Una guida completa sull'utilizzo dell'analisi predittiva per le app mobili

L'analisi predittiva ha lo scopo di fare previsioni sui risultati futuri sulla base di dati attuali o storici, algoritmi statistici e tecniche di analisi come l'apprendimento automatico. Con l'aiuto di strumenti e modelli di analisi predittiva, qualsiasi organizzazione può prevedere con precisione tendenze e comportamenti in millisecondi, giorni o anni nel futuro.

L'analisi predittiva ha ottenuto un enorme supporto da un'ampia gamma di organizzazioni, con il mercato globale che dovrebbe raggiungere i 28,1 miliardi di dollari entro il 2026, crescendo a un CAGR del 21,7% durante il periodo di previsione dal 2021 al 2026, secondo un rapporto di Markets and Markets .

Si prevede che vari fattori come acquisizioni, lanci di prodotti e crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico guideranno l'adozione di software di analisi predittiva nel mercato.

In che modo l'analisi predittiva accelera lo sviluppo di applicazioni mobili?

Gli sviluppatori di app mobili generano un'enorme quantità di dati specifici per il test delle app mobili , il controllo della qualità e una serie di altre attività quotidiane ; L'integrazione dell'analisi predittiva nel processo di sviluppo dell'app aiuta a raccogliere dati e creare un framework di analisi predittiva per trovare modelli nascosti nei numerosi set di dati non strutturati e strutturati.

Il risultato finale: gli sviluppatori di app mobili ottengono un algoritmo con il quale possono prevedere i problemi che il ciclo di sviluppo potrebbe incontrare.

Sebbene questa sia la spiegazione di alto livello di come funziona un'analisi predittiva nel processo di sviluppo di app mobili , ora ti diamo un'idea pratica mostrando come utilizziamo l'analisi predittiva nel nostro ciclo di sviluppo di app mobili per rendere l'intero processo molto più veloce e di qualità assicurata.

In che modo Appinventiv utilizza l'analisi predittiva per lo sviluppo di app mobili

In Appinventiv, il nostro team di professionisti utilizza modelli di analisi predittiva per aiutare le aziende ad attrarre, fidelizzare e far crescere i propri clienti. È un modo intelligente per aggiungere più informazioni e chiarezza alle tue decisioni aziendali.

Ecco i modi in cui utilizziamo l'analisi predittiva per rendere più efficiente il nostro processo di sviluppo di app mobili .

1. Pianificazione predittiva

Gli sviluppatori di app mobili e i project manager spesso sottovalutano il tempo, le risorse e il denaro necessari per fornire il codice. Potrebbero riscontrare gli stessi problemi di consegna di volta in volta, specialmente quando lavorano su progetti simili.

Utilizziamo l' analisi predittiva per le app mobili per identificare gli errori ripetitivi che si traducono in codici difettosi. Consideriamo anche il numero di righe di codice fornite dagli sviluppatori e il tempo impiegato per scriverle prima. Ci fornisce le informazioni per prevedere se saremo in grado di rispettare o meno la data di consegna prevista.

2. DevOps di analisi predittiva

La fusione dello sviluppo e delle operazioni di app mobili: DevOps è noto per accelerare i tempi di consegna delle app mobili . Quando i dati dell'ambiente di produzione tornano agli sviluppatori, l'analisi predittiva per le applicazioni mobili può aiutare a identificare quale approccio di codifica sta causando una cattiva esperienza utente sul mercato.

Analizziamo i dati specifici dell'utilizzo e del modello di errore dell'app mobile per prevedere quali funzionalità o movimenti dell'utente causeranno l'arresto anomalo dell'app . Quindi risolviamo il problema nelle versioni future.

3. Test predittivi

Invece di testare ogni combinazione delle azioni dell'utente e delle interfacce con altri sistemi, utilizziamo l'analisi predittiva per trovare il percorso che gli utenti prendono comunemente e identificare la fase in cui l'app si arresta in modo anomalo. Inoltre, a volte, utilizziamo algoritmi per misurare i punti in comune tra tutti i flussi di esecuzione degli utenti e identificare e concentrarci sulla sovrapposizione che indica percorsi di esecuzione comuni.

Ora che abbiamo esaminato il funzionamento di Predictive Analytics per applicazioni mobili , è il momento di esaminare i casi d'uso di questo framework analitico .

In che modo l'analisi predittiva migliora l'esperienza delle app mobili: casi d'uso

Esistono diversi modi in cui le aziende possono sfruttare l'analisi predittiva per migliorare l'esperienza complessiva offerta dalle loro app mobili .

Dal fornire loro informazioni migliori sul fronte della ricerca, in termini di quale regione geografica dovrebbero promuovere maggiormente la loro app, all'identificazione dei dispositivi in ​​base ai quali dovrebbero progettare le app, ci sono diversi modi in cui un'analisi predittiva può tornare utile per il attività di app mobili orientate al futuro.

1. Maggiore fidelizzazione degli utenti

L'analisi predittiva aiuta a migliorare notevolmente il numero di fidelizzazione degli utenti . Fornendo alle aziende un quadro esatto di come gli utenti interagiscono con la loro app e dei modi in cui desiderano interagire con l'app, Predictive Analytics aiuta gli imprenditori a correggere i problemi e ad amplificare le funzionalità che attirano gli utenti.

2. Marketing personalizzato

Il marketing personalizzato è il più grande segno di come le aziende utilizzino l'analisi per indurre i clienti a utilizzare le loro app predittive .

Ti sei mai chiesto come Spotify ti offre playlist di brani consigliate ? È il risultato dell'analisi predittiva. Implementandolo nella tua app mobile, sarai in grado di offrire ai tuoi utenti un elenco e messaggi più personalizzati, rendendo così l'intera esperienza molto più personalizzata.

3. Identificare quale contenuto dello schermo deve essere modificato

L'analisi predittiva aiuta a identificare quali elementi dell'app stanno rifiutando gli utenti o quale schermo stanno utilizzando prima di uscire dall'app. Queste informazioni aiutano immensamente gli imprenditori di app mobili mentre si trovano faccia a faccia con l'area problematica. E ora, invece di modificare l'intera applicazione, si concentrano solo sul miglioramento di un particolare segmento/sezione.

4. Identificazione dell'ora di commutazione del dispositivo

Se impiegata correttamente, l' analisi predittiva nelle app mobili offre agli imprenditori informazioni dettagliate su quale dispositivo e sistema operativo i loro utenti si stanno attivando per utilizzare l'app. Queste informazioni sono una miniera d'oro per il team tecnico in quanto possono quindi ottenere l'app progettata in base alla specificità di quella specifica applicazione.

5. Migliorare il loro gioco di notifica

L' analisi predittiva aiuta le aziende a identificare quale messaggio di notifica sta causando quale reazione. Queste informazioni aiutano i marketer a pianificare la loro notifica push in modo da ottenere un risultato massimo positivo.

Classificando gli utenti dell'app mobile in segmenti come quelli che interagiscono maggiormente con l'app, coloro che hanno maggiori probabilità di abbandonare l'app e coloro che hanno semplicemente trasformato la tua app mobile in un caso di installazione e dimenticanza, Predictive Analytics aiuta i marketer di app mobili con una piattaforma in cui sanno come separare le loro notifiche push e tra ciò che le persone.

Con questo, abbiamo ora esaminato il ruolo di contributo che svolge un'analisi predittiva nel settore dello sviluppo di app mobili, sia dalla fine dell'agenzia di sviluppo di app mobili che dal business incentrato sulle app mobili. È giunto il momento di esaminare alcuni casi d'uso relativi a come aggiungere il modulo di analisi nella tua app mobile, in tutti i settori.

Applicazione di settore dell'analisi predittiva

Sebbene ci siano un certo numero di applicazioni di analisi predittiva intorno a noi, esaminiamo quelle aree che sono più inclini a fornire rendimenti elevati immediati se incorporate con questa tecnica.

1. Analisi predittiva in ambito sanitario

L'analisi predittiva viene incorporata nel settore sanitario per tre motivi cruciali principali: mappatura geografica, stima del rischio e pianificazione degli scenari ipotetici in termini di chirurgia e afflusso di pazienti in ospedale.

L'utilizzo dell'analisi porta a trattamenti più efficaci, migliori risultati per i pazienti e risparmi sui costi in più reparti.

Ad esempio, un dispositivo per pazienti asmatici che utilizza l'analisi predittiva può registrare e analizzare i suoni respiratori dei pazienti e fornire feedback in tempo reale utilizzando un'app per smartphone per aiutare i pazienti a essere preparati per un attacco e gestire meglio i loro sintomi.

2. Analisi predittiva nell'eCommerce

Quando si parla di applicazioni di analisi predittiva , è importante avere una discussione senza menzionare il settore dell'eCommerce. L'analisi non solo aiuta gli utenti fornendo loro elenchi relativi a "I clienti che hanno acquistato questo hanno acquistato anche questo" , ma anche mostrando loro annunci di offerte che sono arrivate sui prodotti che stavano cercando di acquistare in precedenza o che hanno nel carrello.

Il vantaggio di mantenere gli utenti agganciati al sito Web offrendo loro offerte e sconti sui prodotti che desiderano effettivamente acquistare e allo stesso tempo aiutandoli a decidere cosa acquistare dopo sono i due fattori che hanno attirato giganti dell'eCommerce come Amazon, eBay , ecc., integrano analisi predittive nel loro sito Web e nelle app mobili.

[Leggi anche: 15 straordinarie funzionalità della tua applicazione e-commerce ]

3. Analisi predittiva su richiesta

Nell'economia on-demand specifica per il trasporto e la commutazione, l'analisi predittiva è molto utile in termini di stima delle aree che richiederanno la massima domanda della flotta, il prezzo che è più probabile che gli utenti paghino per una mancia, la fase a che stanno annullando la corsa, ecc.

Oltre a questo, l'analisi predittiva aiuta anche a stimare lo scenario di incidenti in termini di conducenti che hanno maggiori probabilità di guidare in modo avventato , l'area geografica più soggetta a incidenti, ecc.

L'economia della flotta on-demand ha molto da trarre vantaggio dagli algoritmi di analisi predittiva. La realizzazione a livello di settore ha portato marchi come Uber e Didi Chuxing ad applicare l' analisi predittiva e l' apprendimento delle macchine nel modello di business.

[Leggi anche: App mobile per servizi on demand: vantaggiosa sia per gli acquirenti che per i venditori ]

4. Analisi predittiva nelle imprese

Le informazioni futuristiche che un'analisi predittiva offre al team aziendale dell'azienda si presenta come un'opportunità d'oro per le aziende che stanno lottando nel loro dominio CRM e anche nell'area delle risorse umane.

L'analisi predittiva può fornire informazioni sulla fase in cui è più probabile che un cliente porti la propria attività altrove e l'analisi basata sulle prestazioni dei dipendenti, fornendo alle risorse umane un'idea dell'opportunità o meno di mantenere il dipendente associato.

Attraverso la ricerca sulle competenze più richieste dal settore, l'analisi predittiva e la mobilità aziendale possono aumentare enormemente le competenze dei dipendenti.

5. Analisi predittiva nella gestione della catena di approvvigionamento

Un'altra importante area in cui l' applicazione dell'analisi predittiva è essenziale è la gestione della catena di approvvigionamento . Una supply chain poco ottimizzata può avere implicazioni negative su ogni aspetto della tua attività. Pertanto, diventa fondamentale per le aziende utilizzare tecnologie avanzate come l'analisi predittiva.

Le informazioni raccolte utilizzando l'analisi predittiva saranno il più aggiornate possibile in quanto possono incorporare dati in tempo reale. Puoi anche diventare più agile nel tuo processo decisionale poiché il modello predittivo indicherà l'impatto di diverse variabili sull'efficienza della tua catena di approvvigionamento.

Ora che abbiamo visto tutto: l'impatto dell'analisi predittiva nell'economia delle app mobili (un impatto che devono affrontare sia le società di sviluppo di app mobili che le aziende di app mobili) insieme alle applicazioni dell'analisi predittiva , è giunto il momento di portare la guida a un infine, fornendoti una panoramica degli strumenti di analisi predittiva che offrono le inferenze più calcolate.

Strumenti di analisi predittiva

Mentre una rapida ricerca su Internet ti fornirà un ottimo elenco di strumenti di analisi predittiva, ecco quelli su cui ci affidiamo per aiutare i nostri imprenditori e imprese partner a capire meglio dove è diretta la loro attività di app:

Nota finale

L'analisi predittiva è un approccio di analisi avanzato per dare un'occhiata al futuro della tua app, consentendoti di prendere decisioni migliori e superare i tuoi concorrenti. Le organizzazioni possono utilizzare l'analisi predittiva per intraprendere azioni preventive in un'ampia gamma di aree.

Può essere utilizzato per una maggiore fidelizzazione degli utenti, personalizzazione, campagne di marketing mirate e altro, motivo per cui sarà un bene tangibile in futuro.

Nel caso in cui desideri creare con successo un'app mobile utilizzando l'analisi predittiva, dovresti consultare e assumere una società di software esperta come Appinventiv .

Dovresti anche cercare nuove soluzioni di analisi dei dati sul mercato per apportare miglioramenti continui ed espandere gradualmente la tua applicazione in un prodotto più nuovo e migliore con le ultime funzionalità.