Ein umfassender Leitfaden zur Verwendung von Predictive Analytics für mobile Apps

Predictive Analytics zielt darauf ab, Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage aktueller oder historischer Daten, statistischer Algorithmen und Analysetechniken wie maschinellem Lernen zu treffen. Mithilfe von Predictive-Analytics-Tools und -Modellen kann jedes Unternehmen Trends und Verhaltensweisen Millisekunden, Tage oder Jahre in die Zukunft genau vorhersagen.

Predictive Analytics hat große Unterstützung von einer Vielzahl von Organisationen erhalten, wobei der globale Markt laut einem Bericht von Markets and Markets bis 2026 voraussichtlich 28,1 Milliarden US-Dollar erreichen und im Prognosezeitraum von 2021 bis 2026 mit einer CAGR von 21,7 % wachsen wird .

Es wird erwartet, dass verschiedene Faktoren wie Akquisitionen, Produkteinführungen und der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen die Einführung von Predictive-Analytics-Software auf dem Markt vorantreiben werden.

Wie beschleunigt Predictive Analytics die Entwicklung mobiler Anwendungen?

Entwickler mobiler Apps generieren eine große Menge an Daten, die speziell für das Testen mobiler Apps , die Qualitätsprüfung und eine Reihe anderer täglicher Aufgaben erforderlich sind . Die Integration von Predictive Analytics in den App-Entwicklungsprozess hilft dabei, Daten zu sammeln und ein Framework für Predictive Analytics zu erstellen, um Muster zu finden, die in den vielen unstrukturierten und strukturierten Datensätzen verborgen sind.

Das Endergebnis: Die Entwickler mobiler Apps erhalten einen Algorithmus, mit dem sie mögliche Probleme im Entwicklungszyklus vorhersagen können.

Dies ist zwar eine grobe Erklärung , wie Predictive Analytics im Entwicklungsprozess mobiler Apps funktioniert, aber lassen Sie uns Ihnen nun einen praktischen Einblick geben, indem wir zeigen, wie wir Predictive Analytics in unserem Entwicklungszyklus für mobile Apps verwenden, um den gesamten Prozess erheblich zu verbessern schneller und qualitätsgesichert.

Wie Appinventiv Predictive Analytics für die Entwicklung mobiler Apps einsetzt

Bei Appinventiv verwendet unser Expertenteam prädiktive Analysemodelle, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Kunden zu gewinnen, zu binden und zu vergrößern. Es ist eine intelligente Möglichkeit, mehr Einblick und Klarheit in Ihre Geschäftsentscheidungen zu bringen.

Hier sind die Möglichkeiten, wie wir Predictive Analytics nutzen, um unseren Entwicklungsprozess für mobile Apps effizienter zu gestalten.

1. Vorausschauende Planung

Entwickler und Projektmanager mobiler Apps unterschätzen oft die Zeit, die Ressourcen und das Geld, die für die Bereitstellung von Code erforderlich wären. Sie könnten immer wieder auf die gleichen Lieferprobleme stoßen, insbesondere wenn sie an ähnlichen Projekten arbeiten.

Wir verwenden Predictive Analytics für mobile Apps , um die sich wiederholenden Fehler zu identifizieren, die zu fehlerhaften Codes führen. Wir berücksichtigen auch die Anzahl der von den Entwicklern gelieferten Codezeilen und die Zeit, die sie früher zum Schreiben benötigt haben. Es gibt uns die Informationen, um vorherzusagen, ob wir den geplanten Liefertermin einhalten können oder nicht.

2. Predictive Analytics DevOps

Die Zusammenführung von Entwicklung und Betrieb mobiler Apps – DevOps ist dafür bekannt, die Bereitstellungszeit mobiler Apps zu verkürzen . Wenn die Daten der Produktionsumgebung an die Entwickler zurückfließen, kann Predictive Analytics für mobile Anwendungen dabei helfen, festzustellen, welcher Codierungsansatz eine schlechte Benutzererfahrung auf dem Markt verursacht.

Wir analysieren die Daten, die für die Nutzung und das Fehlermuster der mobilen App spezifisch sind, um vorherzusagen, welche Funktionen oder Benutzerbewegungen die App zum Absturz bringen werden . Dann beheben wir das Problem in zukünftigen Versionen.

3. Vorhersagetests

Anstatt jede Kombination der Benutzeraktionen und Schnittstellen mit anderen Systemen zu testen, verwenden wir prädiktive Analysen, um den Weg zu finden, den Benutzer üblicherweise einschlagen, und um die Phase zu identifizieren, in der die App abstürzt. Gelegentlich verwenden wir auch Algorithmen, um Gemeinsamkeiten zwischen allen Benutzerausführungsabläufen zu messen und Überschneidungen zu identifizieren und uns auf Überschneidungen zu konzentrieren, die auf gemeinsame Ausführungspfade hinweisen.

Nachdem wir uns nun angesehen haben, wie Predictive Analytics für mobile Anwendungen funktioniert , ist es an der Zeit, sich die Anwendungsfälle dieses Analyse-Frameworks anzusehen .

Wie Predictive Analytics das Erlebnis mobiler Apps verbessert – Anwendungsfälle

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten , wie Unternehmen Predictive Analytics nutzen können, um das Gesamterlebnis ihrer mobilen App zu verbessern .

Von der Bereitstellung besserer Einblicke in die Forschungsfront, in Bezug darauf, in welcher geografischen Region sie ihre App stärker bewerben sollten, bis hin zur Identifizierung der Geräte, für die die Apps entwickelt werden sollten, gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, wie sich die prädiktive Analyse als nützlich erweisen kann zukunftsorientierte mobile App-Unternehmen.

1. Größere Benutzerbindung

Predictive Analytics hilft dabei, die Anzahl der Benutzerbindungen in hohem Maße zu verbessern. Indem Unternehmen ein genaues Bild davon erhalten, wie Benutzer mit ihrer App interagieren und wie sie mit der App interagieren möchten, hilft Predictive Analytics Unternehmern, Probleme zu beheben und die Funktionen zu verstärken, die die Benutzer anziehen.

2. Personalisiertes Marketing

Personalisiertes Marketing ist das deutlichste Zeichen dafür, wie Unternehmen Analysen einsetzen, um Kunden dazu zu bringen, ihre Vorhersage - Apps zu verwenden .

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Spotify Ihnen empfohlene Song-Playlists gibt ? Es ist ein Ergebnis von Predictive Analytics. Indem Sie es in Ihre mobile App implementieren, können Sie Ihren Benutzern eine personalisiertere Auflistung und Nachrichten geben, wodurch das gesamte Erlebnis viel individueller wird.

3. Identifizieren, welcher Bildschirminhalt geändert werden muss

Predictive Analytics hilft zu erkennen, welche Elemente der App die Benutzer ablehnen oder welchen Bildschirm sie verwenden, bevor sie die App verlassen. Diese Informationen helfen Mobile-App-Entrepreneuren ungemein, wenn sie sich mit dem Problembereich auseinandersetzen. Anstatt die gesamte Anwendung zu ändern, konzentrieren sie sich jetzt nur noch auf die Verbesserung eines bestimmten Segments/Abschnitts.

4. Identifizieren der Zeit für den Gerätewechsel

Richtig eingesetzt, geben prädiktive Analysen in mobilen Apps Unternehmern einen Einblick, auf welchem ​​Gerät und Betriebssystem ihre Benutzer aktiv werden, um die App zu nutzen. Diese Informationen sind eine Goldgrube für das Technikteam, da sie dann die App entsprechend den Besonderheiten dieser spezifischen Anwendung gestalten können.

5. Ihr Benachrichtigungsspiel verbessern

Predictive Analytics hilft Unternehmen zu erkennen, welche Benachrichtigungsnachricht welche Reaktion auslöst. Diese Informationen helfen Vermarktern, ihren Benachrichtigungs-Push so zu planen, dass er ein maximales positives Ergebnis erzielt.

Durch die Kategorisierung der Benutzer mobiler Apps in Segmente wie diejenigen, die am meisten mit der App interagieren, diejenigen, die die App am wahrscheinlichsten verlassen, und diejenigen, die Ihre mobile App einfach zum Installieren und Vergessen gemacht haben, hilft Predictive Analytics den Vermarktern mobiler Apps mit einer Plattform, auf der sie wissen, wie sie ihre Push-Benachrichtigungen trennen und zwischen welchen Personen.

Damit haben wir uns nun mit der beitragenden Rolle befasst, die prädiktive Analytik in der Branche der Entwicklung mobiler Apps spielt, sowohl am Ende der Entwicklungsagentur für mobile Apps als auch im auf mobile Apps ausgerichteten Geschäft . Es ist jetzt an der Zeit, sich einige Anwendungsfälle anzusehen, wie Sie das Analyseformular in Ihrer mobilen App branchenübergreifend hinzufügen können.

Branchengerechte Anwendung von Predictive Analytics

Obwohl es eine Reihe von Predictive Analytics-Anwendungen um uns herum gibt, lassen Sie uns einen Blick auf die Bereiche werfen, die anfälliger für sofortige hohe Renditen sind, wenn sie mit dieser Technik integriert werden.

1. Predictive Analytics im Gesundheitswesen

Predictive Analytics wird aus drei entscheidenden Gründen in die Gesundheitsbranche integriert – Geo-Mapping, Risikoabschätzung und Planung der Was-wäre-wenn-Szenarien in Bezug auf Operationen und Patientenaufnahme im Krankenhaus.

Der Einsatz von Analysen führt zu effektiveren Behandlungen, besseren Patientenergebnissen und Kosteneinsparungen in mehreren Abteilungen.

Beispielsweise kann ein Gerät für Asthmapatienten, das Predictive Analytics verwendet, die Atemgeräusche von Patienten aufzeichnen und analysieren und mithilfe einer Smartphone-App Echtzeit-Feedback geben , um Patienten dabei zu helfen, sich auf einen Angriff vorzubereiten und ihre Symptome besser zu bewältigen.

2. Predictive Analytics im E-Commerce

Wenn wir über Predictive Analytics-Anwendungen sprechen , ist es wichtig, eine Diskussion zu führen, ohne die E-Commerce-Branche zu erwähnen. Die Analysen helfen den Benutzern nicht nur, indem sie ihnen Listen im Zusammenhang mit „Kunden, die das gekauft haben, kauften auch“ geben, sondern ihnen auch Anzeigen von Angeboten zeigen, die für die Produkte eingetroffen sind, die sie früher kaufen wollten oder die sie in ihrem Einkaufswagen haben.

Der Vorteil, die Benutzer an die Website zu binden, indem ihnen Angebote und Rabatte auf die Produkte angeboten werden, die sie tatsächlich kaufen möchten, und ihnen gleichzeitig bei der Entscheidung helfen, was sie als nächstes kaufen möchten, sind die beiden Faktoren, die E-Commerce-Giganten wie Amazon und eBay angezogen haben , etc., integrieren prädiktive Analytik in ihre Website und ihre mobilen Apps.

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3. Predictive Analytics auf Abruf

In der für Transport und Pendlerverkehr spezifischen On-Demand-Wirtschaft sind prädiktive Analysen sehr nützlich, um die Bereiche abzuschätzen, die eine maximale Flottennachfrage erfordern, den Preis, den Benutzer am wahrscheinlichsten für ein Trinkgeld zahlen, und die Phase, in der sie sich befinden die sie die Fahrt stornieren usw.

Abgesehen davon hilft Predictive Analytics auch bei der Einschätzung des Unfallszenarios in Bezug auf die Fahrer, die am ehesten unvorsichtig fahren, das geografische Gebiet, das am anfälligsten für Unfälle ist usw.

Die On-Demand-Flottenökonomie kann viel von den prädiktiven Analysealgorithmen profitieren. Die branchenweite Erkenntnis hat dazu geführt, dass Marken wie Uber und Didi Chuxing prädiktive Analytik und maschinelles Lernen im Geschäftsmodell anwenden .

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4. Predictive Analytics in Unternehmen

Die zukunftsweisenden Informationen, die Predictive Analytics dem Business-Team des Unternehmens bietet, sind eine goldene Gelegenheit für Unternehmen, die in ihrem CRM-Bereich und auch im HR-Bereich zu kämpfen haben.

Predictive Analytics kann einen Einblick in die Phase geben, in der ein Kunde sein Geschäft am wahrscheinlichsten woanders tätigt, und die leistungsbasierte Analyse von Mitarbeitern, wodurch die Personalabteilung einen Einblick erhält, ob der Mitarbeiter verbunden bleiben sollte oder nicht.

Durch die Erforschung der Fähigkeiten, die von der Industrie am meisten nachgefragt werden, können Predictive Analytics und Unternehmensmobilität die Fähigkeiten der Mitarbeiter in großem Umfang zusammenbringen.

5. Predictive Analytics im Supply Chain Management

Ein weiterer wichtiger Bereich, in dem die Anwendung von Predictive Analytics unerlässlich ist , ist das Supply Chain Management . Eine schlecht optimierte Lieferkette kann negative Auswirkungen auf jeden Aspekt Ihres Unternehmens haben. Daher wird es für Unternehmen unerlässlich, fortschrittliche Technologien wie Predictive Analytics einzusetzen.

Die Informationen, die Sie mithilfe von Predictive Analytics sammeln, sind so aktuell wie möglich, da sie Echtzeitdaten enthalten können. Sie können auch in Ihrem Entscheidungsprozess agiler werden, da das Vorhersagemodell die Auswirkungen verschiedener Variablen auf die Effizienz Ihrer Lieferkette anzeigt.

Nachdem wir nun alles gesehen haben – die Auswirkungen von Predictive Analytics in der Mobile-App- Wirtschaft (eine Auswirkung, mit der sowohl Mobile-App-Entwicklungsunternehmen als auch die Mobile-App-Unternehmen konfrontiert sind) sowie die Anwendungen von Predictive Analytics , ist es nun an der Zeit, den Leitfaden zu veröffentlichen Abschließend geben wir Ihnen einen Einblick in die Predictive-Analytics - Tools, die die am besten berechneten Schlussfolgerungen bieten.

Predictive-Analytics-Tools

Während eine schnelle Suche im Internet Ihnen eine großartige Liste von Predictive-Analytics-Tools liefert, sind hier diejenigen, auf die wir uns verlassen, um unseren Partnerunternehmern und Unternehmen dabei zu helfen, besser zu verstehen, wohin sich ihr App-Geschäft entwickelt –

Schlussbemerkung

Predictive Analytics ist ein fortschrittlicher Analyseansatz, um einen Blick in die Zukunft Ihrer App zu werfen, sodass Sie bessere Entscheidungen treffen und Ihre Mitbewerber übertreffen können. Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um in einer Vielzahl von Bereichen vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.

Es kann für eine stärkere Benutzerbindung, Personalisierung, gezielte Marketingkampagnen und mehr verwendet werden, weshalb es in Zukunft ein greifbares Gut sein wird.

Wenn Sie erfolgreich eine mobile App mit Predictive Analytics erstellen möchten, sollten Sie ein erfahrenes Softwareunternehmen wie Appinventiv konsultieren und beauftragen .

Sie sollten auch nach neuen Datenanalyselösungen auf dem Markt Ausschau halten, um kontinuierliche Verbesserungen vorzunehmen und Ihre Anwendung schrittweise zu einem neueren, besseren Produkt mit den neuesten Funktionen zu erweitern.