人工知能 (AI) はモバイル アプリの構築と運用方法に革命をもたらしており、開発者はより効率的でユーザー フレンドリーなアプリを作成できるようになります。 AI を活用した機能により、アプリのパフォーマンス、ユーザー エクスペリエンス、エンゲージメントが強化されています。 人気のAIツールの台頭 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 に貢献してきた 200%の増加 2023 年には、これらのプログラムがどのような種類の作品を生み出すことができるかを人々が見ようと群がるため、AI ライティングの検索が増加しています。 さらに、AI は次のようなレベルにまで成長すると予想されています。 309年までに2026億ドルの産業.

アプリ開発とマーケティングにおける AI の活用は、アプリ マーケティング担当者が自由に使える非常に便利なツールです。 ここでは、AI がアプリに与えた影響と、AI がアプリを宣伝する方法のいくつかを概説します。 エンゲージメントと成長.

予測分析

アプリのマーケティング担当者が成長戦略に人工知能を活用できる方法の XNUMX つは、予測分析です。 予測分析では、人口動態、行動、トランザクション、サブスクリプション データなどの顧客データを活用し、個々の顧客が将来どのように行動するかを予測するために使用します。 分析には AI と 統計アルゴリズム モバイルアプリのトレンドを予測します。 広告で予測分析を使用すると、新しい潜在顧客を特定し、適切なタイミングで適切なプラットフォーム上で関連する広告コンテンツをターゲットにすることができます。

手動で予測分析を計算するのではなく、AI アルゴリズムがユーザーの行動と履歴データを分析して、ユーザーの好みや行動を予測できます。 これにより、アプリは広告キャンペーンに対してパーソナライズされた推奨事項や提案を提供できるようになります。

パーソナライゼーション

AI アルゴリズムはユーザー データを分析して、ユーザーの好みに基づいてコンテンツ、製品、サービスを推奨するなど、アプリ エクスペリエンスをパーソナライズできます。 AI 主導のパーソナライゼーションでは、機械学習、深層学習、自然言語処理を組み合わせて活用し、ブランドのマーケティング メッセージ、コンテンツ、製品、サービスをパーソナライズします。 このテクノロジーは、ブランドが顧客と対話する方法を再構築し、より収益性の高いカスタマー ジャーニーを実現します。

データへのより深いアクセスが可能になることで、アプリのマーケティング担当者は広告をより正確にパーソナライズし、最適な顧客エクスペリエンスを提供できるようになります。 これは最終的にブランドロイヤルティとエンゲージメントの向上につながります。 マーケティングにおけるパーソナライゼーションは、ブランドのマーケティング支出の ROI と効率を向上させることができます。 30%まで.

チャットボット

チャットボットは、モバイル アプリの人工知能がエンドユーザーのエクスペリエンスを向上させるもう XNUMX つの方法です。 AI を活用したチャットボットは自然言語でユーザーとコミュニケーションでき、さまざまなアプリ機能の自動サポートと支援を提供します。 研究によると、 米国の消費者の44% 顧客サポートの分野では人間よりもチャットボットを好みます。 サポートに簡単にアクセスできるため、ユーザーの定着率と寿命が長くなります。 ユーザーは、問題をすぐに解決できるとわかれば、アプリを再び使い続ける可能性が高くなります。

チャットボットを使用することで、ブランドはサポート窓口の向こう側に常に誰かがいることを保証できます。 これにより、通常の営業時間外でもサポートを提供できるようになります。 消費者の90% 質問を迅速に解決することが最も重要な顧客サービス要件であると述べています。 モバイルアプリのチャットサポートに AI テクノロジーを活用することで、競争力が高まります。

音声アシスタント

Siri や Alexa などの音声アシスタントは AI を使用して自然言語を理解し、ユーザーのクエリに応答するため、ユーザーはハンズフリーでアプリを簡単に操作できるようになります。 ほぼ 1 人に 4 人 米国の成人はすでに自宅にスマート スピーカーを持っています。 音声アシスタントと会話型 AI は、ほとんどの主要市場で急速に人気が高まっており、世界中の人々の生活の一部になりつつあります。 この人気の高まりにより、消費者は近いうちに、よく使うアプリで音声アシスタントがすぐに利用できるようになるだろうと期待するでしょう。

このツールは、多くの業種、特に言語翻訳や教育アプリで便利です。 ユーザーはアプリ プラットフォームに直接話しかけて、クエリに対する応答を即座に受け取ることができます。 たとえば、ユーザーが新しい言語を学習している場合、アプリに話しかけることで発音を練習できます。 これは、学習の質とユーザーの維持率の向上に役立ちます。 アプリが高品質のサービスを提供していれば、消費者はまた戻ってくるでしょう。

不正検出

AI アルゴリズムはユーザーの行動を分析し、金融アプリや e コマース アプリなどでの不正行為を防止するために不審なアクティビティを検出できます。 AI とは対照的に、従来の不正検出方法は依然としてほとんどのフィンテック企業で広く使用されています。 しかし、多くは機械学習と人工知能を活用するように調整しており、不正行為を検出する方法を改善しています。

人工知能は、ルールの精度を向上させることで誤検知 (本物のユーザーがブロックされること) の数を減らすために継続的に機能するため、アプリの不正検出に非常に役立ちます。 これらすべてをユーザーエクスペリエンスに影響を与えない速度で実行します。 AI は、クレジット カード詐欺、個人情報の盗難、アカウントの不正使用を検出して、ユーザーがアプリを信頼できると安心できるようにします。

アプリに対する AI の影響の要点

AI により、モバイル アプリはよりインテリジェントで応答性が高く、パーソナライズされたものになりました。 AI テクノロジーが進化し続けるにつれて、将来的にはさらに革新的でインテリジェントなアプリ エクスペリエンスが期待できます。 アプリの保持に AI テクノロジーを活用するメリットをいくつか紹介します。 

  • 予測分析: アプリのマーケティング担当者が AI を使用して成長戦略を最適化できる方法の XNUMX つは、予測分析を利用することです。 手動で予測分析を計算するのではなく、AI アルゴリズムがユーザーの行動と履歴データを分析して、ユーザーの好みや行動を予測できます。
  • パーソナライゼーション: AI アルゴリズムはユーザー データを分析して、ユーザーの好みに基づいてコンテンツ、製品、サービスを推奨するなど、アプリ エクスペリエンスをパーソナライズできます。 このテクノロジーは、ブランドが顧客と対話する方法を再構築し、より収益性の高いカスタマー ジャーニーを実現します。
  • チャットボット: AI を活用したチャットボットは自然言語でユーザーとコミュニケーションでき、さまざまなアプリ機能の自動サポートと支援を提供します。 研究によると、 米国の消費者の44% 顧客サポートの分野では人間よりもチャットボットを好みます。
  • 音声アシスタント: Siri や Alexa などの音声アシスタントは、AI を使用して自然言語を理解します。 また、ユーザーのクエリにも応答するため、ユーザーはハンズフリーでアプリを簡単に操作できるようになります。 音声アシスタントの人気が高まっているため、消費者は近いうちに、頻繁に使用するアプリで音声アシスタントがすぐに利用できるようになるだろうと期待するでしょう。
  • 不正検出: AI アルゴリズムはユーザーの行動を分析し、不審なアクティビティを検出して詐欺を防止します。 これには、クレジット カード詐欺、個人情報盗難、アカウント活動の悪用が含まれます。