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推荐引擎是一种识别员工并向他们提供相关材料的系统。其他技术发展如何继续改变客户兴趣并利用数据的一个例子是移动应用程序。建议引擎被认为是 ICT 领域软件和应用产品的关键要素。推荐引擎的两个主要类别是基于内容的过滤和协同过滤。

推荐系统使用信息分析技术来寻找符合用户偏好的产品。出于各种原因，有许多建议引擎。这些包括图片推荐引擎、在线零售商的产品推荐引擎、内容推荐引擎和产品建议引擎。日益增长的增强客户体验的愿望满足了对推荐引擎的需求。

采用组合技术推动市场增长

由于行业种类的增加以及随之而来的竞争加剧，许多公司正试图将包括计算机科学 (AI) 在内的技术与其应用程序、业务、分析和服务相结合。在世界各地，不少公司正在经历数字化转型，重点是使用自动化技术来增加员工和客户知识。由于向数字化的转变，零售商可以扩大客户群、改善客户关系、削减开支并提高员工士气。不断增加的客户体验改进方法和不断扩大的数字化转型范围是推动全球推荐引擎市场发展的一些主要因素。例如，2021 年 3 月，SAP SE 收购了 Signavio。Signavio 是企业业务流程智能和流程管理领域的关键参与者。Signavio 的解决方案被添加到 SAP 的业务流程智能产品组合中，旨在与 SAP 的综合流程转型产品组合配合使用。因此，预计市场在预测期内将会增长。

记录和观察客户行为的优势推动市场增长

据 ZDNet 称，70% 的企业已经或正在实施数字化转型计划。

零售商可以利用数字化转型来增加客户获取量、提高客户参与度、节省运营成本并提高员工士气。除了其他优势外，推荐引擎还对收入和利润有有利的影响。在预测期内，这种积极影响将为推荐引擎的采用创造巨大的前景。

此外，推荐引擎行业始终关注用户偏好转变带来的标签不准确问题。然而，工程师们一直在努力提高建议的准确性和实用性。这一事实限制了预测期内的市场增长。

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公司正在寻找可以利用的策略和工具。数百万独特的消费者可以通过使用私人数据从这些体验中受益。执行决定结果。如果实施得当，个性化的客户体验可以帮助企业在竞争中脱颖而出，赢得客户的忠诚度并获得持久的竞争优势——所有这些在当前市场中都至关重要。

由于消费者需求的不断增长，许多组织中的营销专业人员已将注意力转移到随着时间的推移改善客户体验上。例如，根据 Adobe 公司的数据，拥有最强大的全渠道客户参与策略的企业可以观察到同比增长 10%，平均订单价值增长 10%，成交率增长 25%。此外，拥有强大的全渠道客户互动策略和消费者服务改进计划的公司平均可以留住 89% 的消费者，而策略较弱的公司则只能留住 33%。

最新发展

• 中国是亚太地区技术应用日益广泛的最重要国家之一。中国拥有最快的互联网网络之一，阿里巴巴等强大的电子商务企业也在这里。此外，中国是仅次于美国的世界第二大 OTT 市场。中国每 100 户家庭就有 68 名会员，观看互联网视频的人数正在稳步上升。然而，中国有严格的法律来管理该行业、所使用的数据以及允许在那里广播的信息类型。
• 阿里巴巴是电子商务领域的主要参与者，它使用人工智能和机器学习来支持其建议。例如，阿里巴巴搜索工程团队打造了AI·OS线上平台，集个性化搜索、推荐、广告于一体，AI·OS引擎系统支持淘宝首页商品推荐、个性化推荐、按类目和行业选择商品等多种业务场景，还支持手机淘宝重大促销活动信息流场所。
• 2023年1月 - Coveo宣布全新Coveo商品中心正式上线。 在商品中心丰富功能的支持下，商家可以为客户提供高度相关的购买体验，从而提高忠诚度和盈利能力。它旨在使商家能够构建可提高转化率的定制体验。
• 2021 年 10 月，Coveo 收购了总部位于伦敦的初创公司 Qubit，该公司为时装店和公司提供 AI 驱动的个性化技术。
• 2022 年 10 月，Algonomy 发布了 Shopify 和商务工具的两个关键链接。这使得 Algonomy 的产品和在线商店之间能够实现自动和无缝的数据交换。使用 Algonomy 连接器，在线商店可以轻松地与 Shopify 或商务工具集成，从而可以收集实时产品数据。连接器增强了目录集成过程的控制和可见性，并且消除了依赖外部组和资源定期维护目录数据的需要。

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