全球聊天机市场价值估计为美元 到2030年30Bn,2023年至2030年复合年增长率为25.7%。
Chatbots是精密的软件应用,旨在实现人与机器的无缝互动,一般是通过互联网上的文本或语音对话. 这一实施依赖于人工智能,以便能够与用户进行自然和有意义的互动。 Chatbots通过使用视频,文本,语音,文件共享,图像等各种通信媒介,使企业能够与客户和客户有效互动.
通过移动应用,网站,独立设备等数字平台可以访问,这些聊天机应用程序很容易获得,也很容易使用. 此外,Over-top(OTT)的短信应用软件正在开创企业与受众接触的新途径。 这为企业和消费者提供了优化和高效交流的巨大机会。
在不断变化的企业通信格局中,各组织越来越多地采用基于平台的办法。 企业通过将自己的聊天机服务和报价整合到通信应用中,可以实现游戏,支付处理,广告等许多功能.
全球机器人市场-区域分析
北美在全球聊天机器人市场上占据支配地位 2022 (英语).随后是亚太和欧洲。
图 1. 2022年按地区分列的全球聊天机器人市场份额(%)
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预计北美市场在预测期间将主导全球聊天机器人市场. 这个地区的市场增长主要是由跨越多个商业垂直的聊天器使用量显著增加所驱动的. 技术创新,如Tthings的互联网,应用编程接口,以及人工智能,也在迅速发展. 精密的聊天机与这些技术相结合,使业务得以改进,并增加了市场需求。
亚太地区的聊天机器人市场预计将出现显著增长,因为50%以上的世界人口集中在这一地区,而AI和IOT等重大技术创新正在推动该地区市场的增长。 印度和中国等新兴国家信息和通信技术基础设施的大规模扩展有可能推动预测期间的市场增长。
全球聊天机器人市场驱动程序
在聊天室中更多地使用基因模型
在聊天机器人中越来越多地使用基因模型已成为全球聊天机器人市场的主要市场驱动力. 通过利用先进的语言模型,例如GPT-3,聊天员的 自然语言处理 (NLP)能力已得到加强,以便能够与用户进行更精密和背景性的对话。 这通过允许聊天员提供个性化,人性化的响应来改善用户体验. 此外,基因模型的灵活性和适应性使聊天机器人能够适应特定行业并使用案例,使其成为跨多个行业非常受欢迎的解决方案. 随着企业日益认识到高效互动的客户互动的价值,基于基因模型的聊天机器人需求预计将继续增长,推动全球聊天机器人市场的显著增长。 例如,2023年7月20日,在线食品订单和送货服务供应商Swiggy在其博客文章中宣布,将于9月开始试行其食品推荐工具。 Swiggy也与第三方合作,打造基于GPT-4的聊天机,提供客户支持. 2023年9月,Swiggy计划测试一个神经搜索服务,针对用户的开放式问题提供个性化建议. Swiggy的神经检索是使用他数据库中训练的大型语言模型创建的,该模型在Swiggy的杂货目录中有5000+百万项.
日益需要有效和即时的客户支助
Chatbots已成为满足日益增长的客户即时有效支持需求的主要解决方案,无论地域限制如何. 通过提供24/7的支持,企业可以确保不间断的服务,并让消费者获得世界一流的支持,以获得快速回答他们的询问. 聊天机器人模拟类似人类的对话的能力已成为增加其价值和改善直播聊天客户服务体验的关键因素. 由于这些好处,各行业的公司正在采用聊天机器人技术,以满足客户的期望,精简客户支持程序,预计全球聊天机器人市场在未来几年将出现大幅增长。 例如,2023年7月13日,一家电子商务公司Dukaan的首席执行官据报解雇了90%的客户支持人员,并用人工智能聊天器取代他们。 回应时间从2小时13分降至3分12秒,客户支持成本下降~85%.
全球聊天机器人市场限制
无法识别并有效应对客户意图
全球聊天机市场面临的挑战是,无法识别并有效应对客户的意图。 虽然聊天机器人在自然语言处理上取得了长足的进步,但在准确解析复杂的用户意图和提供适当回应方面仍然面临挑战. 这一限制往往导致客户体验沮丧,并会阻碍用户和聊天员之间对话的顺利进行. 客户期望个性化和内在互动,聊天机无法捕捉客户意图和有效回应他们的询问,可能导致客户满意和失去信任. 克服这一限制需要机器学习和AI技术的进一步进步,以提高聊天员的理解能力. 此外,将聊天机功能与需要时的人力援助相结合,证明有助于提供更令人满意的客户经验和推动全球聊天机市场的增长。 Aivo的一项研究显示,如果客户服务经验不尽人意,超过30%的客户愿意放弃一个品牌. 其中还提到,不良经验通常是由于客户方缺乏同情心,自动响应者没有解决方案,一个不考虑个人用户需要的非定制解决方案,缺乏响应,或者等待时间过长. 此外,它提到,对话聊天员与人类特工不同,所以他们不能总是理解你的要求. 根据上传的信息,答案选择可能有限。 相互作用可能出现"robotic".
Chatbot 市场报告覆盖面
报告范围 | 细节 | ||
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基准年 : | 2022 (英语). | 2023年市场规模: | 6.04 Bn美元 (单位:千美元) |
历史数据: | 2018年至2021年统计用区划代码和城乡划分代码: to县. | 预测周期 : | 2023年至2030年统计 |
预测期20至20 CAGR: | 25.7% | 2030 (英语). 数值预测 : | 30 Bn美元 (单位:千美元) |
覆盖的地理: |
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所涵盖的部分: |
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涵盖的公司: | Facebook, Inc., Kiwi, Inc., Astute Solutions, Google, Inc., Pandorabots, Inc., Haptik, Inc., Yahoo Inc., Helptiform, ToyTalk (PullString Inc.), Imperson Ltd., Slack Technologies, Inc., Kasisto and 微软公司 | ||
增长动力: |
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限制和挑战: |
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全球聊天机器人市场机会
开发自学聊天机,提供类似人的对话体验
全球聊天机器人市场通过努力开发能够提供类似人的对话经验的自学聊天机器人,提供了巨大的机遇。 随着公司努力改善客户的保留和满意程度,越来越有必要注重开发自学聊天器。 使用人工智能和机器学习技术,这些聊天员可以不断分析和调整用户互动,以更好地理解客户的意向和上下文. 这种向自学聊天员的进化可以提供更个性化和背景化的响应,类似于人类对话,最终导致客户满意度和忠诚度提高. 此外,自学聊天机减少了人工干预和不断更新程序的需求,提高了操作效率. 通过利用这一市场机会,企业能够保持竞争力,提供优越的客户经验,推动全球聊天机器人市场的增长。 例如,2020年2月24日,Fortinet在网络安全领域取得了显著进展,推出了FortiAI,这是一种用于次秒威胁检测的尖端自学人工智能应用. 利用深层神经网络,福蒂 AI旨在将威胁检测和补救自动化,从而扩大公司的AI驱动安全服务.
全球聊天机器人市场分割
移动部分预计将在预测期间主导全球聊天机器人市场.
平台部分包括基于网络的,移动的,以及独立的. 网站聊天员是集成于网站的聊天员,以提供即时客户支持,个性化互动,以及简化的用户体验. 市场可能会增长,因为越来越多的在线企业正在寻找成本效益高的方法来改善客户的参与,并使客户服务自动化。
Chatbots为移动应用程序所建,改善了用户参与,并提供个性化建议. 智能手机的普及和对实时支持需求的增加预计将在预测期间促进市场增长。
独立的部分包括跨不同平台使用的独立聊天器应用程序,提供特定的功能和服务. 更加注重 大赦国际- 用于语音助理和虚拟伴奏等任务的强力对话互动预计将推动市场增长。
图 2. 全球聊天机器人市场价值(10亿美元)
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全球聊天机市场价值 4.85 Bn美元 (美元) 内 2022 (英语). 预计将达到 30 Bn美元 (单位:千美元) 由 2030 (英语).展示一个CAGR 25.7% 介于 第2023和2030号决议。 。 。
全球聊天机器人市场-关键竞争者
在全球聊天机器人市场运营的主要角色包括Facebook, Inc., Kiwi, Inc., Astute Solutions, Google, Inc., Pandorabots, Inc., Haptik, Inc., Yahoo Inc., Helptort, ToyTalk(PullString Inc.), Imperson Ltd. Slack Technologies, Inc., Kasisto Inc., 微软公司.
全球聊天机器人市场-最近的事态发展
全球聊天机器人市场-COVID-19的影响:
全球聊天机器人市场在COVID-19大流行病之后既面临挑战,也面临机遇。 由于该大流行病导致封锁和社会疏远,企业正面临对数字客户支助解决方案的需求增加。 因此,聊天器的采用有所增加,为管理多个行业的客户查询提供了成本效益高、效率高的方法。 这些AI驱动的聊天机已成为企业在员工中断期间保持客户服务连续性的必要工具. 然而,市场也面临困难,因为不确定的经济条件促使一些公司推迟或重新评估其投资计划。 尽管存在这些挑战,但随着企业认识到数字化转型的重要性以及改善远程客户经验的必要性,该大流行病加速了全球聊天机器人市场的增长轨迹。 全球聊天机器人市场准备在大流行病期间吸取的经验教训的基础上进一步扩大。 比如说,
印度政府在COVID-19战斗中优先打击恐慌和错误信息。 Haptik的WhatsApp聊天员通过提供英语和印地语的准确信息发挥了关键作用. 这有助于治疗人们,防止呼吸道疾病蔓延,确保公众获得可靠的最新消息和回答他们的询问。
* 定义: 聊天机器人是一种旨在模仿人类对话的软件应用,通常通过在线的文本或语音交互. 现代聊天机是人工智能(AI)系统,可以用自然语言与用户交流,模拟人类对话者的行为. 这种技术往往利用深层学习和自然语言处理的各个方面。
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关于作者
Monica Shevgan 是一名高级管理顾问。她在市场研究和业务咨询方面拥有超过 13 年的经验,在信息和通信技术领域拥有专业知识。她曾提供高质量的见解来指导战略决策,致力于帮助组织实现其业务目标。她成功地撰写并指导了多个领域的众多项目,包括先进技术、工程和交通运输。
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