Spis treści
Wprowadzenie: Ewolucja powiadomień push
pozycje, które pozostawiłeś w koszyku, podczas gdy inny może powiadomić użytkownika o ofercie na podstawie jego historii zakupów. Ten segmentacja Zauważalnie poprawiona wydajność powiadomień, z wyższymi współczynnikami otwarć i konwersji, ponieważ wiadomości były bardziej trafne dla użytkowników.
Jednak pomimo segmentacji nadal istniały ograniczenia. Powiadomienia nadal były reaktywny raczej proaktywny. Wysyłane były w odpowiedzi na działanie użytkownika lub w oparciu o ustaloną wcześniej regułę, pozostawiając miejsce na lepszą personalizację i funkcjonalność. chronometraż z którymi te wiadomości zostały dostarczone.
Era inteligentnych powiadomień
Kolejnym dużym krokiem w ewolucji powiadomień push był rozwój inteligentne powiadomienia. Dzięki postępom w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym aplikacje mogą teraz analizować zachowania użytkowników w czasie rzeczywistym i uczyć się na ich podstawie przewidzieć swoje przyszłe potrzeby. Czy powiadomienia predykcyjne Opierają się na danych, takich jak historia użytkowania aplikacji, lokalizacja, czas użytkowania i inne czynniki kontekstowe, aby przewidzieć, czego użytkownik może potrzebować lub chcieć w danym momencie.
Na przykład aplikacja turystyczna może wysłać powiadomienie sugerujące użytkownikowi zarezerwowanie hotelu, gdy wykryje, że szuka on lotów lub korzysta z mapy w nieznanym mieście. Podobnie aplikacja fitness może sugerować konkretny trening na podstawie historii aktywności fizycznej użytkownika i pory dnia. Powiadomienia te nie tylko poprawiają wygodę użytkownika, dostarczając odpowiednie i aktualne informacje, ale mogą także zwiększyć retencję i zaangażowanie, gdy użytkownicy otrzymują treści odpowiadające ich potrzebom we właściwym czasie.
The inteligentne powiadomienia Nie tylko reagują na zachowanie użytkownika; To przewidywać. Wykorzystują moc uczenia maszynowego do analizowania dużych ilości danych i generowania na ich podstawie wzorców umożliwiających przewidywanie zachowań. Przewidując przyszłe działania użytkownika, aplikacje mogą wysyłać powiadomienia w optymalnym czasie, maksymalizując prawdopodobieństwo, że użytkownik wejdzie w interakcję z aplikacją i podejmie działania zgodnie z powiadomieniem.
Czym różnią się powiadomienia predykcyjne?
The powiadomienia predykcyjne Stanowią podzbiór inteligentnych powiadomień i wyróżniają się możliwością wyjścia poza tradycyjną personalizację. Zamiast po prostu wysyłać powiadomienie na podstawie wcześniejszej akcji, powiadomienia predykcyjne mogą przewidywać przyszłe zachowanie użytkownika. Jest to możliwe dzięki algorytmom uczenia maszynowego, które pozwalają aplikacjom uczyć się na podstawie wzorców użytkowania każdego użytkownika i wykorzystywać tę wiedzę do oferowania proaktywnych sugestii lub alertów.
Kluczowe funkcje powiadomień predykcyjnych:
- Kontekst w czasie rzeczywistym: analizują lokalizację, czas i aktywność użytkownika, aby generować odpowiednie powiadomienia.
- Historia zachowań: Uczą się na podstawie przeszłych interakcji użytkownika z aplikacją, aby przewidzieć przyszłe działania.
- Proaktywność: Powiadomienia predykcyjne nie czekają, aż użytkownik podejmie akcję; Oferują informacje i sugestie, zanim użytkownik o to poprosi.
- Ciągłe uczenie się: Z biegiem czasu algorytmy poprawiają swoją dokładność, stale dostosowując się do zmieniających się zachowań użytkowników.
Praktyczny przykład: aplikacje fitness
Częstym przypadkiem użycia powiadomień predykcyjnych są aplikacje zdatność. Aplikacje te zazwyczaj mają częstą codzienną interakcję z użytkownikami, którzy wprowadzają dane, takie jak godziny ćwiczeń, rodzaje aktywności i wskaźniki wydajności. Dzięki tym informacjom aplikacja fitness może przewidzieć, kiedy użytkownik prawdopodobnie wykona następny trening, i wysłać przypomnienie tuż przed tą godziną, dostosowując się do jego codziennej rutyny.
Na przykład, jeśli użytkownik zwykle ćwiczy o 7:00, ale pewnego dnia nie otworzy aplikacji o tej porze, aplikacja może wysłać powiadomienie o 7:15, sugerując krótką sesję treningową lub przypomnienie o rutynie. zwykły. W ten sposób powiadomienie jest nie tylko przydatne, ale także proaktywny, wyprzedzając potrzeby użytkownika.
Wpływ na zaangażowanie i utrzymanie użytkowników
Wpływ powiadomienia predykcyjne w tym zaręczyny i utrzymanie użytkownika było znaczące. Kilka badań wykazało, że powiadomienia spersonalizowane i predykcyjne generują wyższy współczynnik otwarć w porównaniu z powiadomieniami ogólnymi lub podzielonymi na segmenty. Użytkownicy chętniej wchodzą w interakcję z aplikacją, gdy czują, że powiadomienia są przydatne i odpowiadają ich bieżącym potrzebom.
W rzeczywistości aplikacje, które zaimplementowały powiadomienia predykcyjne, odnotowały wzrost utrzymanie użytkownika w dłuższej perspektywie, ponieważ użytkownicy czują, że aplikacja jest dostosowana do ich osobistych zachowań i preferencji. To poczucie trafności i personalizacji zwiększa lojalność użytkowników i zmniejsza ryzyko odejścia.
Przyszłość powiadomień push
Przyszłość powiadomienia push Jest wyraźnie zorientowany automatyzacja i zaawansowana personalizacja. Wraz z postępem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego powiadomienia będą prawdopodobnie coraz dokładniejsze i bardziej kontekstowe, do tego stopnia, że aplikacje będą w stanie przewidzieć nie tylko bezpośrednie potrzeby użytkownika, ale także jego długoterminowe zainteresowania.
Co więcej, dzięki integracji nowych technologii, takich jak rozszerzona rzeczywistość (AR) i wirtualna rzeczywistość (VR), powiadomienia mogą stać się wciągające doświadczenia, gdzie użytkownicy wchodzą w interakcję z treścią w znacznie głębszy i interaktywny sposób. Na przykład powiadomienie mogłoby nie tylko zasugerować produkt w sklepie, ale także pozwolić użytkownikowi zobaczyć, jak ten produkt będzie wyglądał w jego własnym środowisku za pośrednictwem AR.
Krótko mówiąc, powiadomienia push przeszły długą drogę od chwili ich powstania i obecnie znajdują się na ekscytującym etapie rozwoju. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, inteligentne powiadomienia I proroczy Zmieniają sposób, w jaki aplikacje wchodzą w interakcję z użytkownikami, oferując bardziej odpowiednią, proaktywną i spersonalizowaną komunikację.
Jak działają predykcyjne powiadomienia push
The przewidywalne powiadomienia push Reprezentują jedną z najbardziej zaawansowanych transformacji w interakcji pomiędzy użytkownikami a aplikacjami mobilnymi. Podczas gdy tradycyjne powiadomienia push opierają się na stałych wyzwalaczach lub targetowaniu statycznym, powiadomienia predykcyjne Idą dalej, wyprzedzając potrzeby i zachowania użytkownika. Aby zrozumieć, jak działają te zaawansowane powiadomienia, konieczne jest poznanie kluczowych komponentów, które je umożliwiają: uczenie maszynowe, analiza zachowania I kontekst czasu rzeczywistego. Elementy te współpracują ze sobą, aby oferować powiadomienia we właściwym czasie i z bardziej odpowiednią treścią.
Podstawowe składniki powiadomień predykcyjnych
1. Uczenie maszynowe i przewidywanie zachowań
On uczenie maszynowe (ML) to główny silnik powiadomień predykcyjnych. W odróżnieniu od tradycyjnych podejść, gdzie powiadomienia wysyłane były według z góry zdefiniowanych reguł, uczenie maszynowe pozwala na zastosowanie aplikacji uczyć się zachowań użytkowników w czasie. Gdy użytkownik wchodzi w interakcję z aplikacją, gromadzone są dane o tym, jak, kiedy i dlaczego korzysta z określonych funkcji lub cech. Dzięki tym informacjom algorytmy ML mogą analizować wzorce zachowań i przewidywać przyszłe działania.
Na przykład, jeśli użytkownik korzysta z aplikacji fitness codziennie o 7:00, ale pewnego dnia tego nie zrobi, system może przewidzieć, że użytkownik prawdopodobnie zapomniał o sesji treningowej. W odpowiedzi aplikacja wyśle plik powiadomienie prognostyczne sugerowanie odbycia szkolenia lub być może zaoferowanie alternatywnego, krótszego programu, aby uwzględnić ewentualny brak czasu.
Proces szkolenie modelowe uczenia maszynowego Ma charakter ciągły, co oznacza, że dokładność przewidywań poprawia się w miarę gromadzenia przez system większej ilości danych i dostosowywania swoich algorytmów. To ciągłe uczenie się jest kluczowe, aby dostarczać spersonalizowane powiadomienia, które dostosowują się do dynamicznych i zmieniających się zachowań użytkowników.
2. Analiza zachowań użytkowników
On analiza zachowania To kolejny podstawowy filar powiadomień predykcyjnych. Wchodząc w interakcję z aplikacją, użytkownicy pozostawiają cyfrowe ślady dotyczące swoich preferencji i nawyków. Analiza ta polega na zbadaniu nie tylko tego, co użytkownik robi w danym momencie, ale także jego trendy długoterminowe.
Predykcyjne systemy powiadomień korzystają z tej analizy, aby dostosować treść powiadomień na podstawie preferencji użytkownika i historii użytkowania. Na przykład aplikacja z wiadomościami może wykryć, że użytkownik woli czytać artykuły technologiczne rano i wysłać przewidywane powiadomienie z najbardziej trafnymi nagłówkami tuż przed zwykłą porą czytania.
Analiza behawioralna pozwala na głębsze dostosowanie powiadomień, tworząc unikalne doświadczenie dla każdego użytkownika. Zamiast wysyłać te same powiadomienia do wszystkich użytkowników, treść każdej wiadomości jest dostosowywana do zainteresowań i potrzeb danej osoby, co zwiększa prawdopodobieństwo, że powiadomienie zostanie dobrze odebrane i użytkownik wejdzie w interakcję z aplikacją.
3. Wykorzystanie kontekstu czasu rzeczywistego
On kontekst czasu rzeczywistego to kolejny kluczowy element powiadomień predykcyjnych. Kontekst ten odnosi się do danych zbieranych z bezpośredniego otoczenia użytkownika, takich jak położenie geograficzne, pora dnia, pogoda i bieżąca aktywność. Aplikacje integrujące powiadomienia predykcyjne wykorzystują te dane kontekstowe do określenia optymalny moment aby wysłać powiadomienie.
Na przykład aplikacja turystyczna może wykryć, że użytkownik znajduje się na lotnisku, i wysłać powiadomienie sugerujące opcje transportu lub informacje o rezerwacji hotelu. Podobnie aplikacja fitness może wykorzystać dane o lokalizacji i pogodzie, aby zasugerować trening w pomieszczeniu, jeśli wykryje, że użytkownik zwykle ćwiczy na świeżym powietrzu, ale pada deszcz.
Podejście to opiera się na kontekst gwarantuje, że powiadomienia są nie tylko istotne dla użytkownika, ale także aktualne. Integrując dane kontekstowe, aplikacje mogą uniknąć wysyłania powiadomień w nieodpowiednim lub nieistotnym momencie, zwiększając efektywność interakcji.
4. Integracja z Firebase Cloud Messaging (FCM).
The integracja z Firebase Cloud Messaging (FCM) Ma to kluczowe znaczenie dla dostarczania predykcyjnych powiadomień push w ekosystemie Androida. FCM zapewnia infrastrukturę umożliwiającą szybkie i sprawne przesyłanie powiadomień push z serwerów na urządzenia mobilne.
Dzięki FCM aplikacje mogą wysyłać spersonalizowane powiadomienia w zależności od kontekstu użytkownika. FCM pozwala również na użycie upadek wiadomości, co oznacza, że nieistotne powiadomienia mogą zostać zastąpione bardziej aktualnymi i trafnymi, zanim dotrą do urządzenia użytkownika(
).
5. Kontekstowe API w Androidzie 15
W Androida 15, Google ulepszyło obsługę Kontekstowe interfejsy API, co jeszcze bardziej ułatwia tworzenie powiadomień predykcyjnych na podstawie środowiska użytkownika. Te interfejsy API umożliwiają aplikacjom gromadzenie danych, takich jak położenie geograficzne, On poziom baterii, oraz stan siecim.in. do tworzenia powiadomień bardziej dostosowanych do konkretnego momentu użytkownika.
Na przykład, jeśli użytkownikowi kończy się bateria i jest poza domem, aplikacja transportowa może wysłać powiadomienie sugerujące bliższe opcje transportu wraz z przypomnieniem o konieczności znalezienia stacji ładowania dla jego urządzenia. Interfejs API Rozpoznawanie aktywności W systemie Android umożliwia także wykrycie, czy użytkownik chodzi, biegnie, prowadzi samochód czy śpi, co stanowi dodatkową warstwę dostosowywania powiadomień.(
)(
).
Przewidywany przepływ powiadomień
Przepływ pracy do wdrożenia powiadomienia predykcyjne Obejmuje kilka etapów, wszystkie powiązane ze sobą:
Zbieranie danych: po pierwsze, aplikacje zbierają odpowiednie dane użytkownika, takie jak zachowanie w aplikacji, lokalizacja, historia interakcji i bieżący stan urządzenia. Dane te są przechowywane i analizowane w czasie rzeczywistym.
Analiza i nauka: Następnie algorytmy uczenie maszynowe Przetwarzają dane i wykrywają wzorce użytkowania. Analiza ta pozwala systemowi określić preferencje użytkownika i przewidzieć przyszłe zachowania.
Przewidywanie i personalizacja: Na podstawie powyższej analizy system tworzy prognozy dotyczące tego, jakie działania użytkownik prawdopodobnie podejmie w najbliższej przyszłości. Następnie dostosuj treść powiadomienia tak, aby odnosiło się do konkretnego momentu.
Wyznaczanie momentu optymalnego: Po spersonalizowaniu powiadomienia system musi określić najlepszy moment jego wysłania. To tutaj Kontekstowe interfejsy API, które umożliwiają wysłanie powiadomienia w najbardziej dogodnym momencie, w zależności od bieżącego środowiska i aktywności użytkownika.
Wysłanie powiadomienia: Wreszcie, korzystając z usług takich jak Wiadomości w chmurze Firebase, powiadomienie zostanie wysłane na urządzenie użytkownika. Jeśli powiadomienie nie jest już aktualne ze względu na zmianę zachowania użytkownika, FCM może spowodować awarię lub odświeżenie wiadomości, zanim dotrze ona do urządzenia.
Informacje zwrotne i korekty: gdy użytkownik wejdzie w interakcję z powiadomieniem (lub nie), system dostosowuje algorytmy uczenia maszynowego na podstawie wyniku. Ta ciągła pętla informacji zwrotnej gwarantuje, że przyszłe przewidywania będą dokładniejsze i bardziej spersonalizowane.
Praktyczny przykład: aplikacje handlu elektronicznego
Aby lepiej zrozumieć ten proces, spójrzmy na przykład powiadomienia predykcyjne w aplikacji e-commerce. Wyobraź sobie, że użytkownik przegląda produkty w aplikacji od kilku dni, ale nie dokonał żadnych zakupów. Na podstawie historii przeglądania użytkownika i poprzednich zakupów aplikacja może przewidzieć, że jest on bliski podjęcia decyzji o zakupie. System powiadamiania predykcyjnego może następnie wysłać wiadomość spersonalizowane przypomnienie aby użytkownik mógł sfinalizować zakup, ewentualnie z kuponem rabatowym motywującym do konwersji.
Dodatkowo, jeśli użytkownik znajduje się w pobliżu fizycznego sklepu danej marki, system może skorzystać z tzw Kontekstowe interfejsy API zasugerować wizytę w sklepie i osobiste obejrzenie produktów. W tym scenariuszu powiadomienie jest dostosowane nie tylko do zwyczaje zakupowe użytkowników, ale także do jego aktualna lokalizacja, maksymalizując szansę na interakcję użytkownika z powiadomieniem i dokonanie zakupu.
Wyzwania we wdrażaniu powiadomień predykcyjnych
Pomimo swoich zalet, wdrażanie powiadomień predykcyjnych nie jest pozbawione wyzwań. Jedną z największych przeszkód jest zarządzanie prywatnością i danymi osobowymi. Ponieważ powiadomienia predykcyjne w dużym stopniu opierają się na gromadzeniu i analizie danych użytkownika, ważne jest, aby aplikacje zarządzały tymi danymi w sposób odpowiedzialny, zgodnie z przepisami dotyczącymi prywatności, takimi jak RODO (Ogólne rozporządzenie o ochronie danych). Programiści powinni upewnić się, że użytkownicy rozumieją, jakie dane są gromadzone i w jaki sposób są wykorzystywane, oferując jasne opcje dostosowania personalizacji powiadomień.
Korzyści dla użytkownika i programistów
The przewidywalne powiadomienia push nie tylko zrewolucjonizowały sposób interakcji użytkowników z aplikacjami mobilnymi, ale także przyniosły wiele korzyści dla obu stron użytkownicy co do deweloperzy. Ta transformacja w kierunku bardziej proaktywnego, spersonalizowanego modelu opiera się na uczenie maszynowe oferuje szereg korzyści, które wpływają na doświadczenie użytkownika, zatrzymanie, oraz zaręczyny, a także optymalizacja I efektywność dla programistów.
W tej sekcji omówimy korzyści dla obu stron, porównując także, jak te powiadomienia kontrastują z tradycyjnymi powiadomieniami push pod względem skuteczności i wyników.
Korzyści dla użytkownika
1. Trafność niestandardowa
Jednym z głównych problemów tradycyjnych powiadomień push jest ich tendencja ogólny, wysyłane jednolicie do wszystkich użytkowników, niezależnie od ich kontekstu i preferencji. Prowadzi to do ignorowania wielu z tych powiadomień, uznawania ich za nieistotne lub nawet irytujące. The powiadomienia predykcyjnez drugiej strony są w stanie dostosować się do unikalnych preferencji i zachowań każdego użytkownika, dostarczając znacznie bardziej trafne i przydatne komunikaty.
Praktyczny przykład: w aplikacji fitness użytkownik, który zwykle trenuje rano, otrzyma przypomnienie przed zwykłą porą ćwiczeń. Z drugiej strony użytkownik trenujący po południu otrzyma powiadomienie dostosowane do jego osobistego harmonogramu, optymalizujące moment i treść.
Ta możliwość wysyłania wiadomości spersonalizowane generuje silniejsze połączenie z aplikacją, ponieważ użytkownicy czują się bardziej opiekowani i rozumiani. Trafność powiadomień zwiększa także możliwość interakcji, ponieważ komunikaty są postrzegane jako aktualne i dostosowane do bieżących potrzeb użytkownika.
2. Mniej inwazyjne
Jednym z głównych wyzwań związanych z tradycyjnymi powiadomieniami push jest to, że mogą tak być natrętny, zwłaszcza jeśli są wysyłane w nieodpowiednim czasie lub jeśli są nieistotne dla użytkownika w danym kontekście. Dzięki powiadomieniom predykcyjnym częstotliwość i czas wysyłka jest zoptymalizowana pod kątem minimalizacji niepożądanych przerw.
Dzięki Kontekstowe interfejsy API oraz możliwość analizy zachowań użytkowników w czasie rzeczywistym, powiadomienia wysyłane są w momentach, w których użytkownik ma największe szanse na interakcję. To nie tylko poprawia wygodę użytkownika, ale także zmniejsza ryzyko wyłączenia powiadomień lub nawet odinstalowania aplikacji z powodu złych doświadczeń z natrętnymi alertami.
Przykład: aplikacja z wiadomościami korzystająca z powiadomień predykcyjnych może wykryć, że użytkownik jest nieaktywny (na przykład nie porusza się lub nie korzysta z innych aplikacji), i wysyła powiadomienie zawierające najważniejsze wiadomości dokładnie w tym momencie. Zamiast otrzymywać powiadomienia, gdy są zajęci, użytkownik otrzymuje informację w momencie, w którym może wejść w interakcję z aplikacją.
3. Wzrost postrzeganej wartości
Aplikacje korzystające z powiadomień predykcyjnych są często postrzegane jako więcej mądry i przydatne dla użytkowników. Gdy aplikacja przewiduje potrzeby użytkownika, takie jak przypomnienie mu o spotkaniu lub zasugerowanie odpowiedniego działania we właściwym czasie, zwiększa to postrzeganą wartość aplikacji, zachęcając lojalność I zatrzymanie silniejszy.
Ten wzrost postrzeganej wartości przekłada się na: płynniejsze i bardziej satysfakcjonujące doświadczenie, ponieważ użytkownik uważa, że aplikacja została specjalnie zaprojektowana, aby poprawić jego codzienne życie, a nie zakłócać je niepotrzebnymi lub nieodpowiednimi wiadomościami.
4. Większa produktywność i efektywność
W przypadku użytkowników powiadomienia predykcyjne mogą również pomóc w udoskonaleniu wydajność przypominając im o ważnych zadaniach, oferując skróty do wykonywania typowych czynności lub sugerując istotne informacje wtedy, gdy ich potrzebują. Zamiast ręcznie przeszukiwać aplikację lub ustawiać konkretne przypomnienia, aplikacja przewiduje potrzeby użytkownika i zapewnia proaktywną pomoc.
Przykład: aplikacja do zarządzania zadaniami może wysyłać predykcyjne przypomnienia o zbliżającym się terminie na podstawie zachowania użytkownika, wykrywając, że zazwyczaj kończy on zadania rano lub tuż przed terminem. W ten sposób użytkownik może lepiej zaplanować swój czas, nie martwiąc się o ciągłe sprawdzanie aplikacji.
Porównanie powiadomień tradycyjnych i predykcyjnych
The tradycyjne powiadomienia Kiedyś polegali na predefiniowanych wyzwalaczach lub ustalonych harmonogramach. Powiadomienia te nie były dostosowane do indywidualnych potrzeb i preferencji użytkowników, co skutkowało niskimi wskaźnikami zaangażowania i wysokim poziomem wyłączania powiadomień.
Z drugiej strony, powiadomienia predykcyjne Oferują dynamiczną personalizację, dopasowując się do zachowań i kontekstu użytkownika w czasie rzeczywistym. To znacznie poprawia znaczenie, szansa i w związku z tym skuteczność powiadomień.
Przypadki użycia powiadomień predykcyjnych
Wniosek: Droga do mądrzejszej komunikacji
Rozwój technologii mobilnej sprawił, że interakcje między użytkownikami a aplikacjami stają się coraz bardziej wyrafinowane. Obecnie personalizacja jest standardem, a predykcyjne powiadomienia push stanowią kolejny duży krok w kierunku inteligentniejszej komunikacji. Umożliwiają one markom nie tylko bardziej spersonalizowaną interakcję z użytkownikami, ale także wykorzystują zaawansowane technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, do przewidywania potrzeb użytkowników i dostarczania odpowiednich treści we właściwym czasie.
Tradycyjne powiadomienia push, choć przydatne, stoją przed ciągłym wyzwaniem: trafnością. Wiele aplikacji zalewa użytkowników komunikatami, które w wielu przypadkach nie wnoszą żadnej wartości i zostają zignorowane lub, co gorsza, powodują wylogowanie się użytkownika lub odinstalowanie aplikacji. Doprowadziło to do niepokojącej tendencji, w ramach której użytkownicy wyłączają powiadomienia lub nawet przestają korzystać z aplikacji z powodu zasypywania się nieistotnymi wiadomościami.
Dzięki predykcyjnym powiadomieniom push staramy się zmienić ten paradygmat. Zamiast bombardować użytkowników ogólnymi wiadomościami, powiadomienia te mają na celu zrozumienie kontekstu, preferencji, przeszłych zachowań i wzorców użytkowania każdego użytkownika. Takie podejście pozwala aplikacjom wysyłać tylko te powiadomienia, które faktycznie mają wpływ na użytkownika, poprawiając doświadczenie i zwiększając prawdopodobieństwo, że wiadomość będzie skuteczna.
Personalizacja w sercu predykcyjnych powiadomień push
U podstaw predykcyjnych powiadomień push leży personalizacja. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów aplikacje mogą zbierać dane o zwyczajach i preferencjach użytkowników, co pozwala im dokładnie przewidzieć odpowiedni moment na wysłanie powiadomienia. Na przykład aplikacja fitness może wysłać powiadomienie bezpośrednio wtedy, gdy użytkownik zazwyczaj ćwiczy, sugerując program na podstawie poprzednich treningów. Podobnie aplikacja zakupowa może wysłać alert o wyprzedaży produktów, których szukał użytkownik, zwiększając tym samym szanse na konwersję.
To właśnie zdolność przewidywania potrzeb użytkowników odróżnia powiadomienia predykcyjne od tradycyjnych. Możliwość tę umożliwiają technologie takie jak sztuczna inteligencja i analiza dużych zbiorów danych, które pozwalają aplikacjom uczyć się i dostosowywać do zmieniających się potrzeb użytkowników. Z każdą interakcją aplikacje stają się inteligentniejsze i mogą dostarczać bardziej trafne i przydatne powiadomienia.
Poprawa zadowolenia użytkowników
Jedną z głównych zalet predykcyjnych powiadomień push jest ich wpływ na satysfakcję użytkowników. Użytkownicy są bardziej skłonni do interakcji z aplikacją, jeśli czują, że zapewnia ona im wartość. Powiadomienia nieistotne mogą prowadzić do frustracji, ale powiadomienia predykcyjne, bardziej spersonalizowane i kontekstowe, dają poczucie, że aplikacja „rozumie” użytkownika. To nie tylko poprawia postrzeganie aplikacji przez użytkownika, ale także zwiększa prawdopodobieństwo, że będzie on nadal z niej korzystał w dłuższej perspektywie.
Dobrym przykładem jest wykorzystanie predykcyjnych powiadomień push w aplikacjach muzycznych. Analizując nawyki słuchania użytkownika, aplikacje te mogą wysyłać rekomendacje na podstawie nastroju, pory dnia, a nawet pogody. W ten sposób użytkownik otrzymuje sugestie muzyczne we właściwym czasie, co poprawia jego wrażenia i daje poczucie, że aplikacja jest zgodna z jego zainteresowaniami i emocjami.
Potęga sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Rozwój predykcyjnych powiadomień push nie byłby możliwy bez interwencji zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe. Technologie te umożliwiają aplikacjom gromadzenie i analizowanie dużych ilości danych o zachowaniach użytkowników. Korzystając z tych informacji, algorytmy mogą identyfikować wzorce i dokonywać dokładnych przewidywań dotyczących tego, kiedy i jak wysłać powiadomienie push.
Sztuczna inteligencja potrafi przetwarzać dane w czasie rzeczywistym, co oznacza, że może szybko dostosowywać się do zmian w zachowaniu użytkowników. Na przykład, jeśli użytkownik zmieni swoje nawyki korzystania z aplikacji, sztuczna inteligencja może dostosować powiadomienia, aby odzwierciedlić te nowe zachowania. Dzięki temu powiadomienia pozostają aktualne i aktualne, nawet w przypadku zmieniających się preferencji użytkownika.
Ponadto uczenie maszynowe umożliwia aplikacjom ciągłe ulepszanie swoich przewidywań w miarę gromadzenia większej ilości danych. Im częściej aplikacja jest używana, tym dokładniej jest w stanie przewidywać potrzeby użytkowników. To proces ciągłego doskonalenia sprawia, że predykcyjne powiadomienia push są tak skuteczne w dłuższej perspektywie.
Znaczenie odpowiedniego wyczucia czasu
Wysłanie powiadomienia w odpowiednim czasie jest kluczowe dla jego skuteczności. Predykcyjne powiadomienia push skupiają się nie tylko na treści, ale także na czasie. Moment powiadomienia może zadecydować o udanej interakcji lub utraconej szansie. Jeśli powiadomienie dotrze w nieodpowiednim momencie, prawdopodobnie zostanie zignorowane lub nawet odebrane jako irytujące.
Predykcyjne powiadomienia push analizują takie czynniki, jak lokalizacja użytkownika, pora dnia, a nawet poziom aktywności na urządzeniu, aby określić optymalny czas wysłania wiadomości. Dzięki temu powiadomienia docierają w momencie, gdy użytkownik jest najbardziej otwarty, co zwiększa prawdopodobieństwo interakcji z aplikacją.
Przyszłość predykcyjnych powiadomień push
Patrząc w przyszłość, przewidywalne powiadomienia push będą nadal ewoluować. W miarę postępu technologii będziemy świadkami jeszcze większej integracji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, dzięki czemu aplikacje będą mogły oferować jeszcze bardziej spersonalizowane i kontekstowe powiadomienia. Ponadto wraz z rozwojem Internetu rzeczy (IoT) powiadomienia push będą mogły wchodzić w interakcję z szerszą gamą urządzeń, tworząc prawdziwie zintegrowane i bezproblemowe doświadczenie użytkownika.
Na przykład w niedalekiej przyszłości możemy zobaczyć powiadomienia push zintegrowane z inteligentnymi urządzeniami domowymi, które będą wyświetlać powiadomienia o zużyciu energii, bezpieczeństwie domu, a nawet przypomnienia o zadaniach. Tego typu interakcje omnichannel pozwolą predykcyjnym powiadomieniom push dostarczać użytkownikom jeszcze większą wartość.
Krótko mówiąc, predykcyjne powiadomienia push reprezentują przyszłość komunikacji mobilnej. Wykorzystując zaawansowane technologie i oferując bardziej spersonalizowane doświadczenia użytkownika, powiadomienia te pozwalają aplikacjom wyróżnić się na zatłoczonym rynku. Firmy, które zastosują tę technologię, będą lepiej przygotowane do przyciągnięcia uwagi swoich użytkowników i budowania długotrwałych relacji opartych na trafności i zaufaniu.
Droga do inteligentniejszej komunikacji już tu jest, a predykcyjne powiadomienia push to dopiero początek tego, co nadejdzie.
Wpływ na doświadczenie użytkownika i utrzymanie
W sferze cyfrowej doświadczenie użytkownika (UX) stało się kluczowym czynnikiem sukcesu każdej aplikacji mobilnej. Nie chodzi tylko o oferowanie atrakcyjnej funkcjonalności czy atrakcyjnego designu, ale o stworzenie ciągłego i znaczącego połączenia z użytkownikiem. W tym kontekście predykcyjne powiadomienia push okazały się potężnym narzędziem poprawiającym komfort użytkownika i zwiększającym współczynnik retencji. Dzięki personalizacji i dostarczaniu odpowiednich treści powiadomienia te mogą znacząco zmienić sposób, w jaki użytkownicy postrzegają aplikację i korzystają z niej.
Głównym wyzwaniem dla wielu aplikacji mobilnych jest utrzymanie zaangażowania użytkowników w miarę upływu czasu. Chociaż początkowe pobranie aplikacji jest stosunkowo łatwe do osiągnięcia dzięki skutecznym strategiom marketingowym, zatrzymanie tych użytkowników i nakłonienie ich do dalszego regularnego korzystania z aplikacji jest znacznie bardziej złożonym wyzwaniem. W tym przypadku predykcyjne powiadomienia push odgrywają kluczową rolę.
Rola powiadomień push w doświadczeniu użytkownika
Doświadczenie użytkownika nie ogranicza się do projektu interfejsu czy płynności funkcjonalności aplikacji. Obejmuje to również sposób i czas, w jaki aplikacja komunikuje się z użytkownikiem poza środowiskiem aplikacji i w tym sensie powiadomienia push są kluczowym narzędziem. Dobrze zaprojektowane powiadomienie w odpowiednim czasie może dodać wartość do doświadczenia użytkownika, natomiast źle wykonane może prowadzić do frustracji i utraty użytkowników.
Predykcyjne powiadomienia push stanowią ewolucję tradycyjnych powiadomień, w których wiadomości były wysyłane do użytkowników w oparciu o ustalone harmonogramy lub zdarzenia o charakterze ogólnym, takie jak aktualizacje czy promocje. Zamiast tego powiadomienia predykcyjne korzystają z danych w czasie rzeczywistym, aby przewidywać potrzeby użytkowników i wysyłać spersonalizowane wiadomości we właściwym czasie. Takie podejście pozwala aplikacjom dostosować się do oczekiwań użytkowników i zapewnić bardziej satysfakcjonujące doświadczenia.
Na przykład aplikacja do dostarczania jedzenia może korzystać z predykcyjnych powiadomień push, aby przypominać użytkownikowi o złożeniu zamówienia dokładnie o tej porze, w której zwykle jedzą lunch, w oparciu o jego przeszłe nawyki. Podobnie aplikacja e-commerce może wysyłać powiadomienia o konkretnych promocjach na produkty, którymi zainteresował się użytkownik, zamiast wysyłać ogólne oferty. Dostosowując treść i czas powiadomień do indywidualnych preferencji użytkownika, poprawiasz trafność interakcji i zwiększasz prawdopodobieństwo, że użytkownik podejmie działania zgodnie z komunikatem.
Poprawa trafności i personalizacji
Jedną z głównych zalet predykcyjnych powiadomień push jest ich zdolność do zwiększania trafności wiadomości. Zamiast bezkrytycznie wysyłać powiadomienia do wszystkich użytkowników, aplikacje mogą wykorzystywać dane o przeszłym zachowaniu użytkownika, jego lokalizacji, wzorcach użytkowania i preferencjach w celu personalizacji powiadomień. Ta personalizacja nie tylko sprawia, że wiadomości są bardziej wciągające, ale także pomaga zapobiegać zmęczeniu powiadomieniami, co jest jednym z głównych powodów, dla których użytkownicy wyłączają powiadomienia, a nawet usuwają aplikacje.
Wysyłanie nieistotnych powiadomień może skutkować negatywnymi doświadczeniami, powodując, że użytkownicy będą postrzegać aplikację jako natrętną lub irytującą. Jeśli jednak powiadomienia są dostosowane do indywidualnych potrzeb i pragnień użytkownika, są postrzegane jako przydatne i korzystne. Klasycznym przykładem są aplikacje dotyczące zdrowia i dobrego samopoczucia, które wysyłają przypomnienia o konieczności podjęcia aktywności fizycznej lub medytacji w zależności od nawyków i harmonogramu użytkownika. W tym przypadku użytkownik ma poczucie, że aplikacja dba o jego dobre samopoczucie w sposób spersonalizowany, co poprawia ogólne postrzeganie aplikacji.
Zwiększ długoterminową retencję
Utrzymanie użytkowników jest jednym z kluczowych wskaźników sukcesu każdej aplikacji mobilnej. Dzięki dużej liczbie aplikacji dostępnych w sklepach z aplikacjami użytkownicy mogą łatwo pobrać aplikację, wypróbować ją, a następnie porzucić, jeśli nie znajdą w niej wartości. W rzeczywistości badania wykazały, że duża część użytkowników porzuca aplikację po pierwszym użyciu, co sprawia, że długoterminowe utrzymanie aplikacji jest poważnym wyzwaniem.
Predykcyjne powiadomienia push mogą pomóc aplikacjom poprawić współczynnik utrzymania, utrzymując ciągłe zaangażowanie użytkowników. Wysyłając powiadomienia w odpowiednim czasie i z treścią dostosowaną do indywidualnych zainteresowań użytkownika, aplikacje mogą pozostać w centrum uwagi i zachęcać go do regularnej interakcji z aplikacją.
Na przykład aplikacje e-learningowe mogą wykorzystywać powiadomienia predykcyjne, aby przypominać użytkownikom o konieczności kontynuowania kursu, gdy tylko będą mieli wolny czas, na podstawie ich przeszłych zachowań. To nie tylko utrzymuje zaangażowanie użytkownika w treść, ale także tworzy nawyk regularnego korzystania z aplikacji. Gdy użytkownik uzna interakcje za wartość, jest bardziej prawdopodobne, że będzie kontynuował korzystanie z aplikacji w dłuższej perspektywie.
Zmniejszenie tarcia w doświadczeniu użytkownika
Jednym z najważniejszych aspektów doświadczenia użytkownika jest łatwość interakcji z aplikacją. Jeśli aplikacja jest skomplikowana w użyciu lub wymaga od użytkownika podjęcia zbyt wielu działań, aby uzyskać wartość, użytkownik prawdopodobnie szybko straci zainteresowanie. Predykcyjne powiadomienia push mogą pomóc zmniejszyć tarcia w doświadczeniach użytkowników, przewidując ich potrzeby i oferując rozwiązania, zanim użytkownik będzie musiał ich szukać.
Na przykład aplikacja bankowości mobilnej może wysłać użytkownikowi powiadomienie, że zbliża się termin płatności cyklicznej i zaoferować opcję dokonania płatności jednym kliknięciem. Eliminując potrzebę wchodzenia do aplikacji, znajdowania faktury i ręcznego dokonywania płatności, predykcyjne powiadomienia push upraszczają proces i poprawiają wygodę użytkownika.
Podobnie aplikacja turystyczna może wysłać powiadomienie wraz z cyfrową kartą pokładową zaraz po przybyciu użytkownika na lotnisko, ułatwiając szybki i łatwy dostęp do niezbędnych informacji. Te przykłady pokazują, jak predykcyjne powiadomienia push mogą zmniejszyć tarcia w doświadczeniach użytkownika i zapewnić płynniejszą i wydajniejszą obsługę.
Budowanie silniejszych relacji z użytkownikami
Wreszcie, predykcyjne powiadomienia push mogą pomóc w budowaniu silniejszych i długotrwałych relacji z użytkownikami. Dostarczając rzeczywistą wartość poprzez odpowiednie i terminowe interakcje, aplikacje mogą zdobyć zaufanie swoich użytkowników i stworzyć relację opartą na użyteczności i wygodzie. Zamiast być postrzegane jako nachalne, predykcyjne powiadomienia push mogą być postrzegane jako dodatkowa usługa poprawiająca życie użytkownika.
W miarę jak użytkownicy doświadczają pozytywnych, spersonalizowanych interakcji, jest bardziej prawdopodobne, że będą zadowoleni z aplikacji i będą z niej korzystać w dłuższej perspektywie. Ta satysfakcja nie tylko przekłada się na większą retencję, ale może również prowadzić do pozytywnych rekomendacji, ponieważ zadowoleni użytkownicy chętnie dzielą się swoimi doświadczeniami z przyjaciółmi i rodziną.
Krótko mówiąc, predykcyjne powiadomienia push mają ogromny wpływ na doświadczenie użytkownika i jego utrzymanie. Poprawiając trafność, zmniejszając tarcia i dostarczając spersonalizowaną treść we właściwym czasie, powiadomienia te mogą zwiększyć zaangażowanie użytkowników i lojalność wobec aplikacji. W konkurencyjnym środowisku, w którym utrzymanie użytkowników ma kluczowe znaczenie dla długoterminowego sukcesu, predykcyjne powiadomienia push stały się niezbędnym narzędziem zapewniającym użytkownikom łączność i satysfakcję.
Technologia kryjąca się za powiadomieniami predykcyjnymi
The powiadomienia predykcyjne Są efektem połączenia zaawansowanych technologii, które pozwalają aplikacjom mobilnym wysyłać do użytkowników proaktywne i spersonalizowane komunikaty. W odróżnieniu od tradycyjnych powiadomień, które bazują na predefiniowanych zdarzeniach lub harmonogramach, stosowane są powiadomienia predykcyjne uczenie maszynowe, analiza zachowania I kontekst czasu rzeczywistego przewidywać potrzeby użytkowników i wysyłać wiadomości w kluczowych momentach.
W tym momencie przyjrzymy się kluczowym technologiom, które umożliwiają powiadomienia predykcyjne, koncentrując się na narzędziach takich jak Przesyłanie wiadomości w chmurze Firebase (FCM), użycie uczenie maszynowe w celu personalizacji doświadczenia użytkownika oraz Kontekstowe interfejsy API które umożliwiają aplikacjom interakcję ze środowiskiem użytkownika w czasie rzeczywistym.
1. Wiadomości w chmurze Firebase (FCM)
Przesyłanie wiadomości w chmurze Firebase (FCM) Jest to niezbędne narzędzie w ekosystemie Androida do zarządzania i wysyłania powiadomień push. FCM umożliwia programistom wydajne wysyłanie wiadomości z serwera na urządzenia z systemem Android i iOS. Poprzez FCM, aplikacje mogą wysyłać niestandardowe powiadomienia I proroczy, umożliwiając dostarczanie użytkownikom odpowiednich komunikatów we właściwym czasie.
Jak działa FCM
FCM wykorzystuje architekturę opartą na chmurze, w której zarejestrowane aplikacje mogą wysyłać i odbierać powiadomienia za pośrednictwem: znak unikalny, wygenerowany przez serwer FCM. Token ten pełni rolę identyfikatora każdego urządzenia, umożliwiając wysyłanie wiadomości do poszczególnych urządzeń lub grup urządzeń o wspólnych cechach.
W przypadku powiadomienia predykcyjne, FCM integruje się z uczenie maszynowe do analizowania danych użytkowników i wysyłania spersonalizowanych wiadomości w oparciu o wzorce zachowań. Dodatkowo FCM pozwala na użycie zwinięte wiadomości, zapewniając użytkownikom otrzymywanie najbardziej aktualnych powiadomień bez bombardowania zbędnymi wiadomościami.
Integracja z uczeniem maszynowym
Jedną z największych zalet FCM jest jego zdolność do integracji uczenie maszynowe, umożliwiając aplikacjom wysyłanie powiadomień na podstawie przewidywań behawioralnych, zamiast po prostu reagować na wcześniej zdefiniowane zdarzenia. Analizując dane dotyczące użycia aplikacji, lokalizacji, historii interakcji i innych zmiennych, aplikacje mogą przewidzieć, kiedy użytkownik najprawdopodobniej wejdzie w interakcję z powiadomieniem i jaki typ treści jest dla niego najbardziej odpowiedni.
Na przykład aplikacja muzyczna może używać FCM do wysyłania powiadomień predykcyjnych z propozycją playlisty na podstawie historii słuchania użytkownika, jego bieżącej lokalizacji (np. na siłowni) lub pory dnia. Jeśli system wykryje, że użytkownik zazwyczaj słucha w nocy muzyki relaksacyjnej, powiadomienie dostosuje się do tego wzorca.
2. Uczenie maszynowe: silnik personalizacji predykcyjnej
On uczenie maszynowe to rdzeń powiadomień predykcyjnych, umożliwiający aplikacjom uczenie się na podstawie danych użytkownika przewidywać ich zachowanie i odpowiednio dostosować powiadomienia. Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, aplikacje mogą identyfikować wzorce zachowań użytkowników, takie jak preferencje, nawyki użytkowania i kluczowe momenty interakcji, umożliwiając bardziej spersonalizowane doświadczenia.
Jak działa uczenie maszynowe w powiadomieniach predykcyjnych?
Uczenie maszynowe przetwarza duże ilości danych zebranych na podstawie zachowań użytkowników w celu identyfikacji trendów i wzorców. Dane te obejmują takie informacje jak:
- Historia użytkowania aplikacji: Kiedy i jak użytkownik korzysta z aplikacji.
- Poprzednie interakcje z powiadomieniami: jeśli użytkownik zwykle wchodzi w interakcję z powiadomieniami na określony temat lub o określonych porach dnia.
- Kontekst w czasie rzeczywistym: Dane ze środowiska użytkownika, takie jak lokalizacja, pora dnia lub stan urządzenia (niski poziom naładowania baterii, połączenie Wi-Fi itp.).
Na podstawie tych danych generowane są algorytmy uczenia maszynowego modele predykcyjne które przewidują, kiedy użytkownik najprawdopodobniej wejdzie w interakcję z aplikacją i jaki rodzaj treści będzie najbardziej odpowiedni. Modele te są stale dostosowywane i udoskonalane w miarę gromadzenia przez aplikację większej ilości danych, co pozwala na coraz precyzyjną personalizację.
Na przykład aplikacja e-commerce może wykorzystywać uczenie maszynowe do przewidywania, kiedy użytkownik jest najbardziej skłonny do dokonania zakupu, na podstawie jego historii przeglądania i interakcji z poprzednimi powiadomieniami. Jeśli aplikacja wykryje, że użytkownik ma tendencję do kupowania produktów w weekendy, system może wysłać predykcyjne powiadomienie z ofertami lub rekomendacjami produktów w piątkowe popołudnie.
Narzędzia uczenia maszynowego dla programistów
Programiści mogą korzystać z narzędzi takich jak TensorFlow Lite I Zestaw ML do integracji modeli uczenia maszynowego z aplikacjami. TensorFlow Lite to biblioteka zoptymalizowana pod kątem uruchamiania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach mobilnych, umożliwiająca aplikacjom wnioskowanie w czasie rzeczywistym bez konieczności polegania na połączeniu z chmurą.
Ze swojej strony Zestaw ML, część ekosystemu Firebase, oferuje szereg wstępnie wyszkolonych interfejsów API uczenia maszynowego, których programiści mogą używać do zadań takich jak rozpoznawanie tekstu, On analiza obrazu, oraz wykrywanie obiektów, oprócz umożliwienia dostosowywania i uczenia modeli dla bardziej konkretnych przypadków użycia, takich jak powiadomienia predykcyjne.
3. Kontekstowe API w Androidzie 15
Z Androida 15, Google ulepszyło obsługę Kontekstowe interfejsy API, które pozwalają aplikacjom zbierać informacje o środowisku użytkownika i wykorzystywać te dane do generowania powiadomień predykcyjnych. Te interfejsy API zapewniają dostęp do kluczowych danych, takich jak lokalizacja geograficzna, stan baterii, połączenie sieciowe i aktywność fizyczna użytkownika, umożliwiając personalizację powiadomień na podstawie kontekstu czasu rzeczywistego.
Przykłady kontekstowych interfejsów API
API rozpoznawania aktywności: umożliwia aplikacjom wykrywanie, czy użytkownik chodzi, biegnie, prowadzi samochód czy śpi. Informacje te mogą zostać wykorzystane do wysyłania odpowiednich powiadomień na podstawie aktualnej aktywności użytkownika. Na przykład, jeśli aplikacja fitness wykryje, że użytkownik biegnie, może zasugerować sesję rozciągającą po treningu.
API lokalizacji: Dostarcza dane o lokalizacji geograficznej użytkownika, umożliwiając wysyłanie powiadomień na podstawie bliskości interesującego miejsca. Na przykład aplikacja turystyczna może wysłać powiadomienie o promocji w pobliskiej restauracji, jeśli wykryje, że użytkownik jest w nowym mieście.
API baterii: wykrywa poziom naładowania baterii urządzenia i na podstawie tych informacji może dostosowywać powiadomienia. Jeśli aplikacja nawigacyjna wykryje, że użytkownik korzysta z GPS i poziom naładowania baterii jest niski, może wysłać powiadomienie sugerujące optymalizację baterii lub znalezienie pobliskiej stacji ładowania.
Integracja z Firebase i Machine Learning
The Kontekstowe interfejsy API Nie tylko pozwalają dostosować powiadomienia na podstawie bieżącej aktywności użytkownika, ale także integrują się z nimi baza ogniowa I uczenie maszynowe aby stale dostosowywać prognozy. Dane zebrane z kontekstowych API są analizowane wraz z historią zachowań użytkownika, dzięki czemu aplikacje mogą oferować bogatsze doświadczenia dostosowane do aktualnych okoliczności.
4. Architektura powiadomień predykcyjnych
Powiadomienia predykcyjne wymagają solidnej architektury, która umożliwia gromadzenie, przetwarzanie i analiza danych w czasie rzeczywistym. Poniżej znajduje się przegląd architektury technicznej powiadomień predykcyjnych:
Zbieranie danych: Aplikacje zbierają dane o zachowaniu użytkownika, interakcji z aplikacją i kontekście w czasie rzeczywistym za pośrednictwem interfejsów API.
Przetwarzanie danych: Dane te są przetwarzane przez algorytmy uczenia maszynowego, które tworzą modele predykcyjne na podstawie analizy wzorców zachowań i danych kontekstowych.
Generowanie powiadomień: Modele predykcyjne generują spersonalizowane powiadomienia, które dopasowują się do preferencji użytkownika i kontekstu, w którym się on znajduje. Powiadomienia wysyłane są za pośrednictwem Wiadomości w chmurze Firebase lub podobny system przesyłania wiadomości.
Ciągła optymalizacja: gdy użytkownicy wchodzą w interakcję z powiadomieniami, system dostosowuje modele uczenia maszynowego na podstawie wyników, poprawiając dokładność i trafność przyszłych powiadomień.
Zakończenie punktu 5
The przewidywalne powiadomienia push są możliwe dzięki integracji zaawansowanych technologii takich jak Przesyłanie wiadomości w chmurze Firebase (FCM), uczenie maszynowe, oraz Kontekstowe interfejsy API Androida 15. Narzędzia te pozwalają aplikacjom przewidywać potrzeby użytkowników, personalizować powiadomienia i wysyłać je w najbardziej dogodnym momencie. W miarę ciągłego rozwoju tych technologii powiadomienia predykcyjne będą w dalszym ciągu ulepszać doświadczenie użytkownika i zwiększenie zaręczyny w szerokiej gamie aplikacji mobilnych.
Implementacja powiadomień predykcyjnych w systemie Android 15
Przyszłość predykcyjnych powiadomień push
Predykcyjne powiadomienia push znacznie ewoluowały w ostatnich latach, a ich przyszłość rysuje się w jaśniejszych barwach niż kiedykolwiek. W miarę postępu technologii i zmiany oczekiwań użytkowników rola tych powiadomień jest na nowo definiowana w celu zapewniania bardziej spersonalizowanych, skutecznych i zorientowanych na użytkownika doświadczeń. W tym rozdziale omówiono pojawiające się trendy i innowacje, które prawdopodobnie ukształtują przyszłość predykcyjnych powiadomień push w nadchodzących latach.
1. Integracja uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI)
Wykorzystanie sztucznej inteligencji, zwłaszcza uczenia maszynowego, głęboko zmienia predykcyjne powiadomienia push. Zamiast polegać wyłącznie na zaprogramowanych regułach lub statycznej analizie danych użytkownika, technologie uczenia maszynowego umożliwiają inteligentniejsze i bardziej dynamiczne powiadomienia push.
Sztuczna inteligencja może uczyć się na podstawie zachowań użytkowników w czasie rzeczywistym, dostosowując i dopasowując powiadomienia w oparciu o zmiany w wzorcach użytkowania, preferencjach i kontekście użytkownika. Oznacza to, że powiadomienia push w przyszłości nie tylko będą w stanie przewidzieć, kiedy użytkownik najprawdopodobniej będzie potrzebował przypomnienia lub oferty, ale także będą w stanie przewidzieć, kiedy najlepiej w ogóle nie wysyłać żadnych powiadomień, aby uniknąć informacji przeciążać.
Na przykład aplikacja fitness może wykorzystywać sztuczną inteligencję do dostosowywania codziennych powiadomień o ćwiczeniach nie tylko na podstawie poprzednich harmonogramów użytkownika, ale także na podstawie jego aktualnego poziomu aktywności, poziomu zmęczenia i warunków pogodowych. Jeśli użytkownik miał szczególnie aktywny dzień, aplikacja może zasugerować dzień odpoczynku, zamiast motywować go do kontynuowania treningu. Ta głęboka personalizacja znacznie poprawia komfort użytkownika, ponieważ oferowane treści wydają się bardziej odpowiednie i kontekstowe.
2. Hiperpersonalizowane powiadomienia push
Przyszłość powiadomień push będzie naznaczona hiperpersonalizacją. Obecnie predykcyjne powiadomienia push są już w stanie dostarczać treści dostosowane do preferencji użytkownika, ale kolejna generacja tych powiadomień będzie jeszcze bardziej szczegółowa i konkretna.
Wykorzystanie danych ziarnistych i kontekstowych, takich jak geolokalizacja w czasie rzeczywistym, preferencje zakupowe czy nawet stan emocjonalny użytkownika (który można wykryć dzięki integracji urządzeń ubieralnych i czujników stanu zdrowia), umożliwi niezwykłą personalizację powiadomień. Na przykład aplikacja zakupowa może wysłać ofertę na konkretny produkt, gdy użytkownik znajduje się w pobliżu sklepu stacjonarnego, w którym jest on sprzedawany, lub aplikacja dbająca o zdrowie psychiczne może sugerować medytację z przewodnikiem w chwilach stresu, w oparciu o dane fizjologiczne użytkownik.
Co więcej, hiperpersonalizacja pozwoli na dostosowanie powiadomień nie tylko do aktualnego zachowania użytkownika, ale także do jego cyklu życia w aplikacji. Na przykład nowy użytkownik może otrzymywać powiadomienia edukacyjne lub samouczki umożliwiające zapoznanie się z aplikacją, podczas gdy lojalny użytkownik może otrzymywać powiadomienia dotyczące nagród lub ekskluzywnych wydarzeń. Ten poziom dostosowania sprawi, że powiadomienia będą bardziej przydatne, zwiększając wskaźniki zaangażowania i poprawiając ogólne doświadczenie użytkownika.
3. Integracja wielokanałowa i spójne doświadczenia
Przyszłość predykcyjnych powiadomień push będzie również naznaczona integracją wielokanałową. Zamiast wysyłać powiadomienia push wyłącznie za pośrednictwem aplikacji mobilnej, zostaną one zintegrowane z innymi kanałami i urządzeniami, zapewniając użytkownikom bardziej spójne i płynne doświadczenie. Będzie to obejmować powiadomienia na urządzeniach do noszenia, takich jak smartwatche, na platformach asystentów głosowych, takich jak Alexa lub Google Assistant, oraz na podłączonych wyświetlaczach samochodowych.
Wyobraź sobie przyszłość, w której predykcyjne powiadomienia push mogą płynnie przechodzić między urządzeniami. Na przykład użytkownik, który otrzymuje na swoim telefonie powiadomienie o ofercie z pobliskiej restauracji, może kontynuować korzystanie ze swojego smartwatcha, otrzymując wskazówki podczas jazdy, a wszystko to bez konieczności aktywnego wyszukiwania. Ta wielokanałowa integracja sprawia, że doświadczenia użytkownika są bardziej płynne i mniej inwazyjne, ponieważ powiadomienia dostosowują się do kontekstu i urządzenia, z którego użytkownik korzysta w danym momencie.
4. Kontrola użytkownika i prywatność
W miarę jak predykcyjne powiadomienia push stają się inteligentniejsze i bardziej spersonalizowane, rosną również obawy o prywatność użytkowników i kontrolę nad danymi wykorzystywanymi do generowania tych powiadomień. Dzisiejsi użytkownicy są coraz bardziej świadomi wartości swoich danych i szukają aplikacji, które zapewnią im większą przejrzystość i kontrolę nad sposobem ich wykorzystania.
W przyszłości predykcyjne powiadomienia push będą musiały zostać dostosowane do środowiska o zwiększonej świadomości prywatności. Aplikacje będą musiały zapewniać użytkownikom więcej opcji dostosowywania otrzymywanych powiadomień, umożliwiając im dostosowanie rodzaju danych, które chcą udostępniać, oraz częstotliwości, z jaką chcą się z nimi kontaktować. Ponadto przepisy dotyczące ochrony danych, takie jak RODO (ogólne rozporządzenie o ochronie danych) lub CCPA (kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów) będą w dalszym ciągu wpływać na sposób, w jaki aplikacje obsługują i chronią dane użytkowników.
Aplikacje, które zdołają zrównoważyć przewidywalne i spersonalizowane doświadczenia z poszanowaniem prywatności użytkowników, będą tymi, które będą się wyróżniać w przyszłości. Użytkownicy docenią aplikacje, które nie tylko oferują odpowiednie treści, ale także dają im kontrolę nad tym, kiedy i jak otrzymują te treści.
5. Interakcja w czasie rzeczywistym i powiadomienia oparte na zdarzeniach
Przyszłość predykcyjnych powiadomień push obejmie także większą możliwość interakcji z użytkownikami w czasie rzeczywistym, w oparciu o natychmiastowe zdarzenia. Dzięki temu powiadomienia push będą jeszcze bardziej przydatne i kontekstowe, ponieważ będą reagować na to, co dzieje się dokładnie w momencie, gdy użytkownik potrzebuje informacji lub działania.
Na przykład zamiast wysyłać powiadomienia oparte wyłącznie na historycznych danych o zachowaniu, aplikacje będą mogły reagować na zdarzenia w czasie rzeczywistym, takie jak zmiany lokalizacji, aktualizacje pogody, a nawet interakcje z innymi użytkownikami w aplikacji. Aplikacja turystyczna może wysyłać powiadomienia z sugestiami dotyczącymi lokalnych aktywności zaraz po przybyciu użytkownika do nowego miasta, a aplikacja sportowa może wysyłać powiadomienia w czasie rzeczywistym o wynikach obserwowanego przez użytkownika meczu.
Powiadomienia te oparte na zdarzeniach w czasie rzeczywistym oferują użytkownikowi wartość dodaną, ponieważ dostarczają aktualne i istotne informacje bez konieczności podejmowania przez użytkownika inicjatywy w celu ich wyszukiwania. To nie tylko poprawia komfort użytkownika, ale także zwiększa współczynnik interakcji z powiadomieniami.
6. Przewidujące powiadomienia push i rzeczywistość rozszerzona (AR)
Kolejnym pojawiającym się trendem, który prawdopodobnie zdefiniuje przyszłość powiadomień push, jest integracja rzeczywistości rozszerzonej (AR). W miarę jak technologie AR staną się bardziej dostępne, aplikacje mobilne zaczną uwzględniać doświadczenia AR w swoich powiadomieniach push.
Na przykład aplikacja przeznaczona do sprzedaży detalicznej może wysyłać przewidywane powiadomienia push z linkiem do środowiska AR, w którym użytkownik może przed dokonaniem zakupu wizualizować, jak produkt będzie wyglądał w jego domu. Lub aplikacja turystyczna może wysłać powiadomienie z funkcją AR, która wyświetli interaktywny podgląd miejsca historycznego, gdy użytkownik znajdzie się w pobliżu tego miejsca.
Ta integracja AR dodaje dodatkową warstwę interaktywności do powiadomień push, dzięki czemu interakcje są bardziej wciągające i angażujące dla użytkowników.
| Słowo kluczowe | Definicja |
|---|---|
| Przesyłanie wiadomości w chmurze Firebase (FCM) | Usługa Google umożliwiająca sprawne wysyłanie powiadomień push z serwerów na urządzenia mobilne z systemami Android i iOS. |
| Uczenie maszynowe | Technika sztucznej inteligencji, która pozwala aplikacjom uczyć się na podstawie zachowań użytkowników i dokonywać prognoz w celu personalizacji powiadomień. |
| Przewidywalne powiadomienia push | Proaktywne powiadomienia wykorzystujące uczenie maszynowe do przewidywania potrzeb użytkowników i wysyłania wiadomości w kluczowych momentach. |
| Kontekstowe interfejsy API | Zestaw narzędzi umożliwiających aplikacjom pozyskiwanie danych ze środowiska użytkownika, takich jak lokalizacja, aktywność fizyczna czy stan urządzenia. |
| Zagraj w Dostarczanie funkcji | Narzędzie Google Play umożliwiające modułowe dostarczanie aplikacji, pobierając jedynie niezbędne komponenty w oparciu o zachowania i preferencje użytkownika. |
| Prognozy Firebase | Usługa Firebase wykorzystująca uczenie maszynowe do przewidywania przyszłych zachowań użytkowników, takich jak prawdopodobieństwo zakupu lub odinstalowania aplikacji. |
| King of App | Modułowa platforma do tworzenia aplikacji mobilnych ułatwiająca wdrożenie narzędzi takich jak Firebase i Play Feature Delivery. |
| API rozpoznawania aktywności | API umożliwiające wykrywanie aktywności fizycznej użytkownika (chodzenie, bieganie, prowadzenie pojazdu) w celu wysyłania odpowiednich powiadomień w zależności od jego aktualnej sytuacji. |
| Wydanie | Opis | Połączyć |
|---|---|---|
| Przesyłanie wiadomości w chmurze Firebase (FCM) | Oficjalna dokumentacja Google dotycząca Firebase Cloud Messaging, usługi wysyłania powiadomień push. | Dokumentacja przesyłania wiadomości w chmurze Firebase |
| Uczenie maszynowe | Informacje o tym, jak wdrożyć Machine Learning w aplikacjach mobilnych z wykorzystaniem TensorFlow Lite. | Dokumentacja TensorFlow Lite |
| Przewidywalne powiadomienia push | Przewodnik dotyczący dostosowywania powiadomień na Androidzie i zapewniania ich przewidywalności przy użyciu Firebase i kontekstowych interfejsów API. | Prognozy Firebase |
| Kontekstowe interfejsy API | Opis interfejsów API, które umożliwiają uzyskanie kontekstowych danych użytkownika, takich jak lokalizacja i aktywność fizyczna. | Kontekstowe API – programiści Androida |
| Zagraj w Dostarczanie funkcji | Dokumentacja Google Play dotycząca modułowego dostarczania aplikacji w celu optymalizacji komfortu użytkownika. | Omówienie dostarczania funkcji Play |
| King of App | Oficjalna dokumentacja King of App, modułowej platformy do tworzenia aplikacji mobilnych. | Dokumentacja King of App |
Tutaj masz listę z 5 linkami wewnętrznymi ze strony internetowej i bloga King of App z którego możesz skorzystać linkowanie wewnętrzne:
-
Strona główna – Dokumentacja King of App: Ta strona zawiera wszystkie informacje techniczne niezbędne do rozpoczęcia korzystania z King of App, w tym przewodniki, tutoriale i zasoby.
-
Przewodnik po tworzeniu aplikacji mobilnych za pomocą King of App: Wyjaśnienie krok po kroku jak stworzyć aplikację mobilną z wykorzystaniem platformy King of App.
-
Jak dostosować swoją aplikację w King of App: Dowiedz się, jak dostosować interfejs i wygodę użytkownika w aplikacji za pomocą modułów i motywów.
-
Blog King of App – Wiadomości i aktualizacje: Dostęp do artykułów na blogu z najnowszymi aktualizacjami i nowościami na temat King of App.
-
Rynek King of App – moduły i rozszerzenia: Przeglądaj moduły i rozszerzenia dostępne na rynku, aby dodać nowe funkcje do swojej aplikacji.
Te linki pomagają ulepszyć SEO i nawigacja wewnętrzna na Twojej stronie internetowej lub blogu, zapewniając bezpośredni dostęp do kluczowych zasobów King of App.
Polski 
Español 
English 
Português do Brasil 
Français 
Italiano 
Deutsch 
Русский 
العربية 
हिन्दी 
Bahasa Indonesia 
Nederlands 
日本語 
简体中文