Aquí está mi publicación sobre cómo mejorar la orientación del usuario en la aplicación Google Maps.

Especialmente en las grandes ciudades, el usuario puede jugar las ventajas aquí.

 

Para dar solo algunos ejemplos, una situación típica como turista o viajero experimenta. Además, imagine visitar Berlín, Tokio o Nueva York. Ya sea en vagón de tren o avión. En uno, todas las ciudades son iguales. Son tan grandes y, por lo tanto, confusos. Las barreras del idioma tampoco deben subestimarse. Sin embargo, nuestro tiempo de viaje es limitado y, por supuesto, desea tener la máxima experiencia. Gracias a Google Maps, todo se ha vuelto mucho más cómodo, por supuesto, que hace unos años.

 

Pero en un punto, todo aún no está claro, se acerca desde un determinado lugar en el mapa y se siente abrumado por la multitud de tiendas, estos muchos puntos pequeños son más irritantes que útiles. Después de un corto tiempo, es solo una mezcolanza de todo, sin una estructura clara. Como resultado, estamos más preocupados con las búsquedas que con la experiencia, aunque en realidad solo nos sentamos en un café y queríamos que todo funcionara en nosotros. En última instancia, la gran selección de opciones lleva a un callejón sin salida y uno decide algo. Pero la gente no quiere experimentar algo, debe ser como tú lo quieres.

 

Más estructura y claridad sería el objetivo de desarrollo aquí.

 

Dos grandes posibilidades: una es la personalización en combinación con el aprendizaje automático y los algoritmos.

 

Cada uno de nosotros es individual, justo en lo que queremos ver en las ciudades y lo que no. Nuestras preferencias para ciertas cocinas, o algunas boutiques, otros prefieren tiendas de antigüedades, etc. Tiendas de deportes. Textil, caro, medio, económico. Librería de cadena o librería pequeña como una tienda de mamá y pop. Enumerar todo no sería tan emocionante ahora.

 

Ya en el avión podemos ingresar y tocar lo que queremos ver y encontrar en las ciudades. Si visita Tokio, puede establecer sus preferencias para esta ciudad.

Si aterriza en Tokio y llama a la aplicación, todos los negocios que no se correspondan con sus intereses desaparecerán.

Con un toque en el menú, por supuesto, puede hacer que todo sea visible nuevamente.

 

Sin personalización individual podemos confiar en el aprendizaje automático. En Good Luck te mueves por la ciudad y al final del día o al final del viaje vemos dónde hemos estado. En una estadística, hay varios datos disponibles, incluso en qué tiendas fuimos los más largos.

Entonces, conocerás mejor su comportamiento si te dejas llevar por las ciudades.

Técnicamente, todo esto es posible, pero aquí más bien se deben realizar ajustes de software. Usted crea su propio perfil después del viaje.

 

 

En otra versión, Machine Learning entra en juego, el software recuerda lo que visitamos y crea un perfil a partir de él. Entonces, ¿por qué es eso interesante? En pocas palabras, la próxima vez que conduzca a una gran ciudad, la aplicación puede preguntarle si desea ver y encontrar negocios similares nuevamente, como entonces en Nueva York, TOKIO Berlín. Entonces, la aplicación / programa / software / sistema está comenzando a conocerte mejor y lo tienes más fácil, solo asistencia digital. Después de 10 viajes o excursiones, puede ver que está más a menudo

en lugares que no hubieras esperado.

 

Místico en general, pero está bien, funciona de la misma manera.

Esta característica es la parte 1 de mi publicación.

 

Ahora vamos a dedicar la parte 2

Mantenga todo en la lengua. La aplicación Google Maps todavía está abierta. Acabas de salir de una estación central en algún lugar del mundo. Con una característica que llamo el "modo brújula" sucede lo siguiente. Tome su teléfono inteligente y sosténgalo como una brújula frente al cuerpo. Por supuesto, todavía no verá nada, ya que la función aún no existe, pero imagine que vería un corredor largo con un ancho de 100-200m. Ligeramente más ancho que una típica calle comercial. Además, encontrará tiendas y atracciones de hasta 1-2 km de profundidad. ¿Qué verías entonces? En pocas palabras, todo lo que le interesaba de las ciudades anteriores. Entonces, la personalización de sus intereses en otras ciudades también juega un papel aquí. La información de distancia, así como el tiempo del sendero o el tiempo de ciclismo, también deben leerse en la pantalla o cuando puede escribir. Sin Corridor puedes ver todo, con Corridor solo lo que quieres ver.

 

En la práctica, eso sería así. Usted y su novia entran al centro comercial y solo se moverán en una dirección. Ese es el clásico. Uno sigue la corriente de la sociedad. Con un toque, el corredor muestra solo lugares de interés que se encuentran frente a usted o solo restaurantes, como pizzerías. A uno le gustaría tener algo de comer.

 

Siéntase libre de pensar en lo útil que sería y si tales características agregan valor a su vida cotidiana.

Es porque solo porque todo es tan hermoso y factible, solo entonces comienza el trabajo del programador. Eso es mucho escribir y escribir en equipos de desarrollo.

 

Podrías seguirme hasta este punto, está bien. No, entonces mejor leer de nuevo. Aquí hay un bono

eso se me ocurrió durante la escritura.

 

La mayoría de nosotros vivimos en estructuras y en días planificados al menos en parte, ya sea en la tarde o en la mañana a veces se coloca allí. En algún lugar, todos encuentran sus citas en su calendario o en su vida cotidiana. Visita al club, horarios fijos de comida, salidas, cocina, etc. Carrera de perros.

 

¿Cómo es ir de viaje? Un viaje?

¿Necesitas alguna estructura? Todos tienen que saber eso por sí mismos. Para aquellos que lo necesitan, las siguientes líneas pueden ser de interés.

 

Ya en el avión hablas con tu novia, los compañeros de viaje, el grupo, ¿qué queremos hacer realmente cuando lleguemos? Dependiendo de la hora del día, eso suele ser la comida. Entonces, tome la aplicación Google Maps y tome nota de las cosas que desea hacer a su llegada en orden cronológico durante el vuelo.

 

Ejemplo: 1. Alquiler de bicicletas 2. Comer fuera 3. Cultura / Festival / Mercado 4. Visitar librería

5. Museo 6. Comer helado 7. Visitar el parque para relajarse. Medio día ya ha terminado.

 

Debido a que la aplicación sabe lo que estás buscando y dónde estás, puede darte una ruta en la que puedes experimentar todos estos puntos 7. Una guía de turismo digital, hecha por Google. Si hay imágenes destacadas, entonces puede activar esto y la aplicación le enviará sugerencias, por lo que puede activar si desea que se le informe si hay nuevas aperturas de tiendas en la ruta. Por lo tanto, es una escala posible. Luego puede darse la vuelta o permanecer en el camino. Aquí también son decisivas las preferencias mencionadas al comienzo de cada una, para mencionar aquí nuevamente. Personalización y aprendizaje automático, así como algoritmos inteligentes.Si se decidió por el punto 2 para un restaurante donde le gustaría comer pizza, entonces la aplicación considerará este tipo de restaurante en el cálculo de la ruta.

 

Cuando utilizamos el efecto de aprendizaje de las aplicaciones en la vida cotidiana y se utilizan sistemas cada vez más inteligentes, también puede preguntarse, si ya tenemos un asistente digital con una aplicación pequeña, ¿qué sucede realmente en las grandes empresas? Lo mismo que en los niveles inferiores. Donde los pequeños aprenden, los grandes también aprenden. Todo está agrupado hacia arriba, convertido en datos utilizables piso por piso. Un ciclo de datos de un tipo especial.

 

En detalle, esto significa que si la función se usa con éxito, el software puede aprender qué rutas preferimos tomar, qué sugerencias seguimos al saltar y, como resultado, puede ofrecer más rutas a medida que los viajeros puedan moverse por las ciudades en el futuro , O puede ver fácilmente qué tipo de viaje tiene qué preferencias. Todo lo que experimentemos en el futuro se sentirá como un traje a medida que se adapta solo a usted, a usted y a sus viajeros. Qué oportunidades surgen aquí para la industria publicitaria, dicen mucho. Aquí hay un ejemplo. Los ejemplos siempre son buenos. Finalmente crecimos con ejemplos en la escuela.

 

En Tokio, Berlín, Nueva York, desde que has estado en el museo y el italiano en una pizza.

En el próximo viaje, Machine Learning, por supuesto, con la ayuda de estrategas de mercadeo, trata con las tiendas locales automáticamente condiciones atractivas para usted. Pueden verse así. Pasa los restaurantes italianos participantes pero no ha ingresado a un programa diario en la aplicación por hoy. A través de Beacon, los comerciantes intercambian sus dispositivos y la red y obtiene un cupón, si visita ciertos restaurantes preferidos aquí nuevamente los italianos hasta el final del día o dentro de un tiempo determinado, entonces llega aquí con el precio total del 25%. Estas sorprendido

No, eso es negocio. Lo mismo puede suceder si tomas prestadas ruedas o vas al cine.

 

 

Entonces, ¿dónde tiene que hacer la industria algunos cambios finos? Por la mañana navegación. Esto decide decisivamente si viajamos de manera atractiva y placentera y si viajamos nuevamente.

 

 

 

Estén atentos

 

ron