Informe de análisis del tamaño, la cuota de mercado y las tendencias del mercado de motores de recomendación por modo de implementación (local, en la nube), por tipo (filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido, sistemas de recomendación híbridos, otros tipos), por sector de usuario final (TI y telecomunicaciones, servicios financieros y seguros, comercio minorista, medios de comunicación y entretenimiento, atención médica, otros) y por región (América del Norte, Europa, Asia-Pacífico, Oriente Medio y África, Latinoamérica). Previsiones para el período 2025-2033.

Factor de crecimiento del mercado de motores de recomendación

Creciente demanda de personalización de la experiencia de comercio digital en dispositivos móviles y web.

Un mejor servicio al cliente, personalizado y de alta calidad, así como la excelencia en la solución o el servicio ofrecido, son esenciales para el crecimiento de una empresa. Las características más importantes de un mejor servicio al cliente, que probablemente impulsen la expansión del mercado, son la satisfacción y la fidelización del cliente.

Las empresas buscan técnicas y tecnologías para obtener una ventaja competitiva difícil de replicar, ofreciendo experiencias de cliente altamente personalizadas. Este tipo de experiencias utiliza datos privados para brindar una mejor experiencia a millones de clientes. El éxito depende de la ejecución. Cuando se implementan correctamente, las experiencias de cliente personalizadas pueden ayudar a las organizaciones a diferenciarse, fidelizar a sus clientes y lograr una ventaja competitiva a largo plazo, fundamental en el entorno competitivo actual.

Los clientes ya no toman decisiones de compra en tiendas físicas, sino en línea, a través de navegadores de computadoras y teléfonos móviles, frente al estante digital. Para los minoristas, el precio, la ubicación ypublicidadSus productos ya no se comparan únicamente con los de los estantes cercanos, sino también con productos alternativos de tiendas con presencia global. En este sentido, tecnologías como los sistemas de recomendación que utilizan IA y aprendizaje automático garantizan que las necesidades de los consumidores y los productos estén a la par, lo que les permite mantenerse un paso por delante de la competencia.

Restricción del mercado

El etiquetado incorrecto provocará una caída drástica en la demanda de sistemas de recomendación.

Debido a la gran cantidad de opciones disponibles, los minoristas han tenido dificultades para discernir las preferencias de los clientes. Los avances tecnológicos están ganando terreno y se están adoptando rápidamente en todo el sector. Diversos desarrollos tecnológicos han transformado el comportamiento del consumidor y la forma en que colaboran y se comunican antes y después de la venta.

La creciente necesidad de tener en cuenta todos los datos del usuario para personalizar y optimizar el resultado probablemente tendrá un impacto en la adopción de sistemas de recomendación en todos los sectores. El contenido que ve el cliente, es decir, la imagen del producto, es uno de los aspectos principales que enriquecen la información para el consumidor.

Al encontrar similitudes entre productos basándose en sus descripciones y etiquetas, y al analizar el historial del consumidor para recomendar un producto comparable, el motor de recomendaciones puede sugerir productos o artículos según su descripción o atributos. El sistema de recomendación realiza observaciones basadas en el conjunto de características. Luego, asigna sugerencias a grupos según las etiquetas de cada grupo, utilizando el conjunto de datos históricos/etiquetados.

El principal problema al analizar las etiquetas para recomendar productos es que productos idénticos con diferente etiquetado pueden pasar desapercibidos o consumirse de forma inadecuada, lo que implica que la información no se integró correctamente. Esto se debe principalmente a la evolución de las preferencias de los usuarios. En consecuencia, se prevé que la complejidad de analizar correctamente las preferencias del cliente y las etiquetas en los elementos visuales obstaculice su desarrollo en sectores específicos, como los medios de comunicación y el entretenimiento, los viajes y la hostelería, entre otros, donde los elementos visuales desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones de los clientes. Por lo tanto, este factor frena el crecimiento del mercado de los sistemas de recomendación.

Oportunidad de mercado

Mayor adopción de normas de control, comercialización e inventario.

El sector minorista está experimentando una transformación digital radical debido a la creciente preferencia de los consumidores por las compras y la búsqueda de productos en línea. Además, la pandemia ha reorientado el enfoque del marketing hacia elementos como la fidelización de la marca, la mejora de la interacción y la escalabilidad.

Según la encuesta de BDO 2020 sobre la transformación digital en el sector minorista, el 59 % de los encuestados afirmó estar trabajando en proyectos de marketing y ventas. Aproximadamente el 32 % indicó que estos proyectos son a largo plazo (con una proyección para los próximos 12 meses).

Además, los avances tecnológicos han generado una enorme oportunidad para utilizar los datos y tomar mejores decisiones. El recorrido del cliente se ha vuelto cada vez más complejo en los últimos años, por lo que centrarse en una sola actividad o canal ignora la visión integral de cómo los clientes interactúan con diversos puntos de contacto en su camino hacia la compra. Varias tecnologías ayudan a los minoristas y a los profesionales del marketing a integrar los diferentes puntos de contacto del recorrido del cliente y a crear una identidad de consumidor única.

Mediante estas tecnologías, los profesionales del marketing pueden rastrear el progreso de un cliente a través del embudo de compra y contactarlo por su canal preferido. La granularidad también permite a las empresas comprender mejor cómo interactúan los clientes con sus medios y atribuir el mérito a cada interacción, lo que les permite optimizar su inversión en publicidad. Además, dado que esta información se genera prácticamente en tiempo real, los profesionales del marketing pueden aprovechar las oportunidades para impulsar la interacción e influir en las decisiones de compra en cada etapa de la experiencia del cliente.

Además, debido al auge del comercio digital y a la reducción de los presupuestos operativos, las empresas de comercio electrónico se han visto obligadas a tomar decisiones informadas sobre la tecnología y las soluciones en las que invierten, lo que les permite maximizar su retorno de la inversión. Los minoristas actuales buscan soluciones estratégicas para maximizar la conversión de clientes y comprender sus expectativas, ofreciéndoles experiencias de compra cómodas y consistentes. En consecuencia, se prevé que, durante el período proyectado, los minoristas de todo el mundo aumenten el uso de sistemas de recomendación.

Información sobre el modo de implementación

El mercado se divide en soluciones locales y en la nube. El segmento de soluciones locales representó la mayor cuota del mercado global de motores de recomendación y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 38 %, generando ingresos de 43.000 millones de dólares para 2030.

El aprendizaje automático se está convirtiendo en un aspecto cada vez más importante de los sistemas de recomendación líderes; un sistema debe utilizar el aprendizaje automático para interpretar todos los datos e identificar relaciones ocultas que quizás desconozca. Generalmente, se utiliza un sistema integrado que ofrece resultados rápidos para obtener los mejores resultados. Los algoritmos se aplican detrás del firewall de una organización con una arquitectura basada en servidor o en el borde para recomendaciones locales en muchas áreas de aplicación.

Debido a las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos personales, muchas empresas optan por software instalado localmente. Las compañías pueden adaptar y ajustar el hardware según sus requisitos y necesidades de seguridad, lo cual representa una gran ventaja de la implementación local.

Información sobre tipos

El mercado de sistemas de recomendación se segmenta en filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido, sistemas de recomendación híbridos y otros tipos. El segmento de sistemas de recomendación híbridos dominó el mercado y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 39%, alcanzando unos ingresos de 20.000 millones de dólares en 2030.

Esta estrategia incorpora filtrado colaborativo y basado en contenido. Sus recomendaciones se basan en la actividad previa del usuario, así como en las preferencias del cliente al que se muestran. La lista de reproducción personalizada "Discover Weekly" de Spotify es un buen ejemplo del algoritmo de recomendación híbrido.

Cada vez más empresas utilizan sistemas híbridos para mejorar la eficacia de sus soluciones, y se reconoce que el filtrado híbrido optimiza la eficiencia del algoritmo. Por ejemplo, Sigmoidal, un proveedor de servicios de TI, creó un sistema de recomendación de productos para una empresa de comercio electrónico de decoración del hogar combinando enfoques colaborativos y basados ​​en contenido, y utilizando aprendizaje automático para el reconocimiento detallado de patrones.

Perspectivas del sector para el usuario final

El mercado de motores de recomendación se divide en los sectores de TI y telecomunicaciones, servicios financieros y seguros (BFSI), comercio minorista, medios de comunicación y entretenimiento, atención médica y otros sectores de usuarios finales. El sector minorista acaparó la mayor cuota de mercado y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 37 %, generando unos ingresos de 19.000 millones de dólares para 2030.

Para impulsar su negocio, los minoristas están ampliando su presencia en el mercado de los sistemas de recomendación. A medida que la empresa cosecha los beneficios de ofrecer experiencias más personalizadas directamente al consumidor, Levi's anunció en abril de 2021 que continuaría expandiendo globalmente su sistema de sugerencias de productos basado en inteligencia artificial.

El motor de recomendaciones, desarrollado inicialmente en Estados Unidos en 2019, opera en tiempo real para comprender mejor los indicadores de comportamiento en línea de los consumidores y así ofrecer recomendaciones de compra personalizadas. Con el cierre de tiendas en todo el mundo en 2020, Levi's intensificó su enfoque en la tecnología que predice las preferencias del cliente y muestra productos similares. Además, la organización ha estado empleando metodologías de desarrollo ágil para introducir nuevas funciones, mejorar los modelos y aumentar la precisión de las predicciones.

Análisis regional

El mercado global de sistemas de recomendación estuvo dominado por la región de Asia-Pacífico, y se espera que los ingresos crezcan a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 39% hasta alcanzar los 23.000 millones de dólares en 2030.

Alibaba, un gigante del comercio electrónico, utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para potenciar sus sugerencias. Por ejemplo, el equipo de ingeniería de búsqueda de Alibaba desarrolló AI OS, una plataforma de servicios en línea que combina búsqueda personalizada, recomendaciones y publicidad.

En enero de 2021, Google Cloud reveló su intención de desarrollar un motor de recomendaciones basado en inteligencia artificial para negocios en línea de todo el mundo, incluyendo Asia. Product Discovery Solutions for Retail, un servicio de computación en la nube, podría permitir a los minoristas integrar funciones de búsqueda y recomendación que impulsen la interacción con los clientes y las conversiones en sus plataformas digitales.

La región de Norteamérica representa la segunda mayor cuota del mercado mundial de sistemas de recomendación, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 36%, que se prevé genere 14.000 millones de dólares en ventas para 2030.

Estados Unidos cuenta con un sólido ecosistema de innovación impulsado por inversiones estratégicas en tecnología avanzada, complementado por la presencia de importantes empresas y emprendedores de todo el mundo, así como por reconocidas instituciones de investigación, que han acelerado el desarrollo de tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que son de gran utilidad para los sistemas de recomendación en la región de Norteamérica.

Microsoft, Google, Amazon e IBM, entre otras importantes empresas tecnológicas de la región, se han consolidado como actores clave del mercado. Gracias a la presencia de empresas de vanguardia, la región se ha convertido en el mercado más avanzado y lucrativo para los sistemas de recomendación, y se prevé que atraiga inversiones durante el período de pronóstico.