Um novo estudo da Juniper Research descobriu que o número total de aplicativos de mensagens de chatbot acessados globalmente aumentará de 3,5 bilhões em 2022 para 9,5 bilhões em 2026. Esse crescimento de 169% será impulsionado por a crescente adoção de estratégias de varejo omnicanal por players de comércio eletrônico e a crescente integração de chatbots em plataformas de mensagens.
A nova pesquisa, “Chatbots: Sector Analysis, Competitor Leaderboard & Market Forecasts 2022-2026”, avaliou vários canais de chatbot, incluindo navegadores de Internet, aplicativos de mensagens e mensagens RCS. O estudo descobriu que os gastos de varejo com aplicativos de mensagens chatbot serão responsáveis por mais de 50% dos gastos globais de varejo com chatbot até 2026. Ele prevê que o rápido desenvolvimento de funcionalidades de aplicativos de mensagens atrairá varejistas online de alto valor para aplicativos de mensagens chatbot em canais concorrentes.
A pesquisa recomenda que os desenvolvedores de chatbot formem parcerias estratégicas com fornecedores de CPaaS (Communication Platform-as-a-Service) para expandir o alcance de seus serviços e oferecer uma solução compatível para empresas que exploram novos canais de mensagens, incluindo aplicativos de mensagens e RCS (Rich Communication Services).
Além disso, os fornecedores devem desenvolver seus chatbots para integração com assistentes de voz para capitalizar o crescimento de assistentes inteligentes em casa, como Amazon Echo e Google Home. Ao implementar esses recursos de voz, os fornecedores de chatbots podem maximizar a proposta de valor incentivando o comércio conversacional conduzido por voz.
O relatório descobriu que o gasto total com aplicativos de mensagens de chatbot na China ultrapassará US$ 21 bilhões até 2026, com aplicativos como o WeChat fornecendo uma estrutura definitiva para chatbots com a marca de cada varejista. Ele insta os fornecedores de chatbots fora da China a emular essa estrutura para impulsionar ainda mais a adoção de chatbots, oferecendo serviços, incluindo recursos de pagamento, mídia social e rich media. Além disso, à medida que o tráfego de chatbots cresce, o aprendizado de máquina deve ser usado para avaliar conversas anteriores e automatizar ainda mais a experiência de varejo omnicanal em chatbots.
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