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コンテンツレコメンデーションエンジン市場は、2022年の14.9億米ドルから2030年には44.9億米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は14.76%である。
市場区分とカバー範囲
この調査レポートは、コンテンツレコメンデーションエンジン市場の包括的な展望を提供するために、様々なサブ市場を分析し、収益を予測し、各カテゴリの新たな動向を調査しています。
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タイプ別では、協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッドレコメンデーションエンジンについて調査しています。ハイブリッド型レコメンデーションエンジンは予測期間中に大きな市場シェアを占めると予測されています。
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プラットフォーム別では、メール・メルマガレコメンドエンジン、モバイルレコメンドエンジン、スマー トTV・セットトップボックスレコメンドエンジン、Webベースレコメンドエンジンが調査されている。モバイルレコメンデーションエンジンは予測期間中に大きな市場シェアを獲得すると予測される。
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アプリケーション別では、Eコマース＆リテール、ゲーム、メディア＆エンターテインメント、 ニュース＆コンテンツアグリゲーション、ソーシャルメディア＆ネットワーキングの市場が調査される。予測期間中、Eコマース＆リテールが大きなシェアを占めると予測される。
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地域別では、米州、アジア太平洋地域、欧州・中東・アフリカ地域で調査しています。米州はさらに、アルゼンチン、ブラジル、カナダ、メキシコ、米国で調査される。米国はさらにカリフォルニア、フロリダ、イリノイ、ニューヨーク、オハイオ、ペンシルバニア、テキサスで調査されている。アジア太平洋地域は、オーストラリア、中国、インド、インドネシア、日本、マレーシア、フィリピン、シンガポール、韓国、台湾、タイ、ベトナムで調査されている。ヨーロッパ・中東・アフリカは、デンマーク、エジプト、フィンランド、フランス、ドイツ、イスラエル、イタリア、オランダ、ナイジェリア、ノルウェー、ポーランド、カタール、ロシア、サウジアラビア、南アフリカ、スペイン、スウェーデン、スイス、トルコ、アラブ首長国連邦、イギリスを対象としている。ヨーロッパ、中東、アフリカは、予測期間中に大きな市場シェアを目撃すると予測されている。
市場統計：
本レポートでは、7つの主要通貨（米ドル、ユーロ、日本円、英ポンド、豪ドル、カナダドル、スイスフラン）の市場規模と予測を提供しています。本レポートでは、2018年から2021年までを過去年、2022年を基準年、2023年を推定年、2024年から2030年までを予測期間としています。
FPNVポジショニングマトリックス
FPNVポジショニングマトリックスはコンテンツレコメンデーションエンジン市場を評価するのに不可欠なツールです。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を分析し、ベンダーを包括的に評価する。これにより、ユーザーは特定のニーズに合わせた情報に基づいた意思決定を行うことができます。高度な分析を通じて、ベンダーは4つの異なる象限に分類され、それぞれが異なる成功レベルを表しています：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）です。この洞察に満ちたフレームワークにより、意思決定者は自信を持って市場をナビゲートすることができます。
市場シェア分析：
市場シェア分析は、ベンダーランドスケープコンテンツレコメンデーションエンジン市場に貴重な洞察を提供します。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標に対する影響を評価することで、各社の業績と直面している競争環境について包括的な理解を提供します。この分析はまた、調査期間中の市場シェア獲得、断片化、優位性、業界統合などの競争レベルを明らかにします。
主要企業のプロフィール
本レポートでは、コンテンツ推奨エンジン市場における最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これには、ActiveCampaign, LLC、Algolia、Amazon Web Services, Inc.、Braze, Inc.、Dashword、Dynamic Yield Ltd.、Google LLC、Gravity R&D, Hewlett Packard Enterprise Development LP、HubSpot, Inc.、InData Labs、Intel Corporation、MarketMuse, Inc.、Microsoft Corporation、Mushi Labs、Nexocod、Oracle Corporation、Recombee、Salesforce, Inc.、SAP SE、Segmentify、Sentient.io、Taboola, Inc.、The International Business Machines Corporationなどが含まれる。
本レポートは、以下の側面に関する貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透：主要企業の市場ダイナミクスと提供サービスについて包括的な情報を提供します。
2.市場開拓：新興市場と成熟市場セグメントへの浸透を詳細に分析し、有利な機会を強調します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細情報。
4.競合他社の評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力を網羅的に評価。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.コンテンツ推奨エンジン市場の市場規模と予測は？
2.コンテンツレコメンデーションエンジン市場で最も高い投資ポテンシャルを持つ製品、セグメント、アプリケーション、分野は？
3.コンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場における機会を特定するための競争戦略窓口は？
4.コンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場の最新技術動向と規制枠組みは？
5.コンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場における主要ベンダーの市場シェアは？
6.コンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場への参入にはどのような形態や戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.制限事項
1.7.前提条件
1.8.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
4.1.はじめに
4.2.コンテンツ推薦エンジン市場、地域別
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを求めるデジタル化需要とインターネット普及率の増加
5.1.1.2.協調ベースのフィルタリングに対するユーザーエンゲージメントの優位性
5.1.1.3.データ生成ソフトウェア・ソリューションに対する需要の増加
5.1.2.制約事項
5.1.2.1.コンテンツ推薦エンジンに関連する高コスト
5.1.3.機会
5.1.3.1.最適化された嗜好や行動を促すための、パーソナライズされたコンテンツ提供の進歩
5.1.3.2.中小企業におけるデジタル技術の採用拡大
5.1.4.課題
5.1.4.1.プラットフォームによる限定的なコンテンツ分析
5.2.市場セグメンテーション分析
5.3.市場動向分析
5.4.COVID-19の累積影響
5.5.ロシア・ウクライナ紛争の累積的影響
5.6.高インフレの累積的影響
5.7.ポーターのファイブフォース分析
5.7.1.新規参入の脅威
5.7.2.代替品の脅威
5.7.3.顧客の交渉力
5.7.4.サプライヤーの交渉力
5.7.5.業界のライバル関係
5.8.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.9.規制の枠組み
5.10.顧客のカスタマイズ
6.コンテンツ推薦エンジン市場、タイプ別
6.1.はじめに
6.2.協調フィルタリング
6.3.コンテンツベースフィルタリング
6.4.ハイブリッド推薦エンジン
7.コンテンツ推薦エンジン市場、プラットフォーム別
7.1.はじめに
7.2.メール・メルマガレコメンドエンジン
7.3.モバイルレコメンドエンジン
7.4.スマートTV＆セットトップボックス レコメンドエンジン
7.5.ウェブベースのレコメンデーションエンジン
8.コンテンツレコメンデーションエンジン市場：アプリケーション別
8.1.はじめに
8.2.電子商取引と小売
8.3.ゲーム
8.4.メディア＆エンターテインメント
8.5.ニュース＆コンテンツアグリゲーション
8.6.ソーシャルメディア・ネットワーキング
9.米州のコンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場
9.1.はじめに
9.2.アルゼンチン
9.3.ブラジル
9.4.カナダ
9.5.メキシコ
9.6.アメリカ
10.アジア太平洋コンテンツ推薦エンジン市場
10.1.はじめに
10.2.オーストラリア
10.3.中国
10.4.インド
10.5.インドネシア
10.6.日本
10.7.マレーシア
10.8.フィリピン
10.9.シンガポール
10.10.韓国
10.11.台湾
10.12.タイ
10.13.ベトナム
11.欧州・中東・アフリカコンテンツレコメンデーションエンジン市場
11.1.はじめに
11.2.デンマーク
11.3.エジプト
11.4.フィンランド
11.5.フランス
11.6.ドイツ
11.7.イスラエル
11.8.イタリア
11.9.オランダ
11.10.ナイジェリア
11.11.ノルウェー
11.12.ポーランド
11.13.カタール
11.14.ロシア
11.15.サウジアラビア
11.16.南アフリカ
11.17.スペイン
11.18.スウェーデン
11.19.スイス
11.20.トルコ
11.21.アラブ首長国連邦
11.22.イギリス
12.競争環境
12.1.FPNVポジショニング・マトリックス
12.2.主要プレーヤー別市場シェア分析
12.3.競合シナリオ分析、主要プレーヤー別
13.競合ポートフォリオ
13.1.主要企業のプロフィール
13.1.1.アクティブキャンペーン社
13.1.2.アルゴリア
13.1.3.アマゾン・ウェブ・サービス
13.1.4.ブレイズ
13.1.5.ダッシュワード
13.1.6.ダイナミック・イールド・リミテッド
13.1.7.グーグル合同会社
13.1.8.グラビティR&D
13.1.9.ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP
13.1.10.ハブスポット社
13.1.11.インデータラボ
13.1.12.インテル株式会社
13.1.13.マーケットミューズ
13.1.14.マイクロソフト株式会社
13.1.15.ムシラボ
13.1.16.ネクソコッド
13.1.17.オラクル
13.1.18.リコンビー
13.1.19.セールスフォース
13.1.20.SAP SE
13.1.21.セグメントファイ
13.1.22.Sentient.io
13.1.23.タブーラ社
13.1.24.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
13.2.主要製品ポートフォリオ
14.付録
14.1.ディスカッションガイド
14.2.ライセンスと価格
図1.コンテンツ・レコメンデーション・エンジン市場の調査プロセス
図2.コンテンツレコメンデーションエンジン市場規模、2022年対2030年
図3.コンテンツレコメンデーションエンジン市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.コンテンツレコメンデーションエンジン市場規模、地域別、2022年対2030年(%)
図5.コンテンツ推奨エンジン市場規模、地域別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図6.コンテンツ推奨エンジン市場ダイナミクス
図7.コンテンツ推奨エンジン市場規模、タイプ別、2022年対2030年(%)
図8.コンテンツ推奨エンジン市場規模、タイプ別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図9.コンテンツ推薦エンジン市場規模、プラットフォーム別、2022年対2030年 (%)
図10.コンテンツ推奨エンジン市場規模：プラットフォーム別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図11.コンテンツレコメンデーションエンジン市場規模、アプリケーション別、2022年対2030年(%)
図12.コンテンツ推奨エンジン市場規模、用途別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図13.アメリカのコンテンツ推奨エンジン市場規模、国別、2022年対2030年(%)
図14.アメリカのコンテンツ推奨エンジン市場規模、国別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図15.アメリカのコンテンツ推奨エンジン市場規模、州別、2022年対2030年 (%)
図16.米国のコンテンツ推奨エンジン市場規模、州別、2022年対2023年対2030年 (百万米ドル)
図17.アジア太平洋コンテンツ推奨エンジン市場規模、国別、2022年対2030年(%)
図18.アジア太平洋地域のコンテンツ推奨エンジン市場規模、国別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図19.欧州、中東、アフリカのコンテンツ推奨エンジン市場規模、国別、2022年対2030年(%)
図20.欧州、中東、アフリカのコンテンツ推奨エンジン市場規模、国別、2022年対2023年対2030年(百万米ドル)
図21.コンテンツ推奨エンジン市場、FPNVポジショニングマトリックス、2022年
図22. コンテンツ推奨エンジン市場シェア、主要プレイヤー別、2022年
