5 דרכים ליצור התראות מותאמות אישית באפליקציות לשיפור חוויית המשתמש
לפי מחקר שנערך על ידי Airship, אפליקציות המשתמשות בהתראות מותאמות אישית חוות עלייה של עד 4 פעמים בשיעורי ההמרה ושיפור של 2 פעמים בשימור משתמשים לעומת אפליקציות המסתמכות על התראות גנריות.
מבוא בעולם הדיגיטלי התחרותי של ימינו, התראות מותאמות אישית הפכו לכלי חיוני בפיתוח אפליקציות. התראות אלו מאפשרות למשתמשים להישאר מעודכנים ולשלוט במידע החשוב להם, תוך שיפור המעורבות והנאמנות כלפי האפליקציה. במאמר זה, נחקור 5 דרכים אפקטיביות ליצירת התראות מותאמות אישית שישאירו את המשתמשים מרוצים ומחוברים.
סגמנטציה מבוססת התנהגות
סגמנטציה של משתמשים על בסיס ההתנהגות שלהם באפליקציה מאפשרת למפתחים להציע התראות רלוונטיות יותר. על ידי ניתוח דפוסי השימוש, כגון הדפים הנצפים, הפעולות שבוצעו ותדירות הביקורים, ניתן להתאים את תוכן ההתראות לצרכים הספציפיים של כל משתמש. לדוגמה, אפליקציית הקניות המקוונת Zalando משתמשת בסגמנטציה התנהגותית כדי לשלוח המלצות מוצרים מותאמות אישית ועדכוני מבצעים למשתמשים, מה שהוביל לעלייה של 20% בהכנסות.
התראות מבוססות מיקום
שילוב של טכנולוגיית GPS ונתוני מיקום בזמן אמת מאפשר לאפליקציות לספק התראות רלוונטיות מבחינה גיאוגרפית. בין אם מדובר בהמלצות על מסעדות קרובות, התראות על אירועים מקומיים או הצעות לשירותים זמינים, התראות מבוססות מיקום מגבירות את הערך והשימושיות של האפליקציה עבור המשתמש. אפליקציית מזג האוויר Dark Sky, לדוגמה, שולחת למשתמשים התראות ממוקדות על תנאי מזג אוויר משתנים באזור שלהם, וזכתה לפופולריות רבה בזכות הדיוק והרלוונטיות של ההתראות.
התראות מונחות מטרה
פיתוח אפליקציות המותאמות למטרות ספציפיות של המשתמשים מאפשר לספק התראות ממוקדות יותר. על ידי איפשור למשתמשים להגדיר יעדים אישיים, כגון יעדי כושר, תזכורות לפגישות או מועדי יעד לפרויקטים, האפליקציה יכולה לספק התראות מותאמות אישית התומכות בהשגת המטרות הללו. אפליקציית המטלות Todoist, למשל, מציעה התראות מותאמות למשימות ספציפיות ומועדי יעד, ומסייעת למשתמשים להישאר ממוקדים ופרודוקטיביים.
בקרת משתמש והעדפות אישיות
מתן אפשרות למשתמשים להתאים אישית את ההתראות על פי ההעדפות שלהם מגבירה את תחושת השליטה והשביעות רצון. תכונות כמו יכולת לבחור סוגי התראות, לקבוע לוחות זמנים מועדפים או להגדיר רמות דחיפות מאפשרות למשתמשים להתאים את חוויית ההתראות לצרכים האישיים שלהם. אפליקציית הפרודוקטיביות Forest, לדוגמה, מאפשרת למשתמשים להתאים אישית את ההתראות שלהם לפי סוגי המשימות, משך הזמן והיעדים האישיים, מה שתורם לחוויה מותאמת ורלוונטית יותר.
בדיקות A/B והתאמה דינאמית
ביצוע בדיקות A/B ושימוש באלגוריתמים לומדים להתאמה דינאמית של התראות מאפשרים למפתחים למקסם את האפקטיביות של ההתראות. על ידי בחינת וריאציות שונות של תוכן, עיתוי ועיצוב ההתראות, ניתן לזהות את השילובים האופטימליים עבור קבוצות משתמשים שונות. אפליקציית החדשות BuzzFeed, לדוגמה, משתמשת בלמידת מכונה כדי להתאים באופן דינאמי את ההתראות בהתבסס על התנהגות המשתמשים ותגובותיהם, מה שמוביל לעלייה של 30% במעורבות המשתמשים.
לסיכום, התראות מותאמות אישית הן מרכיב קריטי בפיתוח אפליקציות מודרניות ומועילות. על ידי שילוב אסטרטגיות כמו סגמנטציה מבוססת התנהגות, התראות מבוססות מיקום, התאמה למטרות המשתמש, בקרת משתמש והתאמה דינאמית, מפתחים יכולים לספק חוויית משתמש יוצאת דופן המגבירה את הערך, המעורבות והנאמנות כלפי האפליקציה. עם המשך התפתחות הטכנולוגיה והציפיות של המשתמשים, אין ספק שהתראות מותאמות אישית ימשיכו למלא תפקיד מכריע בהצלחתן של אפליקציות בשנים הבאות.