KI und maschinellesLernenvermenschlichen App-Entwicklung und Marketing

Erschienen am 19.01.2018 um 10:45 Uhr

KI und maschinellesLernenvermenschlichen App-Entwicklung und Marketing

KI und maschinellesLernenvermenschlichen App-Entwicklung und Marketing

WährendkünstlicheIntelligenz (KI) schonseiteinigerZeitexistiert, habenWissenschaftler in jüngsterZeit massive Durchbrüche auf demGebiet des maschinellenLernensgemacht, einUnterfeld von AI, wie NPR bemerkte. MaschinellesLernenisteine Form von "tiefemLernen", bei der Maschinen die Fähigkeitbesitzen, ihreLeistungs- und EntscheidungsfähigkeitenohnemenschlichesEingreifenzuverbessern.
SiekönnenInformationensammeln und analysieren, um zurelevantenSchlussfolgerungenzukommen und von Beispielen und Erfahrungenzulernen, anstattRegelnzuprogrammieren. ML funktioniert auf einemneuronalenNetzwerk, einerGruppe von Software und Hardware, die das biologischeneuronaleNetzwerknachahmen. So könnensieErfahrungensammeln und ähnlich Muster alsmenschlicheGehirneerkennen.

KI und maschinellesLernengewinnenaufgrundihrerinnovativenFunktionenwieVorhersageanalyse, Erkennung und Prävention von Spam sowieSprach- und GesichtserkennungimmermehranBedeutung. ImJahr 2017 nutzten 38% der Unternehmen KI, laut Narrative Science-Umfragewird die Zahl 2018 auf 62% steigen.

DarüberhinausgewinnensieauchimBereich der SoftwareentwicklunganBedeutung. BisEnde 2018 werden 75% der Entwickler AI-Funktionen in ihreAnwendungen und Diensteintegrieren, um in diesemunübersichtlichenBereicheinenWettbewerbsvorteilzuerzielen.
Wiekönnen KI und maschinellesLernenbei der Entwicklung und Vermarktung von Apps helfen?
Das digitaleZeitalter hat zurÜberflutung von Datengeführt, die aussozialenKanälen, Geräten, Sensoren, Apps usw. generiertwurden. Entwickler und VermarkterkönnendieseDatennutzen, um ihreStrategienzuoptimieren. Die schiereGröße der Datenkannesjedochunmöglichmachen, relevantesWissenzuerwerben.

KI und maschinellesLernenkönnengenutztwerden, um die riesigenDatenmengenzuanalysieren. So könnenEntwicklerEchtzeit-Einblickegewinnen, um bessere Apps zuentwickeln, dieseerfolgreichzuvermarkten und das Kundenerlebniszuverbessern.
Produktempfehlung
MaschinellesLernenwirdroutinemäßigverwendet, um BenutzernrelevanteInformationenüberihreAktivitäten in E-Commerce-Apps, Video-Streaming-Kanälen, Social-Media-Plattformenusw. bereitzustellen. Die intelligentenAgentenanalysiereneineFülle von Informationen, die sich auf das Kaufverhalten, die Kaufhistorie und die persönlichenPräferenzen des Benutzersbeziehen, um die relevantestenProduktezuempfehlen.

Der E-Commerce-Riese Amazon nutzt KI und maschinellesLernen, um die gesamteKaufreiseeinesKunden, die Navigationspfade auf der Website und die Click-Through-Raten von Produktenzubewerten. Die umfassende Log-Analyse ermöglichtes der App, basierend auf ihrenalgorithmischenErkenntnissendemVerbraucherzusätzlicheProduktevorzuschlagen.

In ähnlicher Weise analysiert Netflix Daten, die von dreiprimärenQuellengeneriertwerden. IhrePräferenzliste, was SieimLaufe der Zeitsehen und die Trendvideos. Die Empfehlungsmaschinesagtdannvoraus, was Sie am wahrscheinlichstensehenwerden, und fordertSiedazu auf.
Inhaltsoptimierung
Die verbesserteErreichbarkeit des Internets und die Leichtigkeit des Postings und TeilenshabenzueinerFlut von Inhalten auf Social-Media-Plattformengeführt. Machine-Learning- und Social-Media-Algorithmenanalysieren das Engagement und die allgemeinenGefühlejedesNutzersfürjedenBeitrag, um festzustellen, was fürihn am attraktivstenist. Social Apps filtern und optimieren die Newsfeeds der NutzermitInhalten, die am ehesteneineReaktionauslösen und eineReaktionauslösen.

Führende Social-Media-Kanälewie Facebook und Twitter verwendeneineKombinationaus KI und linguistischenRegelwerken, um ihrenNutzern den aussagekräftigstenInhaltzuliefern.

Trend analysen
KI und maschinellesLernenkönnenauchbevorstehende Trends vorhersagen, bevor sieoffensichtlichsind. Das intelligente System kannVerkaufsinformationen und neueste Trends ausverschiedenendigitalenKanälenwie Blogs, sozialenMedien und Online-Kommunikationzusammenfassen. Esverwendet die gesammeltenDaten, um Vorhersagen in Echtzeitzugeben.
Das System analysiert das Kunden-Churn-Muster und die Präferenzen, um die VermarkterüberbevorstehendeKundenverlustezuinformieren.

Darüberhinausermöglichtes den Vermarktern, ihreaktuellenAngebotezubewerten, einenoptimalenPreisfüreinebessereKonvertierungzubestimmen und ihreKostengemäß den Prognosenzuverwalten. Das vorläufigePreismanagementermöglichtes den Unternehmen, ihreKundenbasisbeieinerTrendwendezuhalten und sogarzuerweitern.
Der Airbnb-ReiseserviceverwendeteindynamischesPreismodell, um die GebührenfürjedenStandortbasierend auf einerVielzahl von Faktorenzuermitteln. Das Modell integriert den Ort, die nahegelegenenAnnehmlichkeiten, die Jahreszeit, die vorherigesaisonaleNachfrage und die erwarteteKundenfluktuation, um die bestenPreisezubieten.

Marketing-Kampagnen
MaschinellesLernenkannDatenbewerten und zusätzlicheEinblicke in das Verhalten und die Präferenzen der Nutzerermöglichen.

FüreinkleinesUnternehmenmiteinerHandvollKundenistesrelativeinfach, maßgeschneiderteNachrichtenfüreinzelneKundenzugenerieren. FürgroßeUnternehmenmitMillionen von Followern war esjedoch fast unmöglich, mitjedemneuenKundenbasierend auf seinenProfilen und seinemKaufkontextzuinteragieren.
Marketer könnenmaschinellesLernenfüreinebessereKundenkategorisierungnutzen. Eskann die Kunden in kleinereSegmenteentsprechendihrerähnlichenPräferenzen und Verhaltensweisenaufteilen. Anschließendkönnen die UnternehmenjedeGruppemiteinerpersonalisiertenNachrichtadressieren, die dieKundenakquise und -weitergabeverbessert.

DarüberhinauskannmaschinellesLernenprädiktiveKampagnenliefern, die am wahrscheinlichsten positive Reaktionenauslösen. Eskann die ReaktioneinesKunden auf eine Marketing-TaktikmitPräzision und Genauigkeitvorhersehen und die EffizienzjederMarketingstrategiesteigern. Innovative und zielgerichteteWerbekampagnen, wieAirG-Werbelösungen, mit AI könnenaucheinenbesseren ROI generieren.
AusdiesemGrundglauben 80% der Marketingleiter, dass KI bis 2020 einenrevolutionärenEinfluss auf das Marketing habenwird. AußerdemergabeineUmfrage, dass 55% der CMOs erwarten, dass KI imVergleichzu den sozialenMedieneinensignifikanterenEinfluss auf Marketing hat hattejemals.

KI und maschinellesLernenschaffenbessereMöglichkeitenfür Apps, um einenWettbewerbsvorteilzuerzielen, mehrKundenzugewinnen und die Kommunikationzupersonalisieren. Darüberhinausermöglichtes den E-Commerce-Apps, den bestenKundenservice und die nominalenPreiseanzubieten, um einewohlhabende Online-Präsenzaufrechtzuerhalten. Die Boston Consulting Group stelltedaher fest, dass 85% der Führungskräftedavonausgehen, dass AI ihreUnternehmengegen die Konkurrenzdurchsetzenwird.
Die potenteKombination von menschzentrierten Engagements und maschinellerLerndatenanalysewird die App-Entwicklung und das Marketing verändern. HabenSie die intelligentePlattform in IhreSoftwareentwicklungintegriert?