Un ghid cuprinzător despre utilizarea analizei predictive pentru aplicațiile mobile

Analiza predictivă are scopul de a face predicții despre rezultatele viitoare pe baza datelor actuale sau istorice, a algoritmilor statistici și a tehnicilor de analiză, cum ar fi învățarea automată. Cu ajutorul instrumentelor și modelelor de analiză predictivă, orice organizație poate prognoza cu precizie tendințele și comportamentele în milisecunde, zile sau ani în viitor.

Analiza predictivă a câștigat un sprijin uriaș din partea unei game largi de organizații, piața globală fiind proiectată să atingă 28,1 miliarde USD până în 2026, crescând cu un CAGR de 21,7% în perioada de prognoză 2021-2026, potrivit unui raport al piețelor și piețelor. .

Se așteaptă ca diverși factori, cum ar fi achizițiile, lansările de produse și utilizarea din ce în ce mai mare a inteligenței artificiale și a învățării automate, vor determina adoptarea software-ului de analiză predictivă pe piață.

Cum accelerează Predictive Analytics dezvoltarea aplicațiilor mobile?

Dezvoltatorii de aplicații mobile generează o cantitate imensă de date specifice testării aplicațiilor mobile , verificării calității și o serie de alte sarcini zilnice ; Integrarea analizei predictive în procesul de dezvoltare a aplicației ajută la colectarea datelor și la crearea unui cadru de analiză predictivă pentru a găsi modele care sunt ascunse în numeroasele seturi de date nestructurate și structurate.

Rezultatul final: dezvoltatorii de aplicații mobile obțin un algoritm prin care pot prognoza problemele cu care s-ar putea confrunta ciclul de dezvoltare.

Deși aceasta este explicația la nivel înalt a modului în care funcționează o analiză predictivă în procesul de dezvoltare a aplicațiilor mobile , acum permiteți-ne să vă oferim o perspectivă practică, arătând cum folosim Predictive Analytics în ciclul nostru de dezvoltare a aplicațiilor mobile pentru a face întregul proces mult. mai rapid si calitate asigurata.

Cum folosește Appinventiv Analytics predictiv pentru dezvoltarea aplicațiilor mobile

La Appinventiv, echipa noastră de profesioniști utilizează modele de analiză predictivă pentru a ajuta companiile să atragă, să-și păstreze și să-și dezvolte clienții. Este o modalitate inteligentă de a adăuga mai multă perspectivă și claritate în deciziile dvs. de afaceri.

Iată modalitățile prin care folosim analiza predictivă pentru a face procesul de dezvoltare a aplicațiilor mobile mai eficient.

1. Planificarea predictivă

Dezvoltatorii de aplicații mobile și managerii de proiect subestimează adesea timpul, resursele și banii de care ar avea nevoie pentru a furniza codul. S-ar putea confrunta cu aceleași probleme de livrare din când în când, mai ales când lucrează la proiecte similare.

Folosim analize predictive pentru aplicațiile mobile pentru a identifica greșelile repetitive care duc la coduri cu erori. De asemenea, luăm în considerare numărul de linii de cod livrate de dezvoltatori și timpul pe care le-a luat pentru a le scrie mai devreme. Ne oferă informațiile pentru a anticipa dacă vom fi capabili sau nu să respectăm data programată de livrare.

2. Analiza predictivă DevOps

Fuziunea dezvoltării și operațiunilor aplicațiilor mobile – DevOps este cunoscut pentru a accelera timpul de livrare a aplicațiilor mobile . Atunci când datele din mediul de producție revin dezvoltatorilor, analiza predictivă pentru aplicațiile mobile poate ajuta la identificarea abordării de codificare care cauzează o experiență proastă a utilizatorului pe piață.

Analizăm datele specifice utilizării și modelului de eșec al aplicației mobile pentru a prezice ce caracteristici sau mișcările utilizatorului vor face ca aplicația să se blocheze . Apoi rezolvăm problema în versiunile viitoare.

3. Testarea predictivă

În loc să testăm fiecare combinație de acțiuni ale utilizatorului și interfețe cu alte sisteme, folosim analize predictive pentru a găsi calea pe care o iau în mod obișnuit utilizatorii și pentru a identifica stadiul în care aplicația se blochează. De asemenea, uneori, folosim algoritmi pentru a măsura punctele comune între toate fluxurile de execuție ale utilizatorilor și pentru a identifica și a se concentra asupra suprapunerii care indică căi de execuție comune.

Acum că ne-am uitat la modul în care funcționează Predictive Analytics pentru aplicațiile mobile , este timpul să analizăm cazurile de utilizare ale acestui cadru analitic .

Cum Predictive Analytics îmbunătățește experiența aplicațiilor mobile – cazuri de utilizare

Există o serie de moduri în care companiile pot folosi analiza predictivă pentru a îmbunătăți experiența generală pe care o oferă aplicația lor mobilă .

De la a le oferi informații mai bune pe frontul cercetării, în ceea ce privește regiunea geografică pe care ar trebui să-și promoveze mai mult aplicația, până la identificarea dispozitivelor pe care ar trebui să le obțină aplicațiile proiectate, există o serie de moduri în care analizele predictive sunt utile pentru afaceri cu aplicații mobile centrate pe viitor.

1. Retenție mai mare a utilizatorilor

Predictive Analytics ajută într - o mare măsură la îmbunătățirea numărului de reținere a utilizatorilor . Oferind companiilor o imagine exactă a modului în care utilizatorii interacționează cu aplicația lor și a modurilor în care doresc să interacționeze cu aplicația, Predictive Analytics îi ajută pe antreprenori să corecteze problemele și să amplifice caracteristicile care atrag utilizatorii.

2. Marketing personalizat

Marketingul personalizat este cel mai mare semn al modului în care companiile folosesc analiza pentru a atrage clienții să - și folosească aplicațiile predictive .

V-ați întrebat vreodată cum Spotify vă oferă liste de redare recomandate pentru melodii ? Este rezultatul analizei predictive. Implementând-o în aplicația dvs. mobilă, veți putea oferi utilizatorilor o listă și mesaje mai personalizate, făcând astfel întreaga experiență mult mai personalizată.

3. Identificarea conținutului ecranului care trebuie schimbat

Analiza predictivă ajută la identificarea elementelor aplicației care refuză utilizatorii sau ce ecran folosesc aceștia înainte de a părăsi aplicația. Aceste informații îi ajută enorm pe antreprenorii de aplicații mobile pe măsură ce se întâlnesc față în față cu zona cu probleme. Și acum, în loc să schimbe întreaga aplicație, se concentrează doar pe îmbunătățirea unui anumit segment/secțiune.

4. Identificarea orei de schimbare a dispozitivului

Atunci când este folosită corect, analitica predictivă în aplicațiile mobile oferă antreprenorilor o perspectivă asupra dispozitivului și sistemului de operare pe care utilizatorii lor devin activi pentru a utiliza aplicația. Aceste informații sunt o mină de aur pentru echipa de tehnologie, deoarece apoi poate obține aplicația proiectată în funcție de specificul aplicației respective.

5. Îmbunătățirea jocului de notificare

Analiza predictivă ajută companiile să identifice mesajul de notificare care provoacă ce reacție . Aceste informații îi ajută pe marketeri să-și planifice notificarea în așa fel încât să obțină un rezultat pozitiv maxim.

Prin clasificarea utilizatorilor aplicației mobile în segmente precum cei care interacționează cel mai mult cu aplicația, cei care au cel mai mare șans să abandoneze aplicația și cei care pur și simplu au făcut ca aplicația dvs. mobilă să fie instalată și uitată, Predictive Analytics îi ajută pe marketerii aplicațiilor mobile. cu o platformă în care știu cum să-și separe notificările push și între ce persoane.

Prin aceasta, ne-am uitat acum la rolul contributiv pe care analiza predictivă îl joacă în industria dezvoltării aplicațiilor mobile, atât de la sfârșitul agenției de dezvoltare a aplicațiilor mobile, cât și de la afacerile centrate pe aplicații mobile. Acum este timpul să analizăm câteva cazuri de utilizare cu privire la modul în care puteți adăuga formularul de analiză în aplicația dvs. mobilă, în toate industriile.

Aplicarea în industrie a analizei predictive

Deși există o serie de aplicații Predictive Analytics în jurul nostru, haideți să ne uităm la acele zone care sunt mai predispuse să ofere rentabilități mari imediate atunci când sunt încorporate cu această tehnică.

1. Analiza predictivă în domeniul sănătății

Analiza predictivă este încorporată în industria de asistență medicală din trei motive esențiale principale - cartografierea geografică, estimarea riscului și planificarea scenariilor ce se întâmplă în ceea ce privește intervenția chirurgicală și fluxul de pacienți în spital.

Utilizarea analizei duce la tratamente mai eficiente, rezultate mai bune pentru pacient și economii de costuri în mai multe departamente.

De exemplu, un dispozitiv pentru pacienții cu astm bronșic care utilizează analize predictive poate înregistra și analiza sunetele respiratorii ale pacienților și poate oferi feedback în timp real folosind o aplicație pentru smartphone pentru a ajuta pacienții să fie pregătiți pentru un atac și să își gestioneze mai bine simptomele.

2. Analiza predictivă în comerțul electronic

Când vorbim despre aplicațiile Predictive Analytics , este important să avem o discuție fără a menționa industria comerțului electronic. Analiza nu doar îi ajută pe utilizatori, oferindu-le listări legate de „Clienții care au cumpărat acest lucru, au și cumpărat”, ci și afișându-le anunțuri cu oferte care au ajuns la produsele pe care căutau să le cumpere mai devreme sau pe care le au în coșul de cumpărături.

Beneficiul de a menține utilizatorii legați de site, oferindu-le oferte și reduceri la produsele pe care chiar doresc să le achiziționeze și, în același timp, ajutându-i să decidă ce să cumpere în continuare sunt cei doi factori care i-au atras pe giganții comerțului electronic precum Amazon, eBay . , etc., integrează analitica predictivă în site-ul lor web și în aplicațiile mobile.

[Citiți și: 15 caracteristici remarcabile ale aplicației dvs. de comerț electronic ]

3. Analiza predictivă la cerere

În economia la cerere specifică transportului și comutației, analizele predictive sunt foarte utile în ceea ce privește estimarea zonelor care vor solicita cererea maximă de flotă, prețul pe care utilizatorii sunt cel mai probabil să-l plătească pentru un bacșiș, etapa la pe care le anulează călătoria etc.

În afară de aceasta, analiza predictivă ajută și la estimarea scenariului de accident în ceea ce privește șoferii care sunt cel mai probabil să conducă brusc , zona geografică care este cea mai predispusă la accidente etc.

Economia flotei la cerere are multe de profitat de la algoritmii de analiză predictivă. Realizarea la nivelul întregii industrie a condus la mărci precum Uber și Didi Chuxing să aplice analitică predictivă și învățarea automată în modelul de afaceri.

[Citiți și: Aplicația mobilă Servicii la cerere: benefică atât pentru cumpărători, cât și pentru vânzători ]

4. Analiza predictivă în întreprinderi

Informațiile futuriste pe care o analiză predictivă le oferă echipei de afaceri a companiei vine ca o oportunitate de aur pentru întreprinderile care se luptă în domeniul lor CRM și, de asemenea, în zona HR.

Analiza predictivă poate oferi o perspectivă asupra stadiului în care un client este cel mai probabil să-și ducă afacerea în altă parte și analiza angajaților bazată pe performanță, oferind resurselor umane o perspectivă asupra faptului dacă angajatul trebuie sau nu menținut asociat.

Prin cercetarea abilităților care sunt cele mai solicitate de industrie, analiza predictivă și mobilitatea întreprinderii pot împreună să îmbunătățească abilitățile angajaților într-o măsură uriașă.

5. Analiza predictivă în managementul lanțului de aprovizionare

Un alt domeniu important în care aplicarea analizei predictive este esențială este managementul lanțului de aprovizionare . Un lanț de aprovizionare prost optimizat poate avea implicații negative asupra fiecărui aspect al afacerii dvs. Astfel, devine vital pentru întreprinderi să folosească tehnologii avansate, cum ar fi analiza predictivă.

Informațiile pe care le adunați folosind analiza predictivă vor fi cât mai actualizate posibil, deoarece pot încorpora date în timp real. De asemenea, puteți deveni mai agil în procesul de luare a deciziilor, deoarece modelul predictiv va indica impactul diferitelor variabile asupra eficienței lanțului dvs. de aprovizionare.

Acum că am văzut tot – impactul analizei predictive în economia aplicațiilor mobile (un impact cu care se confruntă atât companiile de dezvoltare de aplicații mobile, cât și companiile de aplicații mobile), împreună cu aplicațiile de analiză predictivă , acum este timpul să aducem ghidul într-un Încheiați prin a vă oferi o perspectivă asupra instrumentelor de analiză predictivă care oferă cele mai calculate inferențe.

Instrumente de analiză predictivă

În timp ce o căutare rapidă pe internet vă va oferi o listă grozavă de instrumente de analiză predictivă, iată cele pe care ne bazăm pentru a ajuta antreprenorii și întreprinderile partenere să se înțeleagă mai bine spre direcția în care se îndreaptă afacerea lor cu aplicații -

Notă finală

Analiza predictivă este o abordare avansată de analiză pentru a arunca o privire asupra viitorului aplicației dvs., permițându-vă să luați decizii mai bune și să vă depășiți concurenții. Organizațiile pot folosi analiza predictivă pentru a lua măsuri preventive într-o gamă largă de domenii.

Poate fi folosit pentru o mai mare reținere a utilizatorilor, personalizare, campanii de marketing direcționate și multe altele, motiv pentru care va fi un activ tangibil în viitor.

În cazul în care doriți să construiți cu succes o aplicație mobilă folosind analiza predictivă, ar trebui să consultați și să angajați o companie de software cu experiență precum Appinventiv .

De asemenea, ar trebui să căutați noi soluții de analiză a datelor de pe piață pentru a face îmbunătățiri continue și pentru a vă extinde treptat aplicația într-un produs mai nou, mai bun, cu cele mai recente caracteristici.