Прогностическая аналитика и искусственный интеллект (ИИ) работают вместе, чтобы регулярно обеспечивать этот тип прогнозирования.
Было бы здорово, если бы вы могли предсказать, что пользователь вашего приложения будет каждый день проходить мимо определенного угла — того, который находится всего в нескольких минутах от вашего магазина — по пути домой? А что, если бы вы могли отправить push-уведомление, рекламирующее купон, бесплатный образец или другой товар, который мог бы побудить вашего клиента изменить свой распорядок дня и зайти в ваше заведение? О, и вам также нужно рассчитать время уведомления, чтобы оно происходило, когда клиент находится в вашем общем направлении, но при этом давало ему достаточно времени, чтобы сделать поворот.
Звучит футуристично? Комбинация предиктивной аналитики и искусственного интеллекта (ИИ) работает вместе, чтобы обеспечить этот тип прогнозирования на регулярной основе. Разработчики приложений только начинают использовать эти мощные инструменты как способ стимулировать взаимодействие как в физическом, так и в цифровом мире с доступом к мобильному отслеживанию через GPS телефона.
Прогнозирование будущего поведения
Интеграция с функциями мобильного телефона пользователя не является новой территорией, но сбор данных, необходимых для получения верных прогнозов, является новым для многих разработчиков приложений. ИИ требуется огромное количество информации, прежде чем он сможет делать выводы или прогнозировать будущее поведение пользователей приложения. Это также требует от программистов глубокого понимания того, как задавать правильные вопросы, поскольку они строят алгоритм, который управляет прогностической аналитикой.
Определение местоположения мобильного телефона
Одним из ключевых требований для предсказания местоположения является фактическое местоположение телефона, но поиск этой информации может быть сложным без использования стороннего приложения. Разработчики приложений и пользователи с осторожностью относятся к использованию сторонних приложений для обмена информацией о местоположении. В основном это связано с тем, что за эту полезную информацию часто приходится платить: вредоносное ПО, которое устанавливается, как только вы нажимаете на ссылку регистрации или загружаете приложение. Для создания беспрепятственного взаимодействия с пользователем требуется, чтобы вы определяли информацию о местоположении, не требуя чрезмерного взаимодействия или заставляя пользователя переосмыслить свое решение поделиться этой личной информацией.
Определение клиентов для конвертации
Одним из ключевых применений предиктивной аналитики является определение того, когда потенциальные клиенты будут в настроении совершить покупку. Глубокий кладезь данных о покупателях, которые можно найти в решении CRM нового поколения (управление взаимоотношениями с клиентами) или на вашем веб-сайте, является основой большей части этих данных. Вы можете проанализировать, что покупают другие клиенты, как часто они могут совершать покупки и что вы должны продавать пользователям в процессе оформления заказа. Предоставление этой информации на ваш мобильный веб-сайт или в приложение предоставляет вам огромное количество информации, которую можно использовать для поощрения пользователей продолжать движение по воронке продаж таким образом, чтобы это не казалось навязчивым.
Будущее прогнозной аналитики и искусственного интеллекта
Прогнозная аналитика и искусственный интеллект основаны на огромном количестве данных, доступных в мире, и эти данные ежегодно резко увеличиваются. К 2025 году эксперты предсказывают, что мы будем генерировать до 163 зеттабайт данных ежегодно. Для сравнения: в настоящее время мир генерирует всего около 30 зеттабайт в год, но скорость роста астрономическая. Каждый раз, когда пользователь нажимает, выполняет поиск, получает доступ к приложению или просматривает видео, отслеживается, и вся эта информация может быть передана в механизм искусственного интеллекта, чтобы помочь предсказать действия, которые пользователи предпримут дальше. Затем эта ценная информация может быть использована опытными разработчиками приложений для создания более захватывающего пользовательского опыта, который действительно повышает ценность.
Подумайте об этом: Интернет вещей (IoT) скоро будет предоставлять подробную информацию обо всем, от того, что находится внутри вашего холодильника, до предоставления вам механизма для удаленного открывания дверей вашего дома. Эта информация потенциально является справедливой игрой для разработчиков мобильных приложений, поскольку они стремятся создавать прогнозы, включающие следующие лучшие действия для вашего бизнеса.
Этот огромный приток данных может быть ошеломляющим, но очень важно, чтобы разработчики приложений сосредоточились на информации, которая имеет значение для улучшения общего пользовательского опыта в их приложении. Это определит, смогут ли они эффективно использовать данные, которые можно получить с помощью прогнозной аналитики.
