Modalități în care puteți folosi inteligența artificială pentru a dezvolta aplicații mobile de nouă generație

Ce este comun în Shazam, Siri și Migrane Buddy? Pe lângă obișnuitul asta – toate sunt aplicații, toate sunt mărci de mai multe milioane și toate vin cu o bază de utilizatori de miliarde?

Răspunsul este tehnologia cu care operează – Inteligența artificială.

AI, după multă grămadă, a ieșit în sfârșit din birourile IBM și Amazon și a intrat în viața consumatorilor prin dispozitivul pe care sunt mereu activi, Mobile. Și puterea cu care a venit este cea care este prea mare pentru a o conține.

Folosind subdomeniile sale precum Machine Learning, Predictive Analysis și Deep Learning, AI a ajutat companiile care folosesc dispozitivele mobile să ducă personalizarea la următorul nivel, atât în ​​ceea ce privește caracteristicile pe care le oferă, cât și eforturile de marketing pe care le urmăresc. De fapt, beneficiile acestora sunt atât de răspândite încât aplicațiile de ultimă generație au devenit o modalitate prin care întreprinderile pot identifica noua normalitate .

Și nu se termină aici.

Iată cele șase cazuri de utilizare ale aplicației de inteligență artificială în aplicațiile mobile -

1. Raționament automat

Funcția este un amestec de știință și artă de a crea aplicații care utilizează raționamentul logic și analitic pentru a rezolva probleme, a fost ceea ce a ajutat mașinile să demonstreze teoreme, să câștige meciuri de șah și să rezolve puzzle-uri. Prin această caracteristică, aparatele AI sunt capabile să judece numărul de pacienți care se vor înregistra în spital, sunt capabili să facă tranzacții cu acțiuni și chiar să joace Jeopardy.

Există o serie de companii de aplicații mobile care au încorporat și caracteristica. O astfel de companie este Uber. Aplicația de partajare a curselor folosește un raționament logic pentru a optimiza rutele șoferilor și pentru a-i ajuta pe piloți să ajungă mai repede la destinație. Algoritmul de raționament studiază trilioane de porțiuni de date colectate de la șoferii care au folosit rutele – atât în ​​ceea ce privește timpul, cât și în ceea ce privește direcțiile – și își iau timp pentru a ajunge la informații.

2. Servicii de recomandare

Este probabil cea mai eficientă și simplă aplicație a tehnologiei AI în aplicațiile mobile, lucru care se vede în aproape toate aplicațiile mCommerce.

Motivul numărul unu din spatele eșecurilor aplicației numai în decurs de un an de la lansare este eșecul de a oferi conținut relevant care să implice continuu utilizatorii. Chiar dacă trebuie să adăugați în mod continuu produse noi pe site-ul dvs., până când și dacă utilizatorii nu văd opțiunea „Clienții care au cumpărat acest lucru au cumpărat și”, sunt șanse să continuați să vedeți o sesiune de aplicație și o rată de conversie scăzută.

Evaluând alegerile utilizatorilor și introducând datele în algoritmul dvs. de învățare, aplicațiile mobile fac recomandări, pe care utilizatorii sunt cel mai probabil să fie atrași să le cumpere. Este un flux puternic de venituri pentru o serie de aplicații mCommerce precum Amazon și aplicații mobile de divertisment precum Prime Video și Netflix. Chiar dacă tipul AI este folosit în cea mai mare parte de mCommerce și industria divertismentului, orice companie care se deda la upselling sau cross-selling de conținut poate folosi acest tip AI.

3. Învățarea modelelor de comportament

Majoritatea platformelor au capacitatea de a cunoaște modelele de cumpărare ale utilizatorilor, astfel încât sesiunea viitoare să fie mult mai fluidă. De exemplu, serviciul de rezervare la hotel jumătate uman, jumătate robot, Snaptravel folosește NLP (prelucrarea limbajului natural) și învățarea automată pentru a avea conversații reale cu utilizatorii, una care se potrivește nevoilor acestora. Când interacționați cu oamenii, ori de câte ori boții se blochează, echipa umană preia controlul și îl învață pe bot cum să gestioneze situația data viitoare.

Un alt exemplu cel mai văzut în care AI învață comportamentul utilizatorilor și apoi utilizează informațiile este detectarea fraudei în cazul plăților online. Mecanismele de detectare a modelelor AI trec prin detaliile cardului de credit și istoricul achizițiilor pe măsură ce se întâmplă și utilizează învățarea pentru a verifica dacă cineva a făcut recent o achiziție care nu este în conformitate cu achizițiile pe care le faceți.

4. Decodificarea sentimentelor aplicației

Urmărind ceea ce se vorbește despre aplicația dvs. peste tot - în magazine, pe rețelele sociale, pe forumuri sau chiar pe platformele de mesagerie, funcția de analiză a sentimentelor AI vă oferă o perspectivă asupra modului în care utilizatorii interacționează cu aplicația dvs., cu ce concurenți sunt aceștia comparandu-te etc.

Analiza sentimentelor vă oferă informații directe despre ce caracteristică trebuie adăugată și care trebuie eliminată din suita dvs. de funcții ale aplicației. Pe lângă faptul că vă oferă informații despre modul în care utilizatorii interacționează cu aplicația dvs., AI vă va ajuta și să obțineți acces la informații legate de comportamentul utilizatorilor dvs. pe diferite platforme. Veți afla apoi ce platformă frecventează utilizatorii dvs., la ce oră, în ce scop etc.

5. Abilitatea de personalizare

V-ați întrebat vreodată cum unele aplicații de rezervare a taxiului vă oferă mesajul de reducere chiar în timpul călătoriei dvs. obișnuite? Sau cum se face că aplicația de restaurant preferată sugerează mâncare pe care îți place să mănânci? Totul este din cauza AI.

Unul dintre cele mai mari beneficii ale acestei funcții AI integrate într-o aplicație mobilă este că oferă mărcilor acces deplin la locația utilizatorului la datele de utilizare a dispozitivului - timpul în care sunt activi, tipul de aplicație pe care o folosesc, oamenii cu care vorbesc. majoritatea, platformele pe care le vizitează cel mai mult etc.

Folosind informațiile, companiile oferă apoi reduceri în aceeași aplicație unora, în timp ce se concentrează pe acordarea de cashback altora. AI permite mărcilor să ducă personalizarea la un alt nivel, ajutând astfel la redefinirea modelului lor CRM.

6. Adăugarea predictivității vieții de utilizator în continuă schimbare

Mult vorbitul subdomeniu al Inteligenței Artificiale despre Învățare automată este ceea ce este util atunci când faceți analize predictive asupra utilizatorilor aplicației dvs. Să presupunem că aveți o aplicație de livrare a medicamentelor la cerere, acum, cu ajutorul analizei predictive, veți putea să lansați notificarea utilizatorilor că medicamentul lor este pe cale să se termine și că ar trebui să reordoneze.

Analiza predictivă este pe ce se bazează aplicații precum monitorul perioadei sau aplicațiile meteo.

Dacă abia începi, poți folosi funcțiile în două moduri – fie să bazezi întreaga aplicație pe analiză predictivă, fie să o folosești pentru a continua să lansezi informații despre produse sau reduceri, pentru a menține aplicația activă în aplicația ta mobilă. Sau, de asemenea, puteți lansa o extensie în aplicația dvs. de mesagerie, care ar folosi rețeaua neuronală pentru a trimite răspunsuri automate, cum face Google. Dacă sunteți confuz cu numeroasele opțiuni, contactați compania parteneră de dezvoltare a aplicațiilor pentru o oarecare claritate.

Există o serie de alte cazuri de utilizare a ceea ce se întâmplă atunci când inteligența artificială întâlnește aplicațiile mobile. Când vine vorba de combinația dintre AI și aplicații, rareori există șansa ca ceva să meargă prost și într-o direcție opusă creșterii companiei.

Dar, pentru a permite unei aplicații să profite complet de puterea pe care AI o aduce cu ea, există câteva lucruri pe care dezvoltatorii de aplicații mobile trebuie să le ia în considerare și ei. Să ne uităm la ce sunt acestea -

• În loc să mergeți cu fluxul și să faceți din întreaga dvs. aplicație o definiție a inteligenței artificiale și a învățării automate, încorporați-le în unele părți ale aplicației dvs. Să presupunem că aveți o aplicație de rezervare a taxiurilor, acum, în loc să fiți înfiorător și să spuneți oamenilor unde vor să meargă, utilizați AI pentru a calcula timpul și distanța sau pentru a le oferi reduceri pe baza istoricului călătoriei lor.
• Cunoașteți caracteristicile în profunzime ale tuturor platformelor disponibile care sunt utilizate în dezvoltarea aplicațiilor mobile bazate pe Machine Learning. Deși sunt multe, iată cele 5 pe care le folosim în mod obișnuit - Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure și Tensorflow.
• Investește în dezvoltarea algoritmilor care știu cum să împartă datele structurate și nestructurate și cum să le transforme în informații semnificative care ar ajuta aplicația să ducă departe, la nivel global.

Până acum am vorbit despre modul în care AI face din aplicațiile mobile comune o aplicație care schimbă jocul și apoi am analizat câteva sfaturi pe care dezvoltatorii de aplicații ar trebui să le ia în considerare atunci când lucrează cu AI. Ce urmează? Contactați echipa noastră de dezvoltatori AI pentru a afla cea mai bună modalitate de a încorpora inteligența artificială în următoarea aplicație mobilă.