Um guia abrangente sobre como usar a análise preditiva para aplicativos móveis

A análise preditiva visa fazer previsões sobre resultados futuros com base em dados atuais ou históricos, algoritmos estatísticos e técnicas de análise, como aprendizado de máquina. Com a ajuda de ferramentas e modelos de análise preditiva, qualquer organização pode prever com precisão tendências e comportamentos em milissegundos, dias ou anos no futuro.

A análise preditiva ganhou grande apoio de uma ampla gama de organizações, com o mercado global projetado para atingir US$ 28,1 bilhões até 2026, crescendo a um CAGR de 21,7% durante o período de previsão de 2021 a 2026, de acordo com um relatório da Markets and Markets .

Vários fatores, como aquisições, lançamentos de produtos e uso crescente de inteligência artificial e aprendizado de máquina, devem impulsionar a adoção de software de análise preditiva no mercado.

Como a análise preditiva agiliza o desenvolvimento de aplicativos móveis?

Os desenvolvedores de aplicativos móveis geram uma enorme quantidade de dados específicos para testes de aplicativos móveis , verificação de qualidade e várias outras tarefas diárias ; A integração da análise preditiva no processo de desenvolvimento do aplicativo ajuda a coletar dados e criar uma estrutura de análise preditiva para encontrar padrões ocultos em muitos conjuntos de dados estruturados e não estruturados.

O resultado final: os desenvolvedores de aplicativos móveis obtêm um algoritmo com o qual podem prever problemas que o ciclo de desenvolvimento pode enfrentar.

Embora esta seja a explicação de alto nível de como funciona uma análise preditiva no processo de desenvolvimento de aplicativos para dispositivos móveis , vamos agora fornecer uma visão prática mostrando como usamos a análise preditiva em nosso ciclo de desenvolvimento de aplicativos para dispositivos móveis para tornar todo o processo muito mais mais rápido e com qualidade garantida.

Como a Appinventiv usa a análise preditiva para o desenvolvimento de aplicativos para dispositivos móveis

Na Appinventiv, nossa equipe de profissionais usa modelos de análise preditiva para ajudar as empresas a atrair, reter e aumentar seus clientes. É uma maneira inteligente de adicionar mais insights e clareza às suas decisões de negócios.

Aqui estão as maneiras pelas quais usamos a análise preditiva para tornar nosso processo de desenvolvimento de aplicativos móveis mais eficiente.

1. Planejamento Preditivo

Desenvolvedores de aplicativos móveis e gerentes de projeto geralmente subestimam o tempo, os recursos e o dinheiro necessários para entregar o código. Eles podem se deparar com os mesmos problemas de entrega vez após vez, especialmente quando trabalham em projetos semelhantes.

Usamos análises preditivas para aplicativos móveis para identificar os erros repetitivos que resultam em códigos com erros. Também levamos em consideração o número de linhas de código entregues pelos desenvolvedores e o tempo que levaram para escrevê-las anteriormente. Dá-nos a informação para prever se seríamos ou não capazes de cumprir a data de entrega programada.

2. DevOps de análise preditiva

A fusão de desenvolvimento e operações de aplicativos móveis – DevOps é conhecido por agilizar o tempo de entrega de aplicativos móveis . Quando os dados do ambiente de produção retornam aos desenvolvedores, a análise preditiva para aplicativos móveis pode ajudar a identificar qual abordagem de codificação está causando uma experiência ruim ao usuário no mercado.

Analisamos os dados específicos do uso e padrão de falha do aplicativo móvel para prever quais recursos ou movimentos do usuário farão o aplicativo travar . Então corrigimos o problema em versões futuras.

3. Testes Preditivos

Em vez de testar todas as combinações de ações e interfaces do usuário com outros sistemas, usamos análises preditivas para encontrar o caminho que os usuários costumam seguir e identificar o estágio em que o aplicativo está travando. Também, às vezes, usamos algoritmos para medir as semelhanças entre todo o fluxo de execução do usuário e identificar e focar na sobreposição que indica caminhos de execução comuns.

Agora que vimos como o Predictive Analytics para aplicativos móveis funciona , é hora de examinar os casos de uso dessa estrutura analítica .

Como a análise preditiva aprimora a experiência do aplicativo móvel – casos de uso

Há várias maneiras pelas quais as empresas podem aproveitar a análise preditiva para aprimorar a experiência geral que seus aplicativos móveis oferecem .

Desde fornecer a eles melhores insights sobre a frente de pesquisa, em termos de qual região geográfica eles devem promover mais seu aplicativo até identificar os dispositivos para os quais eles devem projetar os aplicativos de acordo, há várias maneiras pelas quais a análise preditiva é útil para o negócios de aplicativos móveis centrados no futuro.

1. Maior retenção de usuários

O Predictive Analytics ajuda a melhorar o número de retenção de usuários em grande medida. Ao fornecer às empresas uma imagem exata de como os usuários estão interagindo com seu aplicativo e as formas como desejam interagir com o aplicativo, o Predictive Analytics ajuda os empreendedores a corrigir problemas e ampliar os recursos que estão atraindo os usuários.

2. Marketing personalizado

O marketing personalizado é o maior sinal de como as empresas usam análises para atrair clientes para usar seus aplicativos preditivos .

Você já se perguntou como o Spotify oferece playlists de músicas recomendadas ? É um resultado da análise preditiva. Ao implementá-lo em seu aplicativo móvel, você poderá fornecer aos seus usuários uma lista e mensagens mais personalizadas, tornando toda a experiência muito mais personalizada.

3. Identificando qual conteúdo da tela precisa ser alterado

A análise preditiva ajuda a identificar quais elementos do aplicativo estão recusando os usuários ou qual tela eles estão usando antes de sair do aplicativo. Essas informações ajudam imensamente os empreendedores de aplicativos móveis à medida que ficam cara a cara com a área problemática. E agora, ao invés de mudar toda a aplicação, eles se concentram apenas em melhorar um determinado segmento/seção.

4. Identificando a hora de fazer a troca do dispositivo

Quando empregada corretamente, a análise preditiva em aplicativos móveis dá aos empreendedores uma visão sobre em qual dispositivo e sistema operacional seus usuários estão se engajando para usar o aplicativo. Essas informações são uma mina de ouro para a equipe de tecnologia, pois eles podem projetar o aplicativo de acordo com a especificidade desse aplicativo específico.

5. Melhorando o jogo de notificação deles

A análise preditiva ajuda as empresas a identificar qual mensagem de notificação está causando qual reação. Essas informações ajudam os profissionais de marketing a planejar o envio de notificações de forma a obter um resultado positivo máximo.

Ao categorizar os usuários de aplicativos móveis em segmentos como aqueles que mais interagem com o aplicativo, aqueles com maior probabilidade de abandonar o aplicativo e aqueles que simplesmente tornaram seu aplicativo móvel o caso de instalar e esquecer, o Predictive Analytics ajuda os profissionais de marketing de aplicativos móveis com uma plataforma onde eles sabem como segregar suas notificações push e entre quais pessoas.

Com isso, analisamos agora o papel de contribuição que a análise preditiva desempenha no setor de desenvolvimento de aplicativos móveis, tanto do lado da agência de desenvolvimento de aplicativos móveis quanto do negócio centrado em aplicativos móveis. Agora é hora de analisar alguns casos de uso em relação a como você pode adicionar o formulário de análise em seu aplicativo móvel, em todos os setores.

Aplicação de análise preditiva para o setor

Embora existam vários aplicativos de análise preditiva ao nosso redor, vejamos as áreas que são mais propensas a fornecer altos retornos instantâneos quando incorporadas a essa técnica.

1. Análise preditiva na área da saúde

A análise preditiva está sendo incorporada no setor de saúde por três razões cruciais principais – mapeamento geográfico, estimativa de risco e planejamento de cenários hipotéticos em termos de cirurgia e fluxo de pacientes no hospital.

O uso de análises leva a tratamentos mais eficazes, melhores resultados para os pacientes e economia de custos em vários departamentos.

Por exemplo, um dispositivo para pacientes com asma que usa análise preditiva pode registrar e analisar os sons respiratórios dos pacientes e fornecer feedback em tempo real usando um aplicativo de smartphone para ajudar os pacientes a se prepararem para um ataque e gerenciar melhor seus sintomas.

2. Análise preditiva no comércio eletrônico

Quando falamos de aplicativos de análise preditiva , é importante ter uma discussão sem mencionar o setor de comércio eletrônico. A análise não apenas ajuda os usuários , fornecendo listagens relacionadas a 'Clientes que compraram isso, também compraram', mas também mostrando anúncios de ofertas que chegaram aos produtos que eles estavam procurando comprar anteriormente ou que estavam no carrinho de compras.

O benefício de manter os usuários conectados ao site, dando-lhes ofertas e descontos nos produtos que eles realmente desejam comprar e, ao mesmo tempo, ajudá-los a decidir o que comprar em seguida são os dois fatores que atraíram gigantes do comércio eletrônico como Amazon, eBay , etc., integram análises preditivas em seu site e aplicativos móveis.

[Leia também: 15 recursos incríveis do seu aplicativo de e-commerce ]

3. Análise preditiva sob demanda

Na economia sob demanda específica para transporte e comutação, a análise preditiva é muito útil para estimar as áreas que solicitarão a demanda máxima da frota, o preço que os usuários provavelmente pagarão por uma gorjeta, o estágio em que eles estão cancelando a viagem, etc.

Além disso, a análise preditiva também ajuda a estimar o cenário do acidente em termos de motoristas com maior probabilidade de dirigir precipitadamente , a área geográfica mais propensa a acidentes etc.

A economia de frota sob demanda tem muito o que aproveitar dos algoritmos de análise preditiva. A percepção de todo o setor levou marcas como Uber e Didi Chuxing a aplicar análises preditivas e ganhos de máquina no modelo de negócios.

[Leia também: Aplicativo móvel de serviços sob demanda: benéfico para compradores e vendedores ]

4. Análise preditiva em empresas

A informação futurista que a analítica preditiva oferece à equipe de negócios da empresa surge como uma oportunidade de ouro para empresas que estão com dificuldades em seu domínio de CRM e também na área de RH.

A análise preditiva pode fornecer informações sobre o estágio em que um cliente tem maior probabilidade de levar seus negócios para outro lugar e a análise baseada no desempenho dos funcionários, dando aos RHs uma visão sobre se o funcionário deve ou não ser mantido associado.

Ao pesquisar as habilidades mais exigidas pelo setor, a análise preditiva e a mobilidade empresarial podem, em grande medida, aumentar as habilidades dos funcionários.

5. Análise Preditiva no Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos

Outra área importante onde a aplicação da análise preditiva é essencial é o gerenciamento da cadeia de suprimentos . Uma cadeia de suprimentos mal otimizada pode ter implicações ruins em todos os aspectos do seu negócio. Assim, torna-se vital para as empresas usar tecnologias avançadas, como análise preditiva.

As informações que você coleta usando a análise preditiva serão o mais atualizadas possível, pois podem incorporar dados em tempo real. Você também pode se tornar mais ágil em seu processo de tomada de decisão, pois o modelo preditivo indicará os impactos de diferentes variáveis ​​na eficiência de sua cadeia de suprimentos.

Agora que vimos tudo – impacto da análise preditiva na economia de aplicativos móveis (um impacto que as empresas de desenvolvimento de aplicativos móveis e os negócios de aplicativos móveis enfrentam) junto com os aplicativos de análise preditiva , agora é hora de trazer o guia para um final, fornecendo a você uma visão das ferramentas de análise preditiva que oferecem as inferências mais calculadas.

Ferramentas de análise preditiva

Embora uma pesquisa rápida na Internet forneça uma ótima lista de ferramentas de análise preditiva, aqui estão aquelas em que confiamos para ajudar nossos empreendedores e empresas parceiras a entender melhor para onde seus negócios de aplicativos estão indo:

Nota Final

A análise preditiva é uma abordagem de análise avançada para espiar o futuro do seu aplicativo, permitindo que você tome melhores decisões e supere seus concorrentes. As organizações podem usar a análise preditiva para tomar ações preventivas em uma ampla variedade de áreas.

Ele pode ser usado para maior retenção de usuários, personalização, campanhas de marketing direcionadas e muito mais, e é por isso que será um ativo tangível no futuro.

Caso você queira construir com sucesso um aplicativo móvel usando análise preditiva, você deve consultar e contratar uma empresa de software experiente como a Appinventiv .

Você também deve procurar novas soluções de análise de dados no mercado para fazer melhorias contínuas e expandir gradualmente seu aplicativo para um produto mais novo e melhor com os recursos mais recentes.