Hướng dẫn nân cao hiệu quả ứng dụng di động bằng Machine Learning
Ảnh hưởng của Machine Learning -ML đang dần được cảm nhận trong các ngành công nghiệp. Mặc dù công nghệ này đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, nhưng nó chỉ mới được đưa vào dòng chính gần đây.
.
1) Chức năng tìm kiếm phát triển cao.
Các giải pháp học máy cho phép người dùng tối ưu hóa tìm kiếm trong ứng dụng, cung cấp nhiều kết quả theo ngữ cảnh hơn và làm cho việc tìm kiếm đơn giản và sắc sảo hơn cho khách hàng.Đó là bởi vì các thuật toán học máy học từ các truy vấn của khách hàng và ưu tiên các kết quả mà một người chính xác quan tâm.Các ứng dụng hiện đại cho phép bạn thu thập tất cả thông tin hiện tại về khách hàng của mình, chẳng hạn như và các hành động và lịch sử tìm kiếm điển hình. Bạn có thể sử dụng dữ liệu này cùng với các yêu cầu tìm kiếm và dữ liệu hành vi để xếp hạng các dịch vụ và sản phẩm và cuối cùng hiển thị kết quả tìm kiếm phù hợp nhất.
2) Trải nghiệm cá nhân bổ sung.
Các thuật toán của nó có thể đánh giá các nguồn thông tin khác nhau, từ phương tiện truyền thông xã hội đến xếp hạng tín dụng và khuyến nghị đỉnh trên thiết bị của khách hàng.Hơn nữa, học máy cho phép bạn cấu trúc và phân loại khách hàng tiềm năng của mình, tìm cách tiếp cận cá nhân cho mọi nhóm khách hàng và áp dụng giai điệu và chất lượng nội dung của bạn.Nói một cách đơn giản, học máy cho phép bạn cung cấp cho người dùng nội dung hấp dẫn nhất cũng như có liên quan và truyền đạt ấn tượng rằng ứng dụng của bạn trong thực tế, nói chuyện với họ. Nó phân loại người dùng dựa trên sở thích của họ, thu thập thông tin này và sau đó quyết định sự xuất hiện của ứng dụng của bạn. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng học máy để biết những điều sau:
+ Khách hàng của bạn muốn gì?
+ Những gì họ có thể đủ khả năng?
+ Họ đang tìm kiếm gì để mua sản phẩm của bạn?
Trên thực tế, có một số lượng lớn các nhà tiếp thị đang thực hiện học máy theo tất cả các cách có thể tưởng tượng và có thể. Chẳng hạn, ứng dụng Uber thuộc Danh mục Giao thông vận tải, mà sử dụng ML để cung cấp thời gian ước tính về điều kiện giao thông, điểm đến và chi phí cho người lái, cung cấp thông tin theo thời gian thực trên bản đồ cho tài xế và hơn thế nữa.
3) Quảng cáo có liên quan
Hiển thị quảng cáo chính xác cho đối tượng chính xác là một phần thiết yếu của quảng cáo. Khi quảng cáo ngày càng được cá nhân hóa, công nghệ máy học hỗ trợ các công ty nhắm mục tiêu các thông điệp và quảng cáo được cá nhân hóa hoàn hảo hơn.
Hơn nữa, Machine learning-ML cũng giúp bạn tạo quảng cáo dựa trên dữ liệu về xu hướng và sở thích mua hàng độc đáo của mỗi khách hàng. Nó cho phép bạn dự báo khách hàng sẽ phản ứng như thế nào với một chương trình khuyến mãi chính xác để bạn chỉ có thể hiển thị quảng cáo cụ thể cho những khách hàng có khả năng quan tâm nhất đến dịch vụ hoặc sản phẩm được hiển thị.
4) Dự đoán hành vi người dùng
Học máy cho phép các nhà tiếp thị hiểu được sở thích và mô hình hành vi của người dùng bằng cách đánh giá các loại dữ liệu giới tính khác nhau, tuổi, yêu cầu tìm kiếm, vị trí và tần suất sử dụng ứng dụng, v.v. khi họ sử dụng bất kỳ ứng dụng nào sử dụng ML-Machine Learning. Tuy nhiên, bạn yêu cầu dữ liệu này vì bạn có thể triển khai nó để giữ cho nhiều nhóm khách hàng quan tâm đến ứng dụng của bạn và nâng cao hiệu quả của yêu cầu và các nỗ lực tiếp thị của bạn.Học máy cũng hỗ trợ trong việc tạo các đề xuất cá nhân nhằm tăng cường cam kết của khách hàng và thời gian đầu tư vào các ứng dụng của họ.
5) Sự tham gia của người dùng được tăng cường
Nó cung cấp hỗ trợ đầy đủ vì nó có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định theo thời gian thực. Để hỗ trợ khách hàng của mình, nó cung cấp các trợ lý kỹ thuật số thân thiện và thông minh như AI Chatbots, UX đàm thoại (trợ lý giọng nói) cho cách tiếp cận giao tiếp tuyệt vời.
Có những bot câu đố gửi manh mối và câu đố khó khăn nếu bạn gặp khó khăn trong khi giải các câu đố phức tạp. Snapchat là một ví dụ tuyệt vời khác sử dụng thực tế tăng cường và học máy để cho phép người dùng chỉnh sửa ảnh của họ với các yếu tố bộ lọc tuyệt vời.
Hơn nữa, Machine Intelligence cho phép bạn cải thiện ứng dụng của mình với trình dịch tích hợp vì máy học hỗ trợ dịch giọng nói trong thời gian thực.
6) Giúp người dùng cuối cắt giảm chi phí
Thuật toán AI và ML cũng có thể hoạt động song song để cải thiện người dùng cuối để đạt được một mục tiêu cụ thể. Ví dụ: lấy một ngành vận chuyển, bất cứ khi nào người dùng truy cập vào ứng dụng, họ có thể ngay lập tức tìm giá khi mua hàng và xác định các tuyến giao hàng hiệu quả nhất.
7) Bảo mật được tăng cường.
Là một công cụ tiếp thị mạnh mẽ, học máy cũng có thể đảm bảo và tối ưu hóa và đảm bảo xác thực ứng dụng. Việc nhận dạng video, âm thanh và giọng nói giúp khách hàng có thể truy cập để xác thực bằng cách sử dụng dữ liệu sinh trắc học của họ, chẳng hạn như dấu vân tay hoặc khuôn mặt. Học máy cũng giúp bạn thiết lập quyền truy cập cho khách hàng của bạn. Đó là một quyết định thông minh cho bất kỳ ứng dụng di động. Ngoài đăng nhập an toàn và nhanh chóng, có nhiều ứng dụng hơn cho máy học;
+ Với kiến thức tự động, bạn có thể tin tưởng vào màn hình liền mạch của ứng dụng mà không cần theo dõi liên tục.
+ Các thuật toán học máy nghiêm cấm và phát hiện các hành động mờ ám.