1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップ・アプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要業界動向
5 世界のレコメンデーションエンジン市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 タイプ別市場
6.1 協調フィルタリング
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 コンテンツベースフィルタリング
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 ハイブリッド推薦システム
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 その他
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 技術別市場構成
7.1 コンテキストアウェア
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 地理空間アウェア
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
8 導入形態別市場内訳
8.1 オンプレミス
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 クラウド型
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
9 アプリケーション別市場
9.1 戦略・業務計画
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 プロダクトプランニングとプロアクティブ・アセットマネジメント
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 パーソナライズされたキャンペーンと顧客発見
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
10 エンドユーザー別市場
10.1 IT・通信
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 BFSI
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 小売
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
10.4 メディアとエンターテインメント
10.4.1 市場動向
10.4.2 市場予測
10.5 ヘルスケア
10.5.1 市場動向
10.5.2 市場予測
10.6 その他
10.6.1 市場動向
10.6.2 市場予測
11 地域別市場内訳
11.1 北米
11.1.1 米国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 欧州
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 イギリス
11.3.3.1 市場動向
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場動向
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場動向
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場動向
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場動向
11.3.7.2 市場予測
11.4 中南米
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場動向
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場動向
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場内訳
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 長所
12.3 弱点
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターズファイブフォース分析
14.1 概要
14.2 買い手の交渉力
14.3 供給者の交渉力
14.4 競争の程度
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格分析
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要プレーヤー
16.3 主要プレーヤーのプロファイル
16.3.1 アドビ
16.3.1.1 会社概要
16.3.1.2 製品ポートフォリオ
16.3.1.3 財務
16.3.1.4 SWOT分析
16.3.2 アマゾン・ドット・コム（Amazon.com Inc.
16.3.2.1 会社概要
16.3.2.2 製品ポートフォリオ
16.3.2.3 財務
16.3.2.4 SWOT分析
16.3.3 ダイナミックイールド（マクドナルド）
16.3.3.1 会社概要
16.3.3.2 製品ポートフォリオ
16.3.4 グーグルLLC（アルファベット社）
16.3.4.1 会社概要
16.3.4.2 製品ポートフォリオ
16.3.4.3 SWOT分析
16.3.5 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
16.3.5.1 会社概要
16.3.5.2 製品ポートフォリオ
16.3.5.3 財務
16.3.5.4 SWOT分析
16.3.6 インテル株式会社
16.3.6.1 会社概要
16.3.6.2 製品ポートフォリオ
16.3.6.3 財務
16.3.6.4 SWOT分析
16.3.7 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
16.3.7.1 会社概要
16.3.7.2 製品ポートフォリオ
16.3.7.3 財務
16.3.7.4 SWOT分析
16.3.8 きぼうソフトウエア（株
16.3.8.1 会社概要
16.3.8.2 製品ポートフォリオ
16.3.9 マイクロソフト株式会社
16.3.9.1 会社概要
16.3.9.2 製品ポートフォリオ
16.3.9.3 財務
16.3.9.4 SWOT分析
16.3.10 オラクル
16.3.10.1 会社概要
16.3.10.2 製品ポートフォリオ
16.3.10.3 財務
16.3.10.4 SWOT分析
16.3.11 レコライズGmbH
16.3.11.1 会社概要
16.3.11.2 製品ポートフォリオ
16.3.12 セールスフォース・ドットコム
16.3.12.1 会社概要
16.3.12.2 製品ポートフォリオ
16.3.12.3 財務
16.3.12.4 SWOT 分析
16.3.13 SAP SE
16.3.13.1 会社概要
16.3.13.2 製品ポートフォリオ
16.3.13.3 財務
16.3.13.4 SWOT分析
表1：世界：レコメンデーションエンジン市場：主要産業ハイライト、2023年および2032年
表2：世界：レコメンデーションエンジン市場予測：タイプ別内訳（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
表3：世界：レコメンデーションエンジンの世界市場予測：技術別構成比（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
表4：世界：レコメンデーションエンジンの世界市場予測：デプロイメントモード別構成比（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
表5：世界のレコメンデーションエンジンの世界市場予測：用途別構成比（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
表6：世界：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジンの世界市場予測：エンドユーザー別構成比（単位：百万USドル）、2024年～2032年
表7：世界：レコメンデーションエンジンの世界市場予測：地域別構成比（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
表8：世界：レコメンデーションエンジン市場競争構造
表9：世界：レコメンデーションエンジンの世界市場：競争構造主要プレイヤー
図1：世界：レコメンデーションエンジン市場：主な推進要因と課題
図2：世界：レコメンデーションエンジン市場販売額（単位：億米ドル）、2018年～2023年
図3：世界：レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：億米ドル）、2024年～2032年
図4：世界：レコメンデーションエンジンの世界市場タイプ別内訳（単位：％）、2023年
図5：世界：レコメンデーションエンジンの世界市場：技術別構成比（単位：%）、2023年レコメンデーションエンジンの世界市場：技術別構成比（%）、2023年
図6：世界のレコメンデーションエンジンの世界市場図6：レコメンデーションエンジンの世界市場：導入形態別構成比（%）、2023年
図7：世界：レコメンデーションエンジンの世界市場図7：レコメンデーションエンジンの世界市場：アプリケーション別構成比（%）、2023年
図8：世界：レコメンデーションエンジンの世界市場図8：レコメンデーションエンジンの世界市場：エンドユーザー別構成比（単位
図9：世界のレコメンデーションエンジンの世界市場レコメンデーションエンジンの世界市場：地域別構成比（%）、2023年
図10：世界：レコメンデーションエンジン（協調フィルタリング）市場：販売額（単位：百万米ドル）、2018年・2023年
図11：世界：レコメンドエンジン（協調フィルタリング）市場レコメンデーションエンジン（協調フィルタリング）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図12：世界レコメンデーションエンジン（コンテンツベースフィルタリング）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図13：世界市場レコメンデーションエンジン（コンテンツベースフィルタリング）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図14：世界：レコメンドエンジン（ハイブリッド型レコメンドシステム）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図15：世界：レコメンデーションエンジン（ハイブリッドレコメンデーションシステム）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図16：世界：レコメンドエンジン（その他タイプ）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図17：世界：レコメンデーションエンジン（その他タイプ）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図18：世界：レコメンデーションエンジン（コンテキストアウェア）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図19：世界：レコメンデーションエンジン（コンテキストアウェア）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図20：世界：レコメンデーションエンジン（Geospatial Aware）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図21：世界：レコメンデーションエンジン（地理空間認識）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図22：世界：レコメンデーションエンジン（オンプレミスレコメンデーションエンジン（オンプレミス）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図23：世界：レコメンデーションエンジン（オンプレミス）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図24：世界：レコメンドエンジン（クラウド型）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図25：世界：レコメンデーションエンジン（クラウドベース）市場レコメンデーションエンジン（クラウドベース）市場予測：販売額（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
図26：世界：レコメンデーションエンジン（戦略・業務計画レコメンデーションエンジン（戦略・業務計画）市場：販売額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図27：世界：レコメンデーションエンジン（戦略・業務計画）市場予測：販売額（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
図28：世界：レコメンデーションエンジンレコメンデーションエンジン（商品計画とプロアクティブアセット管理）市場：販売額（単位：百万米ドル）、2018年および2023年
図29：世界：レコメンデーションエンジンレコメンデーションエンジン（商品計画とプロアクティブアセット管理）市場予測：販売額（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
図30：世界：レコメンデーションエンジン（パーソナライズドキャンペーンと顧客発見レコメンデーションエンジン（パーソナライズドキャンペーンと顧客発見）市場：売上金額（単位：百万米ドル）、2018年・2023年
図31：世界：レコメンデーションエンジン（パーソナライズドキャンペーンと顧客発見レコメンデーションエンジン（パーソナライズドキャンペーンと顧客発見）市場予測：販売額（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
図32：世界：レコメンデーションエンジン（IT・通信レコメンデーションエンジン（IT・通信）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図33：世界：レコメンデーションエンジン（IT・通信レコメンデーションエンジン（IT・通信）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図34：レコメンデーションエンジンの世界市場レコメンデーションエンジン（BFSI）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図35：世界：レコメンデーションエンジン（BFSIレコメンデーションエンジン（BFSI）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図36：世界：レコメンデーションエンジン（小売レコメンデーションエンジン（小売）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図37：世界：レコメンデーションエンジン（小売レコメンデーションエンジン（小売）市場予測：販売額（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
図38：世界：レコメンドエンジン（メディア・娯楽レコメンデーションエンジン（メディア・娯楽）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図39：世界：レコメンデーションエンジン（メディアとエンターテインメント）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図40：世界：レコメンデーションエンジン（ヘルスケアレコメンデーションエンジン（ヘルスケア）市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図41：世界：レコメンデーションエンジン（ヘルスケアレコメンデーションエンジン（ヘルスケア）市場予測：販売額（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
図42：世界：レコメンデーションエンジン（その他エンドユーザーレコメンデーションエンジン（その他エンドユーザー）市場：販売額（単位：百万米ドル）、2018年・2023年
図43：世界：レコメンデーションエンジン（その他エンドユーザーレコメンデーションエンジン（その他エンドユーザー）市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図44：北米：レコメンデーションエンジン市場レコメンデーションエンジン市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図45：北米：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図46：米国：レコメンデーションエンジン市場レコメンデーションエンジン市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図47：米国：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図48：カナダ：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図49：カナダ：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図50：アジア太平洋地域レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図51：アジア太平洋地域：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図52：中国：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図53：中国：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図54：日本：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図55：日本：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万米ドル）、2024年～2032年
図56：インド：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図57：インド：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図58：韓国：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図59：韓国：レコメンデーションエンジン市場予測：2018年および2023年レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図60：オーストラリアレコメンデーションエンジン市場：販売額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図61：オーストラリア：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図62：インドネシア：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：販売額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図63：インドネシア：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図64：その他：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場売上金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図65：その他：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図66：ヨーロッパ：レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図67：欧州：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図 68：ドイツ：レコメンデーションエンジン市場：販売額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図69：ドイツ：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図 70：フランス：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図71：フランス：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図72：イギリス：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図73：イギリス：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図74：イタリア：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図75：イタリア：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図76：スペイン：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図77：スペイン：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図78：ロシア：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図79：ロシア：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図80：その他：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図81：その他：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図82：ラテンアメリカ：レコメンデーションエンジン市場：販売金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図83：ラテンアメリカ：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図84：ブラジルレコメンデーションエンジン市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年および2023年
図85：ブラジル：レコメンデーションエンジン市場予測レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図86：メキシコ：レコメンデーションエンジン市場売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図87：メキシコ：レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図88：その他：レコメンデーションエンジン市場レコメンデーションエンジン市場売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図89：その他：レコメンデーションエンジン市場予測：売上金額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図90：中東およびアフリカ：レコメンデーションエンジン市場：売上金額（単位：百万USドル）、2018年・2023年
図91：中東・アフリカ：レコメンデーションエンジン市場レコメンデーションエンジン市場：国別構成比（単位：%）、2023年
図92：中東およびアフリカ：レコメンデーションエンジン市場予測：販売額（単位：百万USドル）、2024年～2032年
図93：世界：レコメンデーションエンジン産業：SWOT分析
図94：世界：レコメンデーションエンジン産業：SWOT分析レコメンデーションエンジン業界：バリューチェーン分析
図95：世界：バリューチェーン分析レコメンデーションエンジン業界：ポーターのファイブフォース分析
The global recommendation engine market size reached US$ 4.8 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 59.1 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 31.2% during 2024-2032.
Recommendation engine refers to a data filtering tool that enables marketers to offer relevant product recommendations to customers in real-time. It is leveraged with data analysis techniques and advanced algorithms, such as machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), which can suggest relevant product catalogs to an individual. In addition, it can show products on websites, apps, and emails, based on customer preferences, past browser history, attributes, and situational context. At present, it is widely utilized in business-to-consumer (B2C) e-commerce fields, such as entertainment, mobile apps, and education, which require a personalization strategy.
Recommendation Engine Market Trends:
The coronavirus disease (COVID-19) pandemic and complete lockdowns imposed by governing agencies of numerous countries have encouraged enterprises to shift to online retail platforms. This represents one of the major factors catalyzing the demand for recommendation engines to increase sales and maintain a positive customer relationship. Apart from this, the thriving e-commerce industry on account of the increasing penetration of the Internet, the growing reliance on smartphones, and the emerging social media trend are contributing to the market growth. This can also be attributed to changing consumer spending habits and the rising need for convenience, immediacy, and simplicity during shopping. Moreover, the increasing adoption of the omnichannel approach to sales that focuses on providing a seamless customer experience is driving the market. Furthermore, due to the rapid expansion of businesses globally, there is a rise in the demand for recommendation engines to manage large volumes of data and engage users actively. They are also gaining traction in small and medium-sized enterprises (SMEs) worldwide to enable them to increase overall sales by cross-selling new products to existing customers and maximize average order value.
Key Market Segmentation:
IMARC Group provides an analysis of the key trends in each sub-segment of the global recommendation engine market report, along with forecasts at the global, regional and country level from 2024-2032. Our report has categorized the market based on type, technology, deployment mode, application and end user.
Breakup by Type:
• Collaborative Filtering
• Content-based Filtering
• Hybrid Recommendation Systems
• Others
Breakup by Technology:
• Context Aware
• Geospatial Aware
Breakup by Deployment Mode:
• On-premises
• Cloud-based
Breakup by Application:
• Strategy and Operations Planning
• Product Planning and Proactive Asset Management
• Personalized Campaigns and Customer Discovery
Breakup by End User:
• IT and Telecommunication
• BFSI
• Retail
• Media and Entertainment
• Healthcare
• Others
Breakup by Region:
• North America
o United States
o Canada
• Asia-Pacific
o China
o Japan
o India
o South Korea
o Australia
o Indonesia
o Others
• Europe
o Germany
o France
o United Kingdom
o Italy
o Spain
o Russia
o Others
• Latin America
o Brazil
o Mexico
o Others
• Middle East and Africa
Competitive Landscape:
The competitive landscape of the industry has also been examined along with the profiles of the key players being Adobe Inc., Amazon.com Inc., Dynamic Yield (McDonald's), Google LLC (Alphabet Inc.), Hewlett Packard Enterprise Development LP, Intel Corporation, International Business Machines Corporation, Kibo Software Inc., Microsoft Corporation, Oracle Corporation, Recolize GmbH, Salesforce.com Inc. and SAP SE.
Key Questions Answered in This Report
1. How big is the global recommendation engine market?
2. What is the expected growth rate of the global recommendation engine market during 2024-2032?
3. What are the key factors driving the global recommendation engine market?
4. What has been the impact of COVID-19 on the global recommendation engine market?
5. What is the breakup of the global recommendation engine market based on the type?
6. What is the breakup of the global recommendation engine market based on the technology?
7. What is the breakup of the global recommendation engine market based on the deployment mode?
8. What is the breakup of the global recommendation engine market based on the application?
9. What is the breakup of the global recommendation engine market based on the end user?
10. What are the key regions in the global recommendation engine market?
11. Who are the key players/companies in the global recommendation engine market?
