جدول المحتويات
المقدمة: تطور إشعارات الدفع
العناصر التي تركتها في عربة التسوق الخاصة بك، بينما يمكن لأخرى تنبيه المستخدم إلى عرض بناءً على سجل الشراء الخاص به. هذا التجزئة تحسن أداء الإشعارات بشكل ملحوظ، مع ارتفاع معدلات الفتح والتحويل حيث أصبحت الرسائل أكثر صلة بالمستخدمين.
ومع ذلك، على الرغم من التجزئة، لا تزال هناك قيود. كانت الإخطارات لا تزال رد الفعل بدلاً استباقية. تم إرسالها استجابةً لإجراء المستخدم أو بناءً على قاعدة محددة مسبقًا، مما يترك مجالًا لتحسين التخصيص والوظائف. توقيت التي سلمت بها هذه الرسائل.
عصر الإخطارات الذكية
كانت القفزة الكبيرة التالية في تطور إشعارات الدفع هي تطوير الإخطارات الذكية. بفضل التقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للتطبيقات الآن تحليل سلوك المستخدم في الوقت الفعلي والتعلم منه التنبؤ باحتياجاتك المستقبلية. نكون الإخطارات التنبؤية إنهم يعتمدون على بيانات مثل سجل استخدام التطبيق والموقع ووقت الاستخدام وعوامل سياقية أخرى لتوقع ما قد يحتاجه المستخدم أو يريده في أي لحظة.
على سبيل المثال، يمكن لتطبيق السفر إرسال إشعار يقترح على المستخدم حجز فندق عندما يكتشف أنه يبحث عن رحلات جوية أو يستخدم خريطة في مدينة غير معروفة. وبالمثل، يمكن أن يقترح تطبيق اللياقة البدنية تمرينًا محددًا بناءً على سجل النشاط البدني للمستخدم والوقت من اليوم. لا تعمل هذه الإشعارات على تحسين تجربة المستخدم من خلال توفير المعلومات ذات الصلة وفي الوقت المناسب فحسب، بل يمكنها أيضًا زيادة معدل الاحتفاظ والمشاركة حيث يتلقى المستخدمون المحتوى الذي يلبي احتياجاتهم في الوقت المناسب.
ال الإخطارات الذكية فهي لا تتفاعل مع سلوك المستخدم فحسب؛ هو - هي يتنبأ. إنهم يستخدمون قوة التعلم الآلي لتحليل كميات كبيرة من البيانات، ومن خلالها، إنشاء أنماط تسمح بالتنبؤ بالسلوك. من خلال توقع إجراءات المستخدم المستقبلية، يمكن للتطبيقات إرسال إشعارات في الوقت الأمثل، مما يزيد من احتمالية تفاعل المستخدم مع التطبيق والتصرف بناءً على الإشعار.
كيف تختلف الإخطارات التنبؤية؟
ال الإخطارات التنبؤية إنها مجموعة فرعية من الإشعارات الذكية وتتميز بقدرتها على تجاوز التخصيص التقليدي. بدلاً من مجرد إرسال إشعار بناءً على إجراء سابق، يمكن للإشعارات التنبؤية توقع سلوك المستخدم في المستقبل. وهذا ممكن بفضل خوارزميات التعلم الآلي التي تسمح للتطبيقات بالتعلم من أنماط استخدام كل مستخدم وتطبيق تلك الدروس لتقديم اقتراحات أو تنبيهات استباقية.
الميزات الرئيسية للإخطارات التنبؤية:
- السياق في الوقت الحقيقي: يقومون بتحليل الموقع والوقت ونشاط المستخدم لإنشاء الإشعارات ذات الصلة.
- تاريخ السلوك: يتعلمون من تفاعلات المستخدم السابقة مع التطبيق للتنبؤ بالإجراءات المستقبلية.
- استباقية: الإخطارات التنبؤية لا تنتظر قيام المستخدم باتخاذ إجراء؛ أنها توفر المعلومات والاقتراحات قبل أن يطلبها المستخدم.
- التعلم المستمر: بمرور الوقت، تعمل الخوارزميات على تحسين دقتها من خلال التكيف المستمر مع سلوك المستخدم المتغير.
مثال عملي: تطبيقات اللياقة البدنية
إحدى حالات الاستخدام الشائعة في استخدام الإشعارات التنبؤية هي تطبيقات لياقة بدنية. تتمتع هذه التطبيقات عادةً بتفاعل يومي عالٍ مع المستخدمين، الذين يقومون بإدخال بيانات مثل ساعات التمرين وأنواع النشاط ومقاييس الأداء. باستخدام هذه المعلومات، يمكن لتطبيق اللياقة البدنية توقع الوقت الذي من المحتمل أن يقوم فيه المستخدم بتمرينه التالي وإرسال إشعار تذكير قبل ذلك الوقت مباشرة، للتكيف مع روتينه اليومي.
على سبيل المثال، إذا كان المستخدم يمارس التمارين الرياضية عادةً في الساعة 7:00 صباحًا ولكن في أحد الأيام لم يفتح التطبيق في ذلك الوقت، فيمكن أن يرسل التطبيق إشعارًا في الساعة 7:15 صباحًا يقترح جلسة تمرين قصيرة أو تذكير بروتينه. المعتاد. بهذه الطريقة، لا يكون الإخطار مفيدًا فحسب، بل أيضًا استباقية، توقع احتياجات المستخدم.
التأثير على مشاركة المستخدم والاحتفاظ به
تأثير ال الإخطارات التنبؤية فيه ارتباط و الاحتفاظ بالمستخدمين لقد كان كبيرا. أظهرت العديد من الدراسات أن الإشعارات المخصصة والتنبؤية تولد معدل فتح أعلى مقارنة بالإشعارات العامة أو المجزأة. يكون المستخدمون أكثر استعدادًا للتفاعل مع التطبيق عندما يشعرون أن الإشعارات مفيدة وذات صلة باحتياجاتهم الحالية.
في الواقع، أبلغت التطبيقات التي نفذت الإشعارات التنبؤية عن زيادة في الاحتفاظ بالمستخدمين على المدى الطويل، حيث يشعر المستخدمون أن التطبيق يتكيف مع سلوكياتهم وتفضيلاتهم الشخصية. يشجع هذا الشعور بالأهمية والتخصيص على زيادة ولاء المستخدم ويقلل من مخاطر الاضطراب.
مستقبل دفع الإخطارات
مستقبل دفع الإخطارات ومن الواضح أنها موجهة نحو الأتمتة و التخصيص المتقدم. ومع التقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، من المرجح أن تصبح الإخطارات دقيقة وسياقية بشكل متزايد، إلى درجة حيث يمكن للتطبيقات التنبؤ ليس فقط باحتياجات المستخدم الفورية، بل وأيضا اهتماماته على المدى الطويل.
علاوة على ذلك، مع دمج التقنيات الناشئة مثل الواقع المعزز (ع) و الواقع الافتراضي (VR)، يمكن أن تصبح الإخطارات تجارب غامرةحيث يتفاعل المستخدمون مع المحتوى بطريقة أعمق وتفاعلية. على سبيل المثال، لا يمكن أن يقترح الإشعار منتجًا في متجر فحسب، بل يسمح أيضًا للمستخدم برؤية الشكل الذي سيبدو عليه هذا المنتج في بيئته الخاصة من خلال الواقع المعزز.
باختصار، قطعت الإشعارات اللحظية شوطًا طويلًا منذ بدايتها، وهي الآن في مرحلة مثيرة من التطوير. ومع نمو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، الإخطارات الذكية و تنبؤي إنهم يغيرون الطريقة التي تتفاعل بها التطبيقات مع مستخدميها، مما يوفر اتصالات أكثر صلة واستباقية وشخصية.
كيف تعمل الإشعارات التنبؤية
ال إشعارات الدفع التنبؤية إنها تمثل أحد التحولات الأكثر تقدمًا في التفاعل بين المستخدمين وتطبيقات الهاتف المحمول. بينما تعتمد إشعارات الدفع التقليدية على المشغلات الثابتة أو الاستهداف الثابت، الإخطارات التنبؤية يذهبون إلى أبعد من ذلك، ويتوقعون احتياجات المستخدم وسلوكياته. لفهم كيفية عمل هذه الإشعارات المتقدمة، من الضروري استكشاف المكونات الأساسية التي تجعلها ممكنة: التعلم الآلي, تحليل السلوك و سياق الوقت الحقيقي. تعمل هذه العناصر معًا لتقديم الإشعارات في الوقت المناسب وبمحتوى أكثر صلة.
المكونات الأساسية للإخطارات التنبؤية
1. التعلم الآلي والتنبؤ بالسلوك
هو التعلم الآلي (ML) هو المحرك الرئيسي وراء الإخطارات التنبؤية. على عكس الأساليب التقليدية، حيث يتم إرسال الإشعارات وفقًا لقواعد محددة مسبقًا، يسمح التعلم الآلي بالتطبيقات يتعلم سلوك المستخدم مع مرور الوقت. عندما يتفاعل المستخدم مع أحد التطبيقات، يتم جمع البيانات حول كيفية ومتى ولماذا يستخدم وظائف أو ميزات معينة. باستخدام هذه المعلومات، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة تحليل الأنماط السلوكية والتنبؤ بها الإجراءات المستقبلية.
على سبيل المثال، إذا كان المستخدم يستخدم تطبيقًا للياقة البدنية كل يوم في الساعة 7:00 صباحًا، ولكن في يوم من الأيام لم يفعل ذلك، فيمكن للنظام التنبؤ بأن المستخدم قد نسي على الأرجح جلسة التمرين. ردا على ذلك، سيرسل التطبيق أ الإخطار التنبؤي يقترح عليك إجراء التدريب الخاص بك أو ربما تقديم برنامج بديل أقصر لاستيعاب ضيق الوقت المحتمل.
عملية التدريب على نموذج التعلم الآلي وهو مستمر، مما يعني أن دقة التنبؤات تتحسن مع قيام النظام بجمع المزيد من البيانات وضبط خوارزمياته. يعد هذا التعلم المستمر أمرًا بالغ الأهمية لتقديم إشعارات مخصصة تتكيف مع سلوك المستخدم الديناميكي والمتغير.
2. تحليل سلوك المستخدم
هو تحليل السلوك إنها ركيزة أساسية أخرى للإخطارات التنبؤية. عندما يتفاعل المستخدمون مع التطبيق، فإنهم يتركون آثارًا رقمية حول تفضيلاتهم وعاداتهم. يتضمن هذا التحليل ليس فقط فحص ما يفعله المستخدم في لحظة معينة، ولكن أيضًا ما يفعله الاتجاهات طويلة المدى.
تستفيد أنظمة الإشعارات التنبؤية من هذا التحليل لضبط محتوى الإشعارات بناءً على تفضيلات المستخدم وسجل الاستخدام. على سبيل المثال، يمكن لتطبيق الأخبار اكتشاف أن المستخدم يفضل قراءة المقالات التقنية في الصباح وإرسال إشعار تنبؤي بالعناوين الأكثر صلة قبل وقت القراءة المعتاد.
يتيح لك التحليل السلوكي تخصيص الإشعارات بشكل أكثر عمقًا، مما يخلق تجربة فريدة لكل مستخدم. بدلاً من إرسال نفس الإشعارات إلى جميع المستخدمين، يتم تصميم محتوى كل رسالة لتناسب اهتمامات الفرد واحتياجاته، مما يزيد من احتمال تلقي الإشعار بشكل جيد وتفاعل المستخدم مع التطبيق.
3. استخدام السياق في الوقت الحقيقي
هو سياق الوقت الحقيقي يعد مكونًا رئيسيًا آخر للإشعارات التنبؤية. يشير هذا السياق إلى البيانات التي يتم جمعها من البيئة المباشرة للمستخدم، مثل الموقع الجغرافي والوقت من اليوم والطقس والأنشطة الحالية. تستخدم التطبيقات التي تدمج الإشعارات التنبؤية هذه البيانات السياقية لتحديد اللحظة المثالية لإرسال إشعار.
على سبيل المثال، يمكن لتطبيق السفر اكتشاف وجود المستخدم في المطار وإرسال إشعار يقترح خيارات النقل أو معلومات حجز الفندق. وبالمثل، يمكن لتطبيق اللياقة البدنية استخدام بيانات الموقع والطقس لاقتراح تمرين داخلي إذا اكتشف أن المستخدم عادة ما يمارس الرياضة في الهواء الطلق، ولكن السماء تمطر.
هذا النهج على أساس سياق يضمن أن الإخطارات ليست ذات صلة بالمستخدم فحسب، بل أيضًا في الوقت المناسب. من خلال دمج البيانات السياقية، يمكن للتطبيقات تجنب إرسال الإشعارات في أوقات غير مناسبة أو غير ذات صلة، مما يزيد من فعالية التفاعلات.
4. تكامل Firebase Cloud Messaging (FCM).
ال التكامل مع Firebase Cloud Messaging (FCM) إنه أمر بالغ الأهمية لتسليم إشعارات الدفع التنبؤية في نظام Android البيئي. إف سي إم يوفر البنية التحتية التي تسمح بإرسال الإشعارات من الخوادم إلى الأجهزة المحمولة بسرعة وكفاءة.
من خلال FCM، يمكن للتطبيقات إرسال إشعارات مخصصة بناءً على سياق المستخدم. يسمح FCM أيضًا باستخدام انهيار الرسالةمما يعني أنه يمكن استبدال الإشعارات غير ذات الصلة بإشعارات أكثر حداثة وذات صلة قبل الوصول إلى جهاز المستخدم(
).
5. واجهات برمجة تطبيقات السياق في Android 15
في أندرويد 15، قامت Google بتحسين الدعم لـ واجهات برمجة تطبيقات السياق، مما يسهل إنشاء إشعارات تنبؤية بناءً على بيئة المستخدم. تسمح واجهات برمجة التطبيقات هذه للتطبيقات بجمع البيانات مثل الموقع الجغرافي، هو مستوى البطارية، و حالة الشبكة، من بين أمور أخرى، لإنشاء إشعارات أكثر تكيفًا مع لحظة المستخدم المحددة.
على سبيل المثال، إذا كانت بطارية المستخدم منخفضة وبعيدًا عن المنزل، فيمكن أن يرسل تطبيق النقل إشعارًا يقترح خيارات نقل أقرب، بالإضافة إلى تذكير للعثور على محطة شحن لجهازه. واجهة برمجة التطبيقات التعرف على النشاط على نظام Android، يسمح لك أيضًا باكتشاف ما إذا كان المستخدم يمشي أو يركض أو يقود السيارة أو ينام، مما يضيف طبقة إضافية من التخصيص إلى الإشعارات.(
)(
).
سير عمل الإخطار التنبؤي
سير العمل للتنفيذ الإخطارات التنبؤية يتضمن عدة خطوات، جميعها مترابطة:
جمع البيانات: أولاً، تجمع التطبيقات بيانات المستخدم ذات الصلة مثل السلوك داخل التطبيق والموقع وسجل التفاعل وحالة الجهاز الحالية. يتم تخزين هذه البيانات وتحليلها في الوقت الحقيقي.
التحليل والتعلم: التالي، الخوارزميات التعلم الآلي يقومون بمعالجة البيانات والكشف عن أنماط الاستخدام. يسمح هذا التحليل للنظام بتحديد تفضيلات المستخدم والتنبؤ بالسلوك المستقبلي.
التنبؤ والتخصيص: بناءً على التحليل أعلاه، يقوم النظام بإنشاء تنبؤات حول الإجراءات التي من المحتمل أن يتخذها المستخدم في المستقبل القريب. ثم قم بتخصيص محتوى الإشعار لجعله مناسبًا لتلك اللحظة المحددة.
تحديد اللحظة المثلى: بمجرد تخصيص الإشعار، يجب على النظام تحديد أفضل وقت لإرساله. هذا هو المكان واجهات برمجة تطبيقات السياق، والتي تسمح بإرسال الإشعار في الوقت المناسب، بناءً على البيئة والأنشطة الحالية للمستخدم.
إرسال الإخطار: وأخيرا، وذلك باستخدام خدمات مثل المراسلة السحابية من Firebase، يتم إرسال الإشعار إلى جهاز المستخدم. إذا لم يعد الإشعار ذا صلة بسبب تغيير في سلوك المستخدم، فمن الممكن أن يتعطل FCM أو يقوم بتحديث الرسالة قبل وصولها إلى الجهاز.
ردود الفعل والتكيف: بعد أن يتفاعل المستخدم (أو لا) مع الإشعار، يقوم النظام بضبط خوارزميات التعلم الآلي الخاصة به بناءً على النتيجة. تضمن حلقة التعليقات المستمرة هذه أن تكون التنبؤات المستقبلية أكثر دقة وتخصيصًا.
مثال عملي: تطبيقات التجارة الإلكترونية
لفهم العملية بشكل أفضل، دعونا نلقي نظرة على مثال الإخطارات التنبؤية في تطبيق التجارة الإلكترونية. تخيل أن أحد المستخدمين كان يتصفح المنتجات داخل التطبيق لعدة أيام، لكنه لم يقم بأي عملية شراء. واستنادًا إلى سجل تصفح المستخدم وعمليات الشراء السابقة، يمكن للتطبيق التنبؤ باقترابه من اتخاذ قرار الشراء. يمكن لنظام الإشعارات التنبؤية بعد ذلك إرسال رسالة تذكير شخصي ليقوم المستخدم بإكمال عملية الشراء، ربما باستخدام قسيمة خصم لتحفيز التحويل.
بالإضافة إلى ذلك، إذا كان المستخدم في موقع قريب من متجر فعلي للعلامة التجارية، فيمكن للنظام الاستفادة من واجهات برمجة تطبيقات السياق لنقترح عليك زيارة المتجر ورؤية المنتجات شخصيًا. في هذا السيناريو، تم تصميم الإشعار ليس فقط لل عادات الشراء لدى المستخدمبل أيضا له الموقع الحالي، مما يزيد من فرص تفاعل المستخدم مع الإشعار وإجراء عملية شراء.
التحديات في تنفيذ الإخطارات التنبؤية
على الرغم من مزاياه، فإن تنفيذ الإشعارات التنبؤية لا يخلو من التحديات. واحدة من أكبر العقبات هي إدارة الخصوصية والبيانات الشخصية. نظرًا لأن الإشعارات التنبؤية تعتمد بشكل كبير على جمع بيانات المستخدم وتحليلها، فمن الضروري أن تدير التطبيقات هذه البيانات بشكل مسؤول، مع الالتزام بلوائح الخصوصية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (اللائحة العامة لحماية البيانات). يجب على المطورين التأكد من فهم المستخدمين للبيانات التي يتم جمعها وكيفية استخدامها، مع تقديم خيارات واضحة لضبط تخصيص الإشعارات.
المزايا للمستخدم والمطورين
ال إشعارات الدفع التنبؤية لم تحدث ثورة في طريقة تفاعل المستخدمين مع تطبيقات الهاتف المحمول فحسب، بل أنتجت أيضًا فوائد متعددة لكليهما المستخدمين أما بالنسبة ل المطورين. هذا التحول نحو نموذج أكثر استباقية وشخصية يعتمد على التعلم الآلي يقدم سلسلة من المزايا التي تؤثر على تجربة المستخدم، ال حفظ، و ارتباط، وكذلك تحسين و كفاءة للمطورين.
في هذا القسم، سنقوم بتفصيل هذه المزايا لكلا الطرفين، وسنقارن أيضًا كيفية تباين هذه الإشعارات مع الإشعارات التقليدية من حيث الفعالية والنتائج.
المزايا للمستخدم
1. الصلة المخصصة
إحدى المشاكل الرئيسية في إشعارات الدفع التقليدية هي ميلها إلى أن تكون كذلك نوعي، يتم إرسالها بشكل موحد إلى جميع المستخدمين بغض النظر عن سياقهم أو تفضيلاتهم. يؤدي هذا إلى تجاهل العديد من هذه الإشعارات، أو اعتبارها غير ذات صلة أو حتى مزعجة. ال الإخطارات التنبؤيةومن ناحية أخرى، فهي قادرة على التكيف مع التفضيلات والسلوك الفريد لكل مستخدم، وتقديم رسائل أكثر صلة وإفادة.
مثال عملي: في أحد تطبيقات اللياقة البدنية، يتلقى المستخدم الذي يتدرب عادةً في الصباح تذكيرًا قبل وقت التمرين المعتاد. من ناحية أخرى، فإن المستخدم الذي يتدرب في فترة ما بعد الظهر سيتلقى إشعارًا يتناسب مع روتينه الشخصي، مما يعمل على تحسين اللحظة والمحتوى.
هذه القدرة على إرسال الرسائل شخصية يولد اتصالًا أقوى بالتطبيق، حيث يشعر المستخدمون بمزيد من الاهتمام والفهم. كما تزيد أهمية الإخطارات من إمكانية التفاعل، حيث يُنظر إلى الرسائل على أنها تأتي في الوقت المناسب ويتم تعديلها وفقًا لاحتياجات المستخدم المباشرة.
2. أقل تدخلا
أحد التحديات الرئيسية التي تواجه إشعارات الدفع التقليدية هو إمكانية حدوث ذلك تدخلي، خاصة إذا تم إرسالها في أوقات غير مناسبة أو إذا كانت غير ذات صلة بالمستخدم في هذا السياق المحدد. مع الإخطارات التنبؤية، التردد والتوقيت تم تحسين الشحن لتقليل الانقطاعات غير المرغوب فيها.
شكرا ل واجهات برمجة تطبيقات السياق والقدرة على تحليل سلوك المستخدم في الوقت الفعلي، ويتم إرسال الإشعارات في الأوقات التي من المرجح أن يكون فيها المستخدم متاحًا للتفاعل. وهذا لا يؤدي إلى تحسين تجربة المستخدم فحسب، بل يقلل أيضًا من فرصة إيقاف تشغيل الإشعارات أو حتى إلغاء تثبيت التطبيق بسبب تجربة سيئة مع التنبيهات المتطفلة.
مثال: يمكن لتطبيق الأخبار الذي يستخدم الإشعارات التنبؤية اكتشاف أن المستخدم غير نشط (على سبيل المثال، عدم التحرك أو استخدام تطبيقات أخرى) وإرسال إشعار بالأخبار العاجلة الرئيسية في تلك اللحظة المحددة. بدلاً من تلقي تنبيه أثناء انشغاله، يتلقى المستخدم المعلومات في الوقت الذي يمكنه فيه التفاعل مع التطبيق.
3. زيادة في القيمة المدركة
غالبًا ما يُنظر إلى التطبيقات التي تستخدم الإشعارات التنبؤية على أنها أكثر ذكي ومفيدة للمستخدمين. عندما يتوقع أحد التطبيقات احتياجات المستخدم، مثل تذكيره بموعد أو اقتراح إجراء ذي صلة في الوقت المناسب، فإنه يزيد من القيمة المتصورة للتطبيق، ويشجع وفاء و حفظ أقوى.
هذه الزيادة في القيمة المدركة تترجم إلى تجربة أكثر سلاسة وإرضاءًحيث يشعر المستخدم أن التطبيق مصمم خصيصًا لتحسين حياته اليومية، بدلاً من مقاطعتها برسائل غير ضرورية أو غير مناسبة.
4. تحسين الإنتاجية والكفاءة
بالنسبة للمستخدمين، يمكن أن تساعد الإشعارات التنبؤية أيضًا في التحسين إنتاجية من خلال تذكيرهم بالمهام المهمة، أو تقديم اختصارات لتنفيذ الإجراءات الشائعة، أو اقتراح المعلومات ذات الصلة عندما يحتاجون إليها فقط. بدلاً من البحث يدويًا في التطبيق أو تعيين تذكيرات محددة، يتوقع التطبيق احتياجات المستخدم ويقدم المساعدة الاستباقية.
مثال: يمكن لتطبيق إدارة المهام إرسال تذكير تنبؤي بشأن الموعد النهائي الوشيك بناءً على سلوك المستخدم، مع اكتشاف أنه عادةً ما يكمل المهام في الصباح أو قبل موعدها مباشرة. وبهذه الطريقة، يمكن للمستخدم تخطيط وقته بشكل أفضل دون الحاجة إلى القلق بشأن التحقق المستمر من التطبيق.
مقارنة بين الإخطارات التقليدية والتنبؤية
ال الإخطارات التقليدية لقد اعتادوا الاعتماد على مشغلات محددة مسبقًا أو جداول زمنية ثابتة. لم يتم تصميم هذه الإشعارات وفقًا للاحتياجات أو التفضيلات الفردية للمستخدمين، مما أدى إلى انخفاض معدلات المشاركة وارتفاع مستويات تعطيل الإشعارات.
ومن ناحية أخرى فإن الإخطارات التنبؤية أنها توفر التخصيص الديناميكي، والتكيف مع سلوك المستخدم والسياق في الوقت الحقيقي. وهذا يحسن بشكل كبير الملاءمة، ال فرصة وبالتالي فعالية من الإخطارات.
حالات استخدام الإشعارات التنبؤية
الخلاصة: الطريق إلى تواصل أكثر ذكاءً
لقد سمح التقدم في تكنولوجيا الهاتف المحمول بأن تصبح التفاعلات بين المستخدمين والتطبيقات متطورة بشكل متزايد. اليوم، أصبح التخصيص هو المعيار، وتمثل الإشعارات التنبؤية الخطوة الكبيرة التالية نحو التواصل الأكثر ذكاءً. ولا يسمح ذلك للعلامات التجارية بالتفاعل مع مستخدميها بطريقة أكثر تخصيصًا فحسب، بل يستفيد أيضًا من التقنيات المتقدمة، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لتوقع احتياجات المستخدم وتقديم المحتوى ذي الصلة في الوقت المناسب.
على الرغم من أن الإشعارات الفورية التقليدية مفيدة، إلا أنها واجهت تحديًا مستمرًا: الملاءمة. تغمر العديد من التطبيقات المستخدمين بالرسائل التي، في كثير من الحالات، لا تقدم أي قيمة وينتهي الأمر بتجاهلها، أو الأسوأ من ذلك أنها تتسبب في قيام المستخدم بتسجيل الخروج أو إلغاء تثبيت التطبيق. وقد أدى ذلك إلى اتجاه مثير للقلق حيث يقوم المستخدمون بإيقاف تشغيل الإشعارات أو حتى التوقف عن استخدام التطبيق بسبب غمرهم بالرسائل غير ذات الصلة.
ومن خلال الإشعارات التنبؤية، نسعى إلى تغيير هذا النموذج. بدلاً من قصف المستخدمين برسائل عامة، تم تصميم هذه الإشعارات لفهم سياق كل مستخدم وتفضيلاته وسلوكياته السابقة وأنماط استخدامه. يسمح هذا الأسلوب للتطبيقات بإرسال الإشعارات التي لها تأثير فعلي على المستخدم فقط، مما يؤدي إلى تحسين التجربة وزيادة احتمالية أن تكون الرسالة فعالة.
التخصيص في قلب الإشعارات التنبؤية
يقع التخصيص في قلب إشعارات الدفع التنبؤية. ومن خلال استخدام الخوارزميات المتقدمة، يمكن للتطبيقات جمع البيانات حول عادات المستخدمين وتفضيلاتهم، مما يسمح لهم بالتنبؤ بدقة بالوقت المناسب لإرسال الإشعارات. على سبيل المثال، يمكن لتطبيق اللياقة البدنية إرسال إشعار مباشرة عندما يمارس المستخدم التمارين عادةً، مما يقترح روتينًا يعتمد على التدريبات السابقة. وبالمثل، يمكن لتطبيق التسوق أن يرسل تنبيهًا بشأن تخفيضات على المنتجات التي كان المستخدم يبحث عنها، مما يزيد من فرص التحويل.
إن القدرة على توقع احتياجات المستخدم هي ما يميز الإشعارات التنبؤية عن الإشعارات التقليدية. أصبحت هذه القدرة ممكنة بفضل تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الضخمة، والتي تسمح للتطبيقات بالتعلم والتكيف مع الاحتياجات المتغيرة لمستخدميها. ومع كل تفاعل، تصبح التطبيقات أكثر ذكاءً وقدرة على تقديم إشعارات أكثر صلة وإفادة.
تحسين رضا المستخدم
إحدى الفوائد الرئيسية لإشعارات الدفع التنبؤية هي تأثيرها على رضا المستخدم. يميل المستخدمون أكثر إلى التفاعل مع التطبيق إذا شعروا أنه يوفر لهم قيمة. يمكن أن تؤدي الإشعارات غير ذات الصلة إلى الإحباط، ولكن الإشعارات التنبؤية، كونها أكثر تخصيصًا وسياقًا، تولد شعورًا بأن التطبيق "يفهم" المستخدم. ولا يؤدي هذا إلى تحسين تصور المستخدم للتطبيق فحسب، بل يزيد أيضًا من احتمالية استمراره في استخدامه على المدى الطويل.
وخير مثال على ذلك هو استخدام الإشعارات التنبؤية في تطبيقات الموسيقى. ومن خلال تحليل عادات الاستماع لدى المستخدم، يمكن لهذه التطبيقات إرسال توصيات بناءً على الحالة المزاجية أو الوقت من اليوم أو حتى الطقس. وبهذه الطريقة، يتلقى المستخدم اقتراحات موسيقية في الوقت المناسب، مما يحسن تجربته ويجعله يشعر أن التطبيق يتماشى مع اهتماماته وعواطفه.
قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
لن يكون تطوير الإشعارات التنبؤية ممكنًا دون تدخل التقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي. تسمح هذه التقنيات للتطبيقات بجمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات حول سلوك المستخدم. وباستخدام هذه المعلومات، يمكن للخوارزميات تحديد الأنماط وإجراء تنبؤات دقيقة حول متى وكيف يتم إرسال إشعار الدفع.
الذكاء الاصطناعي قادر على معالجة البيانات في الوقت الفعلي، مما يعني أنه يمكنه التكيف بسرعة مع التغيرات في سلوك المستخدم. على سبيل المثال، إذا قام المستخدم بتغيير عادات استخدام التطبيق، فيمكن للذكاء الاصطناعي ضبط الإشعارات لتعكس هذه السلوكيات الجديدة. ويضمن هذا أن تظل الإشعارات ذات صلة وفي الوقت المناسب، حتى مع تطور تفضيلات المستخدم.
بالإضافة إلى ذلك، يسمح التعلم الآلي للتطبيقات بتحسين توقعاتها باستمرار أثناء قيامها بجمع المزيد من البيانات. كلما زاد استخدام التطبيق، أصبح أكثر دقة في قدرته على توقع احتياجات المستخدم. إن عملية التحسين المستمر هذه هي ما يجعل الإشعارات التنبؤية فعالة للغاية على المدى الطويل.
أهمية التوقيت المناسب
يعد إرسال الإشعار في الوقت المناسب أمرًا بالغ الأهمية لفعاليته. لا تركز الإشعارات التنبؤية على المحتوى فحسب، بل تركز أيضًا على التوقيت. يمكن أن يُحدث توقيت الإشعار فرقًا بين التفاعل الناجح والفرصة الضائعة. إذا وصل إشعار في وقت غير مناسب، فمن المحتمل أن يتم تجاهله أو حتى اعتباره مزعجًا.
تقوم إشعارات الدفع التنبؤية بتحليل عوامل مثل موقع المستخدم والوقت من اليوم وحتى مستوى النشاط على الجهاز لتحديد الوقت الأمثل لإرسال الرسالة. ويضمن ذلك وصول الإشعارات عندما يكون المستخدم أكثر تقبلاً، مما يزيد من فرص تفاعله مع التطبيق.
مستقبل الإخطارات التنبؤية
وبالنظر إلى المستقبل، سوف تستمر الإشعارات التنبؤية في التطور. ومع تقدم التكنولوجيا، سنشهد تكاملًا أكبر بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مما يسمح للتطبيقات بتقديم إشعارات أكثر تخصيصًا وسياقًا. بالإضافة إلى ذلك، ومع نمو إنترنت الأشياء (IoT)، ستتمكن الإشعارات الفورية من التفاعل مع مجموعة واسعة من الأجهزة، مما يخلق تجربة مستخدم متكاملة وسلسة حقًا.
على سبيل المثال، في المستقبل القريب، يمكننا أن نرى إشعارات الدفع مدمجة مع الأجهزة المنزلية الذكية لتقديم تنبيهات حول استهلاك الطاقة، أو أمن المنزل، أو حتى تذكير المهام. ستسمح هذه الأنواع من التفاعلات متعددة القنوات للإشعارات التنبؤية بتقديم قيمة أكبر للمستخدمين.
باختصار، تمثل الإشعارات التنبؤية مستقبل الاتصالات المتنقلة. ومن خلال الاستفادة من التقنيات المتقدمة وتقديم تجربة مستخدم أكثر تخصيصًا، تسمح هذه الإشعارات للتطبيقات بالتميز في سوق مشبعة. ستكون الشركات التي تتبنى هذه التكنولوجيا أكثر استعدادًا لجذب انتباه مستخدميها وبناء علاقات طويلة الأمد تعتمد على الملاءمة والثقة.
إن الطريق إلى اتصالات أكثر ذكاءً موجود بالفعل، والإشعارات التنبؤية هي مجرد بداية لما سيأتي.
التأثير على تجربة المستخدم والاحتفاظ به
في المجال الرقمي، أصبحت تجربة المستخدم (UX) عاملاً حاسماً لنجاح أي تطبيق للهاتف المحمول. لا يقتصر الأمر على تقديم وظائف جذابة أو تصميم جذاب فحسب، بل يتعلق أيضًا بإنشاء اتصال مستمر وهادف مع المستخدم. وفي هذا السياق، ظهرت الإشعارات التنبؤية كأداة قوية لتحسين تجربة المستخدم وزيادة معدلات الاحتفاظ. من خلال التخصيص وتقديم المحتوى ذي الصلة، يمكن لهذه الإشعارات أن تُحدث فرقًا كبيرًا في كيفية إدراك المستخدمين للتطبيق واستخدامه.
كان التحدي الرئيسي الذي يواجه العديد من تطبيقات الهاتف المحمول هو الحفاظ على تفاعل المستخدمين مع مرور الوقت. في حين أنه من السهل نسبيًا تحقيق التنزيل الأولي لأحد التطبيقات من خلال استراتيجيات التسويق الفعالة، فإن الاحتفاظ بهؤلاء المستخدمين وحثهم على الاستمرار في استخدام التطبيق على أساس منتظم يمثل تحديًا أكثر تعقيدًا. هذا هو المكان الذي تلعب فيه إشعارات الدفع التنبؤية دورًا حيويًا.
دور الإشعارات الفورية في تجربة المستخدم
لا تقتصر تجربة المستخدم على تصميم الواجهة أو سيولة وظائف التطبيق. ويتضمن أيضًا كيف ومتى يتواصل التطبيق مع المستخدم خارج بيئة التطبيق، وبهذا المعنى، تعد الإشعارات المؤقتة أداة أساسية. يمكن للإشعار المصمم جيدًا وفي الوقت المناسب أن يضيف قيمة إلى تجربة المستخدم، في حين أن الإشعار السيئ التنفيذ يمكن أن يؤدي إلى الإحباط وفقدان المستخدمين.
تعد إشعارات الدفع التنبؤية بمثابة تطور للإشعارات التقليدية، حيث يتم إرسال الرسائل إلى المستخدمين بناءً على جداول زمنية ثابتة أو أحداث عامة، مثل التحديثات أو العروض الترويجية. وبدلاً من ذلك، تستخدم الإشعارات التنبؤية البيانات في الوقت الفعلي لتوقع احتياجات المستخدم وإرسال رسائل مخصصة في الوقت المناسب. يسمح هذا الأسلوب للتطبيقات بالتوافق مع توقعات المستخدم وتقديم تجربة أكثر إرضاءً.
على سبيل المثال، يمكن لتطبيق توصيل الطعام استخدام إشعارات الدفع التنبؤية لتذكير المستخدم بتقديم طلب في الوقت الذي يتناول فيه الغداء عادةً، بناءً على عاداته السابقة. وبالمثل، يمكن لتطبيق التجارة الإلكترونية إرسال إشعارات حول عروض ترويجية محددة على المنتجات التي أبدى المستخدم اهتمامًا بها، بدلاً من إرسال عروض عامة. من خلال تخصيص محتوى الإشعارات وتوقيتها وفقًا لتفضيلات المستخدم الفردية، يمكنك تحسين مدى ملاءمة التفاعلات وزيادة احتمالية تصرف المستخدم بناءً على الرسالة.
تحسين الملاءمة والتخصيص
إحدى الفوائد الرئيسية لإشعارات الدفع التنبؤية هي قدرتها على تحسين أهمية الرسائل. بدلاً من إرسال الإشعارات إلى جميع المستخدمين بشكل عشوائي، يمكن للتطبيقات استخدام بيانات حول سلوك المستخدم السابق وموقعه وأنماط استخدامه وتفضيلاته لتخصيص الإشعارات. لا يجعل هذا التخصيص الرسائل أكثر جاذبية فحسب، بل يساعد أيضًا في منع إرهاق الإشعارات، وهو أحد الأسباب الرئيسية التي تدفع المستخدمين إلى إيقاف تشغيل الإشعارات أو حتى حذف التطبيقات.
يمكن أن يؤدي إرسال إشعارات غير ذات صلة إلى تجربة سلبية، مما يجعل المستخدمين ينظرون إلى التطبيق على أنه تدخلي أو مزعج. ومع ذلك، عندما يتم تصميم الإشعارات وفقًا لاحتياجات المستخدم ورغباته الفردية، يُنظر إليها على أنها مفيدة ومفيدة. والمثال الكلاسيكي هو تطبيقات الصحة والعافية التي ترسل تذكيرات للمشاركة في النشاط البدني أو التأمل في بعض الأحيان بناءً على عادات المستخدم وجدوله الزمني. في هذه الحالة، يشعر المستخدم أن التطبيق يعتني برفاهيته بطريقة شخصية، مما يحسن التصور العام للتطبيق.
زيادة الاحتفاظ على المدى الطويل
يعد الاحتفاظ بالمستخدمين أحد المؤشرات الرئيسية لنجاح أي تطبيق للهاتف المحمول. مع توفر عدد كبير من التطبيقات في متاجر التطبيقات، فمن السهل على المستخدمين تنزيل تطبيق ما وتجربته ثم التخلي عنه إذا لم يجدوا قيمة فيه. في الواقع، أظهرت الدراسات أن جزءًا كبيرًا من المستخدمين يتخلون عن التطبيق بعد الاستخدام الأول، مما يجعل الاحتفاظ به على المدى الطويل تحديًا كبيرًا.
يمكن أن تساعد إشعارات الدفع التنبؤية التطبيقات على تحسين معدلات الاحتفاظ بها من خلال الحفاظ على تفاعل المستخدمين بشكل مستمر. ومن خلال إرسال الإشعارات في الأوقات المناسبة وبمحتوى مصمم خصيصًا ليناسب اهتمامات المستخدم الفردية، يمكن للتطبيقات أن تظل في مقدمة اهتمامات المستخدمين وتشجعهم على التفاعل مع التطبيق بشكل منتظم.
على سبيل المثال، يمكن لتطبيقات التعلم الإلكتروني استخدام الإشعارات التنبؤية لتذكير المستخدمين بمواصلة الدورة التدريبية الخاصة بهم فقط عندما يكون لديهم وقت فراغ، بناءً على سلوكهم السابق. وهذا لا يحافظ على تفاعل المستخدم مع المحتوى فحسب، بل يخلق أيضًا عادة استخدام التطبيق بانتظام. عندما يجد المستخدم قيمة في التفاعلات، فمن المرجح أن يستمر في استخدام التطبيق على المدى الطويل.
تقليل الاحتكاك في تجربة المستخدم
أحد أهم جوانب تجربة المستخدم هو سهولة التفاعل مع التطبيق. إذا كان استخدام التطبيق معقدًا أو يتطلب من المستخدم اتخاذ الكثير من الإجراءات للحصول على القيمة، فمن المحتمل أن يفقد المستخدم اهتمامه بسرعة. يمكن أن تساعد إشعارات الدفع التنبؤية في تقليل الاحتكاك في تجربة المستخدم من خلال توقع احتياجاته وتقديم الحلول قبل أن يضطر المستخدم إلى البحث عنها.
على سبيل المثال، يمكن لتطبيق الخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول إرسال إشعار إلى المستخدم لإبلاغه باقتراب موعد الدفع المتكرر، وتقديم خيار إجراء الدفع بنقرة واحدة. ومن خلال التخلص من حاجة المستخدم للدخول إلى التطبيق، والعثور على الفاتورة، وإكمال الدفع يدويًا، يعمل إشعار الدفع التنبؤي على تبسيط العملية وتحسين تجربة المستخدم.
وبالمثل، يمكن لتطبيق السفر إرسال إشعار باستخدام بطاقة الصعود الرقمية مباشرة عند وصول المستخدم إلى المطار، مما يسهل الوصول السريع والسهل إلى المعلومات الأساسية. توضح هذه الأمثلة كيف يمكن لإشعارات الدفع التنبؤية أن تقلل من الاحتكاك في تجربة المستخدم وتقدم تجربة أكثر سلاسة وكفاءة.
بناء علاقات أقوى مع المستخدمين
وأخيرًا، يمكن أن تساعد الإشعارات التنبؤية في بناء علاقات أقوى وأطول أمدًا مع المستخدمين. ومن خلال تقديم قيمة حقيقية من خلال التفاعلات ذات الصلة وفي الوقت المناسب، يمكن للتطبيقات كسب ثقة مستخدميها وإنشاء علاقة قائمة على المنفعة والراحة. بدلاً من أن يُنظر إليها على أنها تدخلية، يمكن اعتبار الإشعارات التنبؤية بمثابة خدمة إضافية تعمل على تحسين حياة المستخدم.
نظرًا لأن المستخدمين يختبرون تفاعلات إيجابية وشخصية، فمن المرجح أن يكونوا راضين عن التطبيق ويستمرون في استخدامه على المدى الطويل. لا يُترجم هذا الرضا إلى معدل احتفاظ أعلى فحسب، بل يمكن أن يؤدي أيضًا إلى توصيات إيجابية، حيث يميل المستخدمون الراضون إلى مشاركة تجاربهم مع الأصدقاء والعائلة.
باختصار، الإشعارات التنبؤية لها تأثير عميق على تجربة المستخدم والاحتفاظ به. من خلال تحسين الملاءمة وتقليل الاحتكاك وتقديم محتوى مخصص في الوقت المناسب، يمكن لهذه الإشعارات زيادة تفاعل المستخدم والولاء تجاه التطبيق. في بيئة تنافسية حيث يعد الاحتفاظ بالمستخدمين أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح على المدى الطويل، أصبحت الإشعارات التنبؤية أداة أساسية لإبقاء المستخدمين على اتصال ورضا.
التكنولوجيا وراء الإخطارات التنبؤية
ال الإخطارات التنبؤية إنها نتيجة لمجموعة من التقنيات المتقدمة التي تسمح لتطبيقات الهاتف المحمول بإرسال رسائل استباقية وشخصية للمستخدمين. على عكس الإشعارات التقليدية، التي تعتمد على أحداث أو جداول زمنية محددة مسبقًا، يتم استخدام الإشعارات التنبؤية التعلم الآلي, تحليل السلوك و سياق الوقت الحقيقي لتوقع احتياجات المستخدم وإرسال الرسائل في اللحظات المهمة.
في هذه المرحلة، سنستكشف التقنيات الأساسية التي تجعل الإشعارات التنبؤية ممكنة، مع التركيز على أدوات مثل المراسلة السحابية من Firebase (FCM)، استخدام التعلم الآلي لتخصيص تجربة المستخدم، و واجهات برمجة تطبيقات السياق التي تسمح للتطبيقات بالتفاعل مع بيئة المستخدم في الوقت الفعلي.
1. المراسلة السحابية من Firebase (FCM)
المراسلة السحابية من Firebase (FCM) إنها أداة أساسية في نظام Android البيئي لإدارة وإرسال الإشعارات. يتيح FCM للمطورين إرسال رسائل من خادم إلى أجهزة Android وiOS بكفاءة. من خلال FCM، يمكن إرسال الطلبات الإخطارات المخصصة و تنبؤي، مما يسمح بتسليم الرسائل ذات الصلة إلى المستخدمين في الوقت المناسب.
كيف يعمل إف سي إم
تستخدم FCM بنية قائمة على السحابة، حيث يمكن للتطبيقات المسجلة إرسال واستقبال الإشعارات من خلال رمز مميز فريد تم إنشاؤه بواسطة خادم FCM. يعمل هذا الرمز كمعرف لكل جهاز، مما يسمح بإرسال الرسائل إلى أجهزة فردية أو مجموعات من الأجهزة التي تشترك في خصائص مشتركة.
في حالة الإخطارات التنبؤية، FCM يتكامل مع التعلم الآلي لتحليل بيانات المستخدم وإرسال رسائل مخصصة بناءً على الأنماط السلوكية. بالإضافة إلى ذلك، FCM يسمح لك باستخدام رسائل مطوية، مما يضمن حصول المستخدمين على أحدث الإشعارات دون تعرضهم لوابل من الرسائل المتكررة.
التكامل مع التعلم الآلي
إحدى الفوائد العظيمة لـ FCM هي قدرتها على التكامل مع التعلم الآلي، مما يسمح للتطبيقات بإرسال إشعارات بناءً على التنبؤات السلوكية بدلاً من مجرد التفاعل مع الأحداث المحددة مسبقًا. من خلال تحليل البيانات حول استخدام التطبيق والموقع وسجل التفاعل والمتغيرات الأخرى، يمكن للتطبيقات التنبؤ بالوقت الذي من المرجح أن يتفاعل فيه المستخدم مع الإشعارات ونوع المحتوى الأكثر صلة به.
على سبيل المثال، يمكن لتطبيق الموسيقى استخدام FCM لإرسال إشعار تنبؤي يقترح قائمة تشغيل بناءً على سجل استماع المستخدم أو موقعه الحالي (مثل التواجد في صالة الألعاب الرياضية) أو الوقت من اليوم. إذا اكتشف النظام أن المستخدم يستمع عادة إلى الموسيقى الهادئة في الليل، فسيتم ضبط الإشعار على هذا النمط.
2. التعلم الآلي: محرك التخصيص التنبئي
هو التعلم الآلي هو جوهر الإخطارات التنبؤية، مما يسمح للتطبيقات بالتعلم من بيانات المستخدم يتنبأ سلوكهم وضبط الإخطارات وفقا لذلك. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للتطبيقات تحديد الأنماط في سلوك المستخدم، مثل التفضيلات وعادات الاستخدام واللحظات الأساسية للتفاعل، مما يسمح بتجربة أكثر تخصيصًا.
كيف يعمل التعلم الآلي في الإشعارات التنبؤية؟
يعالج التعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات التي يتم جمعها من سلوك المستخدم لتحديد الاتجاهات والأنماط. تتضمن هذه البيانات معلومات مثل:
- سجل استخدام التطبيق: متى وكيف يستخدم المستخدم التطبيق.
- التفاعلات السابقة مع الإخطارات: إذا كان المستخدم يتفاعل عادةً مع الإشعارات حول موضوع معين أو في أوقات معينة من اليوم.
- السياق في الوقت الحقيقي: بيانات من بيئة المستخدم، مثل الموقع أو الوقت من اليوم أو حالة الجهاز (بطارية منخفضة، اتصال Wi-Fi، وما إلى ذلك).
وبناءً على هذه البيانات، يتم إنشاء خوارزميات التعلم الآلي النماذج التنبؤية تتوقع متى من المرجح أن يتفاعل المستخدم مع التطبيق ونوع المحتوى الأكثر صلة. يتم تعديل هذه النماذج وتحسينها باستمرار حيث يجمع التطبيق المزيد من البيانات، مما يسمح بتخصيص أكثر دقة.
على سبيل المثال، يمكن لتطبيق التجارة الإلكترونية استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بالوقت الذي يميل فيه المستخدم إلى إجراء عملية شراء، استنادًا إلى سجل التصفح الخاص به وكيفية تفاعله مع الإشعارات السابقة. إذا اكتشف التطبيق أن المستخدم يميل إلى شراء المنتجات في عطلات نهاية الأسبوع، فيمكن للنظام إرسال إشعار تنبؤي يتضمن العروض أو توصيات المنتج بعد ظهر يوم الجمعة.
أدوات التعلم الآلي للمطورين
يمكن للمطورين الاستفادة من أدوات مثل TensorFlow لايت و مجموعة مل لدمج نماذج التعلم الآلي في تطبيقاتك. TensorFlow لايت هي مكتبة مُحسّنة لتشغيل نماذج التعلم الآلي على الأجهزة المحمولة، مما يسمح للتطبيقات بإجراء الاستدلال في الوقت الفعلي دون الاعتماد على الاتصال السحابي.
من جانبها، مجموعة مل، وهي جزء من نظام Firebase البيئي، تقدم سلسلة من واجهات برمجة التطبيقات للتعلم الآلي المدربة مسبقًا والتي يمكن للمطورين استخدامها لمهام مثل التعرف على النص، هو تحليل الصورة، و كشف الكائن، بالإضافة إلى السماح بتخصيص النماذج وتدريبها لحالات استخدام أكثر تحديدًا، مثل الإشعارات التنبؤية.
3. واجهات برمجة تطبيقات السياق في Android 15
مع أندرويد 15، قامت Google بتحسين الدعم لـ واجهات برمجة تطبيقات السياق، والتي تسمح للتطبيقات بجمع معلومات حول بيئة المستخدم واستخدام هذه البيانات لإنشاء إشعارات تنبؤية. توفر واجهات برمجة التطبيقات هذه إمكانية الوصول إلى البيانات الأساسية مثل الموقع الجغرافي وحالة البطارية واتصال الشبكة والنشاط البدني للمستخدم، مما يسمح بتخصيص الإشعارات بناءً على السياق في الوقت الفعلي.
أمثلة على واجهات برمجة تطبيقات السياق
واجهة برمجة تطبيقات التعرف على النشاط: يسمح للتطبيقات باكتشاف ما إذا كان المستخدم يمشي أو يركض أو يقود السيارة أو ينام. يمكن استخدام هذه المعلومات لإرسال الإشعارات ذات الصلة بناءً على النشاط الحالي للمستخدم. على سبيل المثال، إذا اكتشف أحد تطبيقات اللياقة البدنية أن المستخدم يقوم بالجري، فقد يقترح جلسة تمدد بعد التمرين.
واجهة برمجة تطبيقات الموقع: يوفر بيانات حول الموقع الجغرافي للمستخدم، مما يسمح بإرسال الإشعارات على أساس القرب من مكان الاهتمام. يمكن لتطبيق السفر، على سبيل المثال، إرسال إشعار حول صفقة في مطعم قريب إذا اكتشف أن المستخدم موجود في مدينة جديدة.
واجهة برمجة تطبيقات البطارية: يكتشف مستوى بطارية الجهاز ويمكنه تخصيص الإشعارات بناءً على هذه المعلومات. إذا اكتشف أحد تطبيقات الملاحة أن المستخدم يستخدم نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) الخاص به وأن البطارية منخفضة، فقد يرسل إشعارًا يقترح تحسين البطارية أو البحث عن محطة شحن قريبة.
التكامل مع Firebase والتعلم الآلي
ال واجهات برمجة تطبيقات السياق فهي لا تسمح لك فقط بتخصيص الإشعارات بناءً على النشاط الحالي للمستخدم، ولكنها تتكامل معها أيضًا com.firebase و التعلم الآلي لضبط التوقعات باستمرار. يتم تحليل البيانات التي تم جمعها من واجهات برمجة التطبيقات السياقية جنبًا إلى جنب مع التاريخ السلوكي للمستخدم، مما يسمح للتطبيقات بتقديم تجربة أكثر ثراءً ومصممة خصيصًا للظروف الحالية.
4. بنية الإشعارات التنبؤية
تتطلب الإشعارات التنبؤية بنية قوية تسمح جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الحقيقي. فيما يلي نظرة عامة على البنية التقنية وراء الإشعارات التنبؤية:
جمع البيانات: تقوم التطبيقات بجمع البيانات حول سلوك المستخدم والتفاعل مع التطبيق والسياق في الوقت الفعلي من خلال واجهات برمجة التطبيقات.
معالجة البيانات: تتم معالجة هذه البيانات بواسطة خوارزميات التعلم الآلي، والتي تقوم بإنشاء نماذج تنبؤية تعتمد على تحليل الأنماط السلوكية والبيانات السياقية.
توليد الإخطار: تنشئ النماذج التنبؤية إشعارات مخصصة تتكيف مع تفضيلات المستخدم والسياق الذي توجد فيه. يتم إرسال الإخطارات عبر المراسلة السحابية من Firebase أو نظام مراسلة مماثل.
التحسين المستمر: عندما يتفاعل المستخدمون مع الإشعارات، يقوم النظام بضبط نماذج التعلم الآلي بناءً على النتائج، مما يؤدي إلى تحسين دقة الإشعارات المستقبلية وملاءمتها.
استنتاج النقطة 5
ال إشعارات الدفع التنبؤية أصبحت ممكنة بفضل دمج التقنيات المتقدمة مثل المراسلة السحابية من Firebase (FCM), التعلم الآلي، و واجهات برمجة تطبيقات السياق لنظام التشغيل Android 15. تتيح هذه الأدوات للتطبيقات توقع احتياجات المستخدم وتخصيص الإشعارات وإرسالها في الوقت المناسب. ومع استمرار تطور هذه التقنيات، ستستمر الإشعارات التنبؤية في تحسين تجربة المستخدم وزيادة ارتباط في مجموعة واسعة من تطبيقات الهاتف المحمول.
تنفيذ الإشعارات التنبؤية في Android 15
مستقبل الإخطارات التنبؤية
لقد تطورت الإشعارات التنبؤية بشكل كبير في السنوات الأخيرة، ويبدو مستقبلها أكثر إشراقًا من أي وقت مضى. ومع تقدم التقنيات وتغير توقعات المستخدم، تتم إعادة تعريف دور هذه الإشعارات لتقديم تجارب أكثر تخصيصًا وفعالية وتتمحور حول المستخدم. يستكشف هذا الفصل الاتجاهات والابتكارات الناشئة التي من المحتمل أن تشكل مستقبل الإشعارات التنبؤية في السنوات القادمة.
1. تكامل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI)
يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم الآلي، إلى إحداث تحول جذري في الإشعارات التنبؤية. بدلاً من الاعتماد فقط على القواعد المبرمجة أو التحليل الثابت لبيانات المستخدم، تعمل تقنيات التعلم الآلي على تمكين الإشعارات الفورية من أن تكون أكثر ذكاءً وديناميكية.
يستطيع الذكاء الاصطناعي التعلم من سلوك المستخدم في الوقت الفعلي، وتكييف الإشعارات وضبطها بناءً على التغييرات في أنماط استخدام المستخدم وتفضيلاته وسياقه. وهذا يعني أن الإشعارات المستقبلية لن تكون قادرة فقط على توقع الوقت الذي من المرجح أن يحتاج فيه المستخدم إلى تذكير أو عرض، ولكنها ستكون أيضًا قادرة على التنبؤ عندما يكون من الأفضل عدم إرسال أي إشعار على الإطلاق لتجنب المعلومات الزائد.
على سبيل المثال، يمكن لتطبيق اللياقة البدنية استخدام الذكاء الاصطناعي لضبط إشعارات التمارين اليومية ليس فقط بناءً على الجداول الزمنية السابقة للمستخدم، ولكن أيضًا بناءً على مستوى نشاطه الحالي ومستوى التعب وظروف الطقس. إذا كان المستخدم قد أمضى يومًا نشطًا بشكل خاص، فقد يقترح التطبيق يوم راحة بدلاً من تحفيز المستخدم على مواصلة التدريب. يعمل هذا التخصيص العميق على تحسين تجربة المستخدم بشكل كبير، حيث يبدو المحتوى المقدم أكثر صلة وسياقًا.
2. إشعارات الدفع شديدة الخصوصية
سيتم تمييز مستقبل إشعارات الدفع بالتخصيص المفرط. في الوقت الحالي، أصبحت الإشعارات التنبؤية قادرة بالفعل على تقديم محتوى مخصص لتفضيلات المستخدم، ولكن الجيل التالي من هذه الإشعارات سيكون أكثر تفصيلاً وتحديدًا.
إن استخدام البيانات الدقيقة والسياقية، مثل تحديد الموقع الجغرافي في الوقت الفعلي، أو تفضيلات الشراء، أو حتى الحالة العاطفية للمستخدم (والتي يمكن اكتشافها من خلال دمج الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الاستشعار الصحية)، سيسمح بتخصيص الإشعارات بشكل كبير. على سبيل المثال، يمكن أن يرسل تطبيق تسوق عرضًا لمنتج معين فقط عندما يكون المستخدم بالقرب من متجر فعلي يبيعه، أو يمكن أن يقترح تطبيق الصحة العقلية جلسة تأمل موجهة في أوقات التوتر، بناءً على البيانات الفسيولوجية مستخدم.
علاوة على ذلك، سيسمح التخصيص المفرط للإشعارات بالتكيف ليس فقط مع السلوك الحالي للمستخدم، ولكن أيضًا مع دورة حياته داخل التطبيق. على سبيل المثال، قد يتلقى مستخدم جديد إشعارات تعليمية أو برامج تعليمية للتعرف على التطبيق، بينما قد يتلقى مستخدم مخلص إشعارات تتعلق بالمكافآت أو الأحداث الحصرية. سيضمن هذا المستوى من التخصيص أن تكون الإشعارات أكثر فائدة، مما يزيد من معدلات المشاركة ويحسن تجربة المستخدم بشكل عام.
3. التكامل متعدد القنوات والتجارب المتسقة
سيتم أيضًا تحديد مستقبل إشعارات الدفع التنبؤية من خلال التكامل متعدد القنوات. وبدلاً من إرسال الإشعارات حصريًا من خلال تطبيق الهاتف المحمول، سيتم دمجها مع القنوات والأجهزة الأخرى، مما يخلق تجربة أكثر اتساقًا وسلاسة للمستخدمين. وسيشمل ذلك الإشعارات على الأجهزة القابلة للارتداء مثل الساعات الذكية، وعلى منصات المساعد الصوتي مثل Alexa أو Google Assistant، وعلى شاشات السيارات المتصلة.
تخيل مستقبلًا حيث يمكن لإشعارات الدفع التنبؤية التنقل بين الأجهزة بسلاسة. على سبيل المثال، يمكن للمستخدم الذي يتلقى إشعارًا على هاتفه بشأن عرض من مطعم قريب مواصلة التجربة على ساعته الذكية، وتلقي الاتجاهات أثناء القيادة، كل ذلك دون الحاجة إلى البحث النشط. يتيح هذا التكامل متعدد القنوات أن تكون تجربة المستخدم أكثر مرونة وأقل تدخلاً، حيث تتكيف الإشعارات مع السياق والجهاز الذي يستخدمه المستخدم في تلك اللحظة.
4. التحكم في المستخدم والخصوصية
نظرًا لأن الإشعارات التنبؤية أصبحت أكثر ذكاءً وأكثر تخصيصًا، هناك أيضًا قلق متزايد بشأن خصوصية المستخدم والتحكم في البيانات المستخدمة لإنشاء هذه الإشعارات. أصبح المستخدمون اليوم يدركون بشكل متزايد قيمة بياناتهم ويبحثون عن التطبيقات التي توفر لهم المزيد من الشفافية والتحكم في كيفية استخدام تلك البيانات.
في المستقبل، ستحتاج الإشعارات التنبؤية إلى التكيف مع هذه البيئة التي تتسم بزيادة الوعي بالخصوصية. ستحتاج التطبيقات إلى منح المستخدمين المزيد من الخيارات لتخصيص الإشعارات التي يتلقونها، مما يسمح لهم بتعديل نوع البيانات التي يرغبون في مشاركتها وعدد المرات التي يريدون الاتصال بها. بالإضافة إلى ذلك، ستستمر لوائح حماية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) في التأثير على كيفية تعامل التطبيقات مع بيانات المستخدم وحمايتها.
التطبيقات التي تنجح في تحقيق التوازن بين التجربة التنبؤية والشخصية مع احترام خصوصية المستخدم ستكون هي التطبيقات التي ستبرز في المستقبل. سيقدر المستخدمون التطبيقات التي لا تقدم المحتوى ذي الصلة فحسب، بل تمنحهم أيضًا التحكم في وقت وكيفية تلقي هذا المحتوى.
5. التفاعل في الوقت الحقيقي والإخطارات القائمة على الأحداث
وسيتضمن مستقبل الإشعارات التنبؤية أيضًا قدرة أكبر على التفاعل مع المستخدمين في الوقت الفعلي، بناءً على الأحداث الفورية. سيسمح ذلك بأن تكون الإشعارات الفورية أكثر فائدة وسياقية، لأنها ستستجيب لما يحدث في اللحظة المحددة التي يحتاج فيها المستخدم إلى معلومات أو إجراء.
على سبيل المثال، بدلاً من إرسال إشعارات بناءً على بيانات السلوك التاريخية فقط، ستتمكن التطبيقات من التفاعل مع الأحداث في الوقت الفعلي، مثل التغييرات في الموقع، أو تحديثات الطقس، أو حتى التفاعلات مع مستخدمين آخرين داخل التطبيق. يمكن أن يرسل تطبيق السفر إشعارًا يتضمن اقتراحات الأنشطة المحلية مباشرة بعد وصول المستخدم إلى مدينة جديدة، أو يمكن أن يرسل التطبيق الرياضي إشعارات في الوقت الفعلي حول نتائج اللعبة التي يتابعها المستخدم.
تقدم هذه الإشعارات المستندة إلى الأحداث في الوقت الفعلي قيمة مضافة للمستخدم، حيث توفر معلومات ذات صلة وفي الوقت المناسب دون الحاجة إلى قيام المستخدم بمبادرة البحث عنها. ولا يؤدي هذا إلى تحسين تجربة المستخدم فحسب، بل يزيد أيضًا من معدلات التفاعل مع الإشعارات.
6. الإشعارات التنبؤية والواقع المعزز (AR)
الاتجاه الناشئ الآخر الذي من المحتمل أن يحدد مستقبل الإشعارات هو تكامل الواقع المعزز (AR). نظرًا لأن تقنيات الواقع المعزز أصبحت أكثر سهولة، ستبدأ تطبيقات الهاتف المحمول في دمج تجارب الواقع المعزز في إشعارات الدفع الخاصة بها.
على سبيل المثال، يمكن لتطبيق البيع بالتجزئة إرسال إشعار دفع تنبؤي مع رابط لتجربة الواقع المعزز، حيث يمكن للمستخدم تصور الشكل الذي سيبدو عليه المنتج في منزله قبل إجراء عملية شراء. أو يمكن أن يرسل تطبيق السياحة إشعارًا باستخدام تجربة الواقع المعزز التي تعرض معاينة تفاعلية لموقع تاريخي عندما يكون المستخدم بالقرب من هذا الموقع.
يضيف تكامل الواقع المعزز هذا طبقة إضافية من التفاعل لدفع الإشعارات، مما يجعل التفاعلات أكثر غامرة وجاذبية للمستخدمين.
| الكلمة الرئيسية | تعريف |
|---|---|
| المراسلة السحابية من Firebase (FCM) | خدمة Google التي تتيح إرسال إشعارات الدفع من الخوادم إلى الأجهزة المحمولة التي تعمل بنظامي Android وiOS بكفاءة. |
| التعلم الآلي | تقنية ذكاء اصطناعي تسمح للتطبيقات بالتعلم من سلوك المستخدم وإجراء تنبؤات لتخصيص الإشعارات. |
| إشعارات الدفع التنبؤية | إشعارات استباقية تستخدم التعلم الآلي لتوقع احتياجات المستخدم وإرسال الرسائل في اللحظات المهمة. |
| واجهات برمجة تطبيقات السياق | مجموعة من الأدوات التي تتيح للتطبيقات الحصول على البيانات من بيئة المستخدم، مثل الموقع والنشاط البدني وحالة الجهاز. |
| لعب تسليم الميزات | أداة Google Play التي تسمح بالتسليم المعياري للتطبيقات، وتنزيل المكونات الضرورية فقط بناءً على سلوك المستخدم وتفضيلاته. |
| توقعات Firebase | خدمة Firebase التي تستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بسلوك المستخدم المستقبلي، مثل احتمالية شراء التطبيق أو إلغاء تثبيته. |
| King of App | نظام أساسي معياري لتطوير تطبيقات الهاتف المحمول يسهل تنفيذ أدوات مثل Firebase وPlay Features Delivery. |
| واجهة برمجة تطبيقات التعرف على النشاط | واجهة برمجة التطبيقات (API) التي تسمح باكتشاف النشاط البدني للمستخدم (المشي، الجري، القيادة) لإرسال الإشعارات ذات الصلة وفقًا لحالته الحالية. |
| مشكلة | وصف | وصلة |
|---|---|---|
| المراسلة السحابية من Firebase (FCM) | وثائق Google الرسمية حول Firebase Cloud Messaging، وهي خدمة لإرسال الإشعارات. | وثائق المراسلة السحابية من Firebase |
| التعلم الآلي | معلومات حول كيفية تنفيذ التعلم الآلي في تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام TensorFlow Lite. | وثائق TensorFlow لايت |
| إشعارات الدفع التنبؤية | دليل حول كيفية تخصيص الإشعارات على Android وجعلها تنبؤية باستخدام Firebase وواجهات برمجة تطبيقات السياق. | توقعات Firebase |
| واجهات برمجة تطبيقات السياق | وصف واجهات برمجة التطبيقات التي تسمح بالحصول على بيانات المستخدم السياقية، مثل الموقع والنشاط البدني. | واجهات برمجة تطبيقات السياق – مطورو Android |
| لعب تسليم الميزات | وثائق Google Play حول تسليم التطبيقات المعيارية لتحسين تجربة المستخدم. | نظرة عامة على تسليم الميزات في Play |
| King of App | التوثيق الرسمي لـ King of App، منصة تطوير تطبيقات الهاتف المحمول المعيارية. | توثيق King of App |
فيما يلي قائمة تحتوي على 5 روابط داخلية من الموقع والمدونة King of App التي يمكنك استخدامها ل الربط الداخلي:
-
الصفحة الرئيسية – توثيق King of App: تحتوي هذه الصفحة على كافة المعلومات التقنية اللازمة لبدء استخدام King of App، بما في ذلك الأدلة والبرامج التعليمية والموارد.
-
دليل لإنشاء تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام King of App: شرح خطوة بخطوة حول كيفية إنشاء تطبيق جوال باستخدام منصة King of App.
-
كيفية تخصيص التطبيق الخاص بك في King of App: تعرف على كيفية تخصيص الواجهة وتجربة المستخدم في تطبيقك باستخدام الوحدات والموضوعات.
-
مدونة King of App – الأخبار والمستجدات: قم بالوصول إلى مقالات المدونة بأحدث التحديثات والأخبار حول King of App.
-
سوق King of App – الوحدات والامتدادات: استكشف الوحدات والإضافات المتوفرة في السوق لإضافة ميزات جديدة إلى تطبيقك.
تساعد هذه الروابط على تحسين تحسين محركات البحث و الملاحة الداخلية على موقع الويب الخاص بك أو مدونتك، مما يوفر الوصول المباشر إلى الموارد الرئيسية King of App.
العربية 
Español 
English 
Português do Brasil 
Français 
Italiano 
Deutsch 
Русский 
हिन्दी 
Bahasa Indonesia 
Nederlands 
日本語 
简体中文 
Polski