Modi in cui puoi utilizzare l'IA per sviluppare app mobili di nuova generazione

Cosa è comune in Shazam, Siri e Migrane Buddy? Oltre al solito: sono tutte app, sono tutti multimilionari di marchi e hanno tutti una base di utenti di miliardi?

La risposta è la tecnologia su cui operano: l'intelligenza artificiale.

L'IA, dopo tanto rumore, è finalmente uscita dagli uffici di IBM e Amazon ed è entrata nella vita dei consumatori attraverso il dispositivo su cui sono sempre attivi, Mobile. E il potere con cui è arrivato è quello che è troppo grande per essere contenuto.

Utilizzando i suoi sottocampi come Machine Learning, Predictive Analysis e Deep Learning, l'IA ha aiutato le aziende che utilizzano dispositivi mobili a portare la personalizzazione a un livello superiore, sia in termini di funzionalità che offrono che di sforzi di marketing che seguono. In effetti, i vantaggi di questi sono così diffusi che le app di nuova generazione sono diventate un modo per le aziende di tracciare la nuova normalità .

E non finisce qui.

Ecco i sei casi d'uso dell'applicazione di intelligenza artificiale nelle app mobili:

1. Ragionamento automatizzato

La funzione è una miscela della scienza e dell'arte di creare app che utilizzano il ragionamento logico e analitico per risolvere i problemi, è stato ciò che aiuta le macchine a dimostrare teoremi, vincere partite di scacchi e risolvere enigmi. È attraverso questa funzione che le macchine di intelligenza artificiale sono in grado di giudicare il numero di pazienti che effettueranno il check-in in ospedale, sono in grado di fare trading di azioni e persino di giocare a Jeopardy.

Ci sono un certo numero di società di app mobili che hanno anche incorporato la funzione. Una di queste società è Uber. L'app di ride sharing utilizza il ragionamento logico in modo da ottimizzare i percorsi dei conducenti e aiutare i motociclisti a raggiungere prima le loro destinazioni. L'algoritmo di ragionamento studia trilioni di porzioni di dati raccolti dai conducenti che hanno utilizzato i percorsi – sia in termini di tempo che di indicazioni stradali – e si prendono il tempo necessario per raggiungere le informazioni.

2. Servizi di raccomandazione

È probabilmente l'applicazione più efficace e più semplice della tecnologia AI nelle app mobili, qualcosa che si vede in quasi tutte le applicazioni mCommerce.

Il motivo principale dietro i fallimenti delle app solo entro un anno dal suo lancio è l'incapacità di offrire contenuti pertinenti che coinvolgerebbero continuamente gli utenti. Anche se devi aggiungere continuamente nuovi prodotti al tuo sito, fino a quando e a meno che gli utenti non visualizzino l'opzione "I clienti che hanno acquistato anche questo hanno acquistato", è probabile che continuerai a vedere una sessione dell'app e un tasso di conversione bassi.

Misurando le scelte degli utenti e inserendo i dati nel tuo algoritmo di apprendimento, le app mobili forniscono i consigli, che è molto probabile che gli utenti siano attratti dall'acquisto. È un forte flusso di entrate per una serie di app di mCommerce come Amazon e app mobili di intrattenimento come Prime Video e Netflix. Anche se il tipo di intelligenza artificiale è utilizzato principalmente dall'industria dell'mCommerce e dell'intrattenimento, qualsiasi azienda che si dedica all'upselling o al cross-selling di contenuti può utilizzare questo tipo di intelligenza artificiale.

3. Modelli di comportamento di apprendimento

La maggior parte delle piattaforme ha la capacità di conoscere i modelli di acquisto degli utenti in modo da rendere la sessione imminente molto più fluida. Ad esempio, il servizio di prenotazione di hotel metà umano e metà bot, Snaptravel utilizza la NLP (elaborazione del linguaggio naturale) e l'apprendimento automatico per avere conversazioni dal suono reale con gli utenti, adatte alle loro esigenze. Quando si interagisce con un essere umano, ogni volta che i robot si bloccano, il team umano prende il controllo e insegna al robot come gestire la situazione la prossima volta.

Un altro esempio più visto in cui l'IA apprende il comportamento degli utenti e quindi utilizza le informazioni è il rilevamento delle frodi in caso di pagamenti online. I meccanismi di rilevamento del modello dell'IA esaminano i dettagli della carta di credito e la cronologia degli acquisti come e quando si verificano e utilizzano l'apprendimento per verificare se qualcuno ha effettuato di recente un acquisto che non è in linea con gli acquisti effettuati.

4. Decodifica dei sentimenti dell'app

Monitorando ciò che si parla della tua app ovunque: negli store, sui social media, sui forum o persino sulle piattaforme di messaggistica, la funzione di analisi del sentimento dell'IA ti offre un'idea di come gli utenti interagiscono con la tua app, con quali concorrenti sono confrontandoti, ecc.

L'analisi del sentimento fornisce informazioni dirette su quali funzionalità devono essere aggiunte e quali devono essere rimosse dalla suite di funzionalità dell'app. Oltre a fornirti informazioni su come gli utenti interagiscono con la tua app, l'IA ti aiuterà anche ad accedere alle informazioni correlate al comportamento dei tuoi utenti su piattaforme diverse. Scoprirai quindi quale piattaforma frequentano i tuoi utenti, a che ora, per quale scopo ecc.

5. Possibilità di personalizzazione

Ti sei mai chiesto come alcune app di prenotazione taxi ti diano il messaggio di sconto proprio durante il tuo solito viaggio? O com'è che la tua app del ristorante preferita suggerisce il cibo che ti piace mangiare? È tutto a causa dell'IA.

Uno dei maggiori vantaggi dell'integrazione di questa funzione di intelligenza artificiale in un'app mobile è che offre ai marchi un accesso completo alla posizione dell'utente dei dati sull'utilizzo del dispositivo: il momento in cui sono attivi, il tipo di app che utilizzano, le persone con cui parlano la maggior parte, le piattaforme che visitano di più, ecc.

Utilizzando le informazioni, le aziende offrono quindi sconti nella stessa app ad alcuni mentre si concentrano sull'erogazione di cashback a un altro. L'intelligenza artificiale consente ai marchi di portare la personalizzazione a un altro livello, contribuendo così a ridefinire il proprio modello CRM.

6. Aggiunta di predittività alla vita dell'utente in continua evoluzione

Il tanto discusso sottocampo di Machine Learning dell'Intelligenza Artificiale è ciò che torna utile quando si esegue l'analisi predittiva sugli utenti dell'app. Supponiamo che tu abbia un'app per la consegna di farmaci su richiesta, ora con l'aiuto dell'analisi predittiva, sarai in grado di distribuire la notifica ai tuoi utenti che il loro medicinale sta per terminare e che dovrebbero riordinare.

L'analisi predittiva è ciò su cui si basano app come il monitoraggio del periodo o le applicazioni meteorologiche.

Se stai appena iniziando, puoi utilizzare le funzionalità in due modi: basare l'intera app sull'analisi predittiva o utilizzarla per continuare a implementare le informazioni sui prodotti o sugli sconti, per mantenerle attive nella tua app mobile. Oppure puoi anche avviare un'estensione nella tua app di messaggistica, che utilizzerebbe la rete neurale per inviare risposte automatiche, come fa Google. Se sei confuso con le molte opzioni, contatta la tua società di sviluppo di app partner per un po' di chiarezza.

Esistono numerosi altri casi d'uso di ciò che accade quando l'intelligenza artificiale incontra le app mobili. Quando si tratta della combinazione di intelligenza artificiale e app, raramente c'è la possibilità che qualcosa vada storto e in una direzione opposta alla crescita dell'azienda.

Ma, per consentire a un'app di sfruttare appieno la potenza che l'IA porta con sé, ci sono anche alcune cose che gli sviluppatori di app mobili devono prendere in considerazione. Diamo un'occhiata a cosa sono -

• Invece di seguire il flusso e rendere l'intera app una definizione di intelligenza artificiale e machine learning, incorporali in alcune parti della tua applicazione. Supponiamo che tu abbia un'app per la prenotazione di taxi, ora invece di essere inquietante e dire alle persone dove vogliono andare, usa l'IA per calcolare il tempo e la distanza o per offrire loro uno sconto sulla base della loro cronologia di viaggio.
• Conoscere le funzionalità approfondite di tutte le piattaforme disponibili utilizzate nello sviluppo di app mobili basate su Machine Learning. Anche se molti, ecco i 5 che utilizziamo comunemente: Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure e Tensorflow.
• Investi nello sviluppo di algoritmi che sappiano come dividere i dati strutturati e non strutturati e come convertirli in informazioni significative che aiuterebbero a portare l'app lontano, a livello globale.

Finora abbiamo parlato dei modi in cui l'IA rende le app mobili comuni un'app che cambia il gioco e poi abbiamo esaminato alcuni suggerimenti che gli sviluppatori di app dovrebbero considerare quando lavorano con l'IA. E dopo? Contatta il nostro team di sviluppatori di intelligenza artificiale per conoscere il modo migliore per incorporare l'intelligenza artificiale nella tua prossima app mobile.