10 apr 2025·8 min
Come creare un'app mobile per prompt personali basati sul contesto
Scopri come progettare e sviluppare un'app mobile che fornisce prompt personali basati su tempo, luogo, attività e abitudini—proteggendo la privacy.
Scopri come progettare e sviluppare un'app mobile che fornisce prompt personali basati su tempo, luogo, attività e abitudini—proteggendo la privacy.
I prompt personali basati sul contesto sono piccoli messaggi tempestivi che la tua app mostra quando l'utente si trova in una situazione in cui il prompt è probabilmente utile. Invece di inviare promemoria a orari fissi, l'app usa segnali di contesto (come ora, posizione, attività, calendario o comportamento recente) per decidere quando suggerire qualcosa.
Alcuni prompt facili da immaginare:
L'idea chiave: il prompt è legato a un momento, non solo all'orologio.
La maggior parte dei prompt contestuali punta a uno di questi risultati:
Questa guida si concentra su come pianificare e costruire l'app: scegliere i segnali di contesto, progettare flussi dati attenti alla privacy, creare un motore di prompt e consegnare notifiche senza irritare gli utenti.
Non prometteremo vaghe “magie AI” o previsioni perfette. I sistemi di contesto sono disordinati, e il vantaggio arriva con utilità incrementale.
Una buona app di prompt contestuali dovrebbe sembrare:
Un'app di prompt contestuali può fare molto, ma la prima versione dovrebbe fare poche cose estremamente bene. Inizia scegliendo un caso d'uso principale (per esempio: “aiutami a rimanere concentrato al lavoro” o “aiutami a scrivere il diario con costanza”), poi costruisci una piccola libreria di prompt di alta qualità attorno a quello.
Scegli un gruppo di persone per cui stai progettando e annota i momenti in cui gradirebbero davvero una spinta:
Usa categorie che corrispondano a intenzioni reali, non a caratteristiche: salute, concentrazione, diario, commissioni, apprendimento. Anche se espandi dopo, un set pulito rende l'impostazione più veloce e le raccomandazioni più chiare.
Scrivi i prompt come un coach di supporto: brevi, specifici e facili da mettere in pratica.
Di default metti meno prompt di quanti credi. Un punto di partenza pratico è 1–3 prompt/giorno, una finestra di cooldown (es.: niente ripetizioni entro 3–4 ore) e un limite settimanale per categoria. Rendi facile l'opzione “metti in pausa i prompt per oggi”.
La tua app ottiene “contesto” da segnali che il telefono può percepire o dedurre. Lo scopo non è raccogliere tutto—è scegliere un piccolo insieme che predice con affidabilità quando un prompt sarà utile.
Tempo: routine mattutine/serali, riflessione di fine giornata, controlli settimanali.
Posizione: journaling “arrivato a casa”, motivazione “in palestra”, promemoria “vicino al supermercato”.
Moto / attività: camminando vs guidando vs fermo aiuta a evitare interruzioni inadatte.
Stato del dispositivo: schermo acceso/spento, Non Disturbare, livello batteria, cuffie connesse—ottimo per consegnare prompt quando l'utente è disponibile.
Calendario: prima/dopo riunioni, finestre di commute, giorni di viaggio.
Meteo (opzionale): prompt per giornata piovosa, incoraggiamenti per attività all'aperto; consideralo un bonus, non una dipendenza primaria.
Per mantenere lo scope realistico, definisci un set minimale che puoi rilasciare con fiducia:
Questa divisione aiuta a evitare logiche complesse prima di aver validato che gli utenti vogliono davvero prompt contestuali.
I sistemi operativi mobili limitano il lavoro in background per tutelare la batteria. Progetta per:
Fai attenzione a non inferire o etichettare attributi sensibili (stato di salute, religione, identità, relazioni) dal contesto. Se un segnale può implicare qualcosa di personale, o non lo usi, o lo rendi strettamente opzionale con una spiegazione chiara e un interruttore facile da disattivare.
La privacy non è una casella da spuntare per un'app contestuale—è una caratteristica di prodotto. Se le persone non si sentono al sicuro, disattiveranno i permessi, ignoreranno i prompt o disinstalleranno. Progetta l'app perché funzioni con il minor numero possibile di dati e renda il controllo evidente.
Inizia con zero permessi opzionali e guadagna accesso mano a mano che il valore diventa evidente.
Preferisci l'elaborazione on-device per rilevare il contesto e scegliere i prompt. Riduce l'uscita di dati sensibili dal telefono, funziona offline e sembra più affidabile.
L'elaborazione server può aiutare con sync multi-dispositivo, analytics avanzati e miglioramento del ranking, ma aumenta rischi e oneri di compliance. Se usi il server, invia segnali derivati (es.: “commute=true”) invece di tracce grezze (es.: coordinate GPS), ed evita di memorizzare ciò che non serve.
Progetta i controlli utente fin dal giorno uno:
Aggiungi una regola di retention semplice: conserva solo ciò che serve, per il tempo necessario. Per esempio, conserva eventi grezzi per 7–14 giorni per il debugging, poi conserva solo preferenze aggregate (come “preferisce prompt serali”)—o elimina tutto se l'utente opta per l'uscita.
Un'app di prompt contestuali vive o muore dal suo modello di dati. Se lo mantieni semplice ed esplicito, potrai spiegare “perché ho ricevuto questo prompt?” e debugga comportamenti strani senza supposizioni.
Tratta ogni segnale rilevato come un evento su cui l'app può ragionare. Una struttura minima potrebbe includere:
arrived_home, walking, calendar_meeting_start, headphones_connectedPuoi anche memorizzare piccoli metadati (es.: etichetta posizione “Casa”, movimento “Camminando”), ma evita di registrare tracce GPS grezze a meno che non sia davvero necessario.
Una regola collega contesto e prompt. Modella le regole in modo che possano essere valutate nello stesso modo ogni volta:
Aggiungi un flag enabled e un campo snoozed until così le azioni dell'utente si traducono chiaramente nello stato.
Tieni la personalizzazione separata dalle regole in modo che gli utenti possano cambiare comportamenti senza riscrivere la logica:
Il contesto può mancare (permessi negati, sensori spenti, bassa confidenza). Pianifica fallback come:
Questo modello ti dà comportamento prevedibile ora e spazio per crescere dopo.
Il motore di prompt è il “cervello” che trasforma la vita reale, confusa, in una spinta tempestiva e utile. Mantienilo comprensibile e deterministico abbastanza da poterlo debuggare, pur rendendolo personale.
Un flusso pratico assomiglia a questo:
Anche i prompt validi diventano fastidiosi se troppo frequenti. Inserisci guardrail presto:
Inizia semplice, poi fai evolvere:
Ogni prompt consegnato dovrebbe avere una breve linea “Perché lo vedo?”. Esempio: “Di solito rifletti dopo gli allenamenti, e ne hai finito uno 10 minuti fa.” Questo costruisce fiducia e rende il feedback dell'utente (“meno così”) azionabile.
Un'architettura on-device-first mantiene la rilevazione del contesto veloce, privata e affidabile—anche senza rete. Tratta il cloud come extra per comodità (sync) e apprendimento (analytics aggregati), non come dipendenza del comportamento di base.
Tutto questo dovrebbe funzionare senza login.
Mantieni il server snello:
Quando non c'è rete:
Quando la connettività ritorna, una sync in background manda gli eventi in coda e risolve conflitti. Per i conflitti, preferisci last-write-wins per preferenze semplici e merge per dati append-only come la cronologia dei prompt.
Usa scheduler nativi del SO (iOS BackgroundTasks, Android WorkManager) e progetta per batching:
Sincronizza ciò che migliora la continuità, non i dati sensoriali grezzi:
Questa separazione dà agli utenti un'esperienza coerente tra dispositivi mantenendo l'elaborazione più sensibile sul dispositivo.
Un'app di prompt contestuali funziona solo se è senza attriti. Il miglior UX riduce le decisioni nel momento in cui arriva il prompt, pur permettendo all'utente di modellare cosa “utile” significhi nel tempo.
Progetta la home intorno ai prompt di oggi e all'azione rapida:
Mantieni ogni card di prompt focalizzata: una frase, una azione principale. Se un prompt richiede più contesto, nascondilo dietro “Perché sto vedendo questo?” invece di mostrarlo di default.
Evita onboarding che sembra un questionario. Parti con un piccolo set di default, poi offri una schermata Modifica regole che somigli alle impostazioni quotidiane:
Nomina le regole in linguaggio naturale (“Dopo lavoro: relax”) invece di condizioni tecniche.
Aggiungi un Registro Attività che mostra cosa è stato attivato, quando e cosa ha rilevato l'app (“Prompt inviato perché: arrivato in palestra”). Permetti agli utenti di:
Includi dimensioni del testo leggibili, opzioni ad alto contrasto, target di tap grandi e etichette chiare. Supporta riduzione del movimento, evita di dipendere solo dal colore e assicurati che i flussi chiave funzionino con screen reader.
Le notifiche sono il punto in cui un'app di prompt può rapidamente diventare molesta. L'obiettivo è consegnare il prompt giusto al momento giusto—e rendere facile ignorarlo quando non è il momento.
Inizia con l'opzione meno intrusiva e scala solo se migliora davvero l'esperienza.
Una buona regola: se il prompt può essere deciso sul dispositivo, invialo come notifica locale.
Aggiungi pochi controlli ad alto impatto che prevengono il fastidio più di quanto riducano l'engagement:
Rendi questi controlli accessibili dalla prima esperienza con il prompt (“Troppi? Regola la frequenza”) così gli utenti non devono cercare nei menu.
Il testo della notifica dovrebbe rispondere a tre domande rapidamente: perché ora, cosa fare e quanto tempo richiede.
Sii breve, evita senso di colpa e usa verbi che invitano all'azione:
Se non puoi spiegare “perché ora” in poche parole, spesso è segno che il trigger è troppo debole.
Un tap non deve mai portare l'utente in una home generica. Deep-link direttamente al prompt rilevante, precompilato con il contesto rilevato e un modo semplice per correggerlo.
Esempio: tap notifica → Schermata prompt con “Attivato da: Arrivato in palestra • 18:10” più azioni come Fai ora, Snooze, Non rilevante, Cambia regola. Quest'ultima opzione trasforma irritazione in un segnale di feedback utile per la personalizzazione.
La personalizzazione deve dare l'impressione che l'app ascolti—non che indovini. La strada più sicura è partire da regole chiare, poi lasciare che gli utenti guidino i miglioramenti con feedback leggero e impostazioni semplici.
Dopo un prompt, offri azioni rapide con un solo tap:
Usa un linguaggio semplice e mostra risultati immediati. Se qualcuno sceglie “Non utile”, non forzare un lungo sondaggio. Un piccolo follow-up opzionale tipo “Orario sbagliato” o “Argomento sbagliato” è sufficiente.
Usa il feedback per sintonizzare regole e ranking in modi che puoi descrivere. Esempi:
Quando avvengono cambiamenti, rendili visibili: “Mostreremo meno prompt di lavoro prima delle 9” o “Daremo priorità a prompt più brevi nei giorni impegnativi.” Evita comportamenti nascosti che cambiano in modo imprevedibile.
Aggiungi un piccolo pannello “Preferenze” con controlli per:
Queste impostazioni fungono da contratto chiaro: gli utenti devono sapere cosa l'app sta ottimizzando.
Non inferire tratti sensibili (salute, relazioni, finanze) dai dati di contesto. Personalizza in aree delicate solo quando l'utente lo abilita esplicitamente, e offri un modo facile per disattivare questa personalizzazione senza perdere il resto della configurazione.
I prompt contestuali sembrano “intelligenti” solo quando si attivano al momento giusto—e restano silenziosi quando non è il momento. I test devono coprire entrambi: correttezza (è scattato?) e moderazione (ha evitato di scattare?).
Inizia con test rapidi e ripetibili in simulatore per iterare senza muoverti dalla scrivania. La maggior parte degli strumenti di sviluppo mobile permette di simulare cambi di posizione, spostamenti temporali, variazioni di connettività e transizioni background/foreground. Usali per validare regole e logica di ranking in modo deterministico.
Poi fai test reali con passeggiate e guide. I simulatori non catturano segnali confusi come deriva GPS, cellulari intermittenti o sensori che si comportano diversamente in tasca, borsa o montati in auto.
Un approccio pratico è creare un piccolo “script di test” per ogni tipo di prompt (es.: “arrivo in palestra”, “inizio commute”, “wind-down serale”) e eseguirlo end-to-end su dispositivi reali.
I sistemi di contesto falliscono in modi prevedibili—testali presto:
L'obiettivo non è comportamento perfetto—è comportamento sensato che non sorprenda o irriti.
Instrumenta gli esiti in modo da capire se i prompt aiutano:
Questi segnali aiutano a tarare ranking e throttling senza supposizioni.
Anche un MVP dovrebbe includere reporting base dei crash e metriche di avvio/performance. La rilevazione del contesto può consumare batteria, quindi monitora wake-ups in background e CPU e assicurati che l'app resti reattiva quando i trigger vengono valutati in background.
Un MVP per un'app di prompt contestuali deve dimostrare una cosa: le persone accettano prompt tempestivi e agiscono di conseguenza. Mantieni la prima release stretta per imparare rapidamente senza distribuire un labirinto di impostazioni.
Punta a un piccolo set di prompt, pochi segnali di contesto e controllo utente chiaro:
Mostra valore, non chiedere permessi subito. Nella prima schermata mostra un esempio realistico di notifica e il beneficio (“Prompt brevi nei momenti che scegli”). Poi:
Se vuoi validare l'esperienza rapidamente, una piattaforma vibe-coding come Koder.ai può aiutare a prototipare i pezzi core (UI libreria prompt, editor regole, registro attività e un backend snello) da una specifica guidata in chat—poi iterare su copy e guardrail senza ricostruire tutto da zero. È particolarmente utile per ottenere una dashboard React (per test interni), un backend Go + PostgreSQL, e codice exportabile da consegnare al team mobile una volta provato il comportamento dell'MVP.
Screenshot e copy devono riflettere ciò che l'app fa davvero dal giorno uno: quanti prompt al giorno, quanto è facile snoozare e come viene gestita la privacy. Evita di implicare accuratezza perfetta; descrivi controlli e limiti.
Distribuisci analytics che rispettano la privacy: conteggi di prompt consegnati, aperti, snoozati, disabilitati e time-to-action. Aggiungi un “È stato utile?” in-app dopo qualche utilizzo.
Pianifica iterazioni settimanali per default e copy dei prompt, poi iterazioni mensili per nuovi trigger. Usa una roadmap semplice: migliorare l'accuratezza, espandere la libreria di prompt, poi aggiungere personalizzazione avanzata quando il loop core funziona.
Sono piccoli nudges tempestivi che si attivano quando viene rilevata una situazione pertinente (tempo, posizione, attività, calendario, stato del dispositivo, comportamento recente) invece che in un orario fisso.
L'obiettivo è mostrare il prompt quando è più probabile che sia utile — per esempio subito dopo la fine di una riunione o quando arrivi a casa.
Inizia con un obiettivo principale (es.: tenere un diario con regolarità o migliorare la concentrazione), poi costruisci una piccola libreria di prompt attorno ai “momenti di aiuto” in cui una spinta è veramente gradita.
Una versione iniziale stretta è più facile da testare, ottimizzare e spiegare agli utenti.
Dai priorità a segnali affidabili, a basso consumo e facili da spiegare:
Tratta meteo e altri extra come bonus opzionali.
Applica regole rigide fin da subito:
Di default metti meno prompt di quanti pensi; gli utenti possono sempre aumentare la frequenza.
Preferisci l'elaborazione on-device per rilevare il contesto e selezionare i prompt. È più veloce, funziona offline e riduce la fuoriuscita di dati sensibili.
Se aggiungi un server per sync o analytics, invia segnali derivati (es.: “commute=true”) invece di tracce GPS grezze e mantieni una retention limitata.
Chiedi il minimo necessario, solo al momento giusto (“just-in-time”), e spiega il vantaggio in una frase.
Includi controlli chiari come:
Progetta in modo che l'app sia ancora utile anche con permessi limitati.
Modella esplicitamente tre cose:
Separare questi elementi rende il comportamento prevedibile e facilita la risposta a “Perché ho ricevuto questo?”.
Usa un flusso deterministico:
Aggiungi una breve spiegazione “Perché sto vedendo questo?” per aumentare fiducia e aiutare il debug.
Abbina il canale all'urgenza e all'intrusività:
I tap devono deep-linkare direttamente al prompt rilevante con il contesto e azioni rapide (Fai, Snooze, Non rilevante, Modifica regola).
Testa correttezza e moderazione:
Misura segnali di qualità come open rate, snooze, disattivazioni e feedback “Utile/Non ora”, non solo se il trigger è scattato.