モバイルアプリでの予測分析の使用に関する包括的なガイド

予測分析は、現在または過去のデータ、統計アルゴリズム、機械学習などの分析手法に基づいて、将来の結果について予測を行うことを目的としています。 予測分析ツールとモデルの助けを借りて、どの組織も数ミリ秒、数日、または数年先の傾向と行動を正確に予測できます。

Markets and Marketsのレポートによると、予測分析は幅広い組織から多大な支持を得ており、世界市場は2026年までに281億米ドルに達し、2021年から2026年の予測期間中に21.7％のCAGRで成長すると予測されています。 。

買収、製品の発売、人工知能や機械学習の使用の増加などのさまざまな要因が、市場での予測分析ソフトウェアの採用を促進すると予想されます。

予測分析はモバイルアプリケーション開発をどのように促進しますか？

モバイルアプリの開発者は、モバイルアプリのテスト、品質チェック、その他の日常的なタスクに固有の大量のデータを生成します。 アプリ開発プロセスに予測分析を統合すると、データを収集し、予測分析フレームワークを作成して、多くの非構造化データセットと構造化データセットに隠されているパターンを見つけることができます。

最終結果：モバイルアプリの開発者は、開発サイクルが直面する可能性のある問題を予測できるアルゴリズムを取得します。

これは、モバイルアプリ開発プロセスでの予測分析の仕組みの概要ですが、モバイルアプリ開発サイクルで予測分析を使用してプロセス全体を大幅に改善する方法を示すことで、実用的な洞察を提供しましょう。より速く、品質が保証されます。

Appinventivがモバイルアプリ開発に予測分析を使用する方法

Appinventivの専門家チームは、予測分析モデルを使用して、企業が顧客を引き付け、維持し、成長させるのを支援します。 これは、ビジネス上の意思決定により多くの洞察と明確さを追加するための賢い方法です。

モバイルアプリの開発プロセスをより効率的にするために予測分析を利用する方法は次のとおりです。

1.予測計画

モバイルアプリの開発者やプロジェクトマネージャーは、コードの配信に必要な時間、リソース、費用を過小評価することがよくあります。 特に同様のプロジェクトで作業している場合は、同じ配信の問題が何度も発生する可能性があります。

モバイルアプリの予測分析を使用して、バグのあるコードにつながる繰り返しの間違いを特定します。 また、開発者によって提供されたコード行の数と、開発者が以前にそれらを作成するのにかかった時間を考慮に入れます。 納期に間に合うかどうかを予測するための情報を提供します。

2.予測分析DevOps

モバイルアプリの開発と運用の統合– DevOpsは、モバイルアプリの配信時間を短縮することが知られています。 実稼働環境のデータが開発者に返されるとき、モバイルアプリケーションの予測分析は、どのコーディングアプローチが市場で悪いユーザーエクスペリエンスを引き起こしているのかを特定するのに役立ちます。

モバイルアプリの使用状況と障害パターンに固有のデータを分析して、アプリをクラッシュさせる機能やユーザーの動きを予測します。 将来のリリースで問題を修正します。

3.予測テスト

ユーザーアクションと他のシステムとのインターフェースのすべての組み合わせをテストする代わりに、予測分析を使用して、ユーザーが一般的にたどるパスを見つけ、アプリがクラッシュしている段階を特定します。 また、アルゴリズムを使用して、すべてのユーザー実行フロー間の共通性を測定し、共通の実行パスを示す重複を特定して焦点を当てることもあります。

モバイルアプリケーションの予測分析がどのように機能するかを見てきたので、次はこの分析フレームワークのユースケースを見てみましょう。

予測分析がモバイルアプリのエクスペリエンスをどのように強化するか–ユースケース

企業が予測分析を活用して、モバイルアプリが提供する全体的なエクスペリエンスを向上させる方法はいくつかあります。

リサーチの最前線でより良い洞察を提供することから、アプリをより宣伝する必要のある地理的地域の観点から、アプリを設計する必要のあるデバイスを特定することまで、分析分析が役立ついくつかの方法があります。将来中心のモバイルアプリビジネス。

1.ユーザー維持率の向上

予測分析は、ユーザー維持率を大幅に向上させるのに役立ちます。 Predictive Analyticsは、ユーザーがアプリをどのように操作しているか、アプリをどのように操作したいかを企業に正確に示すことで、起業家が問題を修正し、ユーザーを引き付ける機能を拡大するのに役立ちます。

2.パーソナライズされたマーケティング

パーソナライズされたマーケティングは、企業が分析を使用して顧客に予測アプリを使用するように誘導する方法の最大の兆候です。

Spotifyがどのようにしておすすめの曲のプレイリストを提供するのか疑問に思ったことはありませんか？ これは、予測分析の結果です。 モバイルアプリに実装することで、ユーザーにさらにパーソナライズされたリストとメッセージを提供できるようになり、エクスペリエンス全体がさらにカスタマイズされます。

3.変更が必要な画面のコンテンツを特定する

予測分析は、アプリのどの要素がユーザーを拒否しているのか、またはアプリを終了する前にユーザーが使用している画面を特定するのに役立ちます。 この情報は、モバイルアプリの起業家が問題のある領域に直面するときに非常に役立ちます。 そして今、アプリケーション全体を変更するのではなく、特定のセグメント/セクションの改善にのみ集中しています。

4.デバイスを切り替える時間を特定する

正しく採用された場合、モバイルアプリの予測分析により、起業家は、ユーザーがアプリを使用するためにアクティブになっているデバイスとオペレーティングシステムについての洞察を得ることができます。 この情報は、特定のアプリケーションの特異性に従って設計されたアプリを入手できるため、技術チームにとっては金鉱です。

5.通知ゲームを改善する

予測分析は、企業がどの通知メッセージがどのような反応を引き起こしているかを特定するのに役立ちます。 この情報は、マーケターが最大のポジティブな結果を得る方法で通知プッシュを計画するのに役立ちます。

Predictive Analyticsは、モバイルアプリのユーザーを、アプリと最もやり取りしているユーザー、アプリを放棄する可能性が最も高いユーザー、モバイルアプリをインストールして忘れただけのユーザーなどのセグメントに分類することで、モバイルアプリのマーケティング担当者を支援しますプッシュ通知を分離する方法と、どのような人々の間で行うかを知っているプラ​​ットフォームを使用します。

これにより、モバイルアプリ開発エージェンシーの終わりとモバイルアプリ中心のビジネスの両方から、モバイルアプリ開発業界で予測分析が果たす貢献的な役割に注目しました。 今度は、業界全体でモバイルアプリに分析フォームを追加する方法に関していくつかのユースケースを見ていきましょう。

予測分析の業界ごとの適用

私たちの周りには多くの予測分析アプリケーションがありますが、この手法を組み込むとすぐに高いリターンが得られる傾向がある領域を見てみましょう。

1.ヘルスケアにおける予測分析

予測分析は、ジオマッピング、リスク推定、および手術と病院への患者の流入に関するwhat-ifシナリオの計画という、3つの主要な理由で医療業界に組み込まれています。

分析を使用すると、より効果的な治療、より良い患者の転帰、および複数の部門にわたるコスト削減につながります。

たとえば、予測分析を使用する喘息患者向けのデバイスは、患者の呼吸音を記録および分析し、スマートフォンアプリを使用してリアルタイムのフィードバックを提供し、患者が発作に備えて症状をより適切に管理できるようにします。

2.eコマースの予測分析

予測分析アプリケーションについて話すときは、eコマース業界について言及せずに議論することが重要です。 分析は、「これを購入した顧客も購入した」に関連するリストをユーザーに提供するだけでなく、以前に購入しようとしていた、またはショッピングカートにある製品に到着したオファーの広告を表示することでもユーザーを支援します。

ユーザーが実際に購入したい製品のオファーや割引を提供し、同時に次に何を購入するかを決定するのを支援することで、ユーザーをWebサイトに夢中にさせることの利点は、AmazonやeBayなどのeコマースの巨人を惹きつけた2つの要因です。などは、予測分析をWebサイトやモバイルアプリに統合します。

[また読む： eコマースアプリケーションの15の優れた機能]

3.オンデマンドでの予測分析

輸送と通勤に特有のオンデマンド経済では、予測分析は、最大のフリート需要を要求する領域、ユーザーがチップに支払う可能性が最も高い価格、ステージでの見積もりの​​点で非常に便利です。乗車をキャンセルするなど。

これとは別に、予測分析は、急いで運転する可能性が最も高いドライバー、事故が最も発生しやすい地理的領域などの観点から事故シナリオを推定するのにも役立ちます。

オンデマンドのフリートエコノミーには、予測分析アルゴリズムを活用することがたくさんあります。 業界全体での認識により、UberやDidi Chuxingのようなブランドは、ビジネスモデルで分析と機械の収益を予測的に適用するようになりました。

[また読む：オンデマンドサービスモバイルアプリ：買い手と売り手の両方にとって有益]

4.企業における予測分析

予測分析が会社のビジネスチームに提供する未来的な情報は、 CRMドメインおよびHR分野で苦労している企業にとって絶好の機会です。

予測分析は、顧客がビジネスを他の場所に移す可能性が最も高い段階に関する洞察と、従業員のパフォーマンスベースの分析を提供し、HRに従業員の関連付けを維持する必要があるかどうかに関する洞察を提供します。

業界で最も求められているスキルを調査することで、予測分析とエンタープライズモビリティは、従業員のスキルを大幅に向上させることができます。

5.サプライチェーン管理における予測分析

予測分析の適用が不可欠なもう1つの重要な領域は、サプライチェーン管理です。 最適化が不十分なサプライチェーンは、ビジネスのあらゆる側面に悪影響を与える可能性があります。 したがって、企業が予測分析などの高度なテクノロジーを使用することが不可欠になります。

予測分析を使用して収集する情報は、リアルタイムデータを組み込むことができるため、可能な限り最新のものになります。 また、予測モデルはサプライチェーンの効率に対するさまざまな変数の影響を示すため、意思決定プロセスの俊敏性を高めることができます。

モバイルアプリ経済における予測分析の影響（モバイルアプリ開発会社とモバイルアプリビジネスの両方が直面する影響）と予測分析のアプリケーションをすべて見てきたので、今度はガイドを最後に、最も計算された推論を提供する予測分析ツールへの洞察を提供します。

予測分析ツール

インターネットですばやく検索すると、予測分析ツールの優れたリストが得られますが、パートナーの起業家や企業がアプリビジネスの方向性をよりよく把握できるようにするために私たちが信頼しているツールは次のとおりです。

ファイナルノート

予測分析は、アプリの将来を覗き見するための高度な分析アプローチであり、より良い意思決定を行い、競合他社をしのぐことができます。 組織は、予測分析を利用して、幅広い分野で先制行動をとることができます。

これは、ユーザー維持、パーソナライズ、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンなどに使用できるため、将来的には有形資産になります。

予測分析を使用してモバイルアプリを正常に構築したい場合は、 Appinventivのような経験豊富なソフトウェア会社に相談して雇う必要があります。

また、継続的な拡張を行い、アプリケーションを最新の機能を備えたより新しい、より優れた製品に徐々に拡張するために、市場で新しいデータ分析ソリューションを探す必要があります。