聊天机器人市场:当前分析与预测 (2021-2027)

侧重组件(解决方案和服务);类型(基于规则和基于AI);组织规模(大型企业和中小企业);部署(本地部署和云);应用(AI和IT、汽车、银行、医疗保健及其他);行业(电子商务、医疗保健、信息和通信技术、银行和金融服务、消费品和零售、媒体和娱乐、政府及其他);以及地区和国家

地理:

Global

上次更新:

Jun 2022

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Chatbot Market
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全球聊天机器人市场预计在预测期内将增长约 23%影响聊天机器人市场增长的关键因素是技术进步和以较低运营成本提供的 24*7 客户协助。随着大多数国家互联网和移动普及率的提高,对客户支持的需求也在增加,根据一些数据,超过 35 亿人正在使用智能手机,而且这个数字还在增加,因此对更快客户支持的需求也在增加。聊天机器人能够提供快速的客户支持。此外,聊天机器人还能够一次处理成千上万甚至数百万的客户。它们可以 24*7 全天候使用,可以为客户查询提供即时答案。此外,聊天机器人还可以进行编程,支持多种语言,因此可以用不同的语言提供答案并成为多语种。


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报告中提出的见解


“在类型中,基于规则的类别在 2020 年占据了主要的市场份额”


根据类型,聊天机器人市场分为基于规则的和基于人工智能的。其中,基于规则的细分市场在全球聊天机器人市场中占据了重要份额。此外,基于规则的聊天机器人是编写良好的程序,它使用一系列定义的规则。这些规则是聊天机器人熟悉的问题类型并可以提供解决方案的基础。基于规则的聊天机器人可以使用非常简单或复杂的规则。但是,它们无法回答定义规则之外的任何问题。此外,创建基于规则的聊天机器人比基于人工智能的聊天机器人更简单。这是因为基于规则的聊天机器人会根据从已知场景创建的一组预定义规则来回答客户的问题。但是,由于在特定时间频繁执行的任务的自动化,预计基于人工智能的聊天机器人将在预测期内实现显着增长


“在部署方面,本地部署类别在 2020 年占据了主要的市场份额”


根据部署方式,聊天机器人市场分为本地部署和云部署。其中,本地部署在 2020 年占据了聊天机器人市场收入的很大份额,并且在预测期内将继续以稳定的速度增长。这是由于本地部署提供的数据控制、可定制性和成本节约功能。此外,在本地部署中,资源和代码在本地部署。


“在行业中,电子商务类别在 2020 年占据了主要的市场份额”


根据行业,聊天机器人市场分为电子商务、医疗保健、信息和通信技术、银行和金融服务、消费品和零售、媒体和娱乐、政府等。由于聊天机器人的快速查询解决方案和无错误解决方案能力,电子商务部门在 2020 年占据了聊天机器人市场收入的主要份额。电子商务聊天机器人是基于规则的或人工智能的程序,在线零售商可以部署这些程序,以便在整个客户旅程中与平台上的客户建立联系。电子商务商店可以使用这些聊天机器人来回答网站上甚至 WhatsApp、Instagram、Facebook Messenger 等消息平台上的有关其产品的基本或高级问题。此外,机器人允许零售商在客户花费最多时间的地方发送内容和促销消息,从而创建强大的全渠道互动策略。


“北美在 2020 年占据了主要的市场份额”


北美在 2020 年占据了主要的市场份额,并将继续在聊天机器人市场中占据主要的市场份额,这归功于成为最新技术的早期采用者的趋势以及移动普及率的提高。此外,作为聊天机器人行业初创企业的主要枢纽,它在 2020 年占据了主要的市场份额。许多大型企业越来越多地在其日常客户服务活动中采用聊天机器人。聊天机器人在各个区域的充足增长可能性可归因于其为企业提供的显着优势,例如降低成本、提高客户满意度和提高运营效率。此外,消息服务的显着增长以及自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 技术的进步预计也将在聊天机器人行业的发展中发挥重要作用。此外,高度对话式的聊天机器人应用程序允许企业在平台上为客户创造流畅的旅程,因为他们可以通过各种数字渠道和设备进行互动。


市场上的一些主要参与者包括 Amazon.com Inc.、[24]7.ai、Google LLC、国际商业机器公司、Yellow Messenger、Gupshup、Aivo、Conversica Inc.、Nuance Communications Inc.、Kevit.io 等。


SPEAK TO ANALYST


购买本报告的理由:



  • 该研究包括经过认证的关键行业专家验证的市场规模和预测分析

  • 该报告一目了然地快速回顾了整个行业绩效

  • 该报告深入分析了主要的行业同行,主要侧重于关键业务财务、产品组合、扩张策略和最新发展

  • 详细研究行业中存在的驱动因素、限制因素、关键趋势和机遇

  • 该研究全面涵盖了不同细分市场的市场

  • 深入的行业国家/地区层面的分析



定制选项:


全球聊天机器人市场可以根据要求或任何其他细分市场进一步定制。除此之外,UMI 了解您可能有自己的业务需求,因此请随时与我们联系以获取完全适合您需求的报告。


目录

为了创建和分析聊天机器人在全球的采用情况,我们进行了三个主要步骤:分析历史市场、评估当前市场以及预测未来市场。我们进行了详尽的二级研究,以收集历史市场数据并评估当前市场规模。其次,为了验证这些见解,我们考虑了大量的发现和假设。此外,我们还与聊天机器人行业价值链上的行业专家进行了广泛的初步访谈。在通过初步访谈对市场数据进行假设和验证后,我们采用了自下而上的方法来预测完整的市场规模。此后,我们采用了市场细分和数据三角测量方法来评估和分析与该行业相关的细分市场和子细分市场的市场规模。详细的方法论如下所述:


了解更多关于研究方法的信息


历史市场规模分析


第一步:深入研究二级来源:


我们进行了详细的二级研究,以通过公司内部来源(如年度报告和财务报表、业绩演示文稿、新闻稿等)以及外部来源(包括期刊、新闻和文章、政府出版物、竞争对手出版物、行业报告、第三方数据库和其他可靠的出版物)获取聊天机器人的历史市场规模。


第二步:市场细分:


在获得聊天机器人市场的历史市场规模后,我们进行了详细的二级分析,以收集当前的市场见解,并分享主要区域的不同细分市场和子细分市场的信息。报告中包含的主要细分市场包括组件、类型、组织规模、部署、应用和行业。此外,我们还进行了区域和国家层面的分析,以评估聊天机器人在全球的整体采用情况。


第三步:因素分析:


在获得不同细分市场和子细分市场的历史市场规模后,我们进行了详细的因素分析,以评估聊天机器人当前的市值。此外,我们还使用依赖和独立变量(如技术进步和以较低运营成本提供 24*7 客户帮助)进行了因素分析。我们对需求和供应侧情景进行了彻底分析,同时考虑了聊天机器人行业中不断增加的投资、顶级合作、并购、业务扩张和产品发布。


请求定制


当前市场规模评估与预测


当前市场规模测算:基于以上 3 个步骤的可行性见解,我们得出了全球聊天机器人市场当前的市值、主要参与者以及每个细分市场的市场份额。所有要求的百分比份额划分和市场细分均使用上述二级方法确定,并通过初步访谈进行验证。


评估与预测:对于市场评估和预测,我们为不同的因素分配权重,包括驱动因素和趋势、限制以及利益相关者可获得的机会。在分析这些因素后,我们应用了相关的预测技术,即自下而上的方法,得出了到 2027 年全球主要区域不同细分市场和子细分市场的市场预测。用于评估市场规模的研究方法包括:



  • 该行业的市场规模,就价值(美元)而言,以及聊天机器人在主要市场的采用率

  • 市场细分和子细分的所有百分比份额、拆分和细分

  • 聊天机器人市场中的主要参与者。此外,这些参与者为在快速增长的市场中竞争而采取的增长战略。



市场规模和份额验证


初步研究:与主要地区的关键意见领袖 (KOL)(包括高层管理人员(CXO/VP、销售主管、营销主管、运营主管、区域主管、国家主管等))进行了深入访谈。然后总结初步研究结果,并进行统计分析以证明既定假设。初步研究的输入与二级研究结果相结合,从而将信息转化为可行的见解。


主要参与者按利益相关者和地区划分


Chatbot Market
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与分析师交谈


市场工程


我们采用了数据三角测量技术来完成整体市场评估,并得出全球聊天机器人市场每个细分市场和子细分市场的精确统计数字。在研究了组件、类型、组织规模、部署、应用和行业领域的各种参数和趋势后,将数据拆分为多个细分市场和子细分市场。


聊天机器人市场研究的主要目标


该研究指出了聊天机器人当前和未来的市场趋势。投资者可以获得战略见解,以基于研究中进行的定性和定量分析来做出投资判断。当前和未来的市场趋势将决定市场在国家层面的整体吸引力,从而为行业参与者提供一个平台,以利用未开发的市场来获得先发优势。研究的其他定量目标包括:



  • 分析聊天机器人当前和预测的市场规模,就价值(美元)而言。此外,还分析不同细分市场和子细分市场当前和预测的市场规模

  • 研究中的细分市场包括组件、类型、组织规模、部署、应用和行业领域

  • 明确了聊天机器人行业监管框架的分析

  • 分析涉及各种中介机构的价值链,以及分析该行业的客户和竞争对手行为

  • 分析主要国家/地区的聊天机器人当前和预测的市场规模

  • 报告中分析的主要区域/国家包括北美(美国、加拿大、北美其他地区)、欧洲(德国、英国、法国、意大利、西班牙、欧洲其他地区)、亚太地区(中国、日本、印度、澳大利亚、亚太地区其他地区)和世界其他地区

  • 聊天机器人市场参与者的公司简介以及他们为在不断增长的市场中维持发展而采取的增长战略


对行业进行深入的国家层面分析



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