AI-Powered Personalization in SuperApps: International Case Studies on User Engagement
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of SuperApps—integrated digital platforms offering a suite of services such as messaging, e-commerce, payments, and transportation—has redefined how users interact with technology. Central to the success of these platforms is artificial intelligence (AI)-powered personalization, which enables highly adaptive, user-centric experiences. This research investigates the mechanisms, strategies, and outcomes of AI-driven personalization within SuperApps and its influence on user engagement. Drawing upon a multidisciplinary literature review and international case studies from industries such as retail, finance, and telecommunications, this paper examines how AI techniques—including machine learning, deep learning, and natural language processing—facilitate real-time data processing, predictive modeling, and content adaptation. The findings highlight that personalization significantly enhances key engagement metrics, such as click-through rates, conversion rates, and user retention. Case examples from organizations such as H&M, Kanetix, and the Bank of Montreal illustrate how ethical AI implementation, cross-channel integration, and explainable recommendation systems contribute to improved consumer trust and operational performance. The study also addresses critical challenges, including data privacy, algorithmic bias, and the tension between personalization and user autonomy. Recommendations are proposed for mitigating these risks through responsible AI governance, privacy-by-design frameworks, and transparency-enhancing practices. By synthesizing practical and academic insights, this paper contributes to the emerging body of knowledge on AI integration in digital ecosystems. It offers actionable strategies for developers, marketers, and policymakers to harness AI responsibly in SuperApps. Furthermore, it outlines future research directions in explainable AI, behavioral economics, and multimodal personalization, ultimately aiming to shape more inclusive, secure, and engaging digital platforms globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».