В наши дни клиенты хотят получать опыт, связанный только с их потребностями. Самый простой способ, который мы можем использовать, это реклама. Все больше людей готовы делиться своими данными с компаниями, которые отправляют им персонализированные предложения. Если это не соответствует их потребностям, скорее всего, они меняют бренд.

Постоянный технический прогресс дает продавцам новые возможности для привлечения клиентов. Очевидно, что вы не сможете произвести впечатление на свою аудиторию приложением, которое не имеет каких-либо выдающихся функций или содержит надоедливую всплывающую рекламу.

Машинное обучение поможет построить мост между массовой персонализацией и настоящей индивидуализацией. Это приложение искусственного интеллекта, которое дает возможность программному обеспечению учиться без вмешательства людей. Это позволяет компаниям создавать машины, которые понимают, помогают или даже развлекают людей.

Разработчики мобильных приложений внедряют новые технологии и делают их понятными. Что делает машинное обучение, так это делает мобильные платформы более удобными для пользователя. Персонализация, которую он предоставляет, может значительно улучшить их взаимодействие с пользователем и сохранить их лояльность. В этой статье мы собираемся перечислить некоторые из способов, как машинное обучение улучшает мобильные приложения:

Прогнозируемое поведение пользователя

Одним из основных преимуществ приложений машинного обучения является то, что они могут помочь маркетологам понять поведение пользователей, изучая их данные, такие как пол, возраст, поисковые запросы и так далее. Эта информация может быть полезна для поддержания интереса к вашему приложению нужной группы клиентов. Кроме того, привлечение внимания клиентов повышает эффективность приложения и маркетинг.

Машинное обучение также может помочь в создании персонализированных рекомендаций, которые продлевают взаимодействие с клиентом. При этом алгоритм машинного обучения автоматически изучает информацию об интересах и предпочтениях пользователей. Например, около 80% шоу на Netflix предлагали рекомендации автоматизированной системы, которая выбирала и анализировала предыдущие предпочтительные варианты. Еще одно приложение, использующее машинное обучение, — JJ Food Service. Он создает профиль предпочтений клиентов, который предвосхищает заказы.

Есть много приложений, которые используют машинное обучение для обеспечения персонализированного взаимодействия с пользователем. Это помогло им привлечь внимание, увеличить доход и вывести UX на более высокий уровень.

Индивидуальный опыт

Как мы упоминали в предсказании поведения, персонализированный пользовательский опыт — это то, что мы не можем пропустить. Одним из самых больших преимуществ машинного обучения является непрерывный процесс обучения. Алгоритмы могут анализировать информацию из нескольких источников, таких как активность в социальных сетях или кредитные рейтинги.

Машинное обучение действительно анализирует информацию о пользователе. Он узнает, кто он или она, чего он или она хочет и каков может быть годовой доход. Как только процесс сбора информации завершен, машинное обучение использует алгоритмы для персонализации данных в приложении. Таким образом, можно обеспечить индивидуальный подход и адаптировать контент в соответствии с их предпочтениями.

Ведущие приложения, такие как Uber или Taxify, например, используют машинное обучение, чтобы предоставить расчетное время прибытия, а также стоимость для пассажиров. Среди преимуществ для водителей приложение предоставляет информацию в режиме реального времени на картах и ​​многое другое. Машинное обучение персонализирует работу приложения до такой степени, что у клиента создается впечатление разговора с машиной.

Расширенный поиск

Алгоритм машинного обучения оптимизирует поиск в вашем приложении. Это делает его более эффективным и интуитивно понятным для клиентов. Он выбирает точные результаты, которые наиболее важны для конкретного человека. Это делает опыт проще и быстрее.

Машинное обучение использует собранные данные из истории поиска, чтобы ранжировать продукты и показывать наиболее подходящие результаты. Что также очень полезно для вашего приложения, так это голосовой поиск. Например, Reddit использует машинное обучение для повышения эффективности поиска.

Релевантные объявления

Если вы хотите, чтобы ваша реклама была эффективной, вам нужно показывать правильную рекламу нужным людям. Например, если пользователь — женщина, демонстрирующая свою привязанность к обуви и одежде, она, скорее всего, не заинтересуется шинами, а это сделает вашу рекламу бесполезной.

Машинное обучение помогает персонализировать рекламу и обмен сообщениями, чтобы сделать их более точными. Это помогает оптимизировать рекламу и уберечь пользователя от недавно увиденных, ненужных и, возможно, раздражающих всплывающих окон на экране.

Лучшая безопасность

Машинное обучение — это не только эффективный маркетинговый инструмент. Это ценная и дополнительная опция аутентификации, которая может повысить уровень безопасности. Это разумный выбор для любого мобильного приложения, поскольку оно позволяет потребителю проходить аутентификацию с использованием своих биометрических данных. По сути, машинное обучение обеспечивает легкий и безопасный доступ к приложениям. Однако быстрый и простой вход в систему — не единственное преимущество безопасности. Как оказалось, машинное обучение может защитить пользователей от атак неизвестных вредоносных программ в режиме реального времени.

Захваты счетов за последний год выросли на 45 процентов. Это заставляет крупные компании использовать машинное обучение для решения проблемы. Некоторые из них применяют технологию распознавания лиц для идентификации клиентов, использующих украденные кредитные карты. У машинного обучения есть функции, которые позволяют компаниям предвидеть будущие тенденции и финансовые крахи.

Завершение

Технология машинного обучения — это луч надежды технологического мира. Он меняет и упрощает нашу жизнь благодаря мобильным приложениям, обеспечивающим лучший персонализированный пользовательский опыт. Безусловно, эта новая технология улучшила наш мобильный опыт и сделала его более безопасным.

Первоначально опубликовано на https://fireart.studio 19 июня 2019 г.