Inhoudsopgave
Inleiding: de evolutie van pushmeldingen
de items die u in uw winkelwagentje heeft achtergelaten, terwijl een ander een gebruiker op een aanbieding kan wijzen op basis van zijn aankoopgeschiedenis. Dit segmentatie Merkbaar verbeterde meldingsprestaties, met hogere open- en conversiepercentages omdat berichten relevanter waren voor gebruikers.
Ondanks de segmentatie waren er echter nog steeds beperkingen. Er waren nog steeds meldingen reactief liever proactief. Ze werden verzonden als reactie op een gebruikersactie of op basis van een vooraf vastgestelde regel, waardoor er ruimte ontstond voor verbeterde personalisatie en functionaliteit. timing waarmee deze berichten zijn afgeleverd.
Het tijdperk van slimme meldingen
De volgende grote sprong in de evolutie van pushmeldingen is de ontwikkeling van slimme meldingen. Dankzij de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie en machinaal leren kunnen applicaties nu gebruikersgedrag in realtime analyseren en daarvan leren voorspel uw toekomstige behoeften. Zijn voorspellende meldingen Ze vertrouwen op gegevens zoals app-gebruiksgeschiedenis, locatie, gebruikstijd en andere contextuele factoren om te anticiperen op wat de gebruiker op een bepaald moment nodig heeft of wil.
Een reis-app kan bijvoorbeeld een melding sturen waarin wordt gesuggereerd dat de gebruiker een hotel boekt wanneer hij detecteert dat hij naar vluchten zoekt of een kaart gebruikt in een onbekende stad. Op dezelfde manier kan een fitness-app een specifieke training voorstellen op basis van de fysieke activiteitsgeschiedenis van de gebruiker en het tijdstip van de dag. Deze meldingen verbeteren niet alleen de gebruikerservaring door relevante en tijdige informatie te bieden, maar kunnen ook de retentie en betrokkenheid vergroten omdat gebruikers op het juiste moment inhoud ontvangen die aan hun behoeften voldoet.
De slimme meldingen Ze reageren niet alleen op gebruikersgedrag; Het voorspellen. Ze gebruiken de kracht van machinaal leren om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en op basis daarvan patronen te genereren waarmee gedrag kan worden voorspeld. Door te anticiperen op toekomstige gebruikersacties kunnen apps op het optimale tijdstip meldingen verzenden, waardoor de kans wordt gemaximaliseerd dat de gebruiker interactie heeft met de app en op de melding reageert.
Waarin verschillen voorspellende meldingen?
De voorspellende meldingen Ze vormen een subset van slimme meldingen en vallen op door hun vermogen om verder te gaan dan traditionele personalisatie. In plaats van eenvoudigweg een melding te sturen op basis van een eerdere actie, kunnen voorspellende meldingen anticiperen op toekomstig gebruikersgedrag. Dit is mogelijk dankzij machine learning-algoritmen waarmee applicaties kunnen leren van de gebruikspatronen van elke gebruiker en deze lessen kunnen toepassen om proactieve suggesties of waarschuwingen te bieden.
Belangrijkste kenmerken van voorspellende meldingen:
- Realtime context: Ze analyseren locatie, tijd en gebruikersactiviteit om relevante meldingen te genereren.
- Gedragsgeschiedenis: Ze leren van de eerdere interacties van de gebruiker met de applicatie om toekomstige acties te voorspellen.
- Proactiviteit: voorspellende meldingen wachten niet tot de gebruiker actie onderneemt; Ze bieden informatie en suggesties voordat de gebruiker daarom vraagt.
- Continu leren: In de loop van de tijd verbeteren algoritmen hun nauwkeurigheid door zich voortdurend aan te passen aan veranderend gebruikersgedrag.
Praktijkvoorbeeld: Fitnesstoepassingen
Een veel voorkomende use case bij het gebruik van voorspellende meldingen is die van toepassingen van geschiktheid. Deze applicaties hebben doorgaans een hoge dagelijkse interactie met gebruikers, die gegevens invoeren zoals uren beweging, soorten activiteiten en prestatiestatistieken. Met deze informatie kan een fitness-app anticiperen wanneer de gebruiker waarschijnlijk zijn volgende training zal uitvoeren en vlak voor die tijd een herinneringsmelding sturen, aangepast aan zijn dagelijkse routine.
Als een gebruiker bijvoorbeeld gewoonlijk om 07.00 uur traint, maar de app op dat tijdstip op een dag niet opent, kan de app om 07.15 uur een melding sturen met een suggestie voor een korte trainingssessie of een herinnering aan de routine. gebruikelijk. Op deze manier is de melding niet alleen nuttig, maar ook proactief, anticiperend op de behoeften van de gebruiker.
Impact op de betrokkenheid en retentie van gebruikers
De impact van de voorspellende meldingen erin betrokkenheid en de gebruikersbehoud is aanzienlijk geweest. Verschillende onderzoeken hebben aangetoond dat gepersonaliseerde en voorspellende meldingen een hoger openpercentage genereren vergeleken met generieke of gesegmenteerde meldingen. Gebruikers zijn eerder bereid om met een app te communiceren als ze vinden dat de meldingen nuttig en relevant zijn voor hun huidige behoeften.
Applicaties die voorspellende meldingen hebben geïmplementeerd, hebben zelfs een toename gerapporteerd gebruikersbehoud op de lange termijn, omdat gebruikers het gevoel hebben dat de applicatie is aangepast aan hun persoonlijke gedrag en voorkeuren. Dit gevoel van relevantie en personalisatie stimuleert een grotere gebruikersloyaliteit en vermindert het risico op klantverloop.
De toekomst van pushmeldingen
De toekomst van pushmeldingen Het is duidelijk gericht op automatisering en de geavanceerde maatwerk. Met de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie en machinaal leren zullen meldingen waarschijnlijk steeds nauwkeuriger en contextueler worden, tot het punt waarop apps niet alleen de onmiddellijke behoeften van de gebruiker kunnen voorspellen, maar ook hun langetermijnbelangen.
Bovendien, met de integratie van opkomende technologieën zoals toegevoegde realiteit (AR) en de virtuele realiteit (VR), meldingen kunnen worden meeslepende ervaringen, waar gebruikers op een veel diepere en interactieve manier met de inhoud omgaan. Zo zou een notificatie niet alleen een product in een winkel kunnen suggereren, maar de gebruiker ook via AR kunnen laten zien hoe dat product er in zijn eigen omgeving uit zou zien.
Kortom, pushmeldingen hebben sinds hun ontstaan een lange weg afgelegd en bevinden zich nu in een opwindende ontwikkelingsfase. Met de groei van kunstmatige intelligentie en machinaal leren, slimme meldingen En voorspellend Ze veranderen de manier waarop applicaties omgaan met hun gebruikers en bieden relevantere, proactieve en gepersonaliseerde communicatie.
Hoe voorspellende pushmeldingen werken
De voorspellende pushmeldingen Ze vertegenwoordigen een van de meest geavanceerde transformaties in de interactie tussen gebruikers en mobiele applicaties. Terwijl traditionele pushmeldingen afhankelijk zijn van vaste triggers of statische targeting, voorspellende meldingen Ze gaan verder en anticiperen op de behoeften en het gedrag van de gebruiker. Om te begrijpen hoe deze geavanceerde meldingen werken, is het essentieel om de belangrijkste componenten te onderzoeken die ze mogelijk maken: machinaal leren, gedragsanalyse En realtime context. Deze elementen werken samen om meldingen op het juiste moment en met relevantere inhoud aan te bieden.
Fundamentele componenten van voorspellende meldingen
1. Machine learning en gedragsvoorspelling
Hij machinaal leren (ML) is de belangrijkste motor achter voorspellende meldingen. In tegenstelling tot traditionele benaderingen, waarbij meldingen volgens vooraf gedefinieerde regels werden verzonden, maakt machine learning toepassingen mogelijk leren van het gebruikersgedrag in de loop van de tijd. Terwijl een gebruiker interactie heeft met een applicatie, worden gegevens verzameld over hoe, wanneer en waarom hij bepaalde functies of features gebruikt. Met deze informatie kunnen ML-algoritmen gedragspatronen analyseren en voorspellen toekomstige acties.
Als een gebruiker bijvoorbeeld elke dag om 7.00 uur een fitness-app gebruikt, maar op een dag niet meer, kan het systeem voorspellen dat de gebruiker waarschijnlijk zijn trainingssessie is vergeten. Als reactie daarop zou de aanvraag een voorspellende melding suggereren dat u uw training gaat doen of misschien een alternatief, korter programma aanbieden om tegemoet te komen aan uw mogelijke tijdgebrek.
Het proces van training in machine learning-modellen Het is continu, wat betekent dat de nauwkeurigheid van voorspellingen verbetert naarmate het systeem meer gegevens verzamelt en zijn algoritmen aanpast. Dit voortdurende leren is cruciaal om gepersonaliseerde meldingen te leveren die zich aanpassen aan dynamisch en veranderend gebruikersgedrag.
2. Analyse van gebruikersgedrag
Hij gedragsanalyse Het is een andere fundamentele pijler voor voorspellende meldingen. Terwijl gebruikers met de app communiceren, laten ze digitale sporen achter over hun voorkeuren en gewoonten. Bij deze analyse wordt niet alleen gekeken naar wat de gebruiker op een bepaald moment doet, maar ook naar wat hij of zij doet langetermijntrends.
Voorspellende meldingssystemen profiteren van deze analyse om de inhoud van meldingen aan te passen op basis van gebruikersvoorkeuren en gebruiksgeschiedenis. Een nieuws-app kan bijvoorbeeld detecteren dat een gebruiker het liefst 's ochtends technologieartikelen leest en vlak voor de gebruikelijke leestijd een voorspellende melding sturen met de meest relevante krantenkoppen.
Met gedragsanalyse kunt u meldingen dieper aanpassen, waardoor voor elke gebruiker een unieke ervaring ontstaat. In plaats van dezelfde meldingen naar alle gebruikers te sturen, wordt de inhoud van elk bericht afgestemd op de interesses en behoeften van het individu, waardoor de kans groter wordt dat de melding goed wordt ontvangen en dat de gebruiker interactie heeft met de app.
3. Gebruik van realtime context
Hij realtime context is een ander belangrijk onderdeel van voorspellende meldingen. Deze context heeft betrekking op gegevens die worden verzameld uit de directe omgeving van de gebruiker, zoals geografische locatie, tijdstip, weer en huidige activiteiten. Apps die voorspellende meldingen integreren, gebruiken deze contextuele gegevens om de optimaal moment om een melding te sturen.
Een reis-app kan bijvoorbeeld detecteren dat de gebruiker zich op een luchthaven bevindt en een melding sturen met suggesties voor vervoersopties of informatie over hotelreserveringen. Op dezelfde manier kan een fitness-app locatie- en weergegevensgegevens gebruiken om een training binnenshuis voor te stellen als hij detecteert dat de gebruiker meestal buiten traint, maar het regent.
Deze aanpak is gebaseerd op context zorgt ervoor dat notificaties niet alleen relevant zijn voor de gebruiker, maar ook tijdig. Door contextuele gegevens te integreren kunnen apps voorkomen dat er op ongelegen of irrelevante momenten meldingen worden verzonden, waardoor de effectiviteit van interacties wordt vergroot.
4. Firebase Cloud Messaging (FCM)-integratie
De integratie met Firebase Cloud Messaging (FCM) Het is cruciaal voor het leveren van voorspellende pushmeldingen in het Android-ecosysteem. FCM biedt de infrastructuur waarmee pushmeldingen snel en efficiënt van servers naar mobiele apparaten kunnen worden verzonden.
Via FCM kunnen applicaties gepersonaliseerde meldingen verzenden op basis van de context van de gebruiker. FCM staat ook het gebruik toe van bericht instorten, wat betekent dat irrelevante meldingen kunnen worden vervangen door actuelere en relevantere meldingen voordat ze het apparaat van de gebruiker bereiken(
).
5. Context-API's in Android 15
In Androïde 15, Google heeft de ondersteuning verbeterd voor Context-API's, waardoor het nog eenvoudiger wordt om voorspellende meldingen te maken op basis van de gebruikersomgeving. Met deze API's kunnen applicaties gegevens verzamelen zoals geografische locatie, Hij batterijniveau, en de netwerkstatus, onder andere om meldingen te maken die beter zijn aangepast aan het specifieke moment van de gebruiker.
Als een gebruiker bijvoorbeeld een bijna lege batterij heeft en niet thuis is, kan een transport-app een melding sturen met suggesties voor vervoersmogelijkheden dichterbij, samen met een herinnering om een laadstation voor zijn apparaat te zoeken. De API Herkenning van activiteiten Op Android kun je ook detecteren of de gebruiker loopt, hardloopt, autorijdt of slaapt, wat een extra aanpassingslaag aan meldingen toevoegt.(
)(
).
Workflow voor voorspellende meldingen
De te implementeren workflow voorspellende meldingen Het omvat verschillende stappen, die allemaal met elkaar samenhangen:
Gegevensverzameling: Ten eerste verzamelen apps relevante gebruikersgegevens, zoals in-app-gedrag, locatie, interactiegeschiedenis en huidige apparaatstatus. Deze gegevens worden in realtime opgeslagen en geanalyseerd.
Analyse en leren: Vervolgens de algoritmen machinaal leren Ze verwerken de gegevens en detecteren gebruikspatronen. Met deze analyse kan het systeem gebruikersvoorkeuren bepalen en toekomstig gedrag voorspellen.
Voorspelling en personalisatie: Op basis van de bovenstaande analyse maakt het systeem voorspellingen over welke acties de gebruiker in de nabije toekomst waarschijnlijk zal ondernemen. Pas vervolgens de inhoud van de melding aan, zodat deze relevant is voor dat specifieke moment.
Bepaling van het optimale moment: Nadat de melding is gepersonaliseerd, moet het systeem bepalen wat het beste tijdstip is om deze te verzenden. Dit is waar de Context-API's, waarmee de melding op het meest geschikte moment kan worden verzonden, op basis van de huidige omgeving en activiteiten van de gebruiker.
De melding verzenden: Eindelijk, met behulp van diensten zoals Firebase Cloud-berichten, wordt de melding naar het apparaat van de gebruiker verzonden. Als de melding niet langer relevant is vanwege een verandering in het gebruikersgedrag, kan FCM het bericht laten crashen of bijwerken voordat het het apparaat bereikt.
Feedback en aanpassing: Nadat de gebruiker interactie heeft gehad (of niet) met de melding, past het systeem zijn machine learning-algoritmen aan op basis van het resultaat. Deze continue feedbacklus zorgt ervoor dat toekomstige voorspellingen nauwkeuriger en persoonlijker zijn.
Praktijkvoorbeeld: toepassingen voor elektronische handel
Laten we, om het proces beter te begrijpen, eens kijken naar een voorbeeld van voorspellende meldingen in een e-commercetoepassing. Stel je voor dat een gebruiker al een aantal dagen door producten in de app bladert, maar geen aankopen heeft gedaan. Op basis van de browsegeschiedenis van de gebruiker en eerdere aankopen kan de app voorspellen dat hij of zij op het punt staat een aankoopbeslissing te nemen. Het voorspellende notificatiesysteem kan vervolgens een gepersonaliseerde herinnering zodat de gebruiker zijn aankoop kan voltooien, eventueel met een kortingsbon om conversie te stimuleren.
Als de gebruiker zich bovendien op een locatie dichtbij een fysieke winkel van het merk bevindt, kan het systeem profiteren van de Context-API's om te suggereren dat u de winkel bezoekt en de producten persoonlijk bekijkt. In dit scenario is de melding niet alleen afgestemd op de koopgedrag van gebruikers, maar ook aan de zijne huidige locatie, waardoor de kans wordt gemaximaliseerd dat de gebruiker interactie heeft met de melding en een aankoop doet.
Uitdagingen bij het implementeren van voorspellende meldingen
Ondanks de voordelen is het implementeren van voorspellende meldingen niet zonder uitdagingen. Een van de grootste obstakels is beheer van privacy en persoonsgegevens. Omdat voorspellende meldingen sterk afhankelijk zijn van het verzamelen en analyseren van gebruikersgegevens, is het van cruciaal belang dat apps deze gegevens op verantwoorde wijze beheren en voldoen aan de privacyregelgeving zoals de AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming). Ontwikkelaars moeten ervoor zorgen dat gebruikers begrijpen welke gegevens worden verzameld en hoe deze worden gebruikt, en moeten duidelijke opties bieden om de personalisatie van meldingen aan te passen.
Voordelen voor de gebruiker en ontwikkelaars
De voorspellende pushmeldingen hebben niet alleen een revolutie teweeggebracht in de manier waarop gebruikers omgaan met mobiele applicaties, maar hebben voor beide ook meerdere voordelen opgeleverd gebruikers wat betreft de ontwikkelaars. Deze transformatie naar een meer proactief, gepersonaliseerd model is gebaseerd op machinaal leren biedt een reeks voordelen die van invloed zijn op de gebruikerservaring, de behoud, en de betrokkenheid, evenals de optimalisatie En efficiëntie voor ontwikkelaars.
In deze sectie gaan we deze voordelen voor beide partijen op een rij zetten, waarbij we ook vergelijken hoe deze meldingen qua effectiviteit en resultaten contrasteren met traditionele pushmeldingen.
Voordelen voor de gebruiker
1. Aangepaste relevantie
Een van de grootste problemen met traditionele pushmeldingen is hun neiging om dat te zijn algemeen, uniform verzonden naar alle gebruikers, ongeacht hun context of voorkeuren. Dit leidt ertoe dat veel van deze meldingen worden genegeerd, als irrelevant of zelfs vervelend worden beschouwd. De voorspellende meldingen, aan de andere kant, kunnen zich aanpassen aan de unieke voorkeuren en het gedrag van elke gebruiker, waardoor veel relevantere en nuttiger berichten worden afgeleverd.
Praktisch voorbeeld: In een fitness-app ontvangt een gebruiker die gewoonlijk 's ochtends traint een herinnering vóór zijn gebruikelijke trainingstijd. Aan de andere kant zou een gebruiker die 's middags traint een melding ontvangen die is aangepast aan zijn persoonlijke routine, waardoor het moment en de inhoud worden geoptimaliseerd.
Deze mogelijkheid om berichten te verzenden gepersonaliseerd genereert een sterkere verbinding met de applicatie, omdat gebruikers zich meer verzorgd en begrepen voelen. De relevantie van meldingen vergroot ook de mogelijkheid tot interactie, omdat de berichten als actueel worden ervaren en zijn aangepast aan de onmiddellijke behoeften van de gebruiker.
2. Minder opdringerig
Een van de grootste uitdagingen met traditionele pushmeldingen is dat ze dat wel kunnen opdringerig, vooral als ze op ongelegen tijdstippen worden verzonden of als ze in die specifieke context niet relevant zijn voor de gebruiker. Met voorspellende meldingen, frequentie en timing verzending zijn geoptimaliseerd om ongewenste onderbrekingen te minimaliseren.
Dankzij de Context-API's en de mogelijkheid om gebruikersgedrag in realtime te analyseren, worden meldingen verzonden op momenten waarop de gebruiker het meest waarschijnlijk beschikbaar is voor interactie. Dit verbetert niet alleen de gebruikerservaring, maar verkleint ook de kans dat ze meldingen uitschakelen of zelfs de app verwijderen vanwege een slechte ervaring met opdringerige waarschuwingen.
Voorbeeld: Een nieuws-app die voorspellende meldingen gebruikt, kan detecteren dat de gebruiker inactief is (bijvoorbeeld niet beweegt of andere applicaties gebruikt) en een melding sturen met het belangrijkste nieuws op dat specifieke moment. In plaats van een waarschuwing te ontvangen terwijl ze bezig zijn, ontvangt de gebruiker de informatie op een moment waarop hij met de app kan communiceren.
3. Verhoging van de waargenomen waarde
Apps die voorspellende meldingen gebruiken, worden vaak gezien als meer slim en nuttig voor gebruikers. Wanneer een app anticipeert op de behoeften van een gebruiker, zoals het herinneren aan een afspraak of het voorstellen van een relevante actie op het juiste moment, verhoogt dit de waargenomen waarde van de app, waardoor een loyaliteit En behoud sterker.
Deze toename van de waargenomen waarde vertaalt zich in een soepeler en bevredigender ervaring, omdat de gebruiker van mening is dat de applicatie specifiek is ontworpen om zijn dagelijks leven te verbeteren, in plaats van het te onderbreken met onnodige of ongelegen berichten.
4. Verbeterde productiviteit en efficiëntie
Voor gebruikers kunnen voorspellende meldingen ook helpen verbeteren productiviteit door hen aan belangrijke taken te herinneren, snelkoppelingen aan te bieden om veelvoorkomende acties uit te voeren, of relevante informatie voor te stellen precies wanneer ze die nodig hebben. In plaats van handmatig in de app te zoeken of specifieke herinneringen in te stellen, anticipeert de app op de behoeften van de gebruiker en biedt proactieve hulp.
Voorbeeld: een app voor taakbeheer kan een voorspellende herinnering sturen over een naderende deadline op basis van het gedrag van de gebruiker, waarbij wordt gedetecteerd dat taken doorgaans 's ochtends of net voordat ze moeten worden voltooid, worden voltooid. Op deze manier kan de gebruiker zijn tijd beter plannen zonder zich zorgen te hoeven maken over het voortdurend controleren van de app.
Vergelijking tussen traditionele en voorspellende meldingen
De traditionele meldingen Vroeger vertrouwden ze op vooraf gedefinieerde triggers of vaste schema's. Deze meldingen waren niet afgestemd op de individuele behoeften of voorkeuren van gebruikers, wat resulteerde in lage betrokkenheidspercentages en een hoge mate van uitschakeling van meldingen.
Aan de andere kant, de voorspellende meldingen Ze bieden dynamische personalisatie, waarbij ze zich in realtime aanpassen aan het gedrag en de context van de gebruiker. Dit verbetert aanzienlijk de relevantie, de kans en daarom de effectiviteit van meldingen.
Gebruiksscenario's voor voorspellende meldingen
Conclusie: De weg naar slimmere communicatie
Door de vooruitgang van de mobiele technologie zijn de interacties tussen gebruikers en applicaties steeds geavanceerder geworden. Tegenwoordig is personalisatie de standaard en vormen voorspellende pushmeldingen de volgende grote stap op weg naar slimmere communicatie. Deze stellen merken niet alleen in staat om op een meer gepersonaliseerde manier met hun gebruikers te communiceren, maar maken ook gebruik van geavanceerde technologieën, zoals kunstmatige intelligentie en machinaal leren, om te anticiperen op de behoeften van gebruikers en relevante inhoud op het juiste moment te leveren.
Traditionele pushmeldingen zijn weliswaar nuttig, maar staan voor een constante uitdaging: relevantie. Veel applicaties overspoelen gebruikers met berichten die in veel gevallen geen waarde bieden en uiteindelijk worden genegeerd of, erger nog, ervoor zorgen dat de gebruiker uitlogt of de applicatie verwijdert. Dit heeft geleid tot een zorgwekkende trend waarbij gebruikers meldingen uitschakelen of zelfs stoppen met het gebruik van de app omdat ze worden overspoeld met irrelevante berichten.
Met voorspellende pushmeldingen proberen we dit paradigma te veranderen. In plaats van gebruikers te bombarderen met algemene berichten, zijn deze meldingen bedoeld om de context, voorkeuren, gedragingen uit het verleden en gebruikspatronen van elke gebruiker te begrijpen. Met deze aanpak kunnen apps alleen die meldingen verzenden die daadwerkelijk impact hebben op de gebruiker, waardoor de ervaring wordt verbeterd en de kans groter wordt dat de boodschap effectief zal zijn.
Personalisatie vormt de kern van voorspellende pushmeldingen
De kern van voorspellende pushmeldingen is personalisatie. Door het gebruik van geavanceerde algoritmen kunnen apps gegevens verzamelen over de gewoonten en voorkeuren van gebruikers, waardoor ze nauwkeurig het juiste moment kunnen voorspellen om een melding te sturen. Een fitness-app kan bijvoorbeeld een melding sturen wanneer de gebruiker doorgaans traint, waarbij een routine wordt voorgesteld op basis van eerdere trainingen. Op dezelfde manier kan een winkel-app een waarschuwing sturen over een uitverkoop van producten waarnaar de gebruiker heeft gezocht, waardoor de kans op conversie wordt vergroot.
Het vermogen om te anticiperen op de behoeften van gebruikers is wat voorspellende meldingen onderscheidt van traditionele meldingen. Deze mogelijkheid wordt mogelijk gemaakt door technologieën zoals kunstmatige intelligentie en big data-analyse, waardoor applicaties kunnen leren en zich kunnen aanpassen aan de veranderende behoeften van hun gebruikers. Met elke interactie worden apps slimmer en kunnen ze relevantere en nuttigere meldingen leveren.
Verbetering van de gebruikerstevredenheid
Een van de belangrijkste voordelen van voorspellende pushmeldingen is hun impact op de gebruikerstevredenheid. Gebruikers zijn eerder geneigd om met een app te communiceren als ze denken dat deze waarde voor hen biedt. Irrelevante meldingen kunnen tot frustratie leiden, maar voorspellende meldingen, die persoonlijker en contextueler zijn, wekken het gevoel dat de applicatie de gebruiker ‘begrijpt’. Dit verbetert niet alleen de perceptie van de gebruiker over de app, maar vergroot ook de kans dat hij deze op de lange termijn zal blijven gebruiken.
Een goed voorbeeld hiervan is het gebruik van voorspellende pushmeldingen in muziekapps. Door de luistergewoonten van de gebruiker te analyseren, kunnen deze apps aanbevelingen sturen op basis van stemming, tijdstip van de dag of zelfs het weer. Op deze manier ontvangt de gebruiker op het juiste moment muzikale suggesties, wat de ervaring verbetert en het gevoel geeft dat de applicatie aansluit bij hun interesses en emoties.
De kracht van kunstmatige intelligentie en machinaal leren
De ontwikkeling van voorspellende pushmeldingen zou niet mogelijk zijn zonder de tussenkomst van geavanceerde technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren. Met deze technologieën kunnen applicaties grote hoeveelheden gegevens over gebruikersgedrag verzamelen en analyseren. Met behulp van deze informatie kunnen algoritmen patronen identificeren en nauwkeurige voorspellingen doen over wanneer en hoe een pushmelding moet worden verzonden.
AI is in staat gegevens in realtime te verwerken, wat betekent dat het zich snel kan aanpassen aan veranderingen in gebruikersgedrag. Als een gebruiker bijvoorbeeld zijn app-gebruiksgewoonten verandert, kan AI meldingen aanpassen om dit nieuwe gedrag te weerspiegelen. Dit zorgt ervoor dat meldingen relevant en actueel blijven, zelfs als gebruikersvoorkeuren evolueren.
Bovendien zorgt machine learning ervoor dat applicaties hun voorspellingen voortdurend kunnen verbeteren naarmate ze meer gegevens verzamelen. Hoe meer een app wordt gebruikt, hoe nauwkeuriger deze wordt in zijn vermogen om te anticiperen op de behoeften van gebruikers. Dit proces van voortdurende verbetering maakt voorspellende pushmeldingen op de lange termijn zo effectief.
Het belang van de juiste timing
Het op het juiste moment versturen van een melding is cruciaal voor de effectiviteit ervan. Voorspellende pushmeldingen richten zich niet alleen op de inhoud, maar ook op de timing. De timing van een melding kan het verschil maken tussen een succesvolle interactie en een gemiste kans. Als een melding op een ongepast tijdstip binnenkomt, wordt deze waarschijnlijk genegeerd of zelfs als vervelend ervaren.
Voorspellende pushmeldingen analyseren factoren zoals de locatie van de gebruiker, het tijdstip van de dag en zelfs het activiteitsniveau op het apparaat, om het optimale tijdstip te bepalen om het bericht te verzenden. Dit zorgt ervoor dat meldingen binnenkomen wanneer de gebruiker er het meest ontvankelijk voor is, waardoor de kans groter wordt dat hij of zij interactie heeft met de app.
De toekomst van voorspellende pushmeldingen
Vooruitkijkend zullen voorspellende pushmeldingen zich blijven ontwikkelen. Naarmate de technologie vordert, zullen we een nog grotere integratie van AI en machine learning zien, waardoor apps nog meer gepersonaliseerde en contextuele meldingen kunnen bieden. Bovendien zullen pushmeldingen, met de groei van het Internet of Things (IoT), kunnen communiceren met een breder scala aan apparaten, waardoor een werkelijk geïntegreerde en naadloze gebruikerservaring ontstaat.
In de nabije toekomst zouden we bijvoorbeeld pushmeldingen kunnen zien geïntegreerd met slimme apparaten voor thuisgebruik om waarschuwingen te geven over energieverbruik, de veiligheid van het huis of zelfs taakherinneringen. Met dit soort omnichannel-interacties kunnen voorspellende pushmeldingen nog meer waarde voor gebruikers opleveren.
Kortom, voorspellende pushmeldingen vertegenwoordigen de toekomst van mobiele communicatie. Door gebruik te maken van geavanceerde technologieën en een meer gepersonaliseerde gebruikerservaring te bieden, zorgen deze meldingen ervoor dat apps zich kunnen onderscheiden in een drukke markt. Bedrijven die deze technologie adopteren, zullen beter voorbereid zijn om de aandacht van hun gebruikers te trekken en langdurige relaties op te bouwen op basis van relevantie en vertrouwen.
De weg naar slimmere communicatie is er al, en voorspellende pushmeldingen zijn nog maar het begin van wat gaat komen.
Impact op gebruikerservaring en retentie
In de digitale sfeer is gebruikerservaring (UX) een cruciale factor geworden voor het succes van elke mobiele applicatie. Het gaat niet alleen om het bieden van aantrekkelijke functionaliteit of een aantrekkelijk design, maar om het creëren van een continue en betekenisvolle verbinding met de gebruiker. In deze context zijn voorspellende pushmeldingen uitgegroeid tot een krachtig hulpmiddel om de gebruikerservaring te verbeteren en de retentiegraad te verhogen. Door personalisatie en levering van relevante inhoud kunnen deze meldingen een aanzienlijk verschil maken in de manier waarop gebruikers een app waarnemen en gebruiken.
De grootste uitdaging voor veel mobiele applicaties is het betrokken houden van gebruikers in de loop van de tijd. Hoewel de eerste download van een app relatief eenvoudig te realiseren is via effectieve marketingstrategieën, is het een veel complexere uitdaging om deze gebruikers te behouden en ervoor te zorgen dat ze de app regelmatig blijven gebruiken. Dit is waar voorspellende pushmeldingen een cruciale rol spelen.
De rol van pushmeldingen in de gebruikerservaring
De gebruikerservaring beperkt zich niet tot het interfaceontwerp of de soepelheid van de functionaliteiten van de applicatie. Het omvat ook hoe en wanneer de app met de gebruiker communiceert buiten de app-omgeving, en in die zin zijn pushmeldingen een belangrijk hulpmiddel. Een goed ontworpen en goed getimede melding kan waarde toevoegen aan de gebruikerservaring, terwijl een slecht uitgevoerde melding kan leiden tot frustratie en verlies van gebruikers.
Voorspellende pushmeldingen zijn een evolutie van traditionele meldingen, waarbij berichten naar gebruikers worden verzonden op basis van vaste schema's of algemene gebeurtenissen, zoals updates of promoties. In plaats daarvan gebruiken voorspellende meldingen realtime gegevens om te anticiperen op de behoeften van gebruikers en om op het juiste moment gepersonaliseerde berichten te sturen. Dankzij deze aanpak kunnen applicaties aansluiten bij de verwachtingen van de gebruiker en een bevredigendere ervaring bieden.
Een app voor het bezorgen van eten kan bijvoorbeeld voorspellende pushmeldingen gebruiken om de gebruiker eraan te herinneren een bestelling te plaatsen rond het tijdstip waarop hij gewoonlijk luncht, op basis van zijn vroegere gewoonten. Op dezelfde manier kan een e-commercetoepassing meldingen verzenden over specifieke promoties voor producten waarin de gebruiker interesse heeft getoond, in plaats van algemene aanbiedingen te verzenden. Door de inhoud en timing van meldingen af te stemmen op individuele gebruikersvoorkeuren, verbetert u de relevantie van interacties en vergroot u de kans dat de gebruiker gevolg geeft aan het bericht.
Verbetering van relevantie en personalisatie
Een van de belangrijkste voordelen van voorspellende pushmeldingen is hun vermogen om de relevantie van berichten te verbeteren. In plaats van willekeurig meldingen naar alle gebruikers te sturen, kunnen apps gegevens over het eerdere gedrag, de locatie, gebruikspatronen en voorkeuren van de gebruiker gebruiken om meldingen te personaliseren. Deze personalisatie maakt berichten niet alleen aantrekkelijker, maar helpt ook vermoeidheid van meldingen te voorkomen, wat een van de belangrijkste redenen is waarom gebruikers meldingen uitschakelen of zelfs apps verwijderen.
Het verzenden van irrelevante meldingen kan resulteren in een negatieve ervaring, waardoor gebruikers de app als opdringerig of vervelend ervaren. Wanneer meldingen echter zijn afgestemd op de individuele behoeften en wensen van de gebruiker, worden ze als nuttig en nuttig ervaren. Een klassiek voorbeeld zijn gezondheids- en welzijnsapps die herinneringen sturen om deel te nemen aan fysieke activiteit of om op bepaalde tijdstippen te mediteren op basis van de gewoonten en het schema van de gebruiker. In dit geval heeft de gebruiker het gevoel dat de applicatie op een gepersonaliseerde manier voor zijn welzijn zorgt, wat de algehele perceptie van de applicatie verbetert.
Verhoog de retentie op lange termijn
Gebruikersbehoud is een van de belangrijkste indicatoren voor het succes van elke mobiele applicatie. Omdat er een groot aantal apps beschikbaar is in de appstores, kunnen gebruikers gemakkelijk een app downloaden, uitproberen en vervolgens verlaten als ze er geen waarde in vinden. Uit onderzoek is zelfs gebleken dat een groot deel van de gebruikers een app verlaat na het eerste gebruik, waardoor het behoud op de lange termijn een grote uitdaging wordt.
Met voorspellende pushmeldingen kunnen apps hun retentiepercentages verbeteren door gebruikers voortdurend betrokken te houden. Door op relevante momenten meldingen te sturen en met inhoud die is afgestemd op de individuele interesses van de gebruiker, kunnen apps top of mind blijven en hen aanmoedigen om regelmatig met de app te communiceren.
E-learningtoepassingen kunnen bijvoorbeeld voorspellende meldingen gebruiken om gebruikers eraan te herinneren door te gaan met hun cursus op het moment dat ze vrije tijd hebben, op basis van hun gedrag uit het verleden. Hierdoor blijft de gebruiker niet alleen betrokken bij de inhoud, maar ontstaat er ook een gewoonte om de app regelmatig te gebruiken. Naarmate de gebruiker waarde hecht aan de interacties, is de kans groter dat hij de app op de lange termijn blijft gebruiken.
Vermindering van wrijving in de gebruikerservaring
Een van de belangrijkste aspecten van de gebruikerservaring is het gemak waarmee ze met de applicatie kunnen communiceren. Als een app ingewikkeld is in het gebruik of als de gebruiker te veel acties moet ondernemen om waarde te krijgen, is de kans groot dat de gebruiker snel zijn interesse verliest. Voorspellende pushmeldingen kunnen de wrijving in de gebruikerservaring helpen verminderen door op hun behoeften te anticiperen en oplossingen aan te bieden voordat de gebruiker ernaar moet zoeken.
Een app voor mobiel bankieren kan bijvoorbeeld een melding naar de gebruiker sturen om hem te informeren dat een terugkerende betaling de vervaldatum nadert, en de mogelijkheid bieden om de betaling met een enkele klik uit te voeren. Door te elimineren dat de gebruiker de app hoeft in te voeren, de factuur te zoeken en de betaling handmatig af te ronden, vereenvoudigt voorspellende pushmeldingen het proces en verbetert de gebruikerservaring.
Op dezelfde manier zou een reis-app een melding met een digitale instapkaart kunnen sturen zodra de gebruiker op de luchthaven aankomt, waardoor snelle en moeiteloze toegang tot essentiële informatie wordt vergemakkelijkt. Deze voorbeelden laten zien hoe voorspellende pushmeldingen de wrijving in de gebruikerservaring kunnen verminderen en een soepelere, efficiëntere ervaring kunnen opleveren.
Sterkere relaties opbouwen met gebruikers
Ten slotte kunnen voorspellende pushmeldingen helpen sterkere, langduriger relaties met gebruikers op te bouwen. Door echte waarde te leveren via relevante en tijdige interacties kunnen apps het vertrouwen van hun gebruikers winnen en een relatie opbouwen die is gebaseerd op bruikbaarheid en gemak. In plaats van als opdringerig te worden gezien, kunnen voorspellende pushmeldingen worden gezien als een extra dienst die het leven van de gebruiker verbetert.
Naarmate gebruikers positieve, gepersonaliseerde interacties ervaren, is de kans groter dat ze tevreden zijn met de app en deze op de lange termijn blijven gebruiken. Deze tevredenheid vertaalt zich niet alleen in een hogere retentie, maar kan ook leiden tot positieve aanbevelingen, omdat tevreden gebruikers de neiging hebben hun ervaringen met vrienden en familie te delen.
Kortom, voorspellende pushmeldingen hebben een grote impact op de gebruikerservaring en -retentie. Door de relevantie te verbeteren, wrijving te verminderen en gepersonaliseerde inhoud op het juiste moment te leveren, kunnen deze meldingen de betrokkenheid en loyaliteit van gebruikers ten opzichte van de app vergroten. In een competitieve omgeving waar gebruikersbehoud cruciaal is voor succes op de lange termijn, zijn voorspellende pushmeldingen een essentieel hulpmiddel geworden om gebruikers verbonden en tevreden te houden.
Technologie achter voorspellende meldingen
De voorspellende meldingen Ze zijn het resultaat van een combinatie van geavanceerde technologieën waarmee mobiele applicaties proactieve en gepersonaliseerde berichten naar gebruikers kunnen sturen. In tegenstelling tot traditionele meldingen, die zijn gebaseerd op vooraf gedefinieerde gebeurtenissen of schema's, worden voorspellende meldingen gebruikt machinaal leren, gedragsanalyse En realtime context anticiperen op de behoeften van gebruikers en berichten sturen op belangrijke momenten.
Op dit punt onderzoeken we de belangrijkste technologieën die voorspellende meldingen mogelijk maken, met de nadruk op tools zoals Firebase Cloud Messaging (FCM), het gebruik van machinaal leren om de gebruikerservaring te personaliseren, en Context-API's waarmee applicaties in realtime kunnen communiceren met de omgeving van de gebruiker.
1. Firebase Cloud Messaging (FCM)
Firebase Cloud Messaging (FCM) Het is een essentieel hulpmiddel in het Android-ecosysteem voor het beheren en verzenden van pushmeldingen. Met FCM kunnen ontwikkelaars efficiënt berichten van een server naar Android- en iOS-apparaten verzenden. Via FCM kunnen applicaties worden verzonden aangepaste meldingen En voorspellend, waardoor relevante berichten op het juiste moment aan gebruikers kunnen worden afgeleverd.
Hoe FCM werkt
FCM maakt gebruik van een cloudgebaseerde architectuur, waarbij geregistreerde applicaties meldingen kunnen verzenden en ontvangen via een teken uniek gegenereerd door de FCM-server. Dit token fungeert als identificatie voor elk apparaat, waardoor berichten kunnen worden verzonden naar individuele apparaten of groepen apparaten die gemeenschappelijke kenmerken hebben.
In het geval van de voorspellende meldingen, FCM integreert met machinaal leren om gebruikersgegevens te analyseren en gepersonaliseerde berichten te sturen op basis van gedragspatronen. Bovendien kunt u met FCM gebruiken samengevouwen berichten, waardoor gebruikers de meest actuele meldingen ontvangen zonder te worden gebombardeerd met overbodige berichten.
Integratie met machinaal leren
Een van de grote voordelen van FCM is de mogelijkheid om te integreren met machinaal leren, waardoor apps meldingen kunnen verzenden op basis van gedragsvoorspellingen in plaats van simpelweg te reageren op vooraf gedefinieerde gebeurtenissen. Door gegevens over app-gebruik, locatie, interactiegeschiedenis en andere variabelen te analyseren, kunnen apps voorspellen wanneer de kans het grootst is dat een gebruiker interactie zal hebben met een melding en welk type inhoud voor hem/haar het meest relevant is.
Een muziekapp kan bijvoorbeeld FCM gebruiken om een voorspellende melding te sturen waarin een afspeellijst wordt voorgesteld op basis van de luistergeschiedenis van de gebruiker, zijn huidige locatie (zoals in de sportschool) of het tijdstip van de dag. Als het systeem detecteert dat de gebruiker 's avonds doorgaans naar ontspannende muziek luistert, past de melding zich aan dat patroon aan.
2. Machine Learning: de motor van voorspellende personalisatie
Hij machinaal leren is de kern van voorspellende meldingen, waardoor applicaties kunnen leren van gebruikersgegevens voorspellen hun gedrag en pas de meldingen dienovereenkomstig aan. Door machine learning-algoritmen te gebruiken, kunnen applicaties patronen in gebruikersgedrag identificeren, zoals voorkeuren, gebruiksgewoonten en belangrijke momenten voor interactie, waardoor een meer gepersonaliseerde ervaring mogelijk wordt.
Hoe werkt machine learning in voorspellende meldingen?
Machine learning verwerkt grote hoeveelheden gegevens die zijn verzameld over gebruikersgedrag om trends en patronen te identificeren. Deze gegevens omvatten informatie zoals:
- Geschiedenis van app-gebruik: Wanneer en hoe de gebruiker de app gebruikt.
- Eerdere interacties met meldingen: Als de gebruiker gewoonlijk interactie heeft met meldingen over een specifiek onderwerp of op bepaalde tijden van de dag.
- Realtime context: Gegevens uit de omgeving van de gebruiker, zoals locatie, tijdstip of apparaatstatus (batterij bijna leeg, Wi-Fi-verbinding, enz.).
Op basis van deze gegevens genereren machine learning-algoritmen voorspellende modellen die voorspellen wanneer de kans het grootst is dat een gebruiker interactie zal hebben met de app en welk type inhoud het meest relevant zal zijn. Deze modellen worden voortdurend aangepast en verbeterd naarmate de app meer gegevens verzamelt, waardoor een steeds nauwkeurigere personalisatie mogelijk is.
Een e-commercetoepassing kan bijvoorbeeld machine learning gebruiken om te voorspellen wanneer een gebruiker het meest geneigd is een aankoop te doen, op basis van zijn browsegeschiedenis en hoe hij met eerdere meldingen heeft gereageerd. Als de app signaleert dat de gebruiker de neiging heeft om in het weekend producten te kopen, kan het systeem op vrijdagmiddag een voorspellende melding sturen met aanbiedingen of productaanbevelingen.
Machine learning-tools voor ontwikkelaars
Ontwikkelaars kunnen profiteren van tools zoals TensorFlow Lite En ML-kit om machine learning-modellen in uw applicaties te integreren. TensorFlow Lite is een bibliotheek die is geoptimaliseerd voor het uitvoeren van machine learning-modellen op mobiele apparaten, waardoor applicaties realtime gevolgtrekkingen kunnen uitvoeren zonder afhankelijk te zijn van een cloudverbinding.
Van zijn kant, ML-kit, onderdeel van het Firebase-ecosysteem, biedt een reeks vooraf getrainde machine learning-API's die ontwikkelaars kunnen gebruiken voor taken zoals tekstherkenning, Hij beeldanalyse, en de detectie van objecten, naast het mogelijk maken van maatwerk en training van modellen voor specifiekere gebruiksscenario's, zoals voorspellende meldingen.
3. Context-API's in Android 15
Met Androïde 15, Google heeft de ondersteuning verbeterd voor Context-API's, waarmee applicaties informatie kunnen verzamelen over de omgeving van de gebruiker en deze gegevens kunnen gebruiken om voorspellende meldingen te genereren. Deze API's bieden toegang tot belangrijke gegevens zoals geografische locatie, batterijstatus, netwerkverbinding en fysieke activiteit van de gebruiker, waardoor meldingen kunnen worden gepersonaliseerd op basis van realtime context.
Voorbeelden van Context-API's
API voor activiteitherkenning: Hiermee kunnen apps detecteren of de gebruiker loopt, hardloopt, autorijdt of slaapt. Deze informatie kan worden gebruikt om relevante meldingen te verzenden op basis van de huidige activiteit van de gebruiker. Als een fitness-app bijvoorbeeld detecteert dat de gebruiker hardloopt, kan deze een stretchsessie na de training voorstellen.
Locatie-API: levert gegevens over de geografische locatie van de gebruiker, waardoor meldingen kunnen worden verzonden op basis van de nabijheid van een interessante plaats. Een reisapp kan bijvoorbeeld een melding sturen over een deal in een nabijgelegen restaurant als hij detecteert dat de gebruiker zich in een nieuwe stad bevindt.
Batterij-API: detecteert het batterijniveau van het apparaat en kan meldingen aanpassen op basis van deze informatie. Als een navigatie-app detecteert dat de gebruiker zijn GPS gebruikt en de batterij bijna leeg is, kan deze een melding sturen met de suggestie om de batterij te optimaliseren of een laadstation in de buurt te zoeken.
Integratie met Firebase en Machine Learning
De Context-API's Ze bieden u niet alleen de mogelijkheid om meldingen aan te passen op basis van de huidige activiteit van de gebruiker, maar ze kunnen er ook mee worden geïntegreerd vuurbasis En machinaal leren voorspellingen voortdurend bij te stellen. De gegevens die uit context-API's worden verzameld, worden samen met de gedragsgeschiedenis van de gebruiker geanalyseerd, waardoor applicaties een rijkere ervaring kunnen bieden, afgestemd op de huidige omstandigheden.
4. Architectuur voor voorspellende meldingen
Voorspellende meldingen vereisen een robuuste architectuur die het mogelijk maakt realtime gegevensverzameling, -verwerking en -analyse. Hieronder vindt u een overzicht van de technische architectuur achter voorspellende meldingen:
Gegevensverzameling: Applicaties verzamelen in realtime gegevens over gebruikersgedrag, interactie met de applicatie en context via API's.
Gegevensverwerking: Deze gegevens worden verwerkt door machine learning-algoritmen, die voorspellende modellen creëren op basis van de analyse van gedragspatronen en contextuele gegevens.
Kennisgeving genereren: Voorspellende modellen genereren gepersonaliseerde meldingen die zich aanpassen aan de voorkeuren van de gebruiker en de context waarin deze zich bevinden. Meldingen worden verzonden via Firebase Cloud-berichten of een soortgelijk berichtensysteem.
Continue optimalisatie: Terwijl gebruikers omgaan met meldingen, past het systeem machine learning-modellen aan op basis van de resultaten, waardoor de nauwkeurigheid en relevantie van toekomstige meldingen worden verbeterd.
Conclusie van punt 5
De voorspellende pushmeldingen zijn mogelijk dankzij de integratie van geavanceerde technologieën zoals Firebase Cloud Messaging (FCM), machinaal leren, en de Context-API's van Android 15. Met deze tools kunnen applicaties anticiperen op de behoeften van gebruikers, meldingen personaliseren en deze op het meest geschikte moment verzenden. Naarmate deze technologieën zich blijven ontwikkelen, zullen voorspellende meldingen de functionaliteit blijven verbeteren gebruikerservaring en het vergroten van betrokkenheid in een breed scala aan mobiele toepassingen.
Implementatie van voorspellende meldingen in Android 15
Toekomst van voorspellende pushmeldingen
Voorspellende pushmeldingen zijn de afgelopen jaren aanzienlijk geëvolueerd en hun toekomst ziet er rooskleuriger uit dan ooit. Naarmate technologieën vooruitgaan en de verwachtingen van gebruikers veranderen, wordt de rol van deze meldingen opnieuw gedefinieerd om meer gepersonaliseerde, effectieve en gebruikersgerichte ervaringen te bieden. Dit hoofdstuk onderzoekt opkomende trends en innovaties die de toekomst van voorspellende pushmeldingen de komende jaren waarschijnlijk zullen bepalen.
1. De integratie van machinaal leren en kunstmatige intelligentie (AI)
Het gebruik van kunstmatige intelligentie, met name machinaal leren, transformeert voorspellende pushmeldingen ingrijpend. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op geprogrammeerde regels of statische analyse van gebruikersgegevens, zorgen machine learning-technologieën ervoor dat pushmeldingen slimmer en dynamischer zijn.
AI kan in realtime leren van gebruikersgedrag en meldingen aanpassen en aanpassen op basis van veranderingen in gebruikersgebruikspatronen, voorkeuren en context. Dit betekent dat pushmeldingen van de toekomst niet alleen kunnen anticiperen op wanneer de gebruiker het meest waarschijnlijk een herinnering of aanbieding nodig heeft, maar ook kunnen voorspellen wanneer het het beste is om helemaal geen meldingen te sturen om informatie te vermijden. overbelasting.
Een fitness-app zou bijvoorbeeld AI kunnen gebruiken om dagelijkse trainingsmeldingen aan te passen, niet alleen op basis van de eerdere schema's van de gebruiker, maar ook op basis van hun huidige activiteitenniveau, vermoeidheidsniveau en weersomstandigheden. Als een gebruiker een bijzonder actieve dag heeft gehad, kan de app een rustdag voorstellen in plaats van de gebruiker te motiveren om door te gaan met trainen. Deze diepgaande personalisatie verbetert de gebruikerservaring aanzienlijk, omdat de aangeboden inhoud relevanter en contextueler aanvoelt.
2. Hypergepersonaliseerde pushmeldingen
De toekomst van pushmeldingen zal worden gekenmerkt door hyperpersonalisatie. Momenteel kunnen voorspellende pushmeldingen al inhoud leveren die is afgestemd op de voorkeuren van gebruikers, maar de volgende generatie van deze meldingen zal nog gedetailleerder en specifieker zijn.
Het gebruik van gedetailleerde en contextuele gegevens, zoals real-time geolocatie, aankoopvoorkeuren of zelfs de emotionele toestand van de gebruiker (die kan worden gedetecteerd door de integratie van wearables en gezondheidssensoren), maakt het mogelijk dat meldingen uiterst gepersonaliseerd worden. Een shopping-app kan bijvoorbeeld een aanbieding voor een specifiek product sturen wanneer de gebruiker in de buurt van een fysieke winkel is die het product verkoopt, of een app voor geestelijk welzijn kan op basis van de fysiologische gegevens een geleide meditatie voorstellen in tijden van stress gebruiker.
Bovendien zorgt hyperpersonalisatie ervoor dat meldingen zich niet alleen kunnen aanpassen aan het huidige gedrag van de gebruiker, maar ook aan hun levenscyclus binnen de applicatie. Een nieuwe gebruiker kan bijvoorbeeld educatieve meldingen of tutorials ontvangen om vertrouwd te raken met de app, terwijl een loyale gebruiker meldingen kan ontvangen met betrekking tot beloningen of exclusieve evenementen. Dit aanpassingsniveau zorgt ervoor dat meldingen nuttiger zijn, waardoor de betrokkenheid toeneemt en de algehele gebruikerservaring verbetert.
3. Multichannel-integratie en consistente ervaringen
De toekomst van voorspellende pushmeldingen zal ook worden gekenmerkt door multi-channel integratie. In plaats van dat pushmeldingen uitsluitend via een mobiele app worden verzonden, zullen ze worden geïntegreerd met andere kanalen en apparaten, waardoor een consistentere en naadloze ervaring voor gebruikers ontstaat. Dit omvat meldingen op draagbare apparaten zoals smartwatches, op stemassistentplatforms zoals Alexa of Google Assistant, en op aangesloten autodisplays.
Stel je een toekomst voor waarin voorspellende pushmeldingen naadloos tussen apparaten kunnen worden verplaatst. Een gebruiker die bijvoorbeeld een melding op zijn telefoon ontvangt over een aanbieding van een restaurant in de buurt, kan de ervaring op zijn smartwatch voortzetten en onderweg een routebeschrijving ontvangen, zonder dat hij actief hoeft te zoeken. Deze meerkanaalsintegratie zorgt ervoor dat de gebruikerservaring vloeiender en minder invasief is, omdat meldingen zich aanpassen aan de context en het apparaat dat de gebruiker op dat moment gebruikt.
4. Gebruikerscontrole en privacy
Naarmate voorspellende pushmeldingen slimmer en persoonlijker worden, groeit ook de bezorgdheid over de privacy van gebruikers en de controle over de gegevens die worden gebruikt om deze meldingen te genereren. Moderne gebruikers zijn zich steeds meer bewust van de waarde van hun data en zijn op zoek naar toepassingen die hen meer transparantie en controle bieden over hoe die data worden gebruikt.
In de toekomst zullen voorspellende pushmeldingen zich moeten aanpassen aan deze omgeving van toegenomen privacybewustzijn. Apps zullen gebruikers meer opties moeten geven om de meldingen die ze ontvangen aan te passen, waardoor ze het type gegevens kunnen aanpassen dat ze willen delen en hoe vaak ze gecontacteerd willen worden. Bovendien zullen gegevensbeschermingsregels zoals de AVG (General Data Protection Regulation) of de CCPA (California Consumer Privacy Act) invloed blijven uitoefenen op de manier waarop applicaties gebruikersgegevens verwerken en beschermen.
Apps die erin slagen een voorspellende en gepersonaliseerde ervaring in evenwicht te brengen met respect voor de privacy van gebruikers, zullen degenen zijn die zich in de toekomst zullen onderscheiden. Gebruikers zullen apps waarderen die niet alleen relevante inhoud bieden, maar hen ook controle geven over wanneer en hoe zij die inhoud ontvangen.
5. Realtime interactie en op gebeurtenissen gebaseerde meldingen
De toekomst van voorspellende pushmeldingen zal ook een groter vermogen omvatten om in realtime met gebruikers te communiceren, op basis van onmiddellijke gebeurtenissen. Hierdoor kunnen pushmeldingen nog nuttiger en contextueler zijn, omdat ze reageren op wat er precies gebeurt op het moment dat de gebruiker informatie of actie nodig heeft.
In plaats van alleen meldingen te sturen op basis van historische gedragsgegevens, kunnen apps bijvoorbeeld reageren op realtime gebeurtenissen, zoals veranderingen in locatie, weersupdates of zelfs interacties met andere gebruikers binnen de app. Een reisapp kan een melding sturen met suggesties voor lokale activiteiten direct nadat de gebruiker in een nieuwe stad aankomt, of een sportapp kan realtime meldingen sturen over de resultaten van een game die de gebruiker volgt.
Deze notificaties op basis van realtime gebeurtenissen bieden een meerwaarde voor de gebruiker, omdat ze tijdige en relevante informatie opleveren zonder dat de gebruiker zelf het initiatief hoeft te nemen om ernaar te zoeken. Dit verbetert niet alleen de gebruikerservaring, maar verhoogt ook de interactiepercentages met meldingen.
6. Voorspellende pushmeldingen en Augmented Reality (AR)
Een andere opkomende trend die waarschijnlijk de toekomst van pushmeldingen zal bepalen, is de integratie van augmented reality (AR). Naarmate AR-technologieën toegankelijker worden, zullen mobiele apps AR-ervaringen gaan opnemen in hun pushmeldingen.
Een retail-app zou bijvoorbeeld een voorspellende pushmelding kunnen sturen met een link naar een AR-ervaring, waarbij de gebruiker kan visualiseren hoe een product er thuis uit zou zien voordat hij een aankoop doet. Of een toeristische app kan een melding sturen met een AR-ervaring die een interactief voorbeeld van een historische plek laat zien wanneer de gebruiker in de buurt van die locatie is.
Deze AR-integratie voegt een extra laag interactiviteit toe aan pushmeldingen, waardoor interacties meeslepender en boeiender worden voor gebruikers.
| Trefwoord | Definitie |
|---|---|
| Firebase Cloud Messaging (FCM) | Google-service waarmee pushmeldingen efficiënt van servers naar mobiele Android- en iOS-apparaten kunnen worden verzonden. |
| Machinaal leren | Kunstmatige intelligentietechniek waarmee applicaties kunnen leren van gebruikersgedrag en voorspellingen kunnen doen om meldingen te personaliseren. |
| Voorspellende pushmeldingen | Proactieve meldingen die machine learning gebruiken om te anticiperen op gebruikersbehoeften en berichten te verzenden op belangrijke momenten. |
| Context-API's | Set tools waarmee applicaties gegevens kunnen verkrijgen uit de omgeving van de gebruiker, zoals locatie, fysieke activiteit en apparaatstatus. |
| Levering van speelfuncties | Google Play-tool die modulaire levering van applicaties mogelijk maakt, waarbij alleen de noodzakelijke componenten worden gedownload op basis van gebruikersgedrag en voorkeuren. |
| Firebase-voorspellingen | Firebase-service die machine learning gebruikt om toekomstig gebruikersgedrag te voorspellen, zoals de waarschijnlijkheid dat de app wordt gekocht of verwijderd. |
| King of App | Modulair platform voor de ontwikkeling van mobiele applicaties dat de implementatie van tools zoals Firebase en Play Feature Delivery vergemakkelijkt. |
| API voor activiteitherkenning | API waarmee de fysieke activiteit van de gebruiker (lopen, rennen, autorijden) kan worden gedetecteerd om relevante meldingen te verzenden op basis van hun huidige situatie. |
| Probleem | Beschrijving | Link |
|---|---|---|
| Firebase Cloud Messaging (FCM) | Officiële Google-documentatie over Firebase Cloud Messaging, een service voor het verzenden van pushmeldingen. | Firebase Cloud Messaging-documentatie |
| Machinaal leren | Informatie over het implementeren van Machine Learning in mobiele applicaties met behulp van TensorFlow Lite. | TensorFlow Lite-documentatie |
| Voorspellende pushmeldingen | Gids over hoe u meldingen op Android kunt aanpassen en voorspellend kunt maken met behulp van Firebase en context-API's. | Firebase-voorspellingen |
| Context-API's | Beschrijving van de API's waarmee contextuele gebruikersgegevens kunnen worden verkregen, zoals locatie en fysieke activiteit. | Context-API's – Android-ontwikkelaars |
| Levering van speelfuncties | Google Play-documentatie over modulaire app-levering om de gebruikerservaring te optimaliseren. | Overzicht van levering van speelfuncties |
| King of App | Officiële documentatie van King of App, modulair ontwikkelingsplatform voor mobiele applicaties. | King of App-documentatie |
Hier heb je een lijst met 5 interne links van de website en blog King of App waar je gebruik van kunt maken interne koppeling:
-
Home – King of App-documentatie: Deze pagina bevat alle technische informatie die nodig is om King of App te gaan gebruiken, inclusief handleidingen, tutorials en bronnen.
-
Gids voor het maken van mobiele applicaties met King of App: Stapsgewijze uitleg over hoe u een mobiele applicatie kunt maken met behulp van het King of App-platform.
-
Hoe u uw applicatie in King of App kunt aanpassen: leer hoe u de interface en gebruikerservaring in uw app kunt aanpassen met behulp van modules en thema's.
-
King of App Blog – Nieuws en updates: Toegang tot blogartikelen met de laatste updates en nieuws over King of App.
-
King of App Marktplaats – Modules en uitbreidingen: Ontdek de modules en extensies die beschikbaar zijn op de markt om nieuwe functies aan uw app toe te voegen.
Deze links helpen bij het verbeteren van de SEO en de interne navigatie op uw website of blog, waardoor u directe toegang krijgt tot belangrijke bronnen King of App.
Nederlands 
Español 
English 
Português do Brasil 
Français 
Italiano 
Deutsch 
Русский 
العربية 
हिन्दी 
Bahasa Indonesia 
日本語 
简体中文 
Polski