Excusez-moi, c’est maintenant le bon moment ? C’est bien l’enjeu le plus important du push notification ! Combien d’entre vous ont reçu des centaines de notifications au fil des mois qui n’ont pas atteint votre index, certes, vous les avez regardés, et encore pas sûr…
Les plateformes qui vous envoient ses notifications vous ont segmenté et donne à vos marques de nombreux indicateurs, mais il y a truc qu’elles ne savent pas faire, c’est envoyer quand vous le souhaitez, en fonction du contexte, de votre humeur… ! C’est vrai ce n’est pas simple, car un tels souhaitera recevoir une notification à un horaire précis, un autre en fonction du lieu où il se trouve, certains veulent être alertés le plus tôt possible, etc…
Et si vos smartphones pouvaient apprendre quand vous êtes le plus susceptible de répondre aux notifications, pour empêcher vos applications de vous interrompre à des moments incommodes !!
Une équipe universitaire dans le New Jersey utilise le machine learning pour mieux gérer le déluge de notifications des smartphones. Le groupe a créé une application qui utilise des informations sur l’emplacement d’une personne, son activité actuelle et sa personnalité pour prédire le meilleur moment pour envoyer des notifications.
L’application a sondé des bénévoles plusieurs fois par jour – en utilisant ses propres notifications pop-up – et leur a demandé de noter comment ils étaient sur une échelle de « très interrompu » à « très ininterrompue ». Ils ont également utilisé les capteurs du téléphone pour recueillir des données sur l’emplacement de la personne et le mouvement. Cette information a été combinée avec les résultats des tests de personnalité des bénévoles pour établir un profil de quand ils seraient le plus “heureux” de recevoir une notification.
Tout au long de l’essai de quatre semaines, l’algorithme de l’application a utilisé ces données pour envoyer les notifications au meilleur moment. Si celui-ci prévoyait que quelqu’un serait très ininterrompu, il n’a pas envoyé de demande d’enquête. Lorsqu’il a envoyé une notification, les chercheurs ont comparé ses prédictions avec les scores d’incorruptibilité déclarés par les volontaires.
Après une moyenne de 16 jours, l’application pouvait prédire la note de quelqu’un avec une précision de 75 %. Bien que chaque bénévole ait ses propres préférences quant au moment et à l’endroit où ils aimeraient recevoir des notifications, les données de localisation suggèrent qu’ils étaient généralement moins heureux d’être interrompus lors de leurs achats. Sans surprise, les gens étaient plus heureux d’être interrompus quand ils étaient de bonne humeur.
Les gens avec des personnalités similaires étaient également susceptibles d’avoir des préférences similaires. Le test de personnalité que les volontaires ont fait, était basé sur cinq grands traits – la sociabilité, l’agrément, la conscience, le névrosisme et l’ouverture. Prenant ces scores en compte, cela a augmenté la précision de l’algorithme de 10 %.
Spam
La plupart des smartphones offrent déjà des options pour filtrer les notifications, mais il est difficile de créer un système qui fonctionne pour toutes les situations. Il existe un très large éventail d’informations importantes. Tous ne sont pas urgents. Un système idéal pourrait contenir la plupart des notifications si un utilisateur était à la salle de gym, par exemple, mais toujours envoyer une alerte si la personne reçoit un e-mail important.
Une autre équipe en Corée du Sud a adopté une approche différente du même problème. Ils ont développé un système qui utilise le microphone d’un téléphone et le Bluetooth pour détecter des «ruptures» naturelles dans des situations sociales telles qu’elles se produisent, telles que des pauses dans un repas, un long silence. Il conserve les notifications jusqu’à ce qu’il y ait un silence, ou le Bluetooth détecte que le téléphone d’un ami s’est éloigné. Dans un essai, le système a réduit de moitié le nombre d’interruptions.
Mais savoir reconnaître quand les gens sont les plus ouverts à être interrompu ne conduira pas nécessairement à moins de notifications dans l’ensemble. Au lieu de cela, les créateurs d’applications pourraient utiliser ces informations pour cibler les notifications à des moments où ils estiment que les utilisateurs sont plus susceptibles de répondre.
Passionnant, même si il y a des limites à ce stade mais c’est une première étape 🙂 on pense que les plateformes vont se faire manger une bonne partie de leur business par les OS qui vont intégrer cette intelligence, pour devenir que de l’analytique, à suivre !