Façons d'utiliser l'IA pour développer des applications mobiles de nouvelle génération

Qu'est-ce qui est commun à Shazam, Siri et Migrane Buddy ? En plus de l'habituel, ce sont toutes des applications, ce sont toutes des marques de plusieurs millions de dollars, et elles viennent toutes avec une base d'utilisateurs de milliards ?

La réponse est la technologie sur laquelle ils opèrent - l'intelligence artificielle.

L'IA, après beaucoup de bruit, a finalement quitté les bureaux d'IBM et d'Amazon et est entrée dans la vie des consommateurs via l'appareil sur lequel ils sont toujours actifs, Mobile. Et, le pouvoir avec lequel il est venu est celui qui est trop grand pour être contenu.

En utilisant ses sous-domaines tels que l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et l'apprentissage en profondeur, l'IA a aidé les entreprises mobiles à faire passer la personnalisation au niveau supérieur, à la fois en termes de fonctionnalités qu'elles offrent et des efforts marketing qu'elles suivent. En fait, les avantages de ceux-ci sont si répandus que les applications de nouvelle génération sont devenues un moyen pour les entreprises de tracer la nouvelle norme .

Et ça ne s'arrête pas là.

Voici les six cas d'utilisation de l'application d'intelligence artificielle dans les applications mobiles -

1. Raisonnement automatisé

La fonctionnalité est un mélange de la science et de l'art de créer des applications qui utilisent un raisonnement logique et analytique pour résoudre des problèmes, c'est ce qui aide les machines à prouver des théorèmes, à gagner des matchs d'échecs et à résoudre des énigmes. C'est grâce à cette fonctionnalité que les machines d'IA sont capables de juger du nombre de patients qui s'enregistreront à l'hôpital, de faire des transactions boursières et même de jouer à Jeopardy.

Il existe un certain nombre de sociétés d'applications mobiles qui ont également intégré cette fonctionnalité. L'une de ces entreprises est Uber. L'application de covoiturage utilise un raisonnement logique afin d'optimiser les itinéraires des conducteurs et d'aider les passagers à atteindre leurs destinations plus rapidement. L'algorithme de raisonnement étudie des billions de portions de données collectées auprès des conducteurs qui ont emprunté les itinéraires - à la fois en termes de temps et de direction - et prennent le temps d'accéder aux informations.

2. Services de recommandation

Il s'agit probablement de l'application la plus efficace et la plus simple de la technologie IA dans les applications mobiles, ce que l'on voit dans presque toutes les applications mCommerce.

La principale raison des échecs d'applications seulement dans l'année suivant son lancement est l'incapacité d'offrir un contenu pertinent qui engagerait en permanence les utilisateurs. Même si vous devez continuellement ajouter de nouveaux produits sur votre site, jusqu'à ce que les utilisateurs voient l'option "Les clients qui ont acheté ceci ont également acheté", il y a de fortes chances que vous continuiez à voir une session d'application et un taux de conversion faibles.

En évaluant les choix des utilisateurs et en intégrant les données dans votre algorithme d'apprentissage, les applications mobiles font les recommandations que les utilisateurs sont les plus susceptibles d'être amenés à acheter. Il s'agit d'un flux de revenus important pour un certain nombre d'applications de commerce mobile comme Amazon et d'applications mobiles de divertissement comme Prime Video et Netflix. Même si le type d'IA est principalement utilisé par l'industrie du mCommerce et du divertissement, toute entreprise qui se livre à la vente incitative ou à la vente croisée de contenu peut utiliser ce type d'IA.

3. Apprentissage des modèles de comportement

La plupart des plateformes ont la capacité de connaître les habitudes d'achat des utilisateurs afin de rendre la session à venir beaucoup plus fluide. Par exemple, le service de réservation d'hôtel mi-humain, mi-bot, Snaptravel utilise le NLP (traitement du langage naturel) et l'apprentissage automatique pour avoir de vraies conversations avec les utilisateurs, qui répondent à leurs besoins. Lors de l'interaction avec l'homme, chaque fois que les bots sont bloqués, l'équipe humaine prend le relais et enseigne au bot comment gérer la situation la prochaine fois.

Un autre exemple le plus connu où l'IA apprend le comportement des utilisateurs et utilise ensuite les informations est la détection de fraude en cas de paiement en ligne. Les mécanismes de détection de modèles d'IA parcourent les détails de la carte de crédit et l'historique des achats au fur et à mesure qu'ils se produisent, et utilisent l'apprentissage pour vérifier si quelqu'un a récemment effectué un achat qui ne correspond pas aux achats que vous effectuez.

4. Décoder les sentiments de l'application

En suivant partout ce dont on parle de votre application - dans les magasins, sur les réseaux sociaux, sur les forums ou même sur les plateformes de messagerie, la fonction d'analyse des sentiments d'IA vous donne un aperçu de la façon dont les utilisateurs interagissent avec votre application, avec quels concurrents sont-ils vous comparer, etc.

L'analyse des sentiments vous donne une information directe sur les fonctionnalités à ajouter et celles qui doivent être supprimées de votre suite de fonctionnalités d'application. En plus de vous fournir des informations sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec votre application, l'IA vous aidera également à accéder à des informations liées au comportement de vos utilisateurs sur différentes plates-formes. Vous saurez alors quelle plateforme vos utilisateurs fréquentent, à quelle heure, dans quel but etc.

5. Possibilité de personnaliser

Vous êtes-vous déjà demandé comment certaines applications de réservation de taxi vous donnent le message de réduction juste au moment de votre trajet habituel ? Ou comment se fait-il que votre application de restaurant préférée vous suggère des plats que vous aimez manger ? Tout cela grâce à l'IA.

L'un des plus grands avantages de l'intégration de cette fonctionnalité d'intelligence artificielle dans une application mobile est qu'elle donne aux marques un accès complet à l'emplacement de l'utilisateur des données d'utilisation de l'appareil - l'heure à laquelle ils sont actifs, le type d'application qu'ils utilisent, les personnes avec lesquelles ils parlent la plupart, les plateformes qu'ils visitent le plus, etc.

En utilisant les informations, les entreprises offrent ensuite des remises dans la même application à certains tout en se concentrant sur les remises en argent à un autre. L'IA permet aux marques de porter la personnalisation à un tout autre niveau, contribuant ainsi à redéfinir leur modèle CRM.

6. Ajouter de la prédictivité à la vie utilisateur en constante évolution

Le sous-domaine de l'intelligence artificielle, dont on parle beaucoup, est ce qui s'avère utile lors de l'analyse prédictive des utilisateurs de votre application. Supposons que vous disposiez d'une application de livraison de médicaments à la demande, maintenant, grâce à l'analyse prédictive, vous pourrez déployer une notification à vos utilisateurs que leur médicament est sur le point de se terminer et qu'ils doivent commander à nouveau.

L'analyse prédictive est ce sur quoi reposent des applications telles que le suivi des règles ou les applications météorologiques.

Si vous débutez, vous pouvez utiliser les fonctionnalités de deux manières : soit baser l'ensemble de l'application sur une analyse prédictive, soit l'utiliser pour continuer à déployer des informations sur les produits ou les remises, afin de maintenir l'activité dans votre application mobile. Ou, vous pouvez également lancer une extension dans votre application de messagerie, qui utiliserait un réseau de neurones pour envoyer des réponses automatisées, comme ce que fait Google. Si vous êtes confus avec les nombreuses options, contactez votre société de développement d'applications partenaire pour plus de clarté.

Il existe un certain nombre d'autres cas d'utilisation de ce qui se passe lorsque l'intelligence artificielle rencontre les applications mobiles. En ce qui concerne la combinaison de l'IA et des applications, il y a rarement une chance que quelque chose se passe mal et dans une direction opposée à la croissance de l'entreprise.

Mais, afin de permettre à une application de tirer pleinement parti de la puissance qu'apporte l'IA, il y a certaines choses que les développeurs d'applications mobiles doivent également prendre en considération. Regardons ce qu'ils sont -

• Au lieu de suivre le courant et de faire de toute votre application une définition de l'IA et de l'apprentissage automatique, intégrez-les dans certaines parties de votre application. Supposons que vous ayez une application de réservation de taxi, maintenant au lieu d'être effrayant et de dire aux gens où ils veulent aller, utilisez l'IA pour calculer le temps et la distance ou pour leur offrir une réduction sur la base de leur historique de trajet.
• Connaître les fonctionnalités détaillées de toutes les plates-formes disponibles qui sont utilisées dans le développement d'applications mobiles basées sur l'apprentissage automatique. Bien que beaucoup, voici les 5 que nous utilisons couramment - Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure et Tensorflow.
• Investissez dans le développement d'algorithmes qui savent comment diviser les données structurées et non structurées et comment les convertir en informations significatives qui aideraient à emmener l'application loin, à l'échelle mondiale.

Jusqu'à présent, nous avons parlé de la manière dont l'IA fait des applications mobiles courantes des applications qui changent la donne, puis nous avons examiné quelques conseils que les développeurs d'applications devraient prendre en compte lorsqu'ils travaillent avec l'IA. Et ensuite ? Contactez notre équipe de développeurs d'IA pour connaître la meilleure façon d'intégrer l'intelligence artificielle dans votre prochaine application mobile.