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聊天机器人市场规模按应用(客户服务、社交媒体、支付/订单处理、市场营销)、按界面(独立、基于 Web、第三方)、按最终用途(BFSI、媒体和娱乐、医疗保健、电子商务、零售、旅行和旅游)、按类型(基于规则、基于 AI)、按部署模型(本地、云)划分,行业分析报告、区域展望、增长潜力、竞争市场份额及预测,2018 - 2024 年

报告 ID: GMI2643
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发布日期: June 2018
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报告格式: PDF/Excel/仪表板/平台
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Chatbot 市场大小

Chatbot市场规模在2017年已超过2.5亿美元,预计在2018至2024年间,CAGR将增长超过31%. 市场增长归因于这些平台在企业中越来越受欢迎,因为这些平台通过提供方便用户的界面,使用户能够不费心地创建平台。

AI和机器学习算法的日益实施将增加市场需求,它们采用计算方法进行学习、理解和提供人的语言内容来开发用户互动在线应用程序。

另一个加快了聊天机市场收入的因素,是对开发新的创新解决方案的技术投资不断增加. 包括初创企业和已注册公司在内的市场参与者正在对 自然语言处理( NLP) 开发平台的技术。 这些投资通过聊天台平台加强了营销和促销,增加了客户服务、交易和采购。

Chatbot 市场分析

付款/订单处理申请部分将到2024年增长30%左右。 协助用户支付和处理订单的聊天机将为客户和助长市场规模的企业提供益处。

这些聊天机有助于解决客户问题并加快单调任务. 此外,它们允许通过与Siri、Slack和Facebook Messer等平台的整合来方便和快速付款。

预计到2024年,第三方接口部分的市场份额将超过25%。 第三方聊天机提供成本效益高的解决办法;但是,有些与这些系统有关的安全问题。 安保结构由第三方最后确定,这意味着各组织无法控制聊天器的安全特征。 由于各组织从用户那里收集并储存了大量重要个人信息,因此必须维护其安全。

Europe Chatbot Market By End-Use
Europe Chatbot Market By End-Use

手机市场的医疗终端部门到2024年将增长30%以上,

这些平台开展计费程序、保险索赔、向现有病人提供24/7的支持和援助,并促成库存管理,促进其在保健行业的使用。 医疗保健组织广泛实施此类平台,为患者提供强化服务,节省医生时间,并确保计费准确.

基于人工智能的部分预计在预测时间内将出现超过50%的最快增长率。 技术玩家在AI和机器学习领域不断增加的投资会支持聊天器解决方案的发展. 这些解决方案在教育、保健、BFSI、零售和旅行等各个部门的使用正在增加。

China Chatbot Market By Deployment Model
China Chatbot Market By Deployment Model

现场部署模式在2017年占据了主导市场份额,预计将保持主导地位至2024年,份额超过60%. 市场增长归因于越来越多地使用精准模型实施应用程序,使企业能够对用户经验有更多的控制,并安全地管理和审查企业环境中的所有聊天员互动。

拉丁美洲的聊天机器人市场规模预计将从2018年扩大到2024年,由于大量采用基于云的解决方案,以及墨西哥和巴西等国家的智能手机渗透率导致移动应用激增而激增.

在LATAM地区,由于大规模部署基于AI的用户互动应用程序,预计2017年巴西将主导市场份额. 例如,2018年7月,巴西一家银行的Bradesco采用Chitchbots提供客户服务: 数字银行 技术。 这将有助于银行以灵活和流利的方式加快提供服务。

Chatbot 市场份额

市场上的公司强调战略收购和对各种辅助产品公司的投资,以执行其增长战略。 例如2017年7月,Facebook股份有限公司收购了基于AI的聊天机器人开发商Ozlo来提升其AI能力.

已成立的公司正在对研发进行快速投资,主要侧重于机器学习和云开发新产品,以便与其客户相比获得竞争优势。 2016年7月,Google,Inc.推出其"新云自然语言API",协助开发者访问Google动力情绪分析,语法分析,实体识别.

市场上的一些关键角色包括:

  • 谷歌
  • 微软
  • 答复是
  • 齐克
  • 庞丘
  • 巴比伦卫生
  • 现场直播
  • 贝都
  • 黑技术
  • 韦Cha.

关于聊天机器人的市场研究报告包括对该行业的深入报道, 2013至2024年收入估计数和预测数,用于下列部分:

应用

  • 客户服务
  • 社会媒体
  • 付款/订单处理
  • 营销

接口

  • 独立
  • 网络
  • 第三方

最终使用

  • 伯利兹
  • 媒体和娱乐
  • 保健
  • 电子商务
  • 零售
  • 旅行和旅游

按类型

  • 有章可循
  • 基于AI

按部署模式

  • 即时
  • 云头

已就下列区域和国家提供了上述资料:数字 :

  • 北美
    • 美国.
    • 加拿大
  • 欧洲
    • 联合王国
    • 德国
    • 法国
    • 意大利
    • 页:1
  • 亚太空间合作组织
    • 中国
    • 日本
    • 澳大利亚
    • 韩国
    • 印度
    • 新加坡
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 墨西哥
    • 联合国
  • 米兰
    • 海合会
    • 南非
作者:  Preeti Wadhwani , Aishwarya Ambekar

常见问题 (FAQs):

2017年Chatbot的市场规模超过了2.5亿美元.
预计在2018至2024年间,CAGR的行业份额将增长到超过31%.
医疗保健机构需要全天候在线,为此,它们雇用了聊天员为患者提供24/7的帮助,进行保险索赔和计费程序,并帮助库存管理.
增加技术参与者对人工智能和机器学习的投资,正在使聊天机器人更为精密,并促进其在保健、教育、零售、BFSI和旅行行业的采用.
由于智能手机的渗透率不断提高,聊天机器人可能会在整个拉丁美洲大量使用。 由于巴西的BFSI部门大规模部署AI动力系统,巴西很可能将牵头承担这项费用.

研究方法、数据来源与验证流程

本报告采用系统化的研究流程,以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心,而非仅依赖案头研究。

我们的六步研究流程

  1. 1. 研究设计与分析师监督

    GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。

    我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研,并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测,同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。

  2. 2. 一手调研

    一手调研是我们研究方法的支柱,贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者,以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场,收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角,使研究结论更加全面,市场预测更加可靠。

  3. 3. 数据挖掘与市场分析

    数据挖掘是研究流程的重要组成部分,在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额,研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据,建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算,并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。

  4. 4. 市场规模测算

    我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据,同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据,得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。

  5. 5. 预测模型与关键假设

    每项预测均明确记录以下内容:

    • ✓ 主要增长驱动因素及其假定影响

    • ✓ 增长制约因素及缓解情景

    • ✓ 监管假设与政策变化风险

    • ✓ 技术采用曲线参数

    • ✓ 宏观经济假设(GDP 增长、通货膨胀、汇率)

    • ✓ 竞争格局及市场进入和退出预期

  6. 6. 验证与质量保证

    在最后阶段,领域专家会人工审查筛选后的数据,识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节,可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。

    我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性:

    • ✓ 统计验证

    • ✓ 专家验证

    • ✓ 与市场实际情况核对

信任与公信力

10+
经营年限
自成立以来持续提供服务
A+
BBB 认证
专业标准与客户满意度
ISO
质量认证
获得 ISO 9001:2015 认证的企业
150+
研究分析师
覆盖 20 多个行业领域
95%
客户留存率
五年客户关系价值

经过核实的数据来源

  • 行业出版物

    行业期刊、专业出版物和专业媒体

  • 行业数据库

    自有及第三方市场数据库

  • 监管申报文件

    政府采购记录及政策文件

  • 学术研究

    大学研究成果及专业机构报告

  • 企业报告

    年度报告、投资者演示材料及申报文件

  • 专家访谈

    企业高管、采购负责人和技术专家

  • GMI 研究档案

    覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告

  • 贸易数据

    进出口量、HS 编码及海关记录

研究与评估的参数

本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →

作者:  Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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