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미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 컴포넌트별, 기술별, 용도별, 배포별, 최종 용도별, 부문 예측(2025-2033년)

U.S. AI-based Personalization Engines Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Technology, By Application, By Deployment, By End Use, And Segment Forecasts, 2025 - 2033
발행일: | 리서치사: Grand View Research | 페이지 정보: 영문 100 Pages | 배송안내 : 2-10일 (영업일 기준)

    
    
    




※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 개요

미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 규모는 2024년에 1,054억 달러에 달하며, 2033년에는 1,683억 4,000만 달러에 달할 것으로 예측되며, 2025-2033년의 CAGR은 5.5%로 성장할 것으로 예측됩니다. 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장이 성장하고 있습니다. 기업은 고객 참여도 향상에 집중하고 있습니다. 개인화된 경험을 제공하기 위해 데이터베이스 전략을 사용하고 있습니다. 이러한 추세는 AI와 실시간 분석의 발전으로 가속화될 것으로 예측됩니다.

실시간 개인화는 기업이 역동적이고 맥락에 맞는 경험을 제공하고자 할 때 중요한 동향이 되고 있으며, AI 시스템은 실시간 데이터를 즉각적으로 처리하고 대응할 수 있는 엔진의 필요성을 강조하고 있습니다. 라이브 스포츠, 스트리밍, E-Commerce 이벤트 등의 이용 사례는 실시간 데이터를 즉각적으로 처리하고 대응할 수 있는 엔진의 필요성을 강조하고 있으며, AI 시스템은 행동, 거래, 환경 데이터를 실시간으로 수집하기 위해 개발되고 있습니다. 이를 통해 사용자 상호작용의 정확한 순간에 보다 적절한 컨텐츠, 오퍼, 추천을 제공할 수 있습니다. 즉각성에 대한 요구는 데이터 파이프라인, 엣지 컴퓨팅, 저지연 AI 모델에서 혁신을 촉진하고 있습니다. 그 결과, 실시간 개인화는 고객 참여와 전환을 높이고자 하는 미국 기업에게 중요한 차별화 요소로 부상하고 있습니다. 예를 들어 IBM Corporation은 2025년 5월 페라리의 레이싱 부문인 스쿠데리아 페라리(Scuderia Ferrari)와 제휴하여 왓슨엑스(Watsonx)를 사용한 AI 탑재 앱을 발표했습니다. 이 파트너십은 복잡한 레이스 데이터를 실시간으로 확장 가능하고 몰입감 있는 디지털 경험으로 변환하는 기업 AI를 사용하여 팬과의 소통을 강화하는 것을 목표로 합니다.

미국 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장에서는 개인화 워크플로우의 자동화가 큰 동향이 되고 있습니다. 이 동향은 복잡한 프로세스에서 수작업의 필요성을 줄이는 데 초점을 맞추었습니다. 이러한 워크플로우를 자동화함으로써 기업은 보다 효율적으로 업무를 처리할 수 있습니다. 컨텐츠 관리와 오디언스 타겟팅은 이러한 자동화의 혜택을 누릴 수 있는 주요 분야입니다. 이러한 작업을 간소화함으로써 기업은 여러 플랫폼에서 개인화 노력을 확장할 수 있습니다. 향상된 확장성은 맞춤형 사용자 경험에 대한 수요 증가에 대응하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 기업은 보다 일관되고 시기적절한 개인화 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. 이를 통해 고객 참여를 강화하고 더 나은 성과를 창출할 수 있습니다. 예를 들어 어도비는 2025년 3월 Agent Orchestrator와 Brand Concierge와 같은 AI 에이전트를 발표했습니다. 이 툴들은 웹사이트 최적화, 컨텐츠 관리, 타겟 고객 세분화, 개인화된 고객 경험 제공을 목적으로 합니다.

미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장에서는 생성형 AI의 통합이 큰 동향이 되고 있습니다. 생성형 AI 모델은 개별 사용자의 취향에 따라 맞춤형 컨텐츠를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 모델은 개인화된 제안, 메시지, 추천을 자동으로 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 수동 컨텐츠 제작에 크게 의존하지 않고도 개인화 노력을 확대할 수 있습니다. 생성형 AI를 통해 기업은 고객에게 더 깊이 공감할 수 있는 고유한 경험을 제공할 수 있습니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 유형의 컨텐츠를 지원합니다. 이러한 다양성을 통해 브랜드는 여러 채널에서 효과적으로 사용자를 끌어들일 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 사용자의 상호 작용과 피드백을 기반으로 컨텐츠를 실시간으로 조정합니다. 이러한 다이내믹한 접근 방식은 관련성과 사용자 만족도를 향상시킵니다. 결과적으로, 생성형 AI를 도입하는 기업은 규모에 따른 개인화 강화를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 범위

제2장 개요

제3장 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 변수, 동향, 범위

  • 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 전망
  • 산업 밸류체인 분석
  • 시장 역학
    • 시장 성장 촉진요인 분석
    • 시장 성장 억제요인 분석
    • 산업의 과제
  • Porter's Five Forces 분석
    • 공급업체의 힘
    • 구매자의 힘
    • 대체의 위협
    • 신규 참여로부터의 위협
    • 경쟁 기업 간 경쟁 관계
  • PESTEL 분석
    • 정치
    • 경제
    • 사회
    • 기술
    • 환경
    • 법적

제4장 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 컴포넌트 전망과 예측

  • 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 컴포넌트 변동 분석, 2024년과 2033년

제5장 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 기술의 전망 전망과 예측

  • 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 기술 변동 분석, 2024년과 2033년
    • 기계학습과 딥러닝
    • 컨텐츠 기반 필터링
    • 하이브리드 추천 시스템
    • 협업 필터링
    • 자연언어처리(NLP)
    • 기타

제6장 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 용도 전망과 예측

  • 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 용도 변동 분석, 2024년과 2033년

제7장 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 배포 전망 전망과 예측

  • 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 배포 변동 분석, 2024년과 2033년
    • 온프레미스
    • 클라우드

제8장 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 최종 용도 전망 전망과 예측

  • 미국의 AI 기반 퍼스널라이제이션 엔진 시장 : 최종 용도 변동 분석, 2024년과 2033년
    • BFSI
    • 미디어 & 엔터테인먼트
    • 헬스케어
    • IT·통신
    • 소매·E-Commerce
    • 자동차
    • 여행과 접객(Hoapitality)
    • 교육
    • 기타

제9장 경쟁 구도

  • 주요 시장 참여 기업에 의한 최근 동향과 영향 분석
  • 벤더 구도
    • 기업 분류
    • 주요 판매 대리점과 채널 파트너 리스트
    • 잠재 고객 리스트
  • 경쟁 역학
    • 경쟁 벤치마킹
    • 전략 지도제작
    • 히트맵 분석
  • 기업 개요/상장기업
    • Adobe
    • Amazon Web Services, Inc.
    • Google LLC
    • IBM Corporation
    • Microsoft
    • NVIDIA Corporation
    • Oracle
    • SAP SE
    • Salesforce, Inc.
    • Zeta Global Corp.
KSA

U.S. AI-based Personalization Engines Market Summary

The U.S. AI-based personalization engines market size was valued at USD 105.40 billion in 2024 and is projected to reach USD 168.34 billion by 2033, growing at a CAGR of 5.5% from 2025 to 2033. The U.S. AI-Based Personalization Engines market is growing. Companies are focusing on improving customer engagement. They are using data-driven strategies to deliver personalized experiences. This trend is expected to accelerate with advancements in AI and real-time analytics.

Real-time personalization is becoming a key trend as businesses seek to deliver dynamic, context-aware experiences. Use cases such as live sports, streaming, and e-commerce events highlight the need for engines that can process and respond to live data instantly. AI systems are being developed to ingest behavioral, transactional, and environmental data in real-time. This enables more relevant content, offers, or recommendations at the exact moment of user interaction. The demand for immediacy is driving innovation in data pipelines, edge computing, and low-latency AI models. As a result, real-time personalization is emerging as a critical differentiator for U.S. enterprises aiming to boost engagement and conversion. For instance, in May 2025, IBM Corporation partnered with Scuderia Ferrari, the racing division of Ferrari, to launch an AI-powered app using Watsonx, transforming live race data into personalized content and interactive experiences for fans. This partnership aims to enhance fan engagement by using enterprise AI to transform complex race data into real-time, scalable, and immersive digital experiences.

Automation of personalization workflows is becoming a major trend in the U.S. AI-Based Personalization Engines market. This trend focuses on reducing the need for manual intervention in complex processes. By automating these workflows, businesses can handle tasks more efficiently. Content management and audience targeting are key areas benefiting from this automation. Streamlining these tasks allows companies to scale their personalization efforts across multiple platforms. Increased scalability helps meet the growing demand for tailored user experiences. As a result, businesses can provide more consistent and timely personalization. This enhances customer engagement and drives better outcomes. For instance, in March 2025, Adobe introduced AI agents such as Agent Orchestrator and Brand Concierge. These tools aim to optimize websites, manage content, refine target audiences, and deliver personalized customer experiences.

Integration of generative AI is becoming a significant trend in the U.S. AI-Based Personalization Engines market. Generative AI models have the ability to produce customized content tailored to individual user preferences. These models can generate personalized offers, messages, and recommendations automatically. This enables businesses to scale their personalization efforts without relying heavily on manual content creation. Using generative AI, companies deliver unique experiences that resonate more deeply with customers. The technology supports a variety of content types, including text, images, and even video. This versatility allows brands to engage users across multiple channels effectively. Moreover, generative AI adapts content in real time based on user interactions and feedback. This dynamic approach improves relevance and user satisfaction. As a result, companies adopting generative AI gain a competitive edge through enhanced personalization at scale.

U.S. AI-based Personalization Engines Market Report Segmentation

This report offers revenue growth forecasts at the country level and provides an analysis of the latest industry trends in each of the sub-segments from 2021 to 2033. For this study, Grand View Research has segmented the U.S. AI-based personalization engines market report based on component, technology, application, deployment and end use:

  • Component (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
  • Software
  • Services
  • Technology Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
  • Machine Learning and Deep Learning
  • Content-Based Filtering
  • Hybrid Recommendation Systems
  • Collaborative Filtering
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Others
  • Application (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
  • Website Personalization
  • Email Personalization
  • Display Ads Personalization
  • Social Media Personalization
  • Others
  • Deployment Outlook (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
  • On-premises
  • Cloud
  • End Use (Revenue, USD Billion, 2021 - 2033)
  • BFSI
  • Media & Entertainment
  • Healthcare
  • IT & Telecom
  • Retail & E-commerce
  • Automotive
  • Travel & Hospitality
  • Education
  • Others

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope

  • 1.1. Market Segmentation & Scope
  • 1.2. Market Definition
  • 1.3. Information Procurement
    • 1.3.1. Purchased Database
    • 1.3.2. GVR's Internal Database
    • 1.3.3. Secondary Sources & Third-Party Perspectives
    • 1.3.4. Primary Research
  • 1.4. Information Analysis
    • 1.4.1. Data Analysis Models
  • 1.5. Market Formulation & Data Visualization
  • 1.6. Data Validation & Publishing

Chapter 2. Executive Summary

  • 2.1. Market Insights
  • 2.2. Segmental Outlook
  • 2.3. Competitive Outlook

Chapter 3. U.S. AI-Based Personalization Engines Market Variables, Trends & Scope

  • 3.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market Outlook
  • 3.2. Industry Value Chain Analysis
  • 3.3. Market Dynamics
    • 3.3.1. Market Driver Analysis
    • 3.3.2. Market Restraint Analysis
    • 3.3.3. Industry Challenges
  • 3.4. Porter's Five Forces Analysis
    • 3.4.1. Supplier Power
    • 3.4.2. Buyer Power
    • 3.4.3. Substitution Threat
    • 3.4.4. Threat from New Entrant
    • 3.4.5. Competitive Rivalry
  • 3.5. PESTEL Analysis
    • 3.5.1. Political Landscape
    • 3.5.2. Economic Landscape
    • 3.5.3. Social Landscape
    • 3.5.4. Technological Landscape
    • 3.5.5. Environmental Landscape
    • 3.5.6. Legal Landscape

Chapter 4. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Component Estimates & Forecasts

  • 4.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Component Movement Analysis, 2024 & 2033
    • 4.1.1. Software
      • 4.1.1.1. Software Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 4.1.2. Services
      • 4.1.2.1. Services Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 5. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Technology Outlook Estimates & Forecasts

  • 5.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Technology Movement Analysis, 2024 & 2033
    • 5.1.1. Machine Learning and Deep Learning
      • 5.1.1.1. Machine Learning and Deep Learning Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 5.1.2. Content-Based Filtering
      • 5.1.2.1. Content-Based Filtering Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 5.1.3. Hybrid Recommendation Systems
      • 5.1.3.1. Hybrid Recommendation Systems Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 5.1.4. Collaborative Filtering
      • 5.1.4.1. Collaborative Filtering Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 5.1.5. Natural Language Processing (NLP)
      • 5.1.5.1. Natural Language Processing (NLP) Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 5.1.6. Others
      • 5.1.6.1. Others Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 6. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Application Estimates & Forecasts

  • 6.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Application Movement Analysis, 2024 & 2033
    • 6.1.1. Website Personalization
      • 6.1.1.1. Website Personalization Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 6.1.2. Email Personalization
      • 6.1.2.1. Email Personalization Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 6.1.3. Display Ads Personalization
      • 6.1.3.1. Display Ads Personalization Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 6.1.4. Social Media Personalization
      • 6.1.4.1. Social Media Personalization Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 6.1.5. Others
      • 6.1.5.1. Others Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 7. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Deployment Outlook Estimates & Forecasts

  • 7.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: Deployment Movement Analysis, 2024 & 2033
    • 7.1.1. On-premises
      • 7.1.1.1. On-premises Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 7.1.2. Cloud
      • 7.1.2.1. Cloud Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 8. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: End Use Outlook Estimates & Forecasts

  • 8.1. U.S. AI-Based Personalization Engines Market: End Use Movement Analysis, 2024 & 2033
    • 8.1.1. BFSI
      • 8.1.1.1. BFSI Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 8.1.2. Media & Entertainment
      • 8.1.2.1. Media & Entertainment Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 8.1.3. Healthcare
      • 8.1.3.1. Healthcare Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 8.1.4. IT & Telecom
      • 8.1.4.1. IT & Telecom Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 8.1.5. Retail & E-commerce
      • 8.1.5.1. Retail & E-commerce Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 8.1.6. Automotive
      • 8.1.6.1. Automotive Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 8.1.7. Travel & Hospitality
      • 8.1.7.1. Travel & Hospitality Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 8.1.8. Education
      • 8.1.8.1. Education Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)
    • 8.1.9. Others
      • 8.1.9.1. Others Market estimates and forecast, 2021 - 2033 (USD Billion)

Chapter 9. Competitive Landscape

  • 9.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
  • 9.2. Vendor Landscape
    • 9.2.1. Company categorization
    • 9.2.2. List of Key Distributors and channel Partners
    • 9.2.3. List of Potential Customers/Listing
  • 9.3. Competitive Dynamics
    • 9.3.1. Competitive Benchmarking
    • 9.3.2. Strategy Mapping
    • 9.3.3. Heat Map Analysis
  • 9.4. Company Profiles/Listing
    • 9.4.1. Adobe
      • 9.4.1.1. Participant's overview
      • 9.4.1.2. Financial performance
      • 9.4.1.3. Component benchmarking
      • 9.4.1.4. Strategic initiatives
    • 9.4.2. Amazon Web Services, Inc.
      • 9.4.2.1. Participant's overview
      • 9.4.2.2. Financial performance
      • 9.4.2.3. Component benchmarking
      • 9.4.2.4. Strategic initiatives
    • 9.4.3. Google LLC
      • 9.4.3.1. Participant's overview
      • 9.4.3.2. Financial performance
      • 9.4.3.3. Component benchmarking
      • 9.4.3.4. Strategic initiatives
    • 9.4.4. IBM Corporation
      • 9.4.4.1. Participant's overview
      • 9.4.4.2. Financial performance
      • 9.4.4.3. Component benchmarking
      • 9.4.4.4. Strategic initiatives
    • 9.4.5. Microsoft
      • 9.4.5.1. Participant's overview
      • 9.4.5.2. Financial performance
      • 9.4.5.3. Component benchmarking
      • 9.4.5.4. Strategic initiatives
    • 9.4.6. NVIDIA Corporation
      • 9.4.6.1. Participant's overview
      • 9.4.6.2. Financial performance
      • 9.4.6.3. Component benchmarking
      • 9.4.6.4. Strategic initiatives
    • 9.4.7. Oracle
      • 9.4.7.1. Participant's overview
      • 9.4.7.2. Financial performance
      • 9.4.7.3. Component benchmarking
      • 9.4.7.4. Strategic initiatives
    • 9.4.8. SAP SE
      • 9.4.8.1. Participant's overview
      • 9.4.8.2. Financial performance
      • 9.4.8.3. Component benchmarking
      • 9.4.8.4. Strategic initiatives
    • 9.4.9. Salesforce, Inc.
      • 9.4.9.1. Participant's overview
      • 9.4.9.2. Financial performance
      • 9.4.9.3. Component benchmarking
      • 9.4.9.4. Strategic initiatives
    • 9.4.10. Zeta Global Corp.
      • 9.4.10.1. Participant's overview
      • 9.4.10.2. Financial performance
      • 9.4.10.3. Component benchmarking
      • 9.4.10.4. Strategic initiatives
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