Panduan Komprehensif tentang Menggunakan Analisis Prediktif untuk Aplikasi Seluler

Analitik prediktif ditujukan untuk membuat prediksi tentang hasil di masa mendatang berdasarkan data saat ini atau historis, algoritme statistik, dan teknik analitik seperti pembelajaran mesin. Dengan bantuan alat dan model analitik prediktif, organisasi mana pun dapat memperkirakan tren dan perilaku secara akurat dalam hitungan milidetik, hari, atau tahun ke depan.

Analitik prediktif telah mendapatkan dukungan besar dari berbagai organisasi, dengan pasar global diproyeksikan mencapai USD 28,1 miliar pada tahun 2026, tumbuh pada CAGR sebesar 21,7% selama periode perkiraan 2021 hingga 2026, menurut laporan oleh Markets and Markets .

Berbagai faktor seperti akuisisi, peluncuran produk, dan peningkatan penggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin diharapkan dapat mendorong adopsi perangkat lunak analitik prediktif di pasar.

Bagaimana Predictive Analytics Mempercepat Pengembangan Aplikasi Seluler?

Pengembang aplikasi seluler menghasilkan sejumlah besar data khusus untuk pengujian aplikasi seluler , pemeriksaan kualitas, dan sejumlah tugas harian lainnya ; Mengintegrasikan analitik prediktif dalam proses pengembangan aplikasi membantu mengumpulkan data dan membuat kerangka kerja analitik prediktif untuk menemukan pola yang tersembunyi di banyak kumpulan data tidak terstruktur dan terstruktur.

Hasil akhirnya: Pengembang aplikasi seluler mendapatkan algoritme yang dapat digunakan untuk memperkirakan masalah yang mungkin dihadapi siklus pengembangan.

Meskipun ini adalah penjelasan tingkat tinggi tentang cara kerja analisis prediktif dalam proses pengembangan aplikasi seluler , izinkan kami sekarang memberi Anda wawasan praktis dengan menunjukkan bagaimana kami menggunakan Analisis Prediktif dalam siklus pengembangan aplikasi seluler kami untuk membuat keseluruhan proses menjadi banyak lebih cepat dan kualitas terjamin.

Bagaimana Appinventiv Menggunakan Analisis Prediktif Untuk Pengembangan Aplikasi Seluler

Di Appinventiv, tim profesional kami menggunakan model analitik prediktif untuk membantu bisnis menarik, mempertahankan, dan menumbuhkan pelanggan mereka. Ini adalah cara cerdas untuk menambahkan lebih banyak wawasan dan kejelasan ke dalam keputusan bisnis Anda.

Berikut adalah cara kami menggunakan analitik prediktif untuk membuat proses pengembangan aplikasi seluler kami lebih efisien.

1. Perencanaan Prediktif

Pengembang aplikasi seluler dan manajer proyek sering meremehkan waktu, sumber daya, dan uang yang dibutuhkan untuk mengirimkan kode. Mereka mungkin mengalami masalah pengiriman yang sama dari waktu ke waktu, terutama ketika mereka mengerjakan proyek serupa.

Kami menggunakan analitik prediktif untuk aplikasi seluler untuk mengidentifikasi kesalahan berulang yang menghasilkan kode buggy. Kami juga memperhitungkan jumlah baris kode yang dikirimkan oleh pengembang dan waktu yang dibutuhkan untuk menulisnya lebih awal. Ini memberi kami informasi untuk memprediksi apakah kami dapat memenuhi tanggal pengiriman yang dijadwalkan atau tidak.

2. DevOps Analisis Prediktif

Penggabungan pengembangan dan operasi aplikasi seluler – DevOps dikenal mempercepat waktu pengiriman aplikasi seluler . Ketika data lingkungan produksi mengalir kembali ke pengembang, analitik prediktif untuk aplikasi seluler dapat membantu mengidentifikasi pendekatan pengkodean mana yang menyebabkan pengalaman pengguna yang buruk di pasar.

Kami menganalisis data khusus untuk penggunaan dan pola kegagalan aplikasi seluler untuk memprediksi fitur atau pergerakan pengguna mana yang akan membuat aplikasi mogok . Kemudian kami memperbaiki masalah ini di rilis mendatang.

3. Pengujian Prediktif

Alih-alih menguji setiap kombinasi tindakan pengguna dan antarmuka dengan sistem lain, kami menggunakan analitik prediktif untuk menemukan jalur yang biasanya diambil pengguna dan mengidentifikasi tahap di mana aplikasi mogok. Kami juga, kadang-kadang, menggunakan algoritme untuk mengukur kesamaan antara semua alur eksekusi pengguna dan mengidentifikasi serta fokus pada tumpang tindih yang menunjukkan jalur eksekusi umum.

Sekarang kita telah melihat cara kerja Predictive Analytics untuk aplikasi seluler , sekarang saatnya untuk melihat kasus penggunaan kerangka kerja analitik ini .

Bagaimana Prediktif Analytics Meningkatkan Pengalaman Aplikasi Seluler – Kasus Penggunaan

Ada sejumlah cara bisnis dapat memanfaatkan analitik prediktif untuk meningkatkan pengalaman keseluruhan yang ditawarkan aplikasi seluler mereka .

Dari memberi mereka wawasan yang lebih baik di bidang penelitian, dalam hal wilayah geografis mana mereka harus lebih mempromosikan aplikasi mereka hingga mengidentifikasi perangkat tempat mereka harus merancang aplikasi, ada beberapa cara yang berguna bagi analisis analisis bisnis aplikasi seluler yang berpusat di masa depan.

1. Retensi pengguna yang lebih besar

Analytics Prediktif membantu meningkatkan jumlah retensi pengguna secara signifikan. Dengan memberikan gambaran yang tepat kepada bisnis tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan aplikasi mereka dan cara mereka ingin berinteraksi dengan aplikasi, Predictive Analytics membantu pengusaha memperbaiki masalah dan memperkuat fitur yang menarik pengguna.

2. Pemasaran yang dipersonalisasi

Pemasaran yang dipersonalisasi adalah tanda terbesar tentang bagaimana perusahaan menggunakan analitik untuk memikat pelanggan agar menggunakan aplikasi prediktif mereka .

Pernah bertanya-tanya bagaimana Spotify memberi Anda daftar putar lagu yang direkomendasikan ? Ini adalah hasil dari analisis prediktif. Dengan menerapkannya di aplikasi seluler Anda, Anda akan dapat memberikan daftar dan pesan yang lebih dipersonalisasi kepada pengguna Anda, sehingga membuat seluruh pengalaman jauh lebih disesuaikan.

3. Mengidentifikasi konten layar mana yang perlu diubah

Analisis prediktif membantu mengidentifikasi elemen aplikasi mana yang menolak pengguna atau layar mana yang mereka gunakan sebelum meninggalkan aplikasi. Informasinya sangat membantu pengusaha aplikasi seluler saat mereka berhadapan langsung dengan area masalah. Dan sekarang, alih-alih mengubah seluruh aplikasi, mereka hanya berkonsentrasi pada peningkatan segmen/bagian tertentu.

4. Mengidentifikasi waktu untuk beralih perangkat

Ketika digunakan dengan benar, analisis analisis dalam aplikasi seluler memberikan wawasan kepada wirausahawan tentang perangkat dan sistem operasi mana yang digunakan pengguna mereka untuk aktif menggunakan aplikasi. Informasi ini adalah tambang emas bagi tim teknologi karena mereka kemudian bisa mendapatkan aplikasi yang dirancang sesuai dengan kekhususan aplikasi spesifik itu.

5. Membuat game notifikasi mereka lebih baik

Predictive a nalytics membantu bisnis mengidentifikasi pesan notifikasi mana yang menyebabkan reaksi apa. Informasi ini membantu pemasar merencanakan dorongan pemberitahuan mereka sedemikian rupa sehingga mendapatkan hasil positif yang maksimal.

Dengan mengkategorikan pengguna aplikasi seluler dalam segmen seperti mereka yang paling banyak berinteraksi dengan aplikasi, mereka yang kemungkinan besar akan meninggalkan aplikasi, dan mereka yang hanya menjadikan aplikasi seluler Anda sebagai kasus pemasangan dan lupa, Predictive Analytics membantu pemasar aplikasi seluler dengan platform di mana mereka tahu cara memisahkan pemberitahuan push mereka dan antara apa yang orang.

Dengan ini, kami sekarang telah melihat peran kontribusi yang dimainkan oleh seorang analis dalam industri pengembangan aplikasi seluler, baik dari akhir agen pengembangan aplikasi seluler dan bisnis yang berpusat pada aplikasi seluler. Sekarang saatnya untuk melihat beberapa kasus penggunaan sehubungan dengan bagaimana Anda dapat menambahkan formulir analitik di aplikasi seluler Anda, di seluruh industri.

Penerapan Analisis Prediktif yang Bijaksana di Industri

Meskipun ada sejumlah aplikasi Predictive Analytics di sekitar kita, mari kita lihat area yang lebih rentan untuk memberikan pengembalian tinggi secara instan saat digabungkan dengan teknik ini.

1. Analisis Prediktif dalam Perawatan Kesehatan

Analitik prediktif sedang digabungkan dalam industri perawatan kesehatan karena tiga alasan penting utama – pemetaan geografis, estimasi risiko, dan perencanaan skenario bagaimana jika dalam hal operasi dan aliran masuk pasien di rumah sakit.

Menggunakan analitik menghasilkan perawatan yang lebih efektif, hasil pasien yang lebih baik, dan penghematan biaya di berbagai departemen.

Misalnya, perangkat untuk pasien asma yang menggunakan analitik prediktif dapat merekam dan menganalisis suara pernapasan pasien dan memberikan umpan balik waktu nyata menggunakan aplikasi ponsel cerdas untuk membantu pasien bersiap menghadapi serangan dan mengelola gejalanya dengan lebih baik.

2. Analisis Prediktif di eCommerce

Ketika kita berbicara tentang aplikasi Predictive Analytics , penting untuk berdiskusi tanpa menyebutkan industri eCommerce. Analitik tidak hanya membantu pengguna dengan memberi mereka daftar yang terkait dengan 'Pelanggan yang membeli ini juga membeli' tetapi juga dalam menampilkan iklan penawaran yang telah tiba pada produk yang ingin mereka beli sebelumnya atau yang ada di keranjang belanja mereka.

Manfaat menjaga pengguna tetap terhubung ke situs web dengan memberi mereka penawaran dan diskon pada produk yang sebenarnya ingin mereka beli dan pada saat yang sama membantu mereka memutuskan apa yang akan dibeli selanjutnya adalah dua faktor yang menarik raksasa eCommerce seperti Amazon, eBay , dll., mengintegrasikan p redictive a nalytics di situs web dan aplikasi seluler mereka.

[Baca Juga: 15 Fitur Luar Biasa dari Aplikasi E-Commerce Anda ]

3. Analisis Prediktif sesuai Permintaan

Dalam ekonomi berdasarkan permintaan khusus untuk transportasi dan pergantian, analitik prediktif sangat berguna dalam hal memperkirakan area yang akan meminta permintaan armada maksimum, harga yang kemungkinan besar akan dibayarkan pengguna untuk tip, tahap di yang mereka membatalkan perjalanan, dll.

Selain itu, analitik prediktif juga membantu dalam memperkirakan skenario kecelakaan dalam hal pengemudi yang paling mungkin mengemudi dengan terburu-buru , wilayah geografis yang paling rentan terhadap kecelakaan, dll.

Perekonomian armada berdasarkan permintaan memiliki banyak hal untuk dimanfaatkan dari algoritme analitik prediktif. Realisasi industri secara luas telah menyebabkan merek seperti Uber dan Didi Chuxing menerapkan analisis analisis dan mesin dalam model bisnis .

[Baca Juga: Aplikasi Seluler Layanan Sesuai Permintaan: Bermanfaat Bagi Pembeli dan Penjual ]

4. Analisis Prediktif di Perusahaan

Informasi futuristik yang ditawarkan p redictive a nalytics kepada tim bisnis perusahaan datang sebagai peluang emas bagi perusahaan yang berjuang di domain CRM mereka dan juga di area SDM.

Analitik prediktif dapat memberikan wawasan tentang tahap di mana pelanggan kemungkinan besar akan membawa bisnis mereka ke tempat lain dan analisis berbasis kinerja karyawan, memberi HR wawasan tentang apakah karyawan harus tetap dikaitkan atau tidak.

Dengan meneliti keterampilan yang paling dibutuhkan oleh industri, analitik prediktif dan mobilitas perusahaan dapat meningkatkan keterampilan karyawan hingga tingkat yang sangat tinggi.

5. Analisis Prediktif dalam Manajemen Rantai Pasokan

Area penting lainnya di mana penerapan analitik prediktif sangat penting adalah manajemen rantai pasokan . Rantai pasokan yang dioptimalkan dengan buruk dapat memiliki implikasi buruk pada setiap aspek bisnis Anda. Dengan demikian, menjadi penting bagi perusahaan untuk menggunakan teknologi canggih seperti analitik prediktif.

Informasi yang Anda kumpulkan menggunakan analitik prediktif akan selalu diperbarui karena dapat menggabungkan data waktu nyata. Anda juga dapat menjadi lebih gesit dalam proses pengambilan keputusan karena model prediktif akan menunjukkan dampak berbagai variabel pada efisiensi rantai pasokan Anda.

Sekarang kita telah melihat semua – dampak analitik prediktif dalam ekonomi aplikasi seluler (dampak yang dihadapi oleh perusahaan pengembang aplikasi seluler dan bisnis aplikasi seluler) bersama dengan aplikasi analitik prediktif , sekarang saatnya untuk membawa panduan ke akhiri dengan memberi Anda wawasan tentang alat analisis prediktif yang menawarkan kesimpulan yang paling diperhitungkan.

Alat Analisis Prediktif

Sementara pencarian cepat di internet akan memberi Anda daftar alat analitik prediktif yang hebat, berikut adalah alat yang kami andalkan untuk membantu wirausahawan dan perusahaan mitra kami lebih memahami ke mana arah bisnis aplikasi mereka –

Catatan Akhir

Analisis prediktif adalah pendekatan analisis lanjutan untuk mengintip masa depan aplikasi Anda, memungkinkan Anda membuat keputusan yang lebih baik dan mengungguli pesaing Anda. Organisasi dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengambil tindakan pencegahan di berbagai bidang.

Ini dapat digunakan untuk retensi pengguna yang lebih besar, personalisasi, kampanye pemasaran bertarget, dan banyak lagi, itulah sebabnya ini akan menjadi aset nyata di masa depan.

Jika Anda ingin berhasil membangun aplikasi seluler menggunakan analitik prediktif, Anda harus berkonsultasi dan menyewa perusahaan perangkat lunak berpengalaman seperti Appinventiv .

Anda juga harus mencari solusi analitik data baru di pasar untuk melakukan peningkatan berkelanjutan dan secara bertahap memperluas aplikasi Anda menjadi produk yang lebih baru dan lebih baik dengan fitur terbaru.