Das Forschungsprojekt AppRecommender zielt auf die Entwicklung eines Empfehlungs- und semantischen Suchsystems für mobile App-Stores ab. Dieses Projekt, das vom Portugal2020-Fonds unter der Projektnummer 39703 gefördert wird, wird von Caixa Mágica Software in Zusammenarbeit mit ISCTE-IUL vorangetrieben.
Herausforderung
Die Verbreitung mobiler Geräte in der Gesellschaft hat dazu geführt, dass die meisten Unternehmen die mobile Komponente als unverzichtbar für den engen Kontakt zu ihren Kunden betrachten.
Im Jahr 2017 waren im Google Play Store 2,8 Millionen mobile Anwendungen verfügbar, im App Store von Apple waren es 2,2 Millionen und Aptoide verfügt derzeit über mehr als 1 Million Apps, was zu einem extrem harten Wettbewerb unter den Apps führt.
Was die Transaktionen angeht, so gab es 2016 149,3 Milliarden App-Downloads, eine Zahl, die sich bis 2020 voraussichtlich verdoppeln wird. Allerdings bestehen viele dieser Downloads aus mehreren Versuchen, die richtige Anwendung zu finden, und viele heruntergeladene Apps werden nie genutzt. In 77 % der Fälle werden Apps 72 Stunden nach der Installation nicht mehr verwendet.
Dies zeigt eine erhebliche Diskrepanz zwischen dem Angebot an Apps in App-Stores (Vertriebsdienste) und der Nachfrage der Verbraucher (Entdeckung). Aufgrund dieser Diskrepanz und des starken Wettbewerbs unter den Apps gingen die Prognosen von Gartner davon aus, dass sich bis Ende 2018 weniger als 0,01 % der Entwickler in diesem Markt als kommerziell erfolgreich betrachten würden. Darüber hinaus werden in dem zunehmend digitalen Zeitalter, in dem wir leben, 52 % der Apps durch Mundpropaganda unter Bekannten, Freunden oder Familienmitgliedern entdeckt. Nur 40 % werden durch Suchanfragen in App-Stores entdeckt.
Diese Ineffizienzen machen die Entdeckung und Verbreitung von Apps zu einer erheblichen und hochrelevanten Herausforderung. Denn sie treten in einem Markt auf, der die Gesellschaften massiv durchdrungen hat und die Beziehung zwischen Unternehmen und Verbrauchern erheblich beeinflusst.
Lösung
Aufbauend auf diesem Problem verfolgt das AppRecommender-Projekt das strategische Ziel, Technologien zu erforschen und zu entwickeln, die in der Lage sind, dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit die richtige App zu liefern. Um dies zu erreichen, schlägt es ein multikriterielles Empfehlungssystem und eine semantische Suchmaschine vor.
Das multikriterielle App-Empfehlungssystem wird in der Lage sein, Echtzeit-Touchpoints (mobile Homepage, Web, VR u. a.) zu füllen. Zwischen dem Verbraucher und dem mobilen App-Store mit Anwendungen, die dem Profil und den Bedürfnissen des Verbrauchers entsprechen.
Andererseits zielt die semantische App-Suchmaschine darauf ab, die Absicht der Verbraucher während ihrer Suche zu verstehen und diese Absicht, das Profil des Verbrauchers und den Kontext mit dem Profil der im App Store verfügbaren Apps abzugleichen. So werden dem Verbraucher, der danach gefragt hat, in Echtzeit die richtigen Apps bereitgestellt.
Das Ziel besteht darin, die derzeitigen Dienste für die Verbreitung und Auffindbarkeit von Apps zu optimieren und dadurch engere Verbindungen zwischen Unternehmen und ihren Zielkunden zu fördern.
Auswirkung
Das Projekt zielt darauf ab, konkrete Auswirkungen auf die Nutzer mobiler Apps, die Unternehmen, die Apps bewerben, und den Aptoide App Store zu erzielen. Dies geschieht über Caixa Mágica Software, den führenden Förderer dieses Projekts, der die Ergebnisse auf den Markt bringen wird.
Dank der optimierten Abstimmung zwischen den Bedürfnissen, Eigenschaften und dem Kontext der Nutzer und den im App Store angebotenen Apps profitieren die Nutzer von einer höheren Einfachheit, Effizienz und Zufriedenheit bei der Suche nach Apps.
Entwickler und Unternehmen, die mobile Apps bewerben, profitieren von einer verbesserten Nähe zu ihren Zielkunden, was die Kundenakquise und -bindung fördert und letztendlich den wirtschaftlichen Erfolg steigert.
Caixa Mágica Software und Aptoide werden eine Verbesserung der Servicequalität für Unternehmen und Verbraucher sowie einen organischen Anstieg der App-Einreichungen, der aktiven Nutzer und der Einnahmen verzeichnen.
