Способы использования ИИ для разработки мобильных приложений следующего поколения

Что общего в Shazam, Siri и Migrane Buddy? Кроме того, что все это приложения, все они представляют собой многомиллионные бренды, и все они имеют миллиардную пользовательскую базу?

Ответ заключается в технологии, на которой они работают — искусственном интеллекте.

ИИ, после долгих хлопот, наконец вышел из офисов IBM и Amazon и вошел в жизнь потребителей через устройство, на котором они всегда активны, — мобильное устройство. И сила, с которой он пришел, слишком велика, чтобы ее сдерживать.

Используя свои подполя, такие как машинное обучение, прогнозный анализ и глубокое обучение, ИИ помог компаниям, работающим на мобильных устройствах, вывести персонализацию на новый уровень как с точки зрения предлагаемых ими функций, так и с точки зрения маркетинговых усилий, которым они следуют. Фактически, их преимущества настолько распространены, что приложения нового поколения стали для предприятий способом наметить новую норму .

И это не заканчивается там.

Вот шесть вариантов использования искусственного интеллекта в мобильных приложениях.

1. Автоматизированное мышление

Эта функция представляет собой смесь науки и искусства создания приложений, использующих логические и аналитические рассуждения для решения проблем. Это то, что помогает машинам доказывать теоремы, выигрывать шахматные матчи и решать головоломки. Именно благодаря этой функции машины с искусственным интеллектом могут оценивать количество пациентов, которые будут зарегистрированы в больнице, могут торговать акциями и даже играть в Jeopardy.

Есть ряд компаний-разработчиков мобильных приложений, которые также внедрили эту функцию. Одной из таких компаний является Uber. Приложение для совместного использования использует логические рассуждения, чтобы оптимизировать маршруты водителей и помочь пассажирам быстрее добраться до места назначения. Алгоритм рассуждений изучает триллионы порций данных, собранных от Водителей, которые использовали маршруты — как по времени, так и по направлениям — и требует времени для получения информации.

2. Рекомендательные услуги

Вероятно, это самое эффективное и простое применение технологии ИИ в мобильных приложениях, которое можно увидеть практически во всех приложениях для мобильной коммерции.

Причина номер один сбоев приложений только в течение года после их запуска — это неспособность предложить релевантный контент, который постоянно привлекал бы пользователей. Несмотря на то, что вы должны постоянно добавлять новые продукты на свой сайт, до тех пор, пока пользователи не увидят опцию «Клиенты, которые купили это, также купили», есть вероятность, что вы по-прежнему будете видеть низкий уровень сеанса приложения и коэффициент конверсии.

Оценивая выбор пользователей и вводя данные в ваш алгоритм обучения, мобильные приложения дают рекомендации, которые пользователи, скорее всего, захотят купить. Это один из сильных источников дохода для ряда приложений для мобильной коммерции, таких как Amazon, и мобильных развлекательных приложений, таких как Prime Video и Netflix. Несмотря на то, что тип ИИ в основном используется в индустрии мобильной коммерции и развлечений, любой бизнес, который занимается допродажей или перекрестными продажами контента, может использовать этот тип ИИ.

3. Изучение моделей поведения

Большинство платформ имеют возможность узнать о моделях покупок пользователей, чтобы сделать предстоящую сессию более плавной. Например, сервис бронирования отелей, наполовину человек, наполовину бот, Snaptravel использует NLP (обработку естественного языка) и машинное обучение для ведения реальных разговоров с пользователями, которые соответствуют их потребностям. При взаимодействии с человеком, всякий раз, когда боты застревают, человеческая команда берет на себя ответственность и учит бота, как справляться с ситуацией в следующий раз.

Еще один наиболее часто встречающийся пример, когда ИИ изучает поведение пользователей, а затем использует эту информацию, — это обнаружение мошенничества в случае онлайн-платежей. Механизмы обнаружения шаблонов ИИ просматривают данные кредитной карты и историю покупок по мере их возникновения и используют полученные знания, чтобы проверить, не совершал ли недавно кто-то покупку, которая не соответствует вашим покупкам.

4. Расшифровка настроений приложения

Отслеживая, что говорят о вашем приложении везде — в магазинах, социальных сетях, на форумах или даже на платформах обмена сообщениями, функция анализа настроений AI дает вам представление о том, как пользователи взаимодействуют с вашим приложением, с какими конкурентами они сравнивая вас и т.

Анализ настроений дает вам прямую информацию о том, какие функции необходимо добавить, а какие следует удалить из набора функций вашего приложения. Помимо получения информации о том, как пользователи взаимодействуют с вашим приложением, ИИ также поможет вам получить доступ к информации, связанной с поведением ваших пользователей на разных платформах. Затем вы узнаете, на какой платформе часто бывают ваши пользователи, в какое время, с какой целью и т. д.

5. Возможность персонализации

Вы когда-нибудь задумывались о том, как некоторые приложения для заказа такси сообщают вам о скидке прямо во время вашей обычной поездки? Или как ваше любимое ресторанное приложение предлагает еду, которую вы любите есть? Это все из-за ИИ.

Одно из самых больших преимуществ интеграции этой функции ИИ в мобильное приложение заключается в том, что она дает брендам полный доступ к данным о местонахождении пользователя и использованию устройства — время, когда они активны, тип приложения, которое они используют, люди, с которыми они разговаривают. большинство, платформы, которые они чаще всего посещают, и т. д.

Используя эту информацию, компании затем предлагают скидку в одном и том же приложении для одних, а для других фокусируются на возврате денег. ИИ позволяет брендам вывести персонализацию на новый уровень, тем самым помогая пересмотреть свою модель CRM.

6. Добавление предсказуемости в постоянно меняющуюся жизнь пользователя

Много обсуждаемое подполе машинного обучения искусственного интеллекта — это то, что пригодится при прогнозном анализе пользователей вашего приложения. Предположим, у вас есть приложение для доставки лекарств по запросу, и теперь с помощью прогнозного анализа вы сможете развернуть уведомление для своих пользователей о том, что срок действия их лекарств подходит к концу и что они должны сделать новый заказ.

Прогнозный анализ — это то, на чем основаны такие приложения, как трекер менструации или погодные приложения.

Если вы только начинаете, вы можете использовать эти функции двумя способами: либо основывать все приложение на прогнозном анализе, либо использовать его для постоянного развертывания информации о продуктах или скидках, чтобы поддерживать активность в своем мобильном приложении. Или вы также можете запустить расширение в своем приложении для обмена сообщениями, которое будет использовать нейронную сеть для отправки автоматических ответов, как это делает Google. Если вас смущает множество вариантов, обратитесь за разъяснениями в свою партнерскую компанию по разработке приложений .

Есть ряд других вариантов использования того, что происходит, когда искусственный интеллект встречается с мобильными приложениями. Когда дело доходит до сочетания ИИ и приложений, маловероятно, что что-то пойдет не так и пойдет в направлении, противоположном росту компании.

Но чтобы позволить приложению в полной мере использовать возможности, которые дает ИИ, есть некоторые вещи, которые разработчики мобильных приложений также должны учитывать. Давайте посмотрим, что они из себя представляют —

• Вместо того, чтобы плыть по течению и превращать все ваше приложение в определение ИИ и машинного обучения, включите их в некоторые части вашего приложения. Предположим, у вас есть приложение для заказа такси. Теперь вместо того, чтобы пугать людей и рассказывать им, куда они хотят поехать, используйте ИИ для расчета времени и расстояния или для предоставления им скидки на основе их истории поездок.
• Ознакомьтесь с подробными функциями всех доступных платформ, которые используются при разработке мобильных приложений на основе машинного обучения. Хотя их много, вот 5, которые мы обычно используем: Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure и Tensorflow.
• Инвестируйте в разработку алгоритмов, которые умеют разделять структурированные и неструктурированные данные и преобразовывать их в значимую информацию, которая поможет приложению далеко продвинуться в глобальном масштабе.

До сих пор мы говорили о том, как ИИ превращает обычные мобильные приложения в приложения, меняющие правила игры, а затем рассмотрели несколько советов, которые разработчики приложений должны учитывать при работе с ИИ. Что дальше? Свяжитесь с нашей командой разработчиков искусственного интеллекта, чтобы узнать, как лучше всего внедрить искусственный интеллект в ваше следующее мобильное приложение.