Una guía completa sobre el uso de análisis predictivo para aplicaciones móviles

Publicado: 2018-12-06

El análisis predictivo tiene como objetivo hacer predicciones sobre resultados futuros en función de datos actuales o históricos, algoritmos estadísticos y técnicas de análisis como el aprendizaje automático. Con la ayuda de modelos y herramientas de análisis predictivo, cualquier organización puede pronosticar con precisión tendencias y comportamientos en milisegundos, días o años en el futuro.

El análisis predictivo ha obtenido un gran apoyo de una amplia gama de organizaciones, y se prevé que el mercado global alcance los 28.100 millones de dólares para 2026, creciendo a una CAGR del 21,7 % durante el período de pronóstico de 2021 a 2026, según un informe de Markets and Markets. .

Se espera que varios factores, como adquisiciones, lanzamientos de productos y un uso cada vez mayor de inteligencia artificial y aprendizaje automático, impulsen la adopción de software de análisis predictivo en el mercado.

¿Cómo acelera el análisis predictivo el desarrollo de aplicaciones móviles?


Los desarrolladores de aplicaciones móviles generan una gran cantidad de datos específicos para las pruebas de aplicaciones móviles , el control de calidad y otras tareas diarias ; La integración de análisis predictivos en el proceso de desarrollo de aplicaciones ayuda a recopilar datos y crear un marco de análisis predictivo para encontrar patrones que están ocultos en los muchos conjuntos de datos estructurados y no estructurados.

El resultado final: los desarrolladores de aplicaciones móviles obtienen un algoritmo mediante el cual pueden pronosticar los problemas que podría enfrentar el ciclo de desarrollo.

Si bien esta es la explicación de alto nivel de cómo funciona el análisis predictivo en el proceso de desarrollo de aplicaciones móviles , permítanos ahora brindarle una perspectiva práctica mostrándole cómo usamos el análisis predictivo en nuestro ciclo de desarrollo de aplicaciones móviles para hacer que todo el proceso sea mucho más más rápido y calidad asegurada.

Cómo utiliza Appinventiv el análisis predictivo para el desarrollo de aplicaciones móviles

En Appinventiv, nuestro equipo de profesionales utiliza modelos analíticos predictivos para ayudar a las empresas a atraer, retener y hacer crecer a sus clientes. Es una forma inteligente de agregar más información y claridad a sus decisiones comerciales.

Estas son las formas en que utilizamos el análisis predictivo para hacer que nuestro proceso de desarrollo de aplicaciones móviles sea más eficiente.

How Appinventiv Uses Predictive Analytics For Mobile App Development

1. Planificación predictiva

Los desarrolladores de aplicaciones móviles y los gerentes de proyectos a menudo subestiman el tiempo, los recursos y el dinero que se necesitarían para entregar el código. Es posible que se encuentren con los mismos problemas de entrega una y otra vez, especialmente cuando trabajan en proyectos similares.

Usamos análisis predictivos para aplicaciones móviles para identificar los errores repetitivos que resultan en códigos defectuosos. También tenemos en cuenta la cantidad de líneas de código entregadas por los desarrolladores y el tiempo que les tomó escribirlas antes. Nos da la información para predecir si podremos o no cumplir con la fecha de entrega programada.

2. Análisis predictivo DevOps

La fusión del desarrollo y las operaciones de aplicaciones móviles: se sabe que DevOps agiliza el tiempo de entrega de las aplicaciones móviles . Cuando los datos del entorno de producción regresan a los desarrolladores, el análisis predictivo para aplicaciones móviles puede ayudar a identificar qué enfoque de codificación está causando una mala experiencia de usuario en el mercado.

Analizamos los datos específicos del patrón de uso y fallas de la aplicación móvil para predecir qué características o movimientos del usuario harán que la aplicación se bloquee . Luego solucionamos el problema en versiones futuras.

3. Pruebas predictivas

En lugar de probar cada combinación de las acciones del usuario y las interfaces con otros sistemas, utilizamos análisis predictivos para encontrar la ruta que los usuarios suelen tomar e identificar la etapa en la que la aplicación falla. También, a veces, usamos algoritmos para medir los puntos en común entre todo el flujo de ejecución del usuario e identificamos y nos enfocamos en la superposición que indica rutas de ejecución comunes.

Ahora que hemos visto cómo funciona el análisis predictivo para aplicaciones móviles , es hora de ver los casos de uso de este marco analítico .

Cómo el análisis predictivo mejora la experiencia de la aplicación móvil: casos de uso
Cómo utilizar el análisis predictivo para mejorar la experiencia de su aplicación móvil

Hay varias formas en que las empresas pueden aprovechar el análisis predictivo para mejorar la experiencia general que ofrece su aplicación móvil .

Desde brindarles una mejor perspectiva en el frente de la investigación, en términos de qué región geográfica deberían promocionar más su aplicación hasta identificar los dispositivos de acuerdo con los cuales deberían diseñar las aplicaciones, hay varias formas en que el análisis predictivo resulta útil para el negocios de aplicaciones móviles centrados en el futuro.

1. Mayor retención de usuarios

Predictive Analytics ayuda a mejorar el número de retención de usuarios en gran medida. Al brindar a las empresas una imagen exacta de cómo interactúan los usuarios con su aplicación y las formas en que desean interactuar con la aplicación, Predictive Analytics ayuda a los empresarios a corregir problemas y amplificar las funciones que atraen a los usuarios.

2. Marketing personalizado

El marketing personalizado es la mayor señal de cómo las empresas utilizan la analítica para atraer a los clientes a utilizar sus aplicaciones predictivas .

¿Alguna vez te has preguntado cómo te ofrece Spotify las listas de reproducción de canciones recomendadas ? Es el resultado del análisis predictivo. Al implementarlo en su aplicación móvil, podrá brindarles a sus usuarios una lista y mensajes más personalizados, lo que hará que toda la experiencia sea mucho más personalizada.

3. Identificar qué contenido de la pantalla debe cambiarse

El análisis predictivo ayuda a identificar qué elementos de la aplicación están rechazando a los usuarios o qué pantalla están usando antes de salir de la aplicación. Esta información ayuda inmensamente a los empresarios de aplicaciones móviles a medida que se enfrentan cara a cara con el área problemática. Y ahora, en lugar de cambiar toda la aplicación, solo se concentran en mejorar un segmento/sección en particular.

4. Identificar el momento de hacer el cambio de dispositivo

Cuando se emplea correctamente, el análisis predictivo en las aplicaciones móviles brinda a los empresarios una idea de en qué dispositivo y sistema operativo sus usuarios se activan para usar la aplicación. Esta información es una mina de oro para el equipo técnico, ya que luego pueden diseñar la aplicación de acuerdo con la especificidad de esa aplicación específica.

5. Mejorar su juego de notificaciones

El análisis predictivo ayuda a las empresas a identificar qué mensaje de notificación está provocando qué reacción . Esta información ayuda a los especialistas en marketing a planificar su envío de notificaciones de manera que obtenga el máximo resultado positivo.

Al categorizar a los usuarios de aplicaciones móviles en segmentos como aquellos que interactúan más con la aplicación, aquellos que tienen más probabilidades de abandonar la aplicación y aquellos que simplemente han hecho que su aplicación móvil sea instalada y olvidada, Predictive Analytics ayuda a los especialistas en marketing de aplicaciones móviles. con una plataforma donde saben segregar sus notificaciones push y entre qué personas.

Con esto, ahora hemos analizado el papel contribuyente que desempeña el análisis predictivo en la industria del desarrollo de aplicaciones móviles, tanto desde el final de la agencia de desarrollo de aplicaciones móviles como del negocio centrado en las aplicaciones móviles. Ahora es el momento de ver algunos casos de uso con respecto a cómo puede agregar el formulario de análisis en su aplicación móvil, en todas las industrias.

Ask our Experts

Aplicación industrial de análisis predictivo

Si bien hay una serie de aplicaciones de análisis predictivo a nuestro alrededor, echemos un vistazo a aquellas áreas que son más propensas a brindar altos rendimientos instantáneos cuando se incorporan con esta técnica.

1. Análisis predictivo en el cuidado de la salud

El análisis predictivo se está incorporando en la industria de la salud por tres razones cruciales principales: mapeo geográfico, estimación de riesgos y planificación de escenarios hipotéticos en términos de cirugía y afluencia de pacientes en el hospital.

El uso de análisis conduce a tratamientos más efectivos, mejores resultados para los pacientes y ahorros de costos en múltiples departamentos.

Por ejemplo, un dispositivo para pacientes con asma que utiliza análisis predictivos puede registrar y analizar los sonidos respiratorios de los pacientes y brindar retroalimentación en tiempo real mediante una aplicación de teléfono inteligente para ayudar a los pacientes a estar preparados para un ataque y manejar mejor sus síntomas.

2. Análisis predictivo en comercio electrónico

Cuando hablamos de aplicaciones de análisis predictivo , es importante tener una discusión sin mencionar la industria del comercio electrónico. Los análisis no solo ayudan a los usuarios al brindarles listados relacionados con 'Los clientes que compraron esto también compraron', sino también al mostrarles anuncios de ofertas que han llegado en los productos que estaban buscando comprar antes o que tenían en su carrito de compras.

El beneficio de mantener a los usuarios enganchados al sitio web ofreciéndoles ofertas y descuentos en los productos que realmente desean comprar y al mismo tiempo ayudarlos a decidir qué comprar a continuación son los dos factores que han atraído a gigantes del comercio electrónico como Amazon, eBay , etc., integran análisis predictivos en su sitio web y aplicaciones móviles.

[Lea también: 15 características destacadas de su aplicación de comercio electrónico ]

3. Analítica Predictiva en Bajo Demanda

En la economía bajo demanda específica del transporte y la conmutación, el análisis predictivo es muy útil para estimar las áreas que van a solicitar la máxima demanda de flota, el precio que es más probable que los usuarios paguen por una propina, la etapa en que están cancelando el viaje, etc.

Aparte de esto, el análisis predictivo también ayuda a estimar el escenario del accidente en términos de conductores que tienen más probabilidades de conducir de manera precipitada , el área geográfica que es más propensa a sufrir un accidente, etc.

La economía de la flota bajo demanda tiene mucho que aprovechar de los algoritmos de análisis predictivo. La realización en toda la industria ha llevado a marcas como Uber y Didi Chuxing a aplicar análisis predictivos y aprendizaje automático en el modelo de negocios.

[Lea también: Aplicación móvil de servicios bajo demanda: beneficiosa tanto para compradores como para vendedores ]

4. Análisis predictivo en empresas

La información futurista que ofrece el análisis predictivo al equipo comercial de la empresa se presenta como una oportunidad de oro para las empresas que luchan en su dominio de CRM y también en el área de recursos humanos.

El análisis predictivo puede dar una idea de la etapa en la que es más probable que un cliente lleve su negocio a otra parte y el análisis basado en el desempeño de los empleados, dando a los RR.HH. una idea de si el empleado debe o no mantenerse asociado.

Al investigar las habilidades más demandadas por la industria, el análisis predictivo y la movilidad empresarial pueden reunir las habilidades de los empleados en gran medida.

5. Análisis predictivo en la gestión de la cadena de suministro

Otra área importante donde la aplicación de análisis predictivos es esencial es la gestión de la cadena de suministro . Una cadena de suministro mal optimizada puede tener malas implicaciones en todos los aspectos de su negocio. Por lo tanto, se vuelve vital para las empresas utilizar tecnologías avanzadas como el análisis predictivo.

La información que recopile mediante el análisis predictivo estará lo más actualizada posible, ya que puede incorporar datos en tiempo real. También puede volverse más ágil en su proceso de toma de decisiones ya que el modelo predictivo le indicará los impactos de diferentes variables en la eficiencia de su cadena de suministro.

Ahora que hemos visto todo: el impacto del análisis predictivo en la economía de las aplicaciones móviles (un impacto que enfrentan tanto las empresas de desarrollo de aplicaciones móviles como los negocios de aplicaciones móviles) junto con las aplicaciones del análisis predictivo , ahora es el momento de llevar la guía a un Termine brindándole una idea de las herramientas de análisis predictivo que ofrecen las inferencias más calculadas.

Herramientas de análisis predictivo

Si bien una búsqueda rápida en Internet le dará una gran lista de herramientas de análisis predictivo, estas son las que utilizamos para ayudar a nuestros empresarios y empresas asociados a comprender mejor hacia dónde se dirige su negocio de aplicaciones:

Predictive Analytics Tools

Nota final

El análisis predictivo es un enfoque de análisis avanzado para echar un vistazo al futuro de su aplicación, lo que le permite tomar mejores decisiones y superar a sus competidores. Las organizaciones pueden hacer uso del análisis predictivo para tomar medidas preventivas en una amplia gama de áreas.

Se puede utilizar para una mayor retención de usuarios, personalización, campañas de marketing dirigidas y más, por lo que será un activo tangible en el futuro.

En caso de que desee crear con éxito una aplicación móvil utilizando análisis predictivos, debe consultar y contratar a una empresa de software con experiencia como Appinventiv .

También debe buscar nuevas soluciones de análisis de datos en el mercado para realizar mejoras continuas y expandir gradualmente su aplicación a un producto mejor y más nuevo con las funciones más recientes.