추천 엔진 시장크기 및 전망, 2025-2033

추천 엔진 시장 규모

전 세계 추천 엔진 시장 규모는 2024년 77억 1천만 달러였으며, 2025년 105억 7천만 달러에서 2033년 1,311억 5천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간(2025-2033) 동안 연평균 37%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

추천 엔진은 마케터가 고객에게 실시간으로 관련성 높은 제품을 추천할 수 있도록 하는 데이터 필터링 기술입니다. 머신 러닝(ML) 및 인공지능(AI)과 같은 복잡한 알고리즘과 데이터 분석 기술을 사용하여 개인에게 적합한 제품 카탈로그를 추천합니다. 또한 웹사이트, 애플리케이션 및 이메일에서 사용자 선호도, 과거 검색 기록, 특성 및 상황적 맥락에 따라 제품을 제시할 수 있습니다.

현재 엔터테인먼트, 모바일 앱, 교육 등 맞춤형 전략이 요구되는 기업 대 소비자(B2C) 전자상거래 산업에서 널리 사용되고 있습니다.

시장 요약

시장 지표	상세 정보 및 데이터 (2024-2033)
2024 시장 가치	USD 7.71 Billion
추정 2025 가치	USD 10.57 Billion
2033 예상 가치	USD 131.15 Billion
연평균 성장률(CAGR) (2025-2033)	37%
주요 지역	아시아 태평양
가장 빠르게 성장하는 지역	북아메리카
주요 시장 참여자	IBM Corporation, Google LLC (Alphabet Inc), Amazon Web Services Inc, Microsoft Corporation, Salesforce.com Inc

추천 엔진 시장 성장 요인

모바일 및 웹 전반에 걸친 디지털 상거래 경험 맞춤화 수요 증가

기업 성장에 있어 더욱 향상된 맞춤형 고객 서비스와 솔루션/서비스의 품질은 필수적입니다. 시장 확장을 촉진할 것으로 예상되는 우수한 고객 서비스의 가장 중요한 특징은 고객 만족도와 고객 유지입니다.

기업들은 경쟁사가 모방하기 어려운 이점을 확보하기 위해 고도로 개인화된 고객 경험을 제공하는 기술과 기법을 모색하고 있습니다. 이러한 유형의 경험은 개인 데이터를 활용하여 수백만 명의 고객에게 더 나은 경험을 제공합니다. 결과는 실행 방식에 따라 결정됩니다. 제대로 구현될 경우, 개인화된 고객 경험은 기업이 차별화되고 고객 충성도를 구축하며 오늘날의 경쟁 환경에서 매우 중요한 장기적인 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객은 더 이상 매장에서 구매 결정을 내리지 않고 컴퓨터 브라우저와 모바일 기기를 통해 온라인에서 디지털 진열대 앞에서 구매 결정을 내립니다.

소매업체에게 있어 제품의 가격, 진열 위치, 그리고 광고는 더 이상 주변 매장의 제품과만 비교되는 것이 아니라 전 세계 웹사이트를 보유한 상점의 대체 제품과도 비교됩니다. 이러한 상황에서 AI와 머신러닝을 활용하는 추천 엔진과 같은 기술은 소비자의 니즈와 제품을 일치시켜 경쟁업체보다 한 발 앞서 나갈 수 있도록 해줍니다.

시장 제약

잘못된 라벨링으로 추천 엔진 수요 급감 예상

소비자 선택지가 많아지면서 소매업체는 고객 선호도를 파악하는 데 어려움을 겪어왔습니다. 기술 발전은 업계 전반에 걸쳐 빠르게 확산되고 있으며, 관련 기술들이 도입되고 있습니다.

다양한 기술 발전은 소비자의 행동과 판매 전후의 협업 및 소통 방식을 변화시켰습니다. 사용자 데이터를 모두 고려하여 최적의 결과를 개인화하고 수정해야 하는 요구가 증가함에 따라, 업계 전반에 걸쳐 추천 시스템 도입에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 고객이 보는 콘텐츠, 즉 제품의 시각적 정보는 소비자 정보에 추가되는 주요 요소 중 하나입니다. 제품 설명과 라벨을 기반으로 제품 간의 유사성을 찾고 소비자의 이전 구매 이력을 분석하여 유사한 제품을 추천함으로써, 추천 엔진은 제품 설명이나 속성을 기반으로 제품이나 사물을 추천할 수 있습니다. 추천 시스템은 특징 집합을 기반으로 관찰하고, 과거/레이블 데이터 클러스터를 사용하여 해당 클러스터의 라벨을 기반으로 추천 항목을 클러스터에 할당합니다. 라벨을 분석하여 제품을 추천하는 가장 큰 문제는 라벨이 다른 동일한 제품이 간과되거나 부적절하게 소비될 수 있다는 점입니다. 이는 정보가 제대로 통합되지 않았음을 의미합니다. 이러한 문제는 주로 사용자 선호도의 변화로 인해 발생합니다. 결과적으로, 시각적 요소에서 고객 선호도와 라벨을 정확하게 분석하는 복잡성으로 인해 미디어 및 엔터테인먼트, 여행 및 숙박업 등 시각적 요소가 고객 의사 결정에 중요한 역할을 하는 특정 최종 사용자 산업에서 추천 엔진의 발전이 저해될 것으로 예상됩니다. 따라서 이러한 요인이 추천 엔진 시장의 성장을 저해합니다.

시장 기회

관리, 상품화 및 재고 규칙의 도입 증가

소비자의 온라인 쇼핑 및 제품 검색 선호로 인해 소매업계는 혁신적인 디지털 전환을 겪고 있습니다. 또한, 팬데믹으로 인해 마케팅 담당자들은 브랜드 충성도, 향상된 상호 작용 및 확장성과 같은 요소에 더 많은 관심을 기울이게 되었습니다.

BDO의 2020 소매 디지털 전환 조사에 따르면 응답자의 59%가 마케팅 및 영업 프로젝트를 진행 중이라고 답했습니다.

응답자의 약 32%가 프로젝트가 장기적이라고 답했습니다(향후 12개월 기준). 더 나아가, 기술 발전은 데이터를 활용하여 더 나은 판단을 내릴 수 있는 엄청난 기회를 창출했습니다. 최근 고객 여정은 점점 더 복잡해지고 있으므로 단일 활동이나 채널에만 집중하는 것은 고객이 구매에 이르는 과정에서 여러 접점에서 어떻게 상호 작용하는지에 대한 전체적인 그림을 간과하는 것입니다. 다양한 기술은 소매업체와 마케터가 고객 여정의 여러 접점을 통합하고 고유한 소비자 정체성을 구축하는 데 도움을 줍니다. 이러한 기술을 활용하여 마케터는 고객이 구매 퍼널을 통해 어떻게 이동하는지 추적하고 고객이 선호하는 채널에서 고객에게 도달할 수 있습니다. 또한, 이러한 세분화된 데이터는 기업이 고객이 미디어와 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해하고 각 상호 작용에 대한 기여도를 평가하여 미디어 구매를 최적화할 수 있도록 합니다. 또한, 이러한 인사이트는 거의 실시간으로 생성되므로 마케터는 고객 경험의 모든 단계에서 참여도를 높이고 구매 결정에 영향을 미칠 기회를 포착할 수 있습니다. 더 나아가, 전자상거래 기업들은 디지털 상거래의 증가와 빠듯한 운영 예산으로 인해 투자하는 기술 및 솔루션에 대해 정보에 입각한 선택을 해야 했으며, 이를 통해 ROI를 극대화할 수 있었습니다. 오늘날 소매업체들은 고객 전환율을 극대화하고 편리하고 일관된 쇼핑 경험에 대한 고객과 그들의 기대를 이해하기 위한 전략적 솔루션을 원합니다. 결과적으로, 향후 전 세계 소매업체들은 추천 엔진 사용을 늘릴 것으로 예상됩니다.

지역 분석

글로벌 추천 엔진 시장은 아시아 태평양 지역이 주도하고 있으며, 2030년까지 연평균 39% 성장하여 230억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

전자상거래 대기업인 알리바바는 AI와 머신러닝을 활용하여 추천 기능을 제공합니다.

예를 들어, 알리바바의 검색 엔지니어링 팀은 개인화된 검색, 추천 및 광고를 결합한 온라인 서비스 플랫폼인 AI OS를 개발했습니다. 구글 클라우드는 2021년 1월 아시아를 포함한 전 세계 온라인 비즈니스를 위한 AI 추천 엔진 개발 계획을 발표했습니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스인 소매 제품 검색 솔루션(Product Discovery Solutions for Retail)은 소매업체가 디지털 자산 전반에 걸쳐 고객 참여 및 전환율을 높이는 검색 및 추천 기능을 통합할 수 있도록 지원합니다. 북미 지역은 전 세계 추천 엔진 시장에서 두 번째로 큰 비중을 차지하며, 연평균 성장률(CAGR) 36%로 2030년까지 140억 달러의 매출을 올릴 것으로 예상됩니다. 미국은 첨단 기술에 대한 전략적 투자와 전 세계 주요 기업 및 기업가, 그리고 유명 연구 기관의 존재로 강력한 혁신 생태계를 구축하고 있으며, 이는 북미 지역의 추천 엔진을 강력하게 지원하는 인공지능 및 머신러닝과 같은 기술 개발을 가속화했습니다. 마이크로소프트, 구글, 아마존, IBM 등이 주요 기업입니다. 이 지역의 주요 기술 기업들이 중요한 시장 참여자로 부상했습니다. 이 지역은 최첨단 기업들의 존재 덕분에 추천 엔진 분야에서 가장 발전되고 수익성이 높은 시장으로 자리매김했으며, 예측 기간 동안 투자를 유치할 가능성이 높습니다.

배포 모드 분석

시장은 온프레미스와 클라우드로 나뉩니다. 온프레미스 부문은 전 세계 추천 엔진 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며, 2030년까지 연평균 38% 성장하여 430억 달러의 매출을 올릴 것으로 예상됩니다.

머신 러닝은 선도적인 추천 시스템에서 점점 더 중요한 요소가 되고 있습니다. 시스템은 머신 러닝을 활용하여 모든 데이터를 분석하고 시스템이 인지하지 못하는 숨겨진 관계를 파악해야 합니다. 최상의 결과를 얻기 위해서는 빠른 결과를 제공할 수 있는 온보드 시스템이 일반적으로 사용됩니다. 알고리즘은 다양한 응용 분야에서 온프레미스 추천을 위해 서버 기반 또는 엣지 기반 아키텍처를 통해 조직의 방화벽 내에서 적용됩니다.

개인 데이터에 대한 개인 정보 보호 및 보안 문제로 인해 많은 기업이 온프레미스 소프트웨어를 채택합니다.

기업은 자체 요구 사항 및 보안 필요에 따라 하드웨어를 조정하고 변경할 수 있으므로 온프레미스 배포를 구현하는 것이 큰 장점입니다.

유형별 인사이트

추천 엔진 시장은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 및 기타 유형으로 구분됩니다. 하이브리드 추천 시스템 부문이 시장을 주도하고 있으며 2030년까지 연평균 39% 성장하여 200억 달러의 매출을 달성할 것으로 예상됩니다.

이 전략은 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 모두 포함합니다. 이전 사용자 활동과 추천 대상 고객의 선호도를 기반으로 추천을 제공합니다. Spotify의 맞춤형 "Discover Weekly" 플레이리스트는 하이브리드 추천 알고리즘의 좋은 예입니다.

많은 기업들이 솔루션의 효율성을 높이기 위해 하이브리드 시스템을 점점 더 많이 사용하고 있으며, 하이브리드 필터링은 알고리즘 효율성을 향상시키는 것으로 알려져 있습니다.

예를 들어, IT 서비스 제공업체인 시그모이달(Sigmoidal)은 협업 및 콘텐츠 기반 접근 방식을 결합하고 머신 러닝을 활용하여 상세한 패턴 인식을 통해 홈 데코 전자상거래 회사를 위한 제품 추천 시스템을 개발했습니다.

최종 사용자 산업 분석

추천 엔진 시장은 IT 및 통신, 금융, 소매, 미디어 및 엔터테인먼트, 의료, 기타 최종 사용자 산업으로 구분됩니다. 소매 부문은 추천 엔진 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며, 2030년까지 연평균 37% 성장하여 190억 달러의 매출을 올릴 것으로 예상됩니다.

소매업체들은 사업 성장을 위해 추천 엔진 시장에서의 입지를 확대하고 있습니다.

리바이스는 고객에게 더욱 개인화된 직접 판매 경험을 제공함으로써 얻는 이점을 바탕으로 2021년 4월, AI 기반 제품 추천 엔진을 전 세계적으로 확대해 나갈 것이라고 발표했습니다. 이 추천 엔진은 2019년 미국에서 처음 개발되었으며, 실시간으로 작동하여 소비자의 온라인 행동 지표를 더 잘 파악하고 개인화된 구매 추천을 제공합니다. 2020년 전 세계적으로 매장 폐쇄가 확산되면서 리바이스는 고객이 원하는 것을 예측하고 그와 유사한 제품을 보여주는 기술에 더욱 집중했습니다. 또한, 새로운 기능을 도입하고 모델을 개선하며 예측 정확도를 높이기 위해 애자일 개발 방법론을 활용해 왔습니다.

최근 동향

• 2022년 5월 - 아마존닷컴(AMZN)은 더 많은 고객이 활용할 수 있도록 아마존 웹 서비스(AWS) 클라우드 컴퓨팅 서비스를 여러 면에서 개선했습니다. 특히 AWS는 2022년에 스타트업, 대기업, 정부 기관을 포함한 많은 기업이 더 낮은 비용으로 더 빠르게 유연하게 혁신할 수 있도록 지원할 계획입니다.
• 2022년 5월 - 마이크로소프트의 보안 사업은 다른 어떤 제품보다 빠르게 성장하고 있으며, 사이버 공격을 탐지하고 대응하는 데 도움이 되는 세 가지 새로운 서비스를 통해 역량을 강화하고 있습니다.
• 클라우드 소프트웨어 및 인프라 분야의 선두 기업인 마이크로소프트의 기술은 이미 모든 규모의 많은 조직의 핵심 기반이 되고 있습니다.
이로써 회사는 고객에게 보안 소프트웨어를 제공할 뿐만 아니라 수요가 공급을 훨씬 초과하는 시장에서 자문 서비스까지 제공할 수 있게 되었습니다.
• 2022년 4월 - 올해 구글은 미국 내 데이터 센터와 사무실에 95억 달러를 투자할 예정이며, 이는 2021년보다 25억 달러 증가한 금액입니다. 구글과 알파벳의 CEO인 순다르 피차이는 오늘 게시된 블로그 글에서 이러한 투자 전략을 설명했습니다. CEO에 따르면 구글은 연말까지 미국에서 최소 12,000개의 정규직 일자리를 창출할 것으로 예상됩니다. 구글의 비즈니스 생태계에서는 수만 개의 새로운 일자리가 창출될 가능성이 높습니다.
• 2022년 2월 - 마이크로소프트 애저 플랫폼을 전문으로 하고 멀티 클라우드 기술을 보유한 미국의 주요 클라우드 서비스 컨설팅 회사인 뉴데식(Neudesic)이 IBM에 인수되었습니다. 이번 인수로 IBM의 하이브리드 멀티 클라우드 서비스 포트폴리오가 크게 확장될 것이며, 회사의 하이브리드 클라우드 및 AI 전략도 더욱 발전될 것입니다.