Möglichkeiten, wie Sie KI verwenden können, um mobile Apps der nächsten Generation zu entwickeln

Was ist gemeinsam in Shazam, Siri und Migrane Buddy? Abgesehen von dem Üblichen – das sind alles Apps, sie sind alle Multi-Millionen-Marken, und sie alle haben eine Benutzerbasis von Milliarden?

Die Antwort ist die Technologie, mit der sie arbeiten – künstliche Intelligenz.

KI ist nach viel Aufhebens endlich aus den Büros von IBM und Amazon herausgetreten und durch das Gerät, auf dem sie immer aktiv sind, Mobile, in das Leben der Verbraucher eingetreten. Und die Macht, mit der es gekommen ist, ist zu groß, um sie einzudämmen.

Durch die Nutzung ihrer Unterbereiche wie Machine Learning, Predictive Analysis und Deep Learning hat KI Unternehmen, die mobil sind, dabei geholfen, die Personalisierung auf die nächste Stufe zu heben, sowohl in Bezug auf die angebotenen Funktionen als auch auf die Marketingmaßnahmen, die sie verfolgen. Tatsächlich sind die Vorteile davon so weit verbreitet, dass Apps der nächsten Generation zu einer Möglichkeit für Unternehmen geworden sind, die neue Normalität zu skizzieren .

Und es endet nicht dort.

Hier sind die sechs Anwendungsfälle der Anwendung künstlicher Intelligenz in mobilen Apps –

1. Automatisierte Argumentation

Das Feature ist eine Mischung aus Wissenschaft und Kunst der Erstellung von Apps, die logisches und analytisches Denken verwenden, um Probleme zu lösen. Es war das, was Maschinen dabei half, Theoreme zu beweisen, Schachpartien zu gewinnen und Rätsel zu lösen. Durch diese Funktion können KI-Maschinen die Anzahl der Patienten beurteilen, die im Krankenhaus einchecken, Aktien handeln und sogar Jeopardy spielen.

Es gibt eine Reihe von Unternehmen für mobile Apps, die diese Funktion ebenfalls integriert haben. Eines dieser Unternehmen ist Uber. Die Mitfahr-App verwendet logisches Denken, um die Routen der Fahrer zu optimieren und den Mitfahrern zu helfen, ihr Ziel schneller zu erreichen. Der Argumentationsalgorithmus untersucht Billionen von Datenteilen, die von den Fahrern gesammelt wurden, die die Routen genutzt haben – sowohl zeitlich als auch richtungsmäßig – und sich die Zeit nehmen, Informationen zu erhalten.

2. Empfehlungsdienste

Es ist wahrscheinlich die effektivste und einfachste Anwendung der KI-Technologie in mobilen Apps, etwas, das in fast allen mCommerce-Anwendungen zu sehen ist.

Der Hauptgrund für das Scheitern von Apps nur innerhalb eines Jahres nach ihrer Einführung ist das Versäumnis, relevante Inhalte anzubieten, die die Benutzer kontinuierlich ansprechen würden. Auch wenn Sie Ihrer Website kontinuierlich neue Produkte hinzufügen müssen, werden Sie wahrscheinlich weiterhin eine niedrige App-Sitzung und Conversion-Rate sehen, bis Benutzer die Option „Kunden, die dieses gekauft haben, kauften auch“ sehen.

Indem sie die Entscheidungen der Benutzer messen und die Daten in Ihren Lernalgorithmus eingeben, geben mobile Apps die Empfehlungen ab, die die Benutzer am wahrscheinlichsten zum Kauf anregen. Es ist eine starke Einnahmequelle für eine Reihe von mCommerce-Apps wie Amazon und mobile Unterhaltungs-Apps wie Prime Video und Netflix. Obwohl der KI-Typ hauptsächlich von der mCommerce- und Unterhaltungsindustrie verwendet wird, kann jedes Unternehmen, das Upselling oder Cross-Selling von Inhalten betreibt, diesen KI-Typ verwenden.

3. Lernen von Verhaltensmustern

Die meisten Plattformen sind in der Lage, das Kaufverhalten der Benutzer zu kennen, um die bevorstehende Sitzung viel reibungsloser zu gestalten. Snaptravel, der Hotelbuchungsservice, der halb Mensch, halb Bot ist, verwendet beispielsweise NLP (Natural Language Processing) und maschinelles Lernen, um authentisch klingende Gespräche mit den Benutzern zu führen, die ihren Bedürfnissen entsprechen. Wenn Bots bei der Interaktion mit Menschen stecken bleiben, übernimmt das menschliche Team und bringt dem Bot bei, wie er beim nächsten Mal mit der Situation umgehen soll.

Ein weiteres bekanntes Beispiel, bei dem die KI das Verhalten der Benutzer lernt und die Informationen dann verwendet, ist die Betrugserkennung bei Online-Zahlungen. Die Mustererkennungsmechanismen von AI gehen die Kreditkartendetails und den Kaufverlauf durch, sobald sie passieren, und verwenden das Lernen, um zu überprüfen, ob jemand kürzlich einen Kauf getätigt hat, der nicht mit Ihren Käufen übereinstimmt.

4. Dekodierung der App-Stimmungen

Indem Sie verfolgen, was überall über Ihre App gesprochen wurde – in den Stores, in sozialen Medien, in Foren oder sogar auf Messaging-Plattformen – gibt Ihnen die Sentiment Analysis-Funktion von AI einen Einblick, wie Benutzer mit Ihrer App interagieren und mit welchen Konkurrenten sie es sind dich vergleichen usw.

Die Stimmungsanalyse gibt Ihnen direkte Informationen darüber, welche Funktion hinzugefügt und welche aus Ihrer Suite von App-Funktionen entfernt werden muss. KI liefert Ihnen nicht nur Informationen darüber, wie Benutzer mit Ihrer App interagieren, sondern hilft Ihnen auch dabei, Zugriff auf Informationen zu erhalten, die sich auf das Verhalten Ihrer Benutzer auf verschiedenen Plattformen beziehen. Sie erfahren dann, welche Plattform Ihre Nutzer zu welcher Zeit, zu welchem ​​Zweck etc. frequentieren.

5. Fähigkeit zur Personalisierung

Haben Sie sich jemals gefragt, wie einige Taxibuchungs-Apps Ihnen die Rabattnachricht genau zur Zeit Ihrer üblichen Fahrt geben? Oder wie kommt es, dass Ihre Lieblings-Restaurant-App Speisen vorschlägt, die Sie gerne essen? Es ist alles wegen der KI.

Einer der größten Vorteile der Integration dieser KI-Funktion in eine mobile App besteht darin, dass die Marken vollen Zugriff auf den Benutzerstandort der Gerätenutzungsdaten haben – die Zeit, zu der sie aktiv sind, die Art der App, die sie verwenden, die Personen, mit denen sie sprechen die meisten, Plattformen, die sie am häufigsten besuchen usw.

Anhand der Informationen bieten Unternehmen dann einigen Rabatte in derselben App an, während sie sich darauf konzentrieren, anderen Cashbacks zu geben. KI ermöglicht es Marken, die Personalisierung auf eine ganz andere Ebene zu heben und so ihr CRM-Modell neu zu definieren.

6. Hinzufügen von Vorhersagekraft zum sich ständig ändernden Benutzerleben

Der viel diskutierte Teilbereich des maschinellen Lernens der künstlichen Intelligenz ist praktisch, wenn Sie eine prädiktive Analyse Ihrer App-Benutzer durchführen. Angenommen, Sie haben eine On-Demand-App für die Lieferung von Medikamenten. Jetzt können Sie mit Hilfe der Vorhersageanalyse eine Benachrichtigung an Ihre Benutzer senden, dass ihr Medikament bald ausläuft und sie nachbestellen sollten.

Auf der Vorhersageanalyse basieren Apps wie Periodentracker oder Wetteranwendungen.

Wenn Sie gerade erst anfangen, können Sie die Funktionen auf zwei Arten nutzen – entweder stützen Sie die gesamte App auf prädiktive Analysen oder verwenden Sie sie, um Produkt- oder Rabattinformationen kontinuierlich bereitzustellen, um die Aktivität in Ihrer mobilen App aufrechtzuerhalten. Oder Sie können auch eine Erweiterung in Ihrer Messaging-App starten, die ein neuronales Netzwerk verwendet, um automatisierte Antworten zu senden, wie es Google tut. Wenn Sie mit den vielen Optionen verwirrt sind, wenden Sie sich an Ihr Partner -App-Entwicklungsunternehmen, um Klarheit zu erhalten.

Es gibt eine Reihe anderer Anwendungsfälle dafür, was passiert, wenn künstliche Intelligenz auf mobile Apps trifft. Wenn es um die Kombination von KI und Apps geht, besteht selten die Chance, dass etwas schief geht und in eine Richtung geht, die dem Wachstum des Unternehmens entgegensteht.

Damit eine App jedoch die Leistungsfähigkeit der KI voll ausschöpfen kann, müssen auch die Entwickler mobiler Apps einige Dinge berücksichtigen. Schauen wir uns an, was sie sind –

• Anstatt mit dem Strom zu schwimmen und Ihre gesamte App zu einer Definition von KI und maschinellem Lernen zu machen, integrieren Sie sie in einige Teile Ihrer Anwendung. Angenommen, Sie haben eine Taxibuchungs-App, anstatt gruselig zu sein und den Leuten zu sagen, wohin sie wollen, verwenden Sie KI, um die Zeit und Entfernung zu berechnen oder ihnen Rabatte auf der Grundlage ihrer Fahrthistorie anzubieten.
• Machen Sie sich mit den detaillierten Funktionen aller verfügbaren Plattformen vertraut, die bei der Entwicklung von auf maschinellem Lernen basierenden mobilen Apps verwendet werden. Hier sind die 5, die wir häufig verwenden – Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure und Tensorflow.
• Investieren Sie in die Entwicklung von Algorithmen, die wissen, wie man strukturierte und unstrukturierte Daten aufteilt und wie man sie in aussagekräftige Informationen umwandelt, die helfen, die App weltweit weit zu bringen.

Bis jetzt haben wir darüber gesprochen, wie KI gewöhnliche mobile Apps zu bahnbrechenden Apps macht, und dann haben wir uns einige Tipps angesehen, die App-Entwickler bei der Arbeit mit KI berücksichtigen sollten. Was nun? Wenden Sie sich an unser Team von KI-Entwicklern , um zu erfahren, wie Sie künstliche Intelligenz am besten in Ihre nächste mobile App integrieren können.