Un guide complet sur l'utilisation de l'analyse prédictive pour les applications mobiles

L'analyse prédictive vise à faire des prédictions sur les résultats futurs sur la base de données actuelles ou historiques, d'algorithmes statistiques et de techniques d'analyse telles que l'apprentissage automatique. À l'aide d'outils et de modèles d'analyse prédictive, toute organisation peut prévoir avec précision les tendances et les comportements en quelques millisecondes, jours ou années dans le futur.

L'analyse prédictive a reçu un énorme soutien de la part d'un large éventail d'organisations, le marché mondial devant atteindre 28,1 milliards USD d'ici 2026, avec une croissance à un TCAC de 21,7 % au cours de la période de prévision de 2021 à 2026, selon un rapport de Markets and Markets .

Divers facteurs tels que les acquisitions, les lancements de produits et l'utilisation croissante de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique devraient favoriser l'adoption de logiciels d'analyse prédictive sur le marché.

Comment l'analyse prédictive accélère-t-elle le développement d'applications mobiles ?

Les développeurs d'applications mobiles génèrent une énorme quantité de données spécifiques aux tests d'applications mobiles , au contrôle de la qualité et à un certain nombre d'autres tâches quotidiennes ; L'intégration de l'analyse prédictive dans le processus de développement d'applications permet de collecter des données et de créer un cadre d'analyse prédictive pour trouver des modèles qui sont cachés dans les nombreux ensembles de données non structurées et structurées.

Le résultat final : les développeurs d'applications mobiles obtiennent un algorithme à l'aide duquel ils peuvent prévoir les problèmes auxquels le cycle de développement pourrait être confronté.

Bien qu'il s'agisse de l' explication de haut niveau du fonctionnement de l' analyse prédictive dans le processus de développement d'applications mobiles , laissez-nous maintenant vous donner un aperçu pratique en montrant comment nous utilisons l'analyse prédictive dans notre cycle de développement d'applications mobiles pour rendre l'ensemble du processus beaucoup plus rapide et de qualité assurée.

Comment Appinventiv utilise l'analyse prédictive pour le développement d'applications mobiles

Chez Appinventiv, notre équipe de professionnels utilise des modèles d'analyse prédictive pour aider les entreprises à attirer, fidéliser et développer leurs clients. C'est un moyen intelligent d'ajouter plus de perspicacité et de clarté dans vos décisions commerciales.

Voici comment nous utilisons l'analyse prédictive pour rendre notre processus de développement d'applications mobiles plus efficace.

1. Planification prédictive

Les développeurs d'applications mobiles et les chefs de projet sous-estiment souvent le temps, les ressources et l'argent nécessaires pour fournir du code. Ils peuvent rencontrer les mêmes problèmes de livraison à chaque fois, en particulier lorsqu'ils travaillent sur des projets similaires.

Nous utilisons l'analyse prédictive pour les applications mobiles afin d'identifier les erreurs répétitives qui entraînent des codes bogués. Nous prenons également en compte le nombre de lignes de code fournies par les développeurs et le temps qu'il leur a fallu pour les écrire plus tôt. Cela nous donne les informations nécessaires pour prévoir si nous serions en mesure de respecter ou non la date de livraison prévue.

2. DevOps d'analyse prédictive

La fusion du développement et des opérations d'applications mobiles - DevOps est connu pour accélérer le délai de livraison des applications mobiles . Lorsque les données de l'environnement de production reviennent aux développeurs, l' analyse prédictive pour les applications mobiles peut aider à identifier quelle approche de codage est à l' origine d' une mauvaise expérience utilisateur sur le marché.

Nous analysons les données spécifiques à l'utilisation et au modèle d'échec de l'application mobile pour prédire quelles fonctionnalités ou quels mouvements de l'utilisateur vont faire planter l'application . Ensuite, nous corrigeons le problème dans les versions futures.

3. Tests prédictifs

Au lieu de tester chaque combinaison d'actions de l'utilisateur et d'interfaces avec d'autres systèmes, nous utilisons l'analyse prédictive pour trouver le chemin que les utilisateurs empruntent généralement et identifier l'étape où l'application plante. Nous utilisons également parfois des algorithmes pour mesurer les points communs entre tous les flux d'exécution des utilisateurs et identifier et nous concentrer sur les chevauchements qui indiquent des chemins d'exécution communs.

Maintenant que nous avons examiné le fonctionnement de l'analyse prédictive pour les applications mobiles , il est temps d'examiner les cas d'utilisation de ce cadre d'analyse .

Comment l'analyse prédictive améliore l'expérience des applications mobiles - Cas d'utilisation

Les entreprises peuvent tirer parti de l'analyse prédictive de plusieurs façons pour améliorer l'expérience globale offerte par leurs applications mobiles .

Qu'il s'agisse de leur donner de meilleures informations sur le front de la recherche, en termes de région géographique dans laquelle ils devraient promouvoir davantage leur application ou d'identifier les appareils sur lesquels ils devraient concevoir les applications, il existe un certain nombre de façons dont l'analyse prédictive est utile pour le les entreprises d'applications mobiles centrées sur l'avenir.

1. Une meilleure fidélisation des utilisateurs

L'analyse prédictive aide à améliorer considérablement le nombre de fidélisation des utilisateurs . En donnant aux entreprises une image exacte de la façon dont les utilisateurs interagissent avec leur application et de la manière dont ils souhaitent interagir avec l'application, Predictive Analytics aide les entrepreneurs à corriger les problèmes et à amplifier les fonctionnalités qui attirent les utilisateurs.

2. Marketing personnalisé

Le marketing personnalisé est le plus grand signe de la façon dont les entreprises utilisent l'analyse pour inciter les clients à utiliser leurs applications prédictives .

Vous êtes-vous déjà demandé comment Spotify vous propose des playlists de chansons recommandées ? C'est le résultat de l'analyse prédictive. En l'implémentant dans votre application mobile, vous pourrez donner à vos utilisateurs une liste et des messages plus personnalisés, rendant ainsi l'expérience beaucoup plus personnalisée.

3. Identifier quel contenu d'écran doit être modifié

L'analyse prédictive permet d'identifier les éléments de l'application qui refusent les utilisateurs ou l' écran qu'ils utilisent avant de quitter l'application. Ces informations aident énormément les entrepreneurs d'applications mobiles lorsqu'ils sont confrontés au problème. Et maintenant, au lieu de changer toute l'application, ils se concentrent uniquement sur l'amélioration d'un segment/section particulier.

4. Identifier le moment de changer d'appareil

Lorsqu'elle est utilisée correctement, l'analyse prédictive dans les applications mobiles donne aux entrepreneurs un aperçu de l'appareil et du système d'exploitation sur lesquels leurs utilisateurs s'activent pour utiliser l'application. Cette information est une mine d'or pour l'équipe technique car elle peut ensuite concevoir l'application en fonction de la spécificité de cette application spécifique.

5. Améliorer leur jeu de notification

L'analyse prédictive aide les entreprises à identifier quel message de notification provoque quelle réaction. Ces informations aident les spécialistes du marketing à planifier leur push de notification de manière à obtenir un résultat positif maximal.

En classant les utilisateurs d'applications mobiles dans des segments comme ceux qui interagissent le plus avec l'application, ceux qui sont les plus susceptibles d'abandonner l'application et ceux qui ont simplement fait de votre application mobile le cas d'installation et d'oubli, Predictive Analytics aide les spécialistes du marketing d'applications mobiles avec une plateforme où ils savent séparer leurs notifications push et entre quelles personnes.

Avec cela, nous avons maintenant examiné le rôle contributif que l' analyse prédictive joue dans l'industrie du développement d'applications mobiles, à la fois de la fin de l'agence de développement d'applications mobiles et de l' activité centrée sur les applications mobiles. Il est maintenant temps d'examiner certains cas d'utilisation concernant la manière dont vous pouvez ajouter le formulaire d'analyse dans votre application mobile, dans tous les secteurs.

Application sectorielle de l'analyse prédictive

Bien qu'il existe un certain nombre d' applications d'analyse prédictive autour de nous, examinons les domaines qui sont plus susceptibles de donner des rendements élevés instantanés lorsqu'ils sont intégrés à cette technique.

1. Analyse prédictive dans les soins de santé

L'analyse prédictive est intégrée dans le secteur de la santé pour trois raisons essentielles : la géocartographie, l'estimation des risques et la planification des scénarios hypothétiques en termes de chirurgie et d'afflux de patients à l'hôpital.

L'utilisation de l'analyse conduit à des traitements plus efficaces, à de meilleurs résultats pour les patients et à des économies de coûts dans plusieurs services.

Par exemple, un appareil pour patients asthmatiques qui utilise l'analyse prédictive peut enregistrer et analyser les sons respiratoires des patients et fournir des commentaires en temps réel à l' aide d'une application pour smartphone pour aider les patients à se préparer à une attaque et à mieux gérer leurs symptômes.

2. Analyse prédictive dans le commerce électronique

Lorsque nous parlons d' applications d'analyse prédictive , il est important d'avoir une discussion sans mentionner l'industrie du commerce électronique. Les analyses aident non seulement les utilisateurs en leur donnant des listes liées aux "clients qui ont acheté ceci ont également acheté", mais aussi en leur montrant des annonces d'offres qui sont arrivées sur les produits qu'ils cherchaient à acheter plus tôt ou qu'ils avaient dans leur panier.

L'avantage de garder les utilisateurs accrochés au site Web en leur offrant des offres et des remises sur les produits qu'ils souhaitent réellement acheter et en même temps en les aidant à décider quoi acheter ensuite sont les deux facteurs qui ont attiré les géants du commerce électronique comme Amazon, eBay , etc., intègrent l'analyse prédictive dans leur site Web et leurs applications mobiles.

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3. Analyse prédictive à la demande

Dans l'économie à la demande spécifique au transport et à la commutation, l'analyse prédictive est très utile pour estimer les zones qui vont demander une demande maximale de la flotte, le prix que les utilisateurs sont les plus susceptibles de payer pour un pourboire, l'étape à laquelle qu'ils annulent le trajet, etc.

En dehors de cela, l'analyse prédictive aide également à estimer le scénario d'accident en termes de conducteurs les plus susceptibles de conduire de manière imprudente , la zone géographique la plus sujette aux accidents, etc.

L'économie de la flotte à la demande a beaucoup à tirer des algorithmes d'analyse prédictive. La prise de conscience à l'échelle de l'industrie a conduit des marques comme Uber et Didi Chuxing à appliquer l' analyse prédictive et l' apprentissage automatique dans le modèle commercial.

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4. Analyse prédictive dans les entreprises

L'information futuriste que l' analyse prédictive offre à l'équipe commerciale de l'entreprise se présente comme une opportunité en or pour les entreprises qui éprouvent des difficultés dans leur domaine CRM et également dans le domaine RH.

L'analyse prédictive peut donner un aperçu du stade auquel un client est le plus susceptible de déplacer son entreprise ailleurs et l'analyse basée sur la performance des employés, donnant aux RH un aperçu de la nécessité ou non de maintenir l'employé associé.

En recherchant les compétences les plus demandées par l'industrie, l'analyse prédictive et la mobilité d'entreprise peuvent considérablement améliorer les compétences des employés.

5. Analyse prédictive dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Un autre domaine important où l' application de l'analyse prédictive est essentielle est la gestion de la chaîne d'approvisionnement . Une chaîne d'approvisionnement mal optimisée peut avoir de mauvaises implications sur tous les aspects de votre entreprise. Ainsi, il devient vital pour les entreprises d' utiliser des technologies avancées telles que l'analyse prédictive.

Les informations que vous recueillez à l'aide de l'analyse prédictive seront aussi à jour que possible car elles peuvent incorporer des données en temps réel. Vous pouvez également devenir plus agile dans votre processus décisionnel puisque le modèle prédictif indiquera les impacts de différentes variables sur l'efficacité de votre chaîne d'approvisionnement.

Maintenant que nous avons tout vu - l'impact de l'analyse prédictive sur l' économie des applications mobiles (un impact auquel les sociétés de développement d'applications mobiles et les entreprises d'applications mobiles sont confrontées) ainsi que les applications de l'analyse prédictive , il est maintenant temps d'apporter le guide à un terminez en vous donnant un aperçu des outils d' analyse prédictive qui offrent les inférences les plus calculées.

Outils d'analyse prédictive

Bien qu'une recherche rapide sur Internet vous permette d'obtenir une excellente liste d'outils d'analyse prédictive, voici ceux sur lesquels nous nous appuyons pour aider nos entrepreneurs et entreprises partenaires à mieux comprendre où se dirige leur activité d'applications -

Remarque finale

L'analyse prédictive est une approche d'analyse avancée pour jeter un coup d'œil sur l'avenir de votre application, vous permettant de prendre de meilleures décisions et de surpasser vos concurrents. Les organisations peuvent utiliser l'analyse prédictive pour prendre des mesures préventives dans un large éventail de domaines.

Il peut être utilisé pour une plus grande fidélisation des utilisateurs, une personnalisation, des campagnes de marketing ciblées, etc., c'est pourquoi ce sera un atout tangible à l'avenir.

Si vous souhaitez créer avec succès une application mobile à l'aide d'analyses prédictives, vous devez consulter et embaucher une société de logiciels expérimentée comme Appinventiv .

Vous devez également rechercher de nouvelles solutions d'analyse de données sur le marché pour apporter des améliorations continues et étendre progressivement votre application vers un produit plus récent et meilleur avec les dernières fonctionnalités.