5 דרכים ליצור התראות מותאמות אישית באפליקציות לשיפור חוויית המשתמש
התראות מותאמות אישית הן כלי רב עוצמה לפיתוח אפליקציות אפקטיביות ומעוררות מעורבות. בעולם הדיגיטלי שבו קיימות אלפי אפליקציות המתחרות על תשומת לב המשתמשים, הודעות דחיפה (push notifications) סטנדרטיות אינן מספיקות. על פי מחקר של חברת Airship, אפליקציות המשתמשות בהתראות מותאמות אישית חוות עלייה של עד פי 4 בשיעורי ההמרה ושיפור של פי 2 בשימור המשתמשים לעומת אפליקציות המשתמשות בהתראות גנריות. במאמר זה נסקור חמש דרכים מרכזיות ליצירת התראות מותאמות אישית שיגבירו את שביעות רצון המשתמשים וישפרו את המעורבות שלהם באפליקציה.
סגמנטציה מבוססת התנהגות
אחת השיטות היעילות ביותר ליצירת התראות מותאמות אישית היא באמצעות סגמנטציה של משתמשים לפי ההתנהגות שלהם באפליקציה. במקום לשלוח הודעות כלליות לכולם, ניתן לנתח את דפוסי השימוש של כל משתמש וליצור עבורו התראות רלוונטיות וממוקדות יותר. ניתוח פרמטרים כמו דפים נצפים, פעולות שבוצעו ותדירות הביקורים מאפשר לאפליקציה להתאים את ההתראות כך שיתאימו לצרכים הספציפיים של המשתמש.
לדוגמה, אפליקציית הקניות המקוונת Zalando משתמשת בסגמנטציה מבוססת התנהגות כדי לשלוח למשתמשים המלצות מותאמות אישית ועדכוני מבצעים. באמצעות ניתוח הפריטים שהמשתמשים צפו בהם בעבר, Zalando שולחת הצעות מותאמות ומקדמת מבצעים רלוונטיים. האסטרטגיה הזו תרמה לעלייה של 20% בהכנסות החברה, על פי מחקרים פנימיים.
היישום של סגמנטציה מבוססת התנהגות בפיתוח אפליקציות אינו מוגבל רק לאפליקציות קניות. גם אפליקציות תוכן כמו Netflix או YouTube ממליצות למשתמשים על תכנים חדשים המבוססים על היסטוריית הצפייה שלהם, ומספקות הודעות דחיפה בהתאם לתכנים שהמשתמשים צפויים למצוא בהם עניין.
התראות מבוססות מיקום
התראות מבוססות מיקום משתמשות בטכנולוגיית GPS כדי לספק למשתמשים התראות רלוונטיות בהתאם למיקום הפיזי שלהם. זהו כלי יעיל ביותר עבור אפליקציות המספקות שירותים מקומיים, ומאפשר להן להגביר את הערך והשימושיות שלהן על ידי הצעת תוכן מותאם אישית לפי מיקום. התראות המבוססות על מיקום עוזרות להפוך את החוויה של המשתמש לייחודית ואותנטית.
אחת הדוגמאות הבולטות לכך היא אפליקציית מזג האוויר Dark Sky. האפליקציה שולחת התראות בזמן אמת על תנאי מזג האוויר באזורים שבהם המשתמש נמצא. התראות אלו מדויקות מאוד ומבוססות על נתוני מיקום עדכניים. משתמשים מדווחים על שביעות רצון גבוהה מההתראות הממוקדות, ובזכות הדיוק שלהן, Dark Sky הצליחה למשוך משתמשים רבים ולזכות בפופולריות נרחבת.
אפליקציות נוספות המשתמשות בהתראות מבוססות מיקום כוללות אפליקציות קמעונאות או תיירות, שמציעות למשתמשים מבצעים או המלצות כאשר הם נמצאים בקרבת חנויות או אתרים מסוימים. לדוגמה, אפליקציה כמו Starbucks יכולה לשלוח למשתמשים התראה כאשר הם נמצאים בקרבת אחד מסניפי הרשת ולהציע הנחה בלעדית, מה שמגביר את הסיכוי שהמשתמש יבצע רכישה.
התראות מונחות מטרה
דרך נוספת לשפר את חוויית המשתמש היא באמצעות פיתוח אפליקציות המאפשרות למשתמשים להגדיר מטרות אישיות. כאשר האפליקציה תומכת במטרות אלו ומספקת התראות רלוונטיות, היא מגבירה את המוטיבציה של המשתמש ואת מעורבותו. התראות המונחות מטרה תומכות ביעדים כמו שמירה על כושר, ניהול משימות, או שיפור הפרודוקטיביות.
אפליקציית המטלות Todoist היא דוגמה טובה לשימוש בהתראות מונחות מטרה. Todoist מאפשרת למשתמשים להגדיר משימות ולוח זמנים, ולאחר מכן מספקת להם התראות מותאמות אישית בהתאם למועדי היעד והעדיפות של כל משימה. כך, האפליקציה תומכת בהשגת היעדים של המשתמשים, שומרים אותם ממוקדים במשימות ומעודדים אותם לעמוד בלוחות הזמנים.
תחום נוסף שבו התראות מונחות מטרה יכולות להיות יעילות הוא אפליקציות כושר, כמו אפליקציית Nike Run Club. אפליקציות כאלו מסייעות למשתמשים להגדיר יעדים אישיים של פעילות גופנית, ומספקות להם התראות המניעות אותם להתאמן ולהישאר בכושר. ככל שההתראות מותאמות בצורה מדויקת יותר למטרות האישיות, כך גדל הסיכוי שהמשתמש יגיב להן בחיוב.
בקרת משתמש והעדפות אישיות
פיתוח אפליקציות שמספקות למשתמשים שליטה על התראותיהם מעלה את תחושת השליטה והשביעות רצון. לא כל המשתמשים רוצים לקבל את אותן התראות, ולכן מתן האפשרות לבחור אילו התראות לקבל, מתי ובאיזו תדירות משפרת את חוויית המשתמש.
אפליקציית הפרודוקטיביות Forest מאפשרת למשתמשים להתאים את ההתראות שלהם. באפליקציה, המשתמשים יכולים לבחור אילו התראות לקבל בהתבסס על סוגי משימות או על משך הזמן המוקדש לכל משימה. הגמישות הזו מאפשרת למשתמשים להתאים את חוויית ההתראות לצרכים האישיים שלהם, מה שמעלה את הרלוונטיות של האפליקציה ומשפר את השימוש בה.
יכולת הבחירה והשליטה בהתראות מסייעת למשתמשים להימנע מהצפה מיותרת של התראות, מה שעשוי לשפר את שביעות הרצון הכוללת שלהם מהאפליקציה. דוגמה נוספת לכך היא אפליקציית WhatsApp, המאפשרת למשתמשים לבחור אילו התראות לקבל מקבוצות מסוימות, ואף להגדיר "מצב שקט" לתקופות שבהן הם רוצים להימנע מהפרעות.
בדיקות A/B והתאמה דינאמית
כדי למקסם את האפקטיביות של ההתראות, יש צורך בביצוע בדיקות A/B ושימוש באלגוריתמים לומדים להתאמה דינאמית של ההתראות. בדיקות A/B מאפשרות למפתחים לבחון גרסאות שונות של התראות – בין אם מדובר בשינויים בתוכן, בעיצוב או בעיתוי – ולזהות מה עובד טוב יותר עבור קבוצות משתמשים שונות.
אפליקציית החדשות BuzzFeed משתמשת בטכנולוגיות למידת מכונה להתאמת התראות בהתבסס על התנהגות המשתמשים. באמצעות בחינת תגובות המשתמשים להתראות שונות, BuzzFeed יכולה להתאים את ההתראות כך שיתאימו להעדפות ולתחומי העניין של כל משתמש. כתוצאה מכך, האפליקציה חווה עלייה של כ-30% במעורבות המשתמשים בעקבות ההתראות המותאמות אישית.
בדיקות A/B אינן רק כלי לשיפור תוכן ההתראות, אלא גם מאפשרות לשפר את העיתוי שלהן. לעיתים קרובות, השעה שבה נשלחת ההתראה חשובה לא פחות מהתוכן שלה. למשל, אפליקציות מסחר מקוון עשויות לבדוק אם שליחת התראות על מבצעים בשעות הבוקר מגבירה את שיעורי הרכישה יותר מאשר בשעות הערב.
סיכום
פיתוח אפליקציות עם התראות מותאמות אישית הפך לכלי קריטי להצלחת אפליקציות בשוק התחרותי של היום. השימוש בסגמנטציה מבוססת התנהגות, התראות מבוססות מיקום, התראות מונחות מטרה, בקרת משתמש, ובדיקות A/B יכולים להגביר את המעורבות, לשפר את שימור המשתמשים ולהגדיל את שיעורי ההמרה באפליקציה. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, והציפיות של המשתמשים עולות, אין ספק שהיכולת לספק התראות מותאמות אישית תהפוך לכלי מרכזי בשיפור חוויית המשתמש ובהצלחת האפליקציות בשנים הקרובות.
באמצעות כלים מתקדמים וטכנולוגיות בינה מלאכותית, כל מפתח אפליקציות יכול להטמיע אסטרטגיות של התראות מותאמות אישית שישפרו את חוויית המשתמש, יגבירו את נאמנות המשתמשים ויבטיחו את הצלחת האפליקציה.