AI를 사용하여 차세대 모바일 앱을 개발하는 방법

Shazam, Siri 및 Migrane Buddy의 공통점은 무엇입니까? 일반적인 것 외에 – 그것들은 모두 앱이고, 모두 수백만 개의 브랜드이며, 모두 수십억 명의 사용자 기반과 함께 제공됩니까?

대답은 그들이 작동하는 기술인 인공 지능입니다.

AI는 오랜 고민 끝에 마침내 IBM과 Amazon의 사무실을 벗어나 그들이 항상 사용하는 장치인 모바일을 통해 소비자의 삶에 들어왔습니다. 그리고 그것이 가져오는 힘은 너무 커서 담을 수 없는 것입니다.

AI는 머신 러닝, 예측 분석 및 딥 러닝과 같은 하위 필드를 사용하여 모바일 비즈니스가 제공하는 기능과 따르는 마케팅 노력 측면에서 개인화를 한 단계 끌어올리도록 도왔습니다. 실제로 이러한 이점이 널리 퍼져 있어 차세대 앱은 기업이 새로운 표준을 수립하는 방법이 되었습니다 .

그리고 여기서 끝이 아닙니다.

모바일 앱에서 인공 지능 응용 프로그램의 6가지 사용 사례는 다음과 같습니다.

1. 자동 추론

이 기능은 논리적이고 분석적인 추론을 사용하여 문제를 해결하는 앱을 만드는 과학과 예술이 결합된 것으로, 기계가 정리를 증명하고, 체스 경기에서 이기고, 퍼즐을 푸는 데 도움이 되었습니다. AI 기계는 이 기능을 통해 병원에 입원할 환자 수를 판단하고 주식 거래를 할 수 있으며 심지어 Jeopardy를 할 수도 있습니다.

이 기능을 통합한 모바일 앱 회사도 많이 있습니다. 그런 회사 중 하나가 Uber입니다. 라이드 셰어링 앱은 논리적 추론을 사용하여 운전자의 경로를 최적화하고 라이더가 목적지에 더 빨리 도달할 수 있도록 도와줍니다. 추론 알고리즘은 경로를 사용한 운전자로부터 수집된 데이터의 수조 부분(시간 및 방향 모두)을 연구하고 정보에 도달하는 데 시간을 할애합니다.

2. 추천 서비스

거의 모든 mCommerce 애플리케이션에서 볼 수 있는 모바일 앱의 AI 기술 중 가장 효과적이고 간단한 애플리케이션일 것입니다.

출시 1년 만에 앱이 실패하는 가장 큰 이유 는 사용자를 지속적으로 참여시킬 관련 콘텐츠를 제공하지 않았기 때문입니다. 사이트에 새 제품을 계속 추가해야 하지만 사용자에게 '이 제품을 구매한 고객도 구매함' 옵션이 표시되지 않는 한 낮은 앱 세션 및 전환율이 계속 표시될 가능성이 있습니다.

사용자의 선택을 측정하고 학습 알고리즘에 데이터를 입력함으로써 모바일 앱은 사용자가 구매하고 싶어할 가능성이 가장 높은 권장 사항을 만듭니다. Amazon과 같은 수많은 mCommerce 앱과 Prime Video 및 Netflix와 같은 엔터테인먼트 모바일 앱의 강력한 수익원 중 하나입니다. AI 유형은 대부분 mCommerce 및 엔터테인먼트 산업에서 사용되지만 콘텐츠의 상향 판매 또는 교차 판매에 빠지는 모든 비즈니스에서 이 AI 유형을 사용할 수 있습니다.

3. 행동 패턴 학습

대부분의 플랫폼에는 사용자의 구매 패턴을 알 수 있는 기능이 있어 다음 세션을 훨씬 더 원활하게 만들 수 있습니다. 예를 들어 반은 인간이고 반은 로봇인 호텔 예약 서비스인 Snaptravel은 NLP(자연어 처리)와 머신 러닝을 사용하여 사용자의 요구에 맞는 실제 소리와 대화를 나누는 데 사용합니다. 인간과 상호 작용할 때 봇이 막힐 때마다 인간 팀이 인계받아 다음에 상황을 처리하는 방법을 봇에게 가르칩니다.

AI가 사용자 행동을 학습한 다음 정보를 사용하는 또 다른 가장 많이 볼 수 있는 예는 온라인 결제의 경우 사기 탐지입니다. AI의 패턴 감지 메커니즘은 신용 카드 세부 정보와 구매 내역을 언제 발생하는지 살펴보고 학습을 통해 최근에 구매한 것과 일치하지 않는 구매를 한 사람이 있는지 확인합니다.

4. 앱 감정 디코딩

매장, 소셜 미디어, 포럼 또는 메시징 플랫폼 등 어디에서나 앱에 대해 언급된 내용을 추적함으로써 AI의 감정 분석 기능은 사용자가 앱과 상호 작용하는 방식, 경쟁자가 무엇인지에 대한 통찰력을 제공합니다. 너를 비교하다 등등

감정 분석은 앱 기능 모음에서 추가해야 하는 기능과 제거해야 하는 기능에 대한 직접적인 정보를 제공합니다. AI는 사용자가 앱과 상호 작용하는 방식에 대한 정보를 얻는 것 외에도 다양한 플랫폼에서 사용자의 행동과 관련된 정보에 액세스하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 사용자가 자주 사용하는 플랫폼, 시간, 목적 등을 알 수 있습니다.

5. 개인화 능력

일부 택시 예약 앱이 평소에 타는 시간에 어떻게 할인 메시지를 제공하는지 궁금하신가요? 아니면 즐겨찾는 음식점 앱이 먹고 싶은 음식을 어떻게 추천해 주나요? 이게 다 AI 때문이다.

이 AI 기능을 모바일 앱에 통합함으로써 얻을 수 있는 가장 큰 이점 중 하나는 브랜드가 기기 사용 데이터의 사용자 위치(활성화된 시간, 사용하는 앱의 종류, 말하는 사람)에 대한 전체 액세스 권한을 브랜드에 제공한다는 것입니다. 대부분, 가장 많이 방문하는 플랫폼 등

그런 다음 회사는 정보를 사용하여 동일한 앱에서 일부 할인을 제공하고 다른 앱에서는 캐시백을 제공하는 데 중점을 둡니다. AI를 통해 브랜드는 개인화를 완전히 다른 수준으로 끌어 올릴 수 있으므로 CRM 모델을 재정의할 수 있습니다.

6. 끊임없이 변화하는 사용자 생활에 예측 기능 추가

인공 지능의 기계 학습 하위 분야에 대해 많이 이야기되는 것은 앱 사용자에 대한 예측 분석을 수행할 때 유용합니다. 주문형 의약품 배달 앱이 있다고 가정해 보겠습니다. 이제 예측 분석을 통해 사용자에게 약이 곧 종료되고 다시 주문해야 한다는 알림을 배포할 수 있습니다.

예측 분석은 생리 기간 추적기 또는 날씨 애플리케이션과 같은 앱이 기반으로 하는 것입니다.

이제 막 시작하는 경우 두 가지 방법으로 기능을 사용할 수 있습니다. 하나는 전체 앱을 예측 분석에 기반을 두거나 이를 사용하여 제품 또는 할인 정보를 계속 출시하여 모바일 앱에서 활성 상태를 유지하는 것입니다. 또는 메시징 앱에서 확장 프로그램을 실행할 수도 있습니다. 이 확장 프로그램은 Google에서 하는 것처럼 신경망을 사용하여 자동 응답을 보낼 수 있습니다. 많은 옵션이 헷갈리는 경우 파트너 앱 개발 회사 에 문의하여 명확성을 확인하세요.

인공 지능이 모바일 앱을 만났을 때 어떤 일이 발생하는지에 대한 많은 다른 사용 사례가 있습니다. AI와 앱의 결합은 회사의 성장과 반대 방향으로 일이 잘못될 가능성이 거의 없습니다.

그러나 앱이 AI가 제공하는 힘을 완전히 활용할 수 있도록 하려면 모바일 앱 개발자 도 고려해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 그들이 무엇인지 살펴 보겠습니다.

• 흐름에 따라 전체 앱을 AI 및 기계 학습의 정의로 만드는 대신 애플리케이션의 일부에 통합하십시오. 택시 예약 앱이 있다고 가정해 보겠습니다. 이제 사람들에게 소름 끼치게 가고 싶은 곳을 알려주는 대신 AI를 사용하여 시간과 거리를 계산하거나 승차 기록을 기반으로 할인을 제공합니다.
• 기계 학습 기반 모바일 앱 개발에 사용되는 모든 사용 가능한 플랫폼의 심층 기능을 알고 있습니다. 많이 있지만 Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure 및 Tensorflow와 같이 우리가 일반적으로 사용하는 5가지가 있습니다.
• 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 나누는 방법과 앱을 전 세계적으로 널리 사용하는 데 도움이 되는 의미 있는 정보로 변환하는 방법을 알고 있는 알고리즘 개발에 투자하십시오.

지금까지 AI가 일반적인 모바일 앱을 게임 변화 앱으로 만드는 방법에 대해 이야기한 다음 앱 개발자가 AI를 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 팁을 살펴보았습니다. 다음은? 다음 모바일 앱에 인공 지능을 통합하는 가장 좋은 방법을 알아보려면 AI 개발자 팀에 문의하세요 .