APP開發與大數據專家

人工智能和機器學習如何協助應用程式的開發與行銷?

數位時代帶來了從社交媒體、設備、感應器、應用程式等產生的大量資料。JumpFactor MSP Marketing利用這些資料來驅動他們的策略。然而,龐大的資料量可能使其無法挖掘到相關的知識。

人工智慧和機器學習可用於分析這些海量資料。它能夠讓開發者獲得即時洞察力,以開發更好的應用程式,成功行銷它們並提升客戶體驗。

※強弱危機分析

優勢:

• ai和機器學習可以自動學習並改善用戶體驗,提高應用程式的吸引力
• 透過數據分析,可對消費者行為模式有更精準的預測,使行銷策略更具針對性
• ai和機器學習可以實現智能客服、推薦系統等功能,增強與使用者的交互性

劣勢:

• ai和機器學習需要大量資料來訓練,可能面臨資料取得及隱私權相關問題
• 如果依賴過度,可能會忽視人性化因素,在某些情況下產生不理想的效果
• 對於ai和機器學習技術的需求與投入成本高昂

機會:

• 隨著技術發展日新月異,未來有可能出現更多元、更高效率的人工智能工具
• 大數據時代帶來豐富而多元的數據源,有助於提升ai和機器學習算法的準確性
• 持續深化在個性化推薦、智能對話等人性化需求方面的研究,有機會開拓更大市場

威脅:

• 隨著ai和機器學習的普及,競爭壓力逐漸增大
• 不確定性的法規風險,例如數據使用權、隱私保護等問題可能影響業務運作
• 用戶對於ai和機器學習技術可能產生的依賴與失控恐懼

產品推薦

機器學習常用於電子商務應用程式、視頻串流平臺、社交媒體等,以向使用者提供與他們的追求相關的有價值資訊。智慧代理分析大量關於使用者購買模式、購買歷史和個人偏好的資訊,以推薦最相關的產品。電子商務巨頭亞馬遜利用人工智慧和機器學習來評估客戶完整的購買旅程、網站導航跡象和產品點擊率。

透過全面的日誌分析,該應用程式能夠基於其演算法結果向消費者建議其他產品。同樣地,Netflix 分析由三個主要來源生成的數據:您的偏好清單、您隨時間觀看的內容以及最熱門的視頻。然後,推薦引擎會預測您最有可能觀看哪些內容並提示您相關資訊。

內容優化

隨著網路的普及和發文分享變得更加容易,社交媒體平臺上的內容如洪水般湧現。機器學習和社交媒體演算法會分析每個使用者對每篇貼文的參與度和整體情感,以確定什麼對他們最具吸引力。社交應用程式會過濾並優化使用者的新聞動態,顯示最有可能引起反應並產生回應的內容。

領先的社交媒體平臺,如Facebook和Twitter,利用人工智慧和語言規則創建結合來向用戶提供最有意義的內容。

趨勢分析

人工智慧和機器學習可以在趨勢顯現之前預測未來的趨勢。智慧系統可以從博客、社交媒體和在線通訊等各種數字管道中整合銷售資訊和最新趨勢。它使用收集到的數據實時給出預測。

該系統分析顧客流失模式和偏好,以通知營銷人員即將發生的顧客流失情況。此外,它還使營銷人員能夠評估他們目前的優惠,確定更好轉化率的最佳價格並根據預測管理成本。初步價格管理使公司能夠在趨勢變化時保留甚至擴大他們的消費者群體。

Airbnb旅行服務採用動態定價模型來根據多種因素確定每個地點的收費。該模型整合了地理位置、附近設施、年份時間、先前季節性需求和預期顧客流轉率等,以提供最佳價格。

相關數據:

• 根據idc的預測,2022年全球ai市場的支出將達到579億美元。 來源: 國際數據公司(idc)
• 根據gartner報告,2020年在全球範圍內有超過50%的企業正在進行人工智能(ai)和機器學習(ml)產品的實施或計劃中。 來源: gartner
• mckinsey & company 的研究顯示,使用 ai 和 ml 在行銷策略中可以提高投資回報率 (roi) 高達 10%。 來源: mckinsey & company
• forrester 研究發現,利用 ai 和 ml 實施個性化推薦可以提升消費者轉換率 17%以上。 來源: forrester research
• capgemini 的調查顯示,對於 ai 能夠改善客戶服務體驗有信心的企業比例已經超過了75%。 來源: capgemini