모바일 앱용 예측 분석 사용에 대한 종합 가이드

예측 분석은 현재 또는 과거 데이터, 통계 알고리즘 및 기계 학습과 같은 분석 기술을 기반으로 미래 결과를 예측하는 것을 목표로 합니다. 예측 분석 도구 및 모델의 도움으로 모든 조직은 밀리초, 며칠 또는 몇 년 후의 추세와 행동을 정확하게 예측할 수 있습니다.

Markets and Markets의 보고서에 따르면 예측 분석은 2021년에서 2026년까지의 예측 기간 동안 21.7%의 CAGR로 성장하여 2026년까지 281억 달러에 이를 것으로 예상되는 등 다양한 조직의 엄청난 지원을 받았습니다. .

인수, 제품 출시, 인공 지능 및 기계 학습의 사용 증가와 같은 다양한 요인이 시장에서 예측 분석 소프트웨어의 채택을 주도할 것으로 예상됩니다.

예측 분석은 모바일 애플리케이션 개발을 어떻게 가속화합니까?

모바일 앱 개발자는 모바일 앱 테스트 , 품질 검사 및 기타 여러 일상 작업과 관련된 엄청난 양의 데이터를 생성 합니다 . 앱 개발 프로세스 에 예측 분석을 통합 하면 데이터를 수집하고 예측 분석 프레임워크를 만들어 많은 비정형 및 정형 데이터 세트에 숨겨진 패턴을 찾는 데 도움이 됩니다.

최종 결과: 모바일 앱 개발자는 개발 주기가 직면할 수 있는 문제를 예측할 수 있는 알고리즘을 얻습니다.

이것은 모바일 앱 개발 프로세스 의 예측 분석이 어떻게 작동 하는지 에 대한 높은 수준 의 설명 이지만 , 이제 모바일 앱 개발 주기에서 예측 분석을 사용하여 전체 프로세스를 많이 만드는 방법을 보여줌으로써 실용적인 통찰력을 제공하겠습니다. 더 빠르고 품질이 보장됩니다.

Appinventiv가 모바일 앱 개발을 위해 예측 분석을 사용하는 방법

Appinventiv의 전문가 팀은 예측 분석 모델을 사용하여 기업이 고객을 유치, 유지 및 성장시킬 수 있도록 지원합니다. 비즈니스 결정에 더 많은 통찰력과 명확성을 추가하는 현명한 방법입니다.

다음은 모바일 앱 개발 프로세스 를 보다 효율적 으로 만들기 위해 예측 분석을 사용하는 방법입니다 .

1. 예측 계획

모바일 앱 개발자와 프로젝트 관리자는 종종 코드를 제공하는 데 필요한 시간, 리소스 및 비용을 과소평가합니다. 그들은 특히 유사한 프로젝트에서 작업할 때 동일한 전달 문제에 매번 직면할 수 있습니다.

우리는 모바일 앱용 예측 분석을 사용 하여 버그가 있는 코드로 이어지는 반복적인 실수를 식별합니다. 또한 개발자가 제공한 코드 줄 수와 개발자 가 더 일찍 작성하는 데 걸린 시간도 고려 합니다. 예정된 배송 날짜를 맞출 수 있는지 여부를 예측할 수 있는 정보를 제공합니다.

2. 예측 분석 DevOps

모바일 앱 개발 및 운영의 통합 – DevOps는 모바일 앱 제공 시간을 단축하는 것으로 알려져 있습니다 . 프로덕션 환경 데이터가 개발자에게 다시 전달될 때 모바일 애플리케이션에 대한 예측 분석 은 시장에서 나쁜 사용자 경험을 유발 하는 코딩 접근 방식을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다 .

우리는 모바일 앱의 사용 및 실패 패턴과 관련된 데이터를 분석하여 어떤 기능이나 사용자 움직임이 앱을 다운시킬 것인지 예측 합니다 . 그런 다음 향후 릴리스에서 문제를 수정합니다.

3. 예측 테스트

다른 시스템과의 사용자 작업 및 인터페이스의 모든 조합을 테스트하는 대신 예측 분석을 사용하여 사용자가 일반적으로 취하는 경로를 찾고 앱이 충돌하는 단계를 식별합니다. 또한 때때로 알고리즘을 사용하여 모든 사용자 실행 흐름 간의 공통점을 측정하고 공통 실행 경로를 나타내는 중복을 식별하고 집중합니다.

모바일 애플리케이션용 Predictive Analytics의 작동 방식을 살펴보았으므로 이제 이 분석 프레임워크의 사용 사례를 살펴볼 차례 입니다.

예측 분석이 모바일 앱 경험을 향상시키는 방법 – 사용 사례

기업이 모바일 앱이 제공 하는 전반적인 경험 을 향상시키기 위해 예측 분석을 활용할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다 .

앱을 더 많이 홍보해야 하는 지리적 지역과 관련하여 연구 분야에 대한 더 나은 통찰력을 제공하는 것부터 앱 을 설계해야 하는 기기를 식별하는 것까지 예측 분석은 다음과 같은 여러 가지 방법으로 유용 합니다. 미래 중심의 모바일 앱 비즈니스.

1. 더 큰 사용자 유지

예측 분석은 사용자 유지 수 를 크게 개선하는 데 도움이 됩니다. 사용자가 앱과 상호 작용하는 방식과 앱과 상호 작용하려는 방식에 대한 정확한 그림을 기업에 제공함으로써 Predictive Analytics는 기업가가 문제를 수정하고 사용자를 끌어들이는 기능을 확대하도록 돕습니다.

2. 개인화 마케팅

개인화 된 마케팅은 기업이 분석을 사용하여 고객이 예측 앱 을 사용하도록 유인하는 방법의 가장 큰 신호 입니다 .

Spotify 가 추천 노래 재생 목록을 어떻게 제공하는지 궁금 하신가요? 예측 분석의 결과입니다. 모바일 앱에서 구현하면 사용자에게 보다 개인화된 목록과 메시지를 제공할 수 있으므로 전체 경험을 훨씬 더 맞춤화할 수 있습니다.

3. 어떤 화면의 내용을 변경해야 하는지 식별

예측 분석은 앱 의 어떤 요소가 사용자를 거부하는지 또는 앱을 떠나기 전에 어떤 화면을 사용하고 있는지 식별하는 데 도움 이 됩니다 . 그의 정보는 모바일 앱 기업가가 문제 영역에 직면할 때 엄청난 도움이 됩니다. 그리고 이제는 전체 애플리케이션을 변경하는 대신 특정 세그먼트/섹션을 개선하는 데만 집중하고 있습니다.

4. 장치 전환 시간 확인

적절하게 사용되면 모바일 앱 의 예측 분석은 기업가 에게 사용자가 앱을 사용하기 위해 어떤 장치와 운영 체제를 사용 하는지에 대한 통찰력을 제공 합니다. 이 정보는 기술 팀을 위한 금광입니다. 그런 다음 특정 응용 프로그램의 특성에 따라 디자인된 앱을 얻을 수 있기 때문입니다.

5. 알림 게임 개선

예측 분석은 기업이 어떤 알림 메시지가 어떤 반응을 일으키는지 식별하는 데 도움이 됩니다 . 이 정보는 마케터가 최대한의 긍정적인 결과를 얻을 수 있도록 알림 푸시를 계획하는 데 도움이 됩니다.

모바일 앱 사용자를 앱과 가장 많이 상호작용하는 사용자, 앱을 포기할 가능성이 가장 높은 사용자, 모바일 앱을 설치하고 잊어버린 사용자와 같은 세그먼트로 분류함으로써 Predictive Analytics는 모바일 앱 마케터에게 도움이 됩니다. 푸시 알림과 사람들 사이를 분리하는 방법을 알고 있는 플랫폼입니다.

이를 통해 모바일 앱 개발 대행사와 모바일 앱 중심 비즈니스 의 끝에서 예측 분석이 모바일 앱 개발 산업에 기여 하는 역할을 살펴 보았습니다 . 이제 산업 전반에 걸쳐 모바일 앱에 분석 양식을 추가하는 방법과 관련하여 몇 가지 사용 사례를 살펴볼 때입니다.

예측 분석의 산업별 적용

우리 주변 에는 많은 예측 분석 응용 프로그램 이 있지만 이 기술과 통합할 때 즉시 높은 수익을 얻을 수 있는 영역을 살펴보겠습니다 .

1. 의료 분야의 예측 분석

예측 분석은 지리적 매핑, 위험 추정, 병원 내 수술 및 환자 유입 측면에서 가정 시나리오 계획이라는 세 가지 중요한 이유로 의료 산업에 통합되고 있습니다 .

분석을 사용하면 여러 부서에서 더 효과적인 치료, 더 나은 환자 결과 및 비용 절감으로 이어집니다.

예를 들어, 예측 분석을 사용하는 천식 환자용 장치는 환자의 호흡음을 녹음 및 분석하고 스마트폰 앱을 사용하여 실시간 피드백을 제공 하여 환자가 공격에 대비하고 증상을 더 잘 관리할 수 있도록 도와줍니다.

2. 전자상거래의 예측 분석

Predictive Analytics 애플리케이션 에 대해 이야기할 때 전자 상거래 산업에 대한 언급 없이 토론하는 것이 중요합니다. 분석은 사용자에게 '이 제품을 구매한 고객이 함께 구매한 항목' 과 관련된 목록을 제공할 뿐만 아니라 이전에 구매하려고 하거나 장바구니에 포함된 제품에 도착한 제안 광고를 표시하는 데 도움이 됩니다.

사용자가 실제로 구매하려는 제품에 대한 제안 및 할인을 제공하고 동시에 다음에 구매할 제품을 결정하는 데 도움을 주어 웹 사이트에 계속 빠져들게 하는 이점은 Amazon, eBay 와 같은 전자 상거래 거물을 끌어들인 두 가지 요소입니다. 등 은 웹사이트와 모바일 앱에 예측 분석 을 통합 합니다 .

[또한 읽어보기: 전자 상거래 애플리케이션의 15가지 뛰어난 기능 ]

3. 주문형 예측 분석

운송 및 통근과 관련된 주문형 경제에서 예측 분석은 최대 차량 수요를 요구할 영역, 사용자가 팁에 대해 지불할 가능성이 가장 높은 가격, 그들이 승차를 취소 하는 것 등

이 외에도 예측 분석은 성급하게 운전할 가능성이 가장 높은 운전자, 사고가 발생하기 쉬운 지역 등 의 측면에서 사고 시나리오를 추정하는 데 도움이 됩니다.

주문형 차량 경제는 예측 분석 알고리즘에서 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 업계 전반에 걸친 실현으로 Uber 및 Didi Chuxing과 같은 브랜드 는 예측 분석 및 기계 수익 을 비즈니스 모델에 적용했습니다.

[또한 읽기: 주문형 서비스 모바일 앱: 구매자와 판매자 모두에게 유용 ]

4. 기업의 예측 분석

예측 분석이 회사의 비즈니스 팀에 제공 하는 미래 지향적인 정보는 CRM 영역과 HR 영역에서 어려움을 겪고 있는 기업에게 절호의 기회가 됩니다.

예측 분석은 고객이 비즈니스를 다른 곳으로 옮길 가능성이 가장 높은 단계에 대한 통찰력과 직원에 대한 성과 기반 분석을 제공하여 HR에게 직원을 계속 연결해야 하는지 여부에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

업계에서 가장 요구되는 기술을 연구함으로써 예측 분석 및 엔터프라이즈 이동성 은 직원의 기술을 크게 향상시킬 수 있습니다.

5. 공급망 관리의 예측 분석

예측 분석의 적용 이 필수적인 또 다른 중요한 영역 은 공급망 관리 입니다. 제대로 최적화되지 않은 공급망은 비즈니스의 모든 측면에 나쁜 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 기업이 예측 분석과 같은 고급 기술 을 사용하는 것이 중요합니다 .

예측 분석을 사용하여 수집한 정보는 실시간 데이터를 통합할 수 있는 한 최대한 최신 상태로 유지됩니다. 예측 모델은 다양한 변수가 공급망의 효율성에 미치는 영향을 나타내므로 의사 결정 과정에서 더욱 민첩해질 수 있습니다 .

이제 예측 분석의 응용 프로그램과 함께 모바일 앱 경제 에서 예측 분석 의 영향( 모바일 앱 개발 회사 와 모바일 앱 비즈니스 모두가 직면 하는 영향)을 모두 보았 으므로 이제 가이드를 다음으로 가져올 때입니다. 가장 많이 계산된 추론을 제공하는 예측 분석 도구 에 대한 통찰력을 제공하는 것으로 끝을 맺습니다.

예측 분석 도구

인터넷에서 빠르게 검색하면 예측 분석 도구의 훌륭한 목록을 얻을 수 있지만 파트너 기업가 와 기업 이 앱 비즈니스가 어디로 향하고 있는지 더 잘 파악하는 데 도움이 되는 도구는 다음과 같습니다.

최종 메모

예측 분석은 앱의 미래를 엿볼 수 있는 고급 분석 접근 방식으로, 이를 통해 더 나은 결정을 내리고 경쟁자를 능가할 수 있습니다. 조직은 예측 분석을 사용하여 광범위한 영역에서 선제적 조치를 취할 수 있습니다.

더 큰 사용자 유지, 개인화, 타겟 마케팅 캠페인 등에 사용할 수 있으므로 미래에 유형 자산이 될 것입니다.

예측 분석을 사용하여 모바일 앱을 성공적으로 구축하려면 Appinventiv와 같은 경험 많은 소프트웨어 회사에 문의하고 고용 해야 합니다 .

또한 시장에서 새로운 데이터 분석 솔루션 을 찾아 지속적으로 개선하고 애플리케이션을 최신 기능을 갖춘 더 새롭고 더 나은 제품으로 점진적으로 확장해야 합니다.