Wie KI die App-Bindung revolutioniert: Der Stand der App-Bindung im Jahr 2023

Während die Branche der mobilen Anwendungen weiterhin rasant wächst, hat sich das Nutzerverhalten deutlich verändert. Die Nutzer von heute verlangen personalisierte Erlebnisse, schnellere Reaktionszeiten und eine bessere Leistung. Leider hat dies dazu geführt, dass es für App-Entwickler schwierig geworden ist, die Nutzer langfristig zu binden und zu halten. Darüber hinaus hat der Einzug der künstlichen Intelligenz die Art und Weise revolutioniert, wie App-Entwickler Nutzer ansprechen.

Durch den Einsatz von KI-Technologien wie prädiktive Analysen, natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen können App-Entwickler diese leistungsstarken Erkenntnisse nutzen, um neue Nutzer zu gewinnen und äußerst ansprechende Erlebnisse zu schaffen. Diese technologische Renaissance hat zu einem Paradigmenwechsel in der Art und Weise geführt, wie Unternehmen das App-Engagement angehen. Mit Hilfe eines KI-Marketing-Tools nehmen sich Unternehmen die Zeit, das App-Erlebnis für jeden Nutzer zu personalisieren.

In diesem Blogbeitrag untersuchen wir den Stand der App-Bindung im Jahr 2023 und wie KI die Landschaft der mobilen App-Bindungsstrategien für die Zukunft verändert.

Was ist Mobile App Engagement?

Der Konsens bei der Technologie ist, dass sie die Dinge besser macht. Das ist zwar in erster Linie wahr, aber mobile Apps haben in der Regel eine der höchsten Abwanderungsraten in der Branche. Egal, was man Ihnen erzählt, das mangelnde Engagement und die Abwanderungsrate sind die größten Schmerzpunkte für Entwickler von mobilen Apps. Um diesen Punkt zu verdeutlichen, erwähnen wir auch, dass fast 49 % der mobilen Apps innerhalb von 30 Tagen nach dem Herunterladen vom Benutzer deinstalliert werden. 

Diese Statistiken regen zum Nachdenken an: Was treibt das Engagement der Nutzer in mobilen Anwendungen an? Warum ist es so schwierig, Nutzer zu binden und langfristig zu halten? Die Antwort liegt im Engagement für mobile Apps.

App-Engagement bezieht sich auf den Grad der Interaktion zwischen einem Benutzer und einer mobilen App; Engagement bedeutet, Erfahrungen zu schaffen, die die Loyalität des Benutzers gegenüber einem Produkt oder einer Dienstleistung erhöhen. Interaktionen können viele Formen annehmen, von In-App-Käufen bis hin zu App-Downloads, Nutzungsdauer und Teilen in sozialen Medien. Es wird gemessen, wie viele Nutzer mit der App interagieren und wie sehr sie sich mit ihren Funktionen beschäftigen. 

Erfahrene App-Entwickler werden Ihnen sagen, dass die Förderung des Engagements darin besteht, ein optimales Nutzererlebnis zu kultivieren, indem Sie offen bleiben und auf die Worte Ihrer Nutzer achten. Allerdings nicht nur auf das, was sie sagen, sondern auch auf das, was sie tun und nicht tun, wenn sie Ihre App nutzen. Die Nachverfolgung von App-Interaktionsdaten ist schwierig, wenn Sie dies manuell tun. Aus diesem Grund bauen Entwickler KI in ihre Apps ein, um das Engagement zu verbessern.

Erkundung des Zustands der App-Bindung im Jahr 2023

Im Jahr 2023 hat sich das App-Engagement erheblich weiterentwickelt. Unternehmen setzen KI-Algorithmen ein, um gezieltere und kontextbezogene App-Erlebnisse zu schaffen, da die Nutzer mehr Personalisierung fordern. Natürlich hat diese Innovation, die das App-Engagement steigert, die App-Bindung und die Nutzungsdauer erhöht, so dass die Nutzer mit größerer Wahrscheinlichkeit zu nützlichen und ansprechenden Apps zurückkehren. Nach Ansicht von Marketingexperten wird der Wert von KI im Marketing bis zum nächsten Jahr 35 Milliarden Dollar übersteigen.

Vier Jahre später, im Jahr 2028, erwarten Insider, dass sich der Wert dieses Marketingbereichs verdreifachen wird, wobei KI-gesteuerte Marketingkampagnen als der bevorzugte Weg für Unternehmen angesehen werden, um Nutzer anzusprechen. Dieser Trend wird durch die Tatsache unterstützt, dass KI riesige Datenmengen verarbeiten und Muster erkennen kann, um Unternehmen dabei zu helfen, Anreize für Nutzer zu schaffen, ihre App-Erfahrung zu personalisieren.

KI wird heute eingesetzt, um das Nutzerverhalten zu verstehen, segmentierte Zielgruppen zu schaffen und Inhalte zu optimieren, um die Nutzer über mehrere Sitzungen hinweg zu binden. App-Entwickler nutzen KI auch, um virtuelle Assistenten zu entwickeln, die Nutzern bei ihren Anfragen helfen. Dies ist jedoch nur die Spitze des Eisbergs, und es gibt eine lange Liste von Möglichkeiten, wie KI die App-Bindung verändert.

Wie KI das App-Engagement verändert

KI hat in mehr als einem Jahrzehnt einen langen Weg zurückgelegt, und ihre Auswirkungen sind in der App-Branche offensichtlich. KI-gestützte Tools können hochgradig angepasste Nutzererlebnisse schaffen, die Kundenbindung steigern, Abläufe rationalisieren und vieles mehr. Diese KI-Innovationen mögen für sich genommen keine Berge versetzen, aber sie können die Art und Weise verändern, wie täglich aktive Nutzer mit mobilen Apps umgehen.

KI spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Nutzererfahrung, insbesondere bei der Personalisierung. Personalisierungsmaßnahmen wie Nutzersegmentierung und gezielte Empfehlungen ermöglichen es Entwicklern, das App-Erlebnis für jeden Nutzer individuell zu gestalten. App-Entwickler könnten manuell Daten sammeln und die erforderlichen Muster finden, um Einblicke in die Verhaltensmuster der Nutzer zu gewinnen, personalisierte Inhalte bereitzustellen und die allgemeine Strategie zur Nutzerbindung zu verbessern.

Kombiniert man jedoch KI mit Big Data, kann sie den Prozess automatisieren und genauere und konsistentere Erkenntnisse liefern. Entwickler können wertvolle Daten auswerten und diese Erkenntnisse nutzen, um speziell zugeschnittene Erlebnisse zu schaffen. Infolgedessen können Unternehmen durch KI-gestützte Analysen und prädiktive Algorithmen ansprechendere App-Erlebnisse bieten, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führt.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI die App-Branche verändert:

• Predictive Analytics - Predictive Analytics ist eine Technik, die mithilfe von KI vorhersagt, wann die Leistung einer App zu leiden beginnen könnte. Dies hilft, die Notwendigkeit einer manuellen Leistungsoptimierung zu vermeiden und ermöglicht es Entwicklern, die Leistung einer App proaktiv zu pflegen und zu optimieren.
• Verarbeitung natürlicher Sprache - NLP nutzt KI, um natürliche Sprache zu verarbeiten und zu interpretieren. Mit dieser Technologie können intelligente Assistenten geschaffen werden, die die menschliche Sprache verstehen und eine natürlichere Interaktion zwischen Anwendungen und Nutzern ermöglichen.
• Kontextbezogene Empfehlungen - KI kann den Nutzern personalisierte, kontextbezogene Empfehlungen mit optimierter Markensprache liefern. Dies kann von der Bereitstellung maßgeschneiderter Inhalte in einer App bis hin zu Vorschlägen für Produkte reichen, die denen ähneln, die sie bereits gekauft haben.

KI wird immer leistungsfähiger werden, je weiter sich die Technologie entwickelt und je mehr Entwickler auf dem Gerüst der KI-Innovationen aufbauen. Es ist jedoch wichtig, dass sich die Entwickler nicht in diesem Prozess verlieren und ihre Ziele aus den Augen verlieren.

Wie KI die Nutzerbindung fördert

KI verbessert die App-Interaktion mit Kundendaten, indem sie personalisierte Inhalte erstellt, relevante Empfehlungen ausspricht und interaktive Funktionen wie Chatbots bereitstellt. Die meisten von uns haben in letzter Zeit mit mobilen Apps interagiert, in denen KI eingesetzt wird, um das Nutzererlebnis zu verbessern. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, KI zu nutzen, um das Engagement der Nutzer zu fördern und so die Nutzung und Kundenbindung zu erhöhen.

Um Loyalität aufzubauen, müssen Marketingexperten verstehen, wie Nutzer mit ihrer App interagieren und wie sie das Erlebnis empfinden. KI-gestützte Analysen können Nutzerdaten nutzen, um ein genaueres und tieferes Verständnis von Nutzerverhaltensmustern zu schaffen, sodass Unternehmen den Nutzern zum richtigen Zeitpunkt ansprechende Inhalte anbieten können. 

Was die Bereitstellung der richtigen Inhalte zur richtigen Zeit angeht, kann KI Entwicklern helfen, Split-Testing-Systeme zu erstellen, mit denen sie verschiedene Versionen derselben App vergleichen und feststellen können, welche Version am besten funktioniert. Auf diese Weise können Entwickler kontinuierliche Verbesserungen vornehmen und sicherstellen, dass die Nutzer die beste Erfahrung mit ihrer App haben.

KI kann auch Nutzermuster an bestimmten Engpässen erkennen und diese optimieren. So kann KI beispielsweise das Nutzerverhalten analysieren und Bereiche aufzeigen, in denen die Nutzer eher uninteressiert sind. Dies ermöglicht es den Entwicklern, ein personalisiertes Nutzererlebnis zu gestalten, z. B. verbesserte Ladezeiten und Reaktionszeiten, keine Werbung usw.

KI verbessert die programmatische Werbung

Unter programmatischer Werbung versteht man den Einsatz von Software zum Kauf digitaler Anzeigen. Pionierarbeit leisteten die Tech-Unternehmen des Dot.com -Wahns, und seither ist Google Adwords zu einem Eckpfeiler der digitalen Marketingstrategie geworden.

Programmatische Werbung hat jedoch ihre Grenzen und kann bei der Ansprache großer Zielgruppen ineffizient sein. KI-gestützte Lösungen können Unternehmen dabei helfen, diese Herausforderung zu überwinden, indem sie Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen, um die richtigen Kunden zu identifizieren und anzusprechen. ML-Algorithmen sind nach ihrer Programmierung nicht starr. Stattdessen ahmen sie menschliche Handlungen wie Lernen nach. In realen Situationen können die Algorithmen erkennen, ob eine Werbung hinter den Erwartungen zurückbleibt oder sie übertrifft, und sich aufgrund dieser Erfahrung verbessern.

Die Maschine ist in der Lage zu lernen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Sie analysiert die Ergebnisse und passt ihren Ansatz entsprechend an. Dies kommt Vermarktern und Marken zugute, da sie mit maßgeschneiderten Botschaften besser auf bestimmte Zielgruppen eingehen können. Dies führt zu mehr Konversionen, vielleicht zu dem einen oder anderen In-App-Kauf und zu effizienteren Werbeausgaben. Darüber hinaus können programmatische Werbeplattformen große Datenmengen verarbeiten, die für Menschen zu groß wären, um sie zu analysieren.

KI-gesteuerte Personalisierung unterstreicht Omnichannel-Erlebnisse

Bei Omnichannel-Erlebnissen geht es um mehr als nur die Nutzung verschiedener Kanäle, um Kunden zu erreichen. Es geht darum, den Kunden ein konsistentes Benutzererlebnis über andere Kanäle hinweg zu bieten. KI-gesteuerte Personalisierung kann dabei helfen, dies für Kunden zu erreichen, indem sie ein einheitliches und personalisiertes Kundenerlebnis über alle Kundenkontaktpunkte hinweg schafft.

Ein Kunde kann zum Beispiel online einkaufen und dann in den Laden zurückkehren. Wenn das Geschäft über eine KI-gesteuerte Personalisierungstechnologie verfügt, kann es diesen aktiven Kunden erkennen und mit seinem Namen begrüßen. KI-gestützte Technologie kann auch Vorschläge für Artikel machen, an denen der Kunde aufgrund seines früheren Verhaltens interessiert sein könnte, oder sogar Rabatte oder andere Anreize anbieten, die der Kunde zu schätzen weiß.

Was bedeutet das für das Engagement in mobilen Apps? KI-gesteuerte Personalisierung hilft Marken, Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen. Aber wie bringt man den Nutzer dazu, die App wieder zu besuchen? KI-gesteuerte Personalisierung schafft Anreize für Kunden, wiederzukommen und sich mit der App zu beschäftigen. Unternehmen können Coupons oder Rabatte für In-App-Käufe oder personalisierte Push-Benachrichtigungen von jedem Kanal anbieten, um Kunden über bevorstehende Veranstaltungen oder Verkäufe zu informieren.

Diese personalisierten Erlebnisse schaffen eine stärkere Verbindung zwischen Kunden und Marken und verbessern die Kundenbindung und -zufriedenheit. KI-gesteuerte Personalisierung kann es Unternehmen auch ermöglichen, ihre Akquisitionsrate zu erhöhen, indem sie Kunden maßgeschneiderte Marketingprogramme, Angebote oder Rabatte anbieten, die ihren spezifischen Profilen und Interessen entsprechen.

Vorteile von AI-gestütztem App-Engagement

Unternehmen, die KI-gestütztes App-Engagement nutzen, können mit Vorteilen wie höherem Engagement und höherer Kundenbindung, verbesserter Kundenzufriedenheit und -bindung, mehr Daten und besseren Einblicken in die Verhaltensmuster der Nutzer rechnen. Auf der anderen Seite profitieren die Kunden von personalisierteren und relevanteren personalisierten In-App-Nachrichten und -Erlebnissen, die auf sie zugeschnitten sind.

KI hilft Entwicklern auch, Kosten zu senken, indem manuelle Prozesse wie das Testen und Bereitstellen von App-Funktionen automatisiert werden. Dank der Automatisierung können die Entwickler mehr Zeit und Ressourcen für die Entwicklung von Qualitäten aufwenden, die das Engagement der Nutzer erhöhen. KI-gesteuerte Apps bieten Unternehmen, die sie nutzen, auch einen Wettbewerbsvorteil, da andere Unternehmen möglicherweise keinen Zugang zu denselben Technologien haben.

Dies sind zwar bemerkenswerte Vorteile, aber einige davon sind nur oberflächlich. Lassen Sie uns tiefer eintauchen und sehen, dass KI-gesteuertes App-Engagement über einfache oberflächliche Vorteile hinausgeht. Der Einsatz von KI-gesteuerten Technologien in mobilen Apps macht sie:

• Handlungsorientiert - KI-gesteuerte Technologien ermöglichen es Apps, schnell auf Benutzeraktionen zu reagieren und relevantere Inhalte anzubieten. Intelligente Apps schlagen jedoch anhand von Echtzeitdaten vor, was für den Nutzer am besten ist.
• Responsive - Um ein besseres Nutzererlebnis zu gewährleisten, sollte eine App so konzipiert sein, dass sie die verschiedenen Eingaben der Nutzer, einschließlich Fotos, Texte und Sprache, effektiv interpretiert und darauf reagiert. 
• Plattformübergreifende Funktionen - Die App sollte alltägliche Handlungen verstehen und über verschiedene Plattformen hinweg funktionieren. Daher verwenden die Entwickler KI, um die Ergebnisse für ein nahtloses, plattformübergreifendes Benutzererlebnis zu verwalten und zu organisieren.
• Von unschätzbarem Wert für Geschäftsentscheidungen - Intelligente Apps verstehen das Nutzerverhalten und speichern Daten im Backend, wodurch sie Echtzeitdaten und Analysen anbieten können. Diese Informationen können Geschäftsinhabern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, um den Umsatz zu steigern.

Wie beeinflusst KI-Marketing das Verhalten der Nutzer mobiler Apps?

Während KI die nächste Revolution in verschiedenen Geschäftsbereichen wie Sport, Gesundheitswesen, Finanzen, moderne Bildung und Reisen mit sich bringt, ist die größte Veränderung in der mobilen Wirtschaft zu verzeichnen. Es ist klar, dass die Fähigkeiten der KI das mobile App-Ökosystem durcheinander gebracht haben - auf eine gute Art und Weise - aber wie wirkt sich das auf den einzelnen Nutzer aus?

• Chatbots sind in der Lage, mehrere Kunden gleichzeitig zu verwalten und personalisierte Dienste anzubieten, um deren Bedürfnisse zu erfüllen. Aus diesem Grund glaubt eine aktuelle Umfrage, dass 95 % der Smartphone-Nutzer glauben, dass sich der Kundenservice durch Chatbots verbessert. Darüber hinaus interagieren immer mehr Nutzer mit KI und wünschen sich, dass Unternehmen in Chatbots und KI-Technologie investieren.
• Es treibt die Personalisierungsbemühungen voran - Verbraucher erwarten personalisierte App-Erlebnisse, da sich ihr Verhalten, ihre Vorlieben und Gewohnheiten ständig ändern.
• Steigerung von Engagement und Kundenbindung - KI-gesteuerte Technologien konzentrieren sich auf die Steigerung des Engagements und der Kundenbindung, indem sie Daten aus früheren Interaktionen der Nutzer sammeln. Die KI-Technologie liefert dann ein auf die jeweilige Person zugeschnittenes Erlebnis. Dies führt zu höheren Engagement- und Bindungsraten, da die Nutzer auf die Inhalte zugreifen können, die sie sehen möchten.

Das Beste daran ist, dass KI- und ML-Technologien die mobile App-Technologie anpassungsfähig machen. Entwickler können Datenanalysen und maschinelles Lernen nutzen, um den Nutzern ein Erlebnis zu bieten, das sich ständig weiterentwickelt.

Erhöhen AI-Marketing-Tools die Anzahl der monatlich aktiven Nutzer Ihrer App?

Nun zu einer wichtigen Frage, die jeder wissen möchte. Ja, KI-Marketing kann Ihre Nutzerbindung erhöhen, da es unbestreitbar das Potenzial hat, Marketinginhalte zu produzieren, die bei den Nutzern einer mobilen App auf Resonanz stoßen. Darüber hinaus können KI-Marketing-Tools die Zahl der monatlich aktiven Nutzer Ihrer App erhöhen, indem sie hochwertige nutzergenerierte Inhalte kuratieren.

In einem Bericht von Insider Intelligence heißt es, dass 62 % der Verbraucher erwarten, dass Unternehmen ihre Bedürfnisse vorhersehen, was eine emotionale Bindung an die Marke voraussetzt. KI ermöglicht es Kunden, ihre Beziehungen zu Unternehmen nach ihren eigenen Bedingungen aufzubauen.

Ändern sich die Regeln für das App-Engagement?

Mit dem Aufkommen von KI ändern sich die Regeln für die App-Einbindung. Unternehmen, die KI-gestütztes App-Engagement nutzen, können personalisiertere Erlebnisse bieten, stärkere Kundenbeziehungen aufbauen, das App-Engagement steigern und bessere Ergebnisse erzielen. Während sich KI weiter entwickelt, ist eines sicher: Sie wird in Zukunft eine immer wichtigere Rolle bei der Einbindung mobiler Apps spielen.

Während Unternehmen Push-Benachrichtigungen, In-App-Nachrichten, E-Mails und SMS-Nachrichten verwenden, setzt KI diese Methoden ein, um Deep Linking zu ermöglichen . Deep Linking mit Attribution ist ein einfacher und effektiver Weg, um eine personalisierte und nahtlose User Journey über Ihre Kanäle hinweg zu schaffen. Dieser kanalübergreifende Ansatz beseitigt Barrieren und bietet eine kohärente Plattform für das Nutzererlebnis. Durch die Implementierung von Deep Linking können Sie ein konsistentes Benutzererlebnis während der gesamten Customer Journey sicherstellen.

Da Unternehmen bestrebt sind, personalisierte App-Erlebnisse zu bieten und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, wird die Bedeutung von KI-gestütztem App-Engagement nur weiter zunehmen.

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