Cara Anda Dapat Menggunakan AI Untuk Mengembangkan Aplikasi Seluler Generasi Berikutnya

Apa yang umum di Shazam, Siri, dan Migrane Buddy? Selain itu – semuanya adalah aplikasi, semuanya memiliki jutaan merek, dan semuanya hadir dengan miliaran basis pengguna?

Jawabannya adalah teknologi yang mereka operasikan – Kecerdasan Buatan.

AI, setelah banyak basa-basi, akhirnya keluar dari kantor IBM dan Amazon dan telah memasuki kehidupan konsumen melalui perangkat yang selalu mereka gunakan, Mobile. Dan, kekuatan yang dimilikinya adalah kekuatan yang terlalu besar untuk ditampung.

Dengan menggunakan subbidangnya seperti Machine Learning, Predictive Analysis, dan Deep Learning, AI telah membantu bisnis yang menggunakan perangkat seluler membawa personalisasi ke tingkat berikutnya, baik dari segi fitur yang mereka tawarkan maupun upaya pemasaran yang mereka ikuti. Faktanya, manfaat dari ini sangat umum sehingga aplikasi generasi berikutnya telah menjadi cara bagi perusahaan untuk memetakan normal baru .

Dan itu tidak berakhir di situ.

Berikut Enam Kasus Penggunaan Aplikasi Kecerdasan Buatan di Aplikasi Seluler –

1. Penalaran otomatis

Fitur tersebut merupakan perpaduan antara ilmu dan seni membuat aplikasi yang menggunakan penalaran logis dan analitis untuk memecahkan masalah, yang membantu mesin membuktikan teorema, memenangkan pertandingan catur, dan memecahkan teka-teki. Melalui fitur inilah mesin AI dapat menilai jumlah pasien yang akan check-in di rumah sakit, dapat melakukan perdagangan saham, dan bahkan memainkan Jeopardy.

Ada sejumlah perusahaan aplikasi seluler yang juga memasukkan fitur tersebut. Salah satu perusahaan tersebut adalah Uber. Aplikasi berbagi perjalanan menggunakan penalaran logis untuk mengoptimalkan rute pengemudi dan membantu pengendara mencapai tujuan mereka lebih cepat. Algoritme penalaran mempelajari triliunan bagian data yang dikumpulkan dari Pengemudi yang telah menggunakan rute – baik dari segi waktu maupun arah – dan meluangkan waktu untuk mencapai informasi.

2. Layanan rekomendasi

Ini mungkin aplikasi teknologi AI yang paling efektif dan paling sederhana di aplikasi seluler, sesuatu yang terlihat di hampir semua aplikasi mCommerce.

Alasan nomor satu di balik kegagalan aplikasi hanya dalam waktu satu tahun sejak peluncurannya adalah kegagalan untuk menawarkan konten relevan yang akan terus melibatkan pengguna. Meskipun Anda harus terus menambahkan produk baru di situs Anda, sampai dan kecuali pengguna melihat opsi 'Pelanggan yang membeli ini juga membeli', kemungkinan Anda akan terus melihat sesi aplikasi dan rasio konversi yang rendah.

Dengan mengukur pilihan pengguna dan memasukkan data ke dalam algoritme pembelajaran Anda, aplikasi seluler membuat rekomendasi, yang kemungkinan besar akan tertarik untuk dibeli oleh pengguna. Ini adalah salah satu aliran pendapatan yang kuat untuk sejumlah aplikasi mCommerce seperti Amazon dan aplikasi seluler hiburan seperti Prime Video dan Netflix. Meskipun, jenis AI sebagian besar digunakan oleh industri mCommerce dan Hiburan, bisnis apa pun yang melakukan upselling atau cross-selling konten dapat menggunakan jenis AI ini.

3. Belajar pola perilaku

Sebagian besar platform memiliki kemampuan untuk mengetahui tentang pola pembelian pengguna sehingga membuat sesi mendatang jauh lebih lancar. Misalnya, layanan pemesanan hotel setengah manusia setengah bot, Snaptravel menggunakan NLP (pemrosesan bahasa alami) dan pembelajaran mesin untuk melakukan percakapan yang terdengar nyata dengan pengguna, yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Saat berinteraksi dengan manusia, setiap kali bot macet, tim manusia mengambil alih dan mengajari bot cara menangani situasi di lain waktu.

Contoh lain yang paling terlihat di mana AI mempelajari perilaku pengguna dan kemudian menggunakan informasi tersebut adalah deteksi penipuan dalam hal pembayaran online. Mekanisme pendeteksian pola AI menelusuri detail kartu kredit dan riwayat pembelian saat dan ketika itu terjadi, dan menggunakan pembelajaran untuk memeriksa apakah seseorang telah melakukan pembelian baru-baru ini yang tidak sejalan dengan pembelian yang Anda lakukan.

4. Menguraikan Sentimen Aplikasi

Dengan melacak apa yang dibicarakan tentang aplikasi Anda di mana saja – di toko, di media sosial, di forum, atau bahkan di platform perpesanan, fitur Analisis Sentimen AI memberi Anda wawasan tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan aplikasi Anda, dengan pesaing apa mereka membandingkan Anda, dll.

Analisis Sentimen memberi Anda informasi langsung tentang fitur apa yang perlu ditambahkan dan mana yang perlu dihapus dari rangkaian fitur aplikasi Anda. Selain memberi Anda informasi tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan aplikasi Anda, AI juga akan membantu Anda mendapatkan akses ke informasi yang terkait dengan perilaku pengguna Anda di berbagai platform. Anda kemudian akan mengetahui platform mana yang sering dikunjungi pengguna Anda, pada jam berapa, untuk tujuan apa, dll.

5. Kemampuan untuk Personalisasi

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana beberapa aplikasi pemesanan taksi memberi Anda pesan diskon tepat di sekitar waktu perjalanan Anda yang biasa? Atau bagaimana aplikasi restoran favorit Anda menyarankan makanan yang Anda sukai? Itu semua karena AI.

Salah satu manfaat terbesar dari memiliki fitur AI yang terintegrasi dalam aplikasi seluler adalah memberi merek akses penuh ke lokasi pengguna dari data penggunaan perangkat – waktu ketika mereka aktif, jenis aplikasi yang mereka gunakan, orang yang mereka ajak bicara kebanyakan, platform yang paling sering mereka kunjungi, dll.

Dengan menggunakan informasi tersebut, perusahaan kemudian menawarkan diskon di aplikasi yang sama kepada beberapa orang sambil fokus memberikan cashback kepada yang lain. AI memungkinkan merek untuk membawa personalisasi ke tingkat lain sama sekali, sehingga membantu mendefinisikan kembali model CRM mereka.

6. Menambahkan Prediktif ke Kehidupan Pengguna yang Selalu Berubah

Subbidang Pembelajaran Mesin dari Kecerdasan Buatan yang banyak dibicarakan adalah hal yang berguna saat melakukan analisis prediktif pada pengguna aplikasi Anda. Misalkan Anda memiliki aplikasi pengiriman obat sesuai permintaan, sekarang dengan bantuan analisis prediktif, Anda akan dapat meluncurkan pemberitahuan kepada pengguna bahwa obat mereka akan segera berakhir dan mereka harus memesan ulang.

Analisis prediktif adalah dasar dari aplikasi seperti pelacak periode atau aplikasi cuaca.

Jika Anda baru memulai, Anda dapat menggunakan fitur dalam dua cara – mendasarkan seluruh aplikasi pada analisis prediktif atau menggunakannya untuk terus meluncurkan informasi produk atau diskon, untuk tetap aktif di aplikasi seluler Anda. Atau, Anda juga dapat meluncurkan ekstensi di aplikasi perpesanan Anda, yang akan menggunakan jaringan saraf untuk mengirim balasan otomatis, seperti yang dilakukan Google. Jika Anda bingung dengan banyaknya pilihan, hubungi perusahaan pengembang aplikasi mitra Anda untuk kejelasan.

Ada sejumlah kasus penggunaan lain tentang apa yang terjadi ketika Kecerdasan Buatan bertemu dengan aplikasi seluler. Ketika berbicara tentang kombinasi AI dan aplikasi, jarang ada kemungkinan terjadi kesalahan dan ke arah yang berlawanan dengan pertumbuhan perusahaan.

Namun, untuk memungkinkan aplikasi memanfaatkan sepenuhnya kekuatan yang dibawa AI, ada beberapa hal yang juga perlu dipertimbangkan oleh pengembang aplikasi seluler . Mari kita lihat apa itu -

• Alih-alih mengikuti arus dan menjadikan seluruh aplikasi Anda definisi AI dan Pembelajaran Mesin, gabungkan mereka di beberapa bagian aplikasi Anda. Misalkan Anda memiliki aplikasi pemesanan taksi, sekarang alih-alih menjadi menyeramkan dan memberi tahu orang-orang ke mana mereka ingin pergi, gunakan AI untuk menghitung waktu dan jarak atau untuk menawarkan diskon berdasarkan riwayat perjalanan mereka.
• Ketahui fitur mendalam dari semua platform yang tersedia yang digunakan dalam mengembangkan aplikasi seluler berbasis Machine Learning. Meskipun banyak, berikut adalah 5 yang biasa kami gunakan – Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure , dan Tensorflow.
• Berinvestasi dalam mengembangkan algoritme yang mengetahui cara membagi data terstruktur dan tidak terstruktur serta cara mengonversinya menjadi informasi bermakna yang akan membantu membawa aplikasi lebih jauh, secara global.

Sampai sekarang kami telah berbicara tentang cara AI menjadikan Aplikasi Seluler umum sebagai aplikasi pengubah permainan dan kemudian kami melihat beberapa tips yang harus dipertimbangkan oleh pengembang aplikasi saat bekerja dengan AI. Apa selanjutnya? Hubungi tim pengembang AI kami untuk mengetahui cara terbaik untuk memasukkan kecerdasan buatan ke dalam aplikasi seluler Anda berikutnya.