วิธีที่คุณสามารถใช้ AI เพื่อพัฒนาแอพมือถือยุคหน้า

อะไรเป็นเรื่องธรรมดาใน Shazam, Siri และ Migrane Buddy นอกเหนือจากปกติแล้ว – พวกเขาเป็นแอพทั้งหมด พวกเขาทั้งหมดเป็นแบรนด์หลายล้านแบรนด์ และทั้งหมดมาพร้อมกับฐานผู้ใช้หลายพันล้านคน?

คำตอบคือเทคโนโลยีที่พวกเขาใช้งาน – ปัญญาประดิษฐ์

ในที่สุด AI ก็ก้าวออกจากสำนักงานของ IBM และ Amazon และเข้าสู่ชีวิตผู้บริโภคผ่านอุปกรณ์ที่พวกเขาใช้งานอยู่เสมอ นั่นคือ Mobile และพลังที่มากับมันก็คือพลังที่ใหญ่เกินกว่าจะบรรจุได้

ด้วยการใช้ฟิลด์ย่อย เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การวิเคราะห์เชิงทำนาย และการเรียนรู้เชิงลึก AI ได้ช่วยให้ธุรกิจที่ใช้อุปกรณ์เคลื่อนที่สามารถปรับเปลี่ยนในแบบของคุณไปอีกระดับ ทั้งในแง่ของคุณสมบัติที่พวกเขานำเสนอและความพยายามทางการตลาดที่พวกเขาปฏิบัติตาม อันที่จริง ประโยชน์ของสิ่งเหล่านี้เป็นที่แพร่หลายมากจน แอปรุ่นต่อไปได้กลายเป็นวิธีสำหรับองค์กรต่างๆ ในการสร้างแผนภูมิความปกติ ใหม่

และมันไม่ได้จบเพียงแค่นั้น

ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานหกกรณีของแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ -

1. การให้เหตุผลอัตโนมัติ

ฟีเจอร์นี้เป็นการผสมผสานระหว่างวิทยาศาสตร์และศิลปะในการสร้างแอปที่ใช้เหตุผลเชิงตรรกะและเชิงวิเคราะห์เพื่อแก้ปัญหา ซึ่งช่วยให้เครื่องจักรพิสูจน์ทฤษฎีบท ชนะการแข่งขันหมากรุก และไขปริศนา ด้วยคุณสมบัตินี้ที่เครื่อง AI สามารถตัดสินจำนวนผู้ป่วยที่จะเช็คอินในโรงพยาบาล สามารถทำการซื้อขายหุ้น หรือแม้แต่เล่น Jeopardy

มีบริษัทแอพมือถือจำนวนหนึ่งที่รวมคุณสมบัตินี้ไว้ด้วย หนึ่งในบริษัทดังกล่าวคือ Uber แอปแชร์รถใช้การให้เหตุผลเชิงตรรกะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางของผู้ขับขี่และช่วยให้ผู้ขับขี่ไปถึงจุดหมายได้เร็วยิ่งขึ้น อัลกอริธึมการให้เหตุผลศึกษาข้อมูลหลายล้านล้านส่วนที่รวบรวมจากผู้ขับขี่ที่ใช้เส้นทาง ทั้งที่ตรงเวลาและทิศทางอย่างชาญฉลาด และใช้เวลาในการเข้าถึงข้อมูล

2. บริการแนะนำ

น่าจะเป็นแอปพลิเคชั่นเทคโนโลยี AI ที่มีประสิทธิภาพและง่ายที่สุดในแอพมือถือ ซึ่งพบเห็นได้ในแอปพลิเคชั่น mCommerce เกือบทั้งหมด

สาเหตุอันดับหนึ่ง ที่อยู่เบื้องหลังความล้มเหลวของแอป ภายในหนึ่งปีนับจากเปิดตัวคือความล้มเหลวในการนำเสนอเนื้อหาที่เกี่ยวข้องที่จะดึงดูดผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง แม้ว่าคุณจะต้องเพิ่มผลิตภัณฑ์ใหม่อย่างต่อเนื่องในไซต์ของคุณ จนกว่าและเว้นแต่ผู้ใช้จะเห็นตัวเลือก "ลูกค้าที่ซื้อสิ่งนี้ด้วย" โอกาสที่คุณจะเห็นเซสชันแอปและอัตรา Conversion ต่ำต่อไป

ด้วยการประเมินตัวเลือกของผู้ใช้และใส่ข้อมูลลงในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของคุณ แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่จะให้คำแนะนำ ซึ่งผู้ใช้มักจะถูกดึงดูดให้ซื้อ เป็นหนึ่งในกระแสรายได้ที่แข็งแกร่งสำหรับแอป mCommerce จำนวนมาก เช่น Amazon และแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อความบันเทิง เช่น Prime Video และ Netflix แม้ว่าประเภท AI นั้นส่วนใหญ่จะใช้ในอุตสาหกรรม mCommerce และ Entertainment ก็ตาม ธุรกิจใดก็ตามที่หลงไหลในการขายต่อยอดหรือขายต่อเนื่องของเนื้อหาก็สามารถใช้ AI ประเภทนี้ได้

3.รูปแบบพฤติกรรมการเรียนรู้

แพลตฟอร์มส่วนใหญ่มีความสามารถในการทราบเกี่ยวกับรูปแบบการซื้อของผู้ใช้ เพื่อให้เซสชันที่จะเกิดขึ้นมีความราบรื่นยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น บริการจองโรงแรมแบบ half-human หรือ half-bot Snaptravel ใช้ NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้มีการสนทนาที่ดีจริง ๆ กับผู้ใช้ ซึ่งตรงกับความต้องการของพวกเขา เมื่อโต้ตอบกับมนุษย์ เมื่อใดก็ตามที่บอทติดขัด ทีมงานของมนุษย์จะเข้ามาแทนที่และสอนบอทถึงวิธีจัดการกับสถานการณ์ในครั้งต่อไป

อีกตัวอย่างหนึ่งที่เห็นได้บ่อยที่สุดที่ AI เรียนรู้พฤติกรรมของผู้ใช้แล้วใช้ข้อมูลดังกล่าวคือการตรวจจับการฉ้อโกงในกรณีของการชำระเงินออนไลน์ กลไกการตรวจจับรูปแบบของ AI จะตรวจสอบรายละเอียดบัตรเครดิตและประวัติการซื้อเมื่อเกิดขึ้น และใช้การเรียนรู้เพื่อตรวจสอบว่ามีผู้ทำการซื้อเมื่อเร็วๆ นี้ซึ่งไม่สอดคล้องกับการซื้อของคุณ

4. ถอดรหัสความรู้สึกของแอพ

ด้วยการติดตามสิ่งที่ถูกพูดถึงเกี่ยวกับแอพของคุณทุกที่ – บนร้านค้า บนโซเชียลมีเดีย บนฟอรัม หรือแม้แต่บนแพลตฟอร์มการส่งข้อความ คุณสมบัติการวิเคราะห์ความรู้สึกของ AI ช่วยให้คุณเข้าใจถึงวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับแอพของคุณ พวกเขาเป็นคู่แข่งกันอย่างไร เปรียบเทียบคุณ ฯลฯ

การวิเคราะห์ความคิดเห็นให้ข้อมูลโดยตรงแก่คุณเกี่ยวกับคุณลักษณะที่ต้องเพิ่มและคุณลักษณะที่ต้องลบออกจากชุดคุณลักษณะของแอป นอกเหนือจากการรับข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับแอปของคุณแล้ว AI ยังช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมของผู้ใช้ในแพลตฟอร์มต่างๆ จากนั้นคุณจะได้รู้ว่าผู้ใช้ของคุณใช้แพลตฟอร์มใด ในเวลาใด เพื่อจุดประสงค์ใด เป็นต้น

5. ความสามารถในการปรับแต่ง

คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่าแอปจองรถแท็กซี่บางแอปให้ข้อความส่วนลดแก่คุณในช่วงเวลาที่คุณเดินทางตามปกติได้อย่างไร หรือแอพร้านอาหารที่คุณชื่นชอบแนะนำอาหารที่คุณชอบกินได้อย่างไร? ทั้งหมดเป็นเพราะ AI

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของการมีฟีเจอร์ AI นี้รวมอยู่ในแอพมือถือคือทำให้แบรนด์สามารถเข้าถึงตำแหน่งผู้ใช้ของข้อมูลการใช้งานอุปกรณ์ได้อย่างเต็มที่ – เวลาที่พวกเขากำลังใช้งาน ประเภทของแอพที่พวกเขาใช้ คนที่พวกเขาพูด ส่วนใหญ่ แพลตฟอร์มที่พวกเขาเข้าชมบ่อยที่สุด ฯลฯ

เมื่อใช้ข้อมูล บริษัทต่างๆ จะเสนอส่วนลดในแอปเดียวกันให้กับบางแอป ขณะที่เน้นที่การคืนเงินให้แอปอื่น AI ช่วยให้แบรนด์ต่างๆ ยกระดับความเป็นส่วนตัวไปอีกระดับ ซึ่งช่วยกำหนดรูปแบบ CRM ของพวกเขาใหม่

6. เพิ่มความคาดเดาให้กับชีวิตผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

ช่องย่อย Machine Learning ของปัญญาประดิษฐ์ที่พูดถึงกันมากคือสิ่งที่มีประโยชน์เมื่อทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับผู้ใช้แอปของคุณ สมมติว่าคุณมีแอปจัดส่งยาแบบออนดีมานด์ ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณจะสามารถเปิดตัวการแจ้งเตือนไปยังผู้ใช้ของคุณว่ายาของพวกเขากำลังจะสิ้นสุดและควรจัดลำดับใหม่

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือสิ่งที่แอปต่างๆ เช่น ตัวติดตามช่วงเวลาหรือแอปพลิเคชันสภาพอากาศยึดตาม

หากคุณเพิ่งเริ่มต้น คุณสามารถใช้คุณลักษณะต่างๆ ได้สองวิธี – ใช้ทั้งแอปโดยอิงจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หรือใช้เพื่อเผยแพร่ผลิตภัณฑ์หรือข้อมูลส่วนลดต่อไป เพื่อให้แอปบนมือถือของคุณยังคงใช้งานอยู่ หรือเปิดส่วนขยายในแอปรับส่งข้อความได้ ซึ่งจะใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียมในการส่งการตอบกลับอัตโนมัติ เช่นเดียวกับที่ Google ทำ หากคุณสับสนกับตัวเลือกมากมาย โปรดติดต่อ บริษัทพัฒนาแอ พพันธมิตรของคุณ เพื่อความชัดเจน

มีกรณีการใช้งานอื่นๆ อีกหลายกรณีที่เกิดขึ้นเมื่อปัญญาประดิษฐ์มาพบกับแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เมื่อพูดถึงการผสมผสานระหว่าง AI และแอพ แทบไม่มีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดและไปในทิศทางที่ตรงกันข้ามกับการเติบโตของบริษัท

แต่เพื่อให้แอพสามารถใช้ประโยชน์จากพลังที่ AI นำมาได้อย่างสมบูรณ์ มีบางสิ่งที่ นักพัฒนาแอพมือถือ จำเป็นต้องคำนึงถึงเช่นกัน มาดูกันว่าพวกเขาคืออะไร -

• แทนที่จะดำเนินการตามกระแสและทำให้แอปทั้งหมดของคุณเป็นคำจำกัดความของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง ให้รวมไว้ในบางส่วนของแอปพลิเคชันของคุณ สมมติว่าคุณมีแอปจองแท็กซี่ แทนที่จะดูน่าขนลุกและบอกผู้คนว่าพวกเขาอยากไปที่ไหน ให้ใช้ AI ในการคำนวณเวลาและระยะทาง หรือเสนอส่วนลดให้พวกเขาตามประวัติการเดินทางของพวกเขา
• ทราบคุณสมบัติเชิงลึกของแพลตฟอร์มที่มีอยู่ทั้งหมดที่ใช้ในการพัฒนาแอพมือถือที่ใช้ Machine Learning แม้ว่าจะมีหลายอย่าง แต่นี่คือ 5 วิธีที่เราใช้กันทั่วไป – Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure และ Tensorflow
• ลงทุนในการพัฒนาอัลกอริธึมที่รู้วิธีแบ่งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และวิธีแปลงให้เป็นข้อมูลที่มีความหมายซึ่งจะช่วยนำแอปไปทั่วโลก

จนถึงตอนนี้ เราได้พูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่ AI ทำให้แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ทั่วไปเป็นแอปที่เปลี่ยนเกมได้ จากนั้นเราได้พิจารณาเคล็ดลับบางประการที่นักพัฒนาแอปควรพิจารณาเมื่อทำงานกับ AI อะไรต่อไป? ติดต่อทีมนักพัฒนา AI ของเรา เพื่อทราบวิธีที่ดีที่สุดในการรวมปัญญาประดิษฐ์ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ตัวถัดไปของคุณ