Kompleksowy przewodnik po korzystaniu z analiz predykcyjnych w aplikacjach mobilnych

Analityka predykcyjna ma na celu przewidywanie przyszłych wyników na podstawie bieżących lub historycznych danych, algorytmów statystycznych i technik analitycznych, takich jak uczenie maszynowe. Za pomocą narzędzi i modeli analizy predykcyjnej każda organizacja może dokładnie prognozować trendy i zachowania w milisekundach, dniach lub latach w przyszłość.

Według raportu Markets and Markets, analityka predykcyjna zyskała ogromne wsparcie wielu organizacji, a globalny rynek ma osiągnąć 28,1 miliarda USD do 2026 roku, rosnąc w CAGR na poziomie 21,7% w okresie prognozy 2021-2026 .

Oczekuje się, że różne czynniki, takie jak przejęcia, premiery produktów oraz rosnące wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, będą napędzać wprowadzenie na rynek oprogramowania do analizy predykcyjnej.

W jaki sposób Predictive Analytics przyspiesza tworzenie aplikacji mobilnych?

Twórcy aplikacji mobilnych generują ogromne ilości danych związanych z testowaniem aplikacji mobilnych , kontrolą jakości i szeregiem innych codziennych zadań ; Integracja analiz predykcyjnych w procesie tworzenia aplikacji pomaga gromadzić dane i tworzyć ramy analizy predykcyjnej, aby znaleźć wzorce ukryte w wielu nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych zestawach danych.

Efekt końcowy: twórcy aplikacji mobilnych otrzymują algorytm, za pomocą którego mogą prognozować problemy, z jakimi może się zmierzyć cykl rozwojowy.

Chociaż jest to ogólne wyjaśnienie, jak działa analityka predykcyjna w procesie tworzenia aplikacji mobilnych , teraz przedstawimy Ci praktyczny wgląd, pokazując, jak używamy Predictive Analytics w naszym cyklu tworzenia aplikacji mobilnych, aby cały proces był bardzo intensywny szybciej i zapewniona jakość.

Jak Appinventiv wykorzystuje analizy predykcyjne do tworzenia aplikacji mobilnych

W Appinventiv nasz zespół profesjonalistów wykorzystuje modele analizy predykcyjnej, aby pomóc firmom przyciągać, zatrzymywać i rozwijać swoich klientów. Jest to sprytny sposób na zwiększenie wglądu i jasności w podejmowanych decyzjach biznesowych.

Oto sposoby, w jakie wykorzystujemy analitykę predykcyjną, aby usprawnić proces tworzenia aplikacji mobilnych .

1. Planowanie predykcyjne

Twórcy aplikacji mobilnych i kierownicy projektów często nie doceniają czasu, zasobów i pieniędzy potrzebnych do dostarczenia kodu. Mogą raz po raz napotkać te same problemy z dostawą, zwłaszcza gdy pracują nad podobnymi projektami.

Korzystamy z analiz predykcyjnych dla aplikacji mobilnych , aby zidentyfikować powtarzające się błędy, które skutkują błędnymi kodami. Bierzemy również pod uwagę liczbę linii kodu dostarczonych przez programistów oraz czas , jaki zajęło im napisanie ich wcześniej. Daje nam informacje pozwalające przewidzieć, czy będziemy w stanie dotrzymać zaplanowanego terminu dostawy.

2. Analiza predykcyjna DevOps

Połączenie rozwoju i obsługi aplikacji mobilnych – DevOps jest znane z przyspieszania czasu dostarczania aplikacji mobilnych . Gdy dane środowiska produkcyjnego wracają do programistów, analizy predykcyjne dla aplikacji mobilnych mogą pomóc w określeniu, które podejście do kodowania powoduje złe doświadczenia użytkowników na rynku.

Analizujemy dane specyficzne dla użycia i wzorca awarii aplikacji mobilnej, aby przewidzieć, które funkcje lub ruchy użytkownika spowodują awarię aplikacji . Następnie naprawimy ten problem w przyszłych wydaniach.

3. Testowanie predykcyjne

Zamiast testować każdą kombinację działań użytkownika i interfejsów z innymi systemami, korzystamy z analiz predykcyjnych, aby znaleźć ścieżkę, którą użytkownicy często podążają, i zidentyfikować etap awarii aplikacji. Czasami używamy również algorytmów do mierzenia podobieństw między wszystkimi przepływami wykonywania przez użytkowników oraz identyfikowania i skupiania się na nakładaniu się, które wskazuje wspólne ścieżki wykonywania.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się, jak działa analiza predykcyjna dla aplikacji mobilnych , nadszedł czas , aby przyjrzeć się przypadkom użycia tej struktury analitycznej .

Jak analityka predykcyjna poprawia wrażenia z aplikacji mobilnych — przykłady użycia

Istnieje wiele sposobów, w jakie firmy mogą wykorzystać analizy predykcyjne w celu poprawy ogólnego doświadczenia oferowanego przez ich aplikację mobilną .

Od lepszego wglądu w to, w jakim regionie geograficznym powinni bardziej promować swoją aplikację, po identyfikowanie urządzeń, zgodnie z którymi powinni otrzymać aplikacje zaprojektowane zgodnie z nimi, istnieje wiele sposobów przewidywania , a analizy mogą się przydać w przypadku przyszłościowe firmy zajmujące się aplikacjami mobilnymi.

1. Większa retencja użytkowników

Predictive Analytics w ogromnym stopniu pomaga w poprawie wskaźnika retencji użytkowników . Dając firmom dokładny obraz tego, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z ich aplikacją i w jaki sposób chcą wchodzić w interakcję z aplikacją, Predictive Analytics pomaga przedsiębiorcom w rozwiązywaniu problemów i wzmacnianiu funkcji, które przyciągają użytkowników.

2. Spersonalizowany marketing

Spersonalizowany marketing to największa oznaka tego, w jaki sposób firmy wykorzystują analizy, aby skłaniać klientów do korzystania z ich aplikacji predykcyjnych .

Czy zastanawiałeś się kiedyś, w jaki sposób Spotify oferuje polecane listy odtwarzania utworów ? To wynik analizy predykcyjnej. Wdrażając go w swojej aplikacji mobilnej, będziesz mógł zapewnić swoim użytkownikom bardziej spersonalizowaną listę i wiadomości, dzięki czemu całość będzie bardziej spersonalizowana.

3. Identyfikacja zawartości ekranu, którą należy zmienić

Przewidywanie a nalytics pomaga określić, które elementy aplikacji odrzucają użytkowników lub z jakiego ekranu korzystają przed opuszczeniem aplikacji. Te informacje ogromnie pomagają przedsiębiorcom zajmującym się aplikacjami mobilnymi, gdy stają twarzą w twarz z obszarem problemu. A teraz, zamiast zmieniać całą aplikację, skupiają się tylko na usprawnieniu konkretnego segmentu/sekcji.

4. Identyfikacja czasu na zmianę urządzenia

Właściwie zatrudniona analiza predykcyjna w aplikacjach mobilnych daje przedsiębiorcom wgląd w to, na którym urządzeniu i systemie operacyjnym ich użytkownicy zaczynają aktywnie korzystać z aplikacji. Ta informacja jest kopalnią złota dla zespołu technicznego, ponieważ może on następnie uzyskać aplikację zaprojektowaną zgodnie ze specyfiką tej konkretnej aplikacji.

5. Ulepszanie ich gry powiadomień

Predictive a nalytics pomaga firmom zidentyfikować, które powiadomienie powoduje jaką reakcję. Te informacje pomagają marketerom zaplanować wysyłanie powiadomień w taki sposób, aby uzyskać maksymalny pozytywny wynik.

Dzięki kategoryzowaniu użytkowników aplikacji mobilnej w segmenty, takie jak ci, którzy najczęściej wchodzą w interakcję z aplikacją, ci, którzy najprawdopodobniej porzucą aplikację i ci, którzy po prostu sprawili, że Twoja aplikacja mobilna jest instalowana i zapominana, Predictive Analytics pomaga marketerom aplikacji mobilnych z platformą, na której wiedzą, jak segregować powiadomienia push i między ludźmi.

Dzięki temu przyjrzeliśmy się teraz roli, jaką predykcja odgrywa w branży tworzenia aplikacji mobilnych, zarówno od końca agencji rozwoju aplikacji mobilnych, jak i biznesu skoncentrowanego na aplikacjach mobilnych. Teraz nadszedł czas, aby przyjrzeć się niektórym przypadkom użycia w odniesieniu do sposobu dodania formularza analitycznego do aplikacji mobilnej w różnych branżach.

Branżowe zastosowanie analiz predykcyjnych

Chociaż istnieje wiele aplikacji Predictive Analytics wokół nas, przyjrzyjmy się tym obszarom, które są bardziej podatne na generowanie natychmiastowych wysokich zwrotów po zastosowaniu tej techniki.

1. Analityka predykcyjna w opiece zdrowotnej

Analityka predykcyjna jest wykorzystywana w branży opieki zdrowotnej z trzech głównych kluczowych powodów – mapowania geograficznego, szacowania ryzyka i planowania scenariuszy „co-jeśli ” w zakresie operacji i napływu pacjentów do szpitala.

Korzystanie z analiz prowadzi do bardziej skutecznych terapii, lepszych wyników leczenia pacjentów i oszczędności kosztów w wielu oddziałach.

Na przykład urządzenie dla pacjentów z astmą, które wykorzystuje analizę predykcyjną, może rejestrować i analizować dźwięki oddechowe pacjentów oraz dostarczać informacje zwrotne w czasie rzeczywistym za pomocą aplikacji na smartfona , aby pomóc pacjentom przygotować się na atak i lepiej radzić sobie z objawami.

2. Analityka predykcyjna w eCommerce

Kiedy mówimy o aplikacjach Predictive Analytics , ważne jest, aby dyskutować bez wzmianki o branży eCommerce. Analityka nie tylko pomaga użytkownikom , dając im oferty związane z „Klienci, którzy kupili to, kupili również”, ale także wyświetlając im reklamy ofert, które pojawiły się na produktach, które chcieli kupić wcześniej lub które mają w koszyku.

Korzyść z utrzymywania użytkowników przywiązanych do witryny poprzez oferowanie im ofert i rabatów na produkty, które faktycznie chcą kupić, a jednocześnie pomaganie im w podjęciu decyzji, co kupić dalej, to dwa czynniki, które przyciągnęły gigantów handlu elektronicznego, takich jak Amazon, eBay , itp., integrują narzędzia predykcyjne w swoich witrynach internetowych i aplikacjach mobilnych.

[Przeczytaj również: 15 wyjątkowych funkcji Twojej aplikacji e-commerce ]

3. Analityka predykcyjna na żądanie

W gospodarce na żądanie specyficznej dla transportu i dojazdów, analizy predykcyjne są bardzo przydatne, jeśli chodzi o szacowanie obszarów, które będą wymagać maksymalnego zapotrzebowania na flotę, ceny, jaką użytkownicy najprawdopodobniej zapłacą za napiwek, etapu które odwołują przejazd itp.

Poza tym analityka predykcyjna pomaga również w oszacowaniu scenariusza wypadku pod kątem kierowców, którzy najprawdopodobniej będą prowadzić pochopnie , obszaru geograficznego, który jest najbardziej podatny na wypadek itp.

Ekonomia floty na żądanie ma wiele do wykorzystania dzięki algorytmom analizy predykcyjnej. Realizacja w całej branży doprowadziła do tego, że marki takie jak Uber i Didi Chuxing zastosowały w modelu biznesowym analizę predykcyjną i zarabianie maszynowe .

[Przeczytaj również: Aplikacja mobilna usług na żądanie: korzystna zarówno dla kupujących, jak i sprzedających ]

4. Analityka predykcyjna w przedsiębiorstwach

Futurystyczne informacje, które predykcja oferuje zespołowi biznesowemu firmy, są doskonałą okazją dla przedsiębiorstw, które zmagają się w swojej domenie CRM, a także w obszarze HR.

Analityka predykcyjna może dać wgląd w etap, na którym klient z największym prawdopodobieństwem przeniesie swoją firmę gdzie indziej, oraz analizę pracowników opartą na wydajności, dając działom HR wgląd w to, czy pracownik powinien być nadal powiązany.

Analizując umiejętności, które są najbardziej pożądane w branży, analityka predykcyjna i mobilność w przedsiębiorstwie mogą w ogromnym stopniu połączyć umiejętności pracowników.

5. Analiza predykcyjna w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Innym ważnym obszarem, w którym zastosowanie analityki predykcyjnej jest niezbędne, jest zarządzanie łańcuchem dostaw . Źle zoptymalizowany łańcuch dostaw może mieć zły wpływ na każdy aspekt Twojej działalności. W związku z tym przedsiębiorstwa muszą korzystać z zaawansowanych technologii, takich jak analityka predykcyjna.

Informacje gromadzone za pomocą analiz predykcyjnych będą tak aktualne, jak to tylko możliwe, ponieważ mogą zawierać dane w czasie rzeczywistym. Możesz również zwiększyć elastyczność w procesie podejmowania decyzji, ponieważ model predykcyjny wskaże wpływ różnych zmiennych na wydajność Twojego łańcucha dostaw.

Teraz, gdy widzieliśmy już wszystko – wpływ analityki predykcyjnej na gospodarkę aplikacji mobilnych (wpływ, z którym borykają się zarówno firmy zajmujące się tworzeniem aplikacji mobilnych , jak i firmy zajmujące się aplikacjami mobilnymi) wraz z zastosowaniami analiz predykcyjnych , nadszedł czas, aby wprowadzić przewodnik do na koniec dając wgląd w narzędzia do analizy predykcyjnej , które oferują najbardziej obliczone wnioski.

Narzędzia do analizy predykcyjnej

Chociaż szybkie wyszukiwanie w Internecie zapewni Ci świetną listę narzędzi do analizy predykcyjnej, oto te, na których polegamy, aby pomóc naszym partnerskim przedsiębiorcom i przedsiębiorstwom lepiej zorientować się, dokąd zmierza ich biznes związany z aplikacjami –

Ostatnia uwaga

Analityka predykcyjna to zaawansowane podejście analityczne, które pozwala zajrzeć w przyszłość Twojej aplikacji, umożliwiając podejmowanie lepszych decyzji i przewyższanie konkurencji. Organizacje mogą korzystać z analiz predykcyjnych, aby podejmować działania wyprzedzające w wielu różnych obszarach.

Może być używany do większej retencji użytkowników, personalizacji, ukierunkowanych kampanii marketingowych i nie tylko, dlatego w przyszłości będzie namacalnym zasobem.

Jeśli chcesz z sukcesem zbudować aplikację mobilną przy użyciu analiz predykcyjnych, powinieneś skonsultować się i zatrudnić doświadczoną firmę programistyczną, taką jak Appinventiv .

Należy również zwracać uwagę na nowe rozwiązania do analizy danych na rynku, aby wprowadzać ciągłe ulepszenia i stopniowo rozszerzać swoją aplikację na nowszy, lepszy produkt z najnowszymi funkcjami.