten in visuellen Darstellungen die Entwicklung in bestimmten Endnutzerbranchen wie Medien und Unterhaltung, Reise und Gastgewerbe sowie anderen, in denen visuelle Elemente eine Schlüsselrolle bei der Beeinflussung von Kundenentscheidungen spielen, hemmt. Folglich behindert dieser Faktor das Wachstum des Marktes für Empfehlungssysteme.

Marktchance

Zunehmende Anwendung von Kontroll-, Warenwirtschafts- und Lagerhaltungsregeln

Der Einzelhandel durchläuft aufgrund der zunehmenden Beliebtheit von Online-Shopping und Produktsuche einen tiefgreifenden digitalen Wandel. Darüber hinaus hat die Pandemie den Fokus des Marketings auf Aspekte wie Markentreue, verbesserte Interaktion und Skalierbarkeit gelenkt.

Laut der BDO-Studie „Digitale Transformation im Einzelhandel 2020“ gaben 59 % der Befragten an, an Marketing- und Vertriebsprojekten zu arbeiten. Rund 32 % der Befragten gaben an, dass es sich um langfristige Projekte handelt (mit einer Laufzeit von 12 Monaten).

Darüber hinaus haben technologische Fortschritte enorme Möglichkeiten geschaffen, Daten für fundiertere Entscheidungen zu nutzen. Die Customer Journey ist in den letzten Jahren immer komplexer geworden. Daher vernachlässigt die Fokussierung auf eine einzelne Aktivität oder einen einzelnen Kanal das Gesamtbild der Kundeninteraktionen mit zahlreichen weiteren Touchpoints auf dem Weg zum Kauf. Verschiedene Technologien unterstützen Einzelhändler und Marketingfachleute dabei, die verschiedenen Touchpoints der Customer Journey zu verknüpfen und eine einzigartige Kundenidentität zu schaffen.

Mithilfe dieser Technologien können Marketingfachleute den Weg eines Kunden durch den Kaufprozess nachverfolgen und ihn über seinen bevorzugten Kanal erreichen. Die detaillierten Daten ermöglichen es Unternehmen außerdem, die Interaktion ihrer Kunden mit den Medien besser zu verstehen und jeder Interaktion einen bestimmten Wert zuzuordnen. So können sie ihren Medieneinkauf optimieren. Da diese Erkenntnisse nahezu in Echtzeit generiert werden, können Marketingfachleute zudem Chancen nutzen, um das Engagement zu steigern und Kaufentscheidungen an jedem Punkt der Customer Journey zu beeinflussen.

Darüber hinaus sind E-Commerce-Unternehmen aufgrund des wachsenden Online-Handels und knapper werdender Budgets gezwungen, fundierte Entscheidungen hinsichtlich ihrer Investitionen in Technologien und Lösungen zu treffen, um ihren ROI zu maximieren. Moderne Einzelhändler suchen nach strategischen Lösungen, um die Kundenkonversion zu optimieren und ihre Kunden sowie deren Erwartungen an ein komfortables und konsistentes Einkaufserlebnis zu verstehen. Daher wird erwartet, dass Einzelhändler weltweit im Prognosezeitraum verstärkt Empfehlungssysteme einsetzen werden.

Einblicke in den Bereitstellungsmodus

Der Markt ist in On-Premises- und Cloud-Lösungen unterteilt. Das On-Premises-Segment hatte den größten Anteil am globalen Markt für Empfehlungssysteme und wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 38 % wachsen und bis 2030 einen Umsatz von 43 Milliarden US-Dollar generieren.

Maschinelles Lernen gewinnt in führenden Empfehlungssystemen zunehmend an Bedeutung. Ein System muss maschinelles Lernen nutzen, um die Datenmenge zu analysieren und verborgene Zusammenhänge aufzudecken. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, wird typischerweise ein integriertes System eingesetzt, das schnelle Ergebnisse liefert. Die Algorithmen werden hinter der Firewall eines Unternehmens mit einer serverbasierten oder Edge-basierten Architektur für lokale Empfehlungen in vielen Anwendungsbereichen implementiert.

Aufgrund von Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit setzen viele Unternehmen auf On-Premises-Software. Unternehmen können die Hardware an ihre Anforderungen und Sicherheitsbedürfnisse anpassen, was ein großer Vorteil der On-Premises-Bereitstellung ist.

Typen-Einblicke

Der Markt für Empfehlungssysteme ist in kollaboratives Filtern, inhaltsbasiertes Filtern, hybride Empfehlungssysteme und weitere Typen unterteilt. Das Segment der hybriden Empfehlungssysteme dominierte den Markt und wird voraussichtlich bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 39 % auf einen Umsatz von 20 Milliarden US-Dollar wachsen.

Diese Strategie kombiniert kollaboratives und inhaltsbasiertes Filtern. Ihre Empfehlungen basieren auf der bisherigen Nutzeraktivität sowie den Präferenzen des jeweiligen Nutzers. Spotifys personalisierte Playlist „Discover Weekly“ ist ein gutes Beispiel für diesen hybriden Empfehlungsalgorithmus.

Viele Unternehmen setzen zunehmend auf Hybridsysteme, um die Effektivität ihrer Lösungen zu steigern. Hybridfilterung gilt als Methode zur Verbesserung der Algorithmeneffizienz. So entwickelte beispielsweise der IT-Dienstleister Sigmoidal ein Produktempfehlungssystem für ein E-Commerce-Unternehmen im Bereich Wohnaccessoires. Dabei wurden kollaborative und inhaltsbasierte Ansätze kombiniert und maschinelles Lernen zur detaillierten Mustererkennung eingesetzt.

Einblicke in die Endnutzerbranche

Der Markt für Empfehlungssysteme ist in die Bereiche IT und Telekommunikation, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), Einzelhandel, Medien und Unterhaltung, Gesundheitswesen sowie sonstige Endnutzerbranchen unterteilt. Der Einzelhandel hatte den größten Marktanteil und wird Prognosen zufolge mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 37 % wachsen und bis 2030 einen Umsatz von 19 Milliarden US-Dollar generieren.

Um ihr Geschäft voranzutreiben, bauen Einzelhändler ihre Präsenz im Markt für Empfehlungssysteme aus. Da das Unternehmen von personalisierten Direktkundenerlebnissen profitiert, kündigte Levi's im April 2021 an, sein KI-gestütztes Produktempfehlungssystem weltweit weiter auszubauen.

Die Empfehlungs-Engine, die 2019 in den USA entwickelt wurde, arbeitet in Echtzeit, um das Online-Verhalten der Konsumenten besser zu verstehen und so personalisierte Kaufempfehlungen zu geben. Als 2020 weltweit Ladenschließungen stattfanden, konzentrierte sich Levi's verstärkt auf Technologien, die Kundenwünsche vorhersagen und entsprechende oder vergleichbare Produkte anzeigen. Darüber hinaus setzt das Unternehmen agile Entwicklungsmethoden ein, um neue Funktionen einzuführen, Modelle zu verbessern und die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.

Regionalanalyse

Der globale Markt für Empfehlungssysteme wurde vom asiatisch-pazifischen Raum dominiert, wobei ein Umsatzwachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 39 % auf 23 Milliarden US-Dollar bis 2030 erwartet wird.

Der E-Commerce-Riese Alibaba nutzt KI und maschinelles Lernen, um seine Vorschläge zu optimieren. So entwickelte beispielsweise das Suchentwicklungsteam von Alibaba AI OS, eine Online-Serviceplattform, die personalisierte Suche, Empfehlungen und Werbung kombiniert.

Im Januar 2021 kündigte Google Cloud die Absicht an, eine KI-gestützte Empfehlungs-Engine für Online-Unternehmen weltweit, einschließlich Asien, zu entwickeln. Product Discovery Solutions for Retail, ein Cloud-Computing-Dienst, könnte Einzelhändlern die Integration von Such- und Empfehlungsfunktionen ermöglichen, die die Kundenbindung und Konversionsraten auf ihren digitalen Plattformen steigern.

Die nordamerikanische Region stellt den zweitgrößten Anteil am globalen Markt für Empfehlungssysteme dar und wird voraussichtlich bis 2030 einen Umsatz von 14 Milliarden US-Dollar generieren (CAGR: 36 %).

Die Vereinigten Staaten verfügen über ein starkes Innovationsökosystem, das durch strategische Investitionen in Spitzentechnologie angetrieben wird und durch die Präsenz großer Unternehmen und Unternehmer aus aller Welt sowie renommierter Forschungseinrichtungen ergänzt wird. Dies hat die Entwicklung von Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen beschleunigt, die Empfehlungsalgorithmen in Nordamerika stark unterstützen.

Microsoft, Google, Amazon und IBM sowie andere bedeutende Technologieunternehmen der Region haben sich als wichtige Marktteilnehmer etabliert. Dank der Präsenz dieser hochentwickelten Unternehmen hat sich die Region zum fortschrittlichsten und lukrativsten Markt für Empfehlungssysteme entwickelt und dürfte im Prognosezeitraum Investitionen anziehen.