Sposoby wykorzystania AI do tworzenia aplikacji mobilnych nowej generacji

Co jest powszechne w Shazam, Siri i Migrane Buddy? Poza tym, co zwykle – wszystkie są aplikacjami, wszystkie są wielomilionowymi markami i wszystkie mają miliardową bazę użytkowników?

Odpowiedzią jest technologia, na której działają – sztuczna inteligencja.

Sztuczna inteligencja, po wielu trudach, w końcu wyszła z biur IBM i Amazon i wkroczyła w życie konsumentów za pośrednictwem urządzenia, na którym są zawsze aktywni, czyli urządzenia mobilnego. A moc, z którą się czerpie, jest zbyt duża, by ją pomieścić.

Wykorzystując swoje poddziedziny, takie jak uczenie maszynowe, analiza predykcyjna i głębokie uczenie, sztuczna inteligencja pomogła firmom korzystającym z urządzeń mobilnych przenieść personalizację na wyższy poziom, zarówno pod względem oferowanych funkcji, jak i działań marketingowych, które śledzą. W rzeczywistości korzyści z nich płynące są tak powszechne, że aplikacje nowej generacji stały się dla przedsiębiorstw sposobem na wyznaczenie nowej normy .

I na tym się nie kończy.

Oto sześć przypadków użycia sztucznej inteligencji w aplikacjach mobilnych –

1. Zautomatyzowane rozumowanie

Ta funkcja jest połączeniem nauki i sztuki tworzenia aplikacji, które wykorzystują logiczne i analityczne rozumowanie do rozwiązywania problemów, pomagając maszynom udowadniać twierdzenia, wygrywać mecze szachowe i rozwiązywać zagadki. To dzięki tej funkcji maszyny AI są w stanie ocenić liczbę pacjentów, którzy przyjmą do szpitala, mogą handlować akcjami, a nawet grać w Jeopardy.

Istnieje wiele firm zajmujących się aplikacjami mobilnymi, które również wprowadziły tę funkcję. Jedną z takich firm jest Uber. Aplikacja do współdzielenia przejazdów wykorzystuje logiczne rozumowanie, aby zoptymalizować trasy kierowców i pomóc pasażerom szybciej dotrzeć do celu. Algorytm wnioskowania bada biliony porcji danych zebranych od Kierowców, którzy korzystali z tras – zarówno pod względem czasu, jak i wskazówek – i poświęcają czas na dotarcie do informacji.

2. Usługi rekomendacyjne

Jest to prawdopodobnie najskuteczniejsze i najprostsze zastosowanie technologii AI w aplikacjach mobilnych, coś, co można zobaczyć w prawie wszystkich aplikacjach mCommerce.

Powodem numer jeden awarii aplikacji dopiero w ciągu roku od jej uruchomienia jest nieoferowanie odpowiednich treści, które stale angażowałyby użytkowników. Nawet jeśli musisz stale dodawać nowe produkty w swojej witrynie, dopóki użytkownicy nie zobaczą opcji „Klienci, którzy kupili to, kupili również”, prawdopodobnie nadal będziesz widzieć niską sesję aplikacji i współczynnik konwersji.

Mierząc wybory użytkowników i umieszczając dane w algorytmie uczenia się, aplikacje mobilne tworzą rekomendacje, które użytkownicy najprawdopodobniej kupią. Jest to jeden silny strumień przychodów dla wielu aplikacji mCommerce, takich jak Amazon i rozrywkowych aplikacji mobilnych, takich jak Prime Video i Netflix. Chociaż typ AI jest najczęściej używany przez branżę mCommerce i rozrywki, każda firma, która pozwala sobie na upselling lub cross-selling treści, może korzystać z tego typu AI.

3. Nauka wzorców zachowań

Większość platform ma możliwość poznania wzorców zakupowych użytkowników, aby nadchodząca sesja była znacznie płynniejsza. Na przykład, pół-człowiek, pół-bot, usługa rezerwacji hoteli, Snaptravel wykorzystuje NLP (przetwarzanie języka naturalnego) i uczenie maszynowe do prowadzenia prawdziwie brzmiących rozmów z użytkownikami, które odpowiadają ich potrzebom. Podczas interakcji z człowiekiem, za każdym razem, gdy boty utkną, drużyna ludzi przejmuje kontrolę i uczy bota, jak radzić sobie z sytuacją następnym razem.

Innym najczęściej spotykanym przykładem, w którym sztuczna inteligencja uczy się zachowania użytkowników, a następnie wykorzystuje te informacje, jest wykrywanie oszustw w przypadku płatności online. Mechanizmy wykrywania wzorców AI przechodzą przez dane karty kredytowej i historię zakupów, gdy mają miejsce, i wykorzystują naukę, aby sprawdzić, czy ktoś dokonał ostatnio zakupu, który nie jest zgodny z dokonanymi przez Ciebie zakupami.

4. Dekodowanie sentymentów aplikacji

Śledząc to, co mówi się o Twojej aplikacji wszędzie – w sklepach, w mediach społecznościowych, na forach, a nawet na platformach komunikacyjnych, funkcja analizy nastrojów AI zapewnia wgląd w to, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z Twoją aplikacją, z jaką konkurencją porównując ciebie itp.

Analiza nastrojów zapewnia bezpośrednie informacje o tym, jaką funkcję należy dodać, a którą należy usunąć z zestawu funkcji aplikacji. Oprócz uzyskiwania informacji o tym, jak użytkownicy wchodzą w interakcję z Twoją aplikacją, sztuczna inteligencja pomoże Ci również uzyskać dostęp do informacji związanych z zachowaniem użytkowników na różnych platformach. Dowiesz się wtedy, z jakiej platformy korzystają Twoi użytkownicy, o której godzinie, w jakim celu itp.

5. Możliwość personalizacji

Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób niektóre aplikacje do rezerwacji taksówek wyświetlają komunikat o zniżce w porze zwykłej jazdy? Albo jak to jest, że Twoja ulubiona aplikacja restauracyjna sugeruje jedzenie, które lubisz? To wszystko dzięki sztucznej inteligencji.

Jedną z największych zalet zintegrowania tej funkcji AI z aplikacją mobilną jest to, że daje ona markom pełny dostęp do lokalizacji użytkownika i danych o użytkowaniu urządzenia – czas, kiedy są aktywni, rodzaj aplikacji, z której korzystają, ludzie, z którymi rozmawiają większość, platformy, które najczęściej odwiedzają itp.

Korzystając z tych informacji, firmy oferują rabat w tej samej aplikacji niektórym, jednocześnie skupiając się na przekazywaniu cashbacku innym. Sztuczna inteligencja pozwala markom przenieść personalizację na zupełnie inny poziom, pomagając w ten sposób przedefiniować ich model CRM.

6. Dodawanie przewidywalności do ciągle zmieniającego się życia użytkownika

Często mówi się o poddziedzinie uczenia maszynowego sztucznej inteligencji, która przydaje się podczas przeprowadzania analizy predykcyjnej użytkowników aplikacji. Załóżmy, że masz aplikację do dostarczania leków na żądanie, teraz za pomocą analizy predykcyjnej będziesz mógł udostępnić użytkownikom powiadomienie, że ich lek niedługo się skończy i powinni zmienić kolejność.

Na analizie predykcyjnej opierają się aplikacje, takie jak śledzenie okresu lub aplikacje pogodowe.

Jeśli dopiero zaczynasz, możesz korzystać z funkcji na dwa sposoby – albo oprzeć całą aplikację na analizie predykcyjnej, albo użyć jej do dalszego wprowadzania informacji o produkcie lub zniżkach, aby zachować aktywność w aplikacji mobilnej. Możesz też uruchomić rozszerzenie w swojej aplikacji do przesyłania wiadomości, które wykorzysta sieć neuronową do wysyłania automatycznych odpowiedzi, tak jak robi to Google. Jeśli jesteś zdezorientowany z wieloma opcjami, skontaktuj się z partnerem firmy zajmującej się tworzeniem aplikacji, aby uzyskać jasność.

Istnieje wiele innych przypadków użycia tego, co dzieje się, gdy sztuczna inteligencja spotyka się z aplikacjami mobilnymi. Jeśli chodzi o połączenie sztucznej inteligencji i aplikacji, rzadko jest szansa, by coś poszło nie tak i to w kierunku przeciwnym do rozwoju firmy.

Ale aby umożliwić aplikacji pełne wykorzystanie mocy, jaką niesie ze sobą sztuczna inteligencja, twórcy aplikacji mobilnych muszą również wziąć pod uwagę kilka rzeczy. Spójrzmy, czym one są –

• Zamiast iść z prądem i przekształcać całą aplikację w definicję sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, uwzględnij je w niektórych częściach aplikacji. Załóżmy, że masz aplikację do rezerwacji taksówek, teraz zamiast przerażać i informować ludzi, dokąd chcą jechać, użyj sztucznej inteligencji, aby obliczyć czas i odległość lub zaoferować im zniżkę na podstawie historii ich przejazdów.
• Poznaj szczegółowe funkcje wszystkich dostępnych platform używanych do tworzenia aplikacji mobilnych opartych na uczeniu maszynowym. Chociaż wiele, oto 5, których powszechnie używamy – Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure i Tensorflow.
• Zainwestuj w opracowywanie algorytmów, które wiedzą, jak dzielić ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane oraz jak konwertować je na znaczące informacje, które pomogłyby zaprowadzić aplikację daleko na całym świecie.

Do tej pory rozmawialiśmy o tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja sprawia, że ​​zwykłe aplikacje mobilne stają się aplikacjami zmieniającymi gry, a następnie przyjrzeliśmy się kilku wskazówkom, które twórcy aplikacji powinni wziąć pod uwagę podczas pracy ze sztuczną inteligencją. Co następne? Skontaktuj się z naszym zespołem programistów AI , aby dowiedzieć się, jak najlepiej wykorzystać sztuczną inteligencję w Twojej następnej aplikacji mobilnej.