Подробное руководство по использованию прогнозной аналитики для мобильных приложений

Предиктивная аналитика направлена ​​на прогнозирование будущих результатов на основе текущих или исторических данных, статистических алгоритмов и методов аналитики, таких как машинное обучение. С помощью инструментов и моделей предиктивной аналитики любая организация может точно прогнозировать тенденции и поведение на миллисекунды, дни или годы вперед.

Прогнозная аналитика получила огромную поддержку со стороны широкого круга организаций, при этом прогнозируется, что к 2026 году мировой рынок достигнет 28,1 млрд долларов США, а среднегодовой рост составит 21,7% в течение прогнозируемого периода с 2021 по 2026 год, согласно отчету Markets and Markets. .

Ожидается, что различные факторы, такие как приобретения, запуск продуктов и более широкое использование искусственного интеллекта и машинного обучения, будут способствовать внедрению программного обеспечения для прогнозной аналитики на рынке.

Как Predictive Analytics ускоряет разработку мобильных приложений?

Разработчики мобильных приложений генерируют огромное количество данных, специфичных для тестирования мобильных приложений , проверки качества и ряда других повседневных задач ; Интеграция предиктивной аналитики в процесс разработки приложений помогает собирать данные и создавать структуру предиктивной аналитики для поиска закономерностей, скрытых во множестве неструктурированных и структурированных наборов данных.

Конечный результат: разработчики мобильных приложений получают алгоритм, с помощью которого они могут прогнозировать проблемы, с которыми может столкнуться цикл разработки.

Хотя это общее объяснение того, как работает прогностическая аналитика в процессе разработки мобильных приложений , давайте теперь дадим вам практическое представление, показав, как мы используем прогностическую аналитику в нашем цикле разработки мобильных приложений, чтобы сделать весь процесс более продуктивным. быстрее и качественнее.

Как Appinventiv использует прогнозную аналитику для разработки мобильных приложений

В Appinventiv наша команда профессионалов использует модели прогнозной аналитики, чтобы помочь компаниям привлекать, удерживать и развивать своих клиентов. Это разумный способ добавить больше понимания и ясности в ваши бизнес-решения.

Вот способы, которыми мы используем прогнозную аналитику, чтобы сделать наш процесс разработки мобильных приложений более эффективным.

1. Прогнозное планирование

Разработчики мобильных приложений и менеджеры проектов часто недооценивают время, ресурсы и деньги, которые потребуются для доставки кода. Они могут время от времени сталкиваться с одними и теми же проблемами доставки, особенно когда они работают над похожими проектами.

Мы используем предиктивную аналитику для мобильных приложений , чтобы выявлять повторяющиеся ошибки, приводящие к ошибочным кодам. Мы также учитываем количество строк кода, предоставленных разработчиками, и время , которое им потребовалось, чтобы написать их раньше. Это дает нам информацию, чтобы предсказать, сможем ли мы уложиться в запланированную дату доставки.

2. Предиктивная аналитика DevOps

Слияние разработки мобильных приложений и эксплуатации — известно, что DevOps ускоряет время доставки мобильных приложений . Когда данные производственной среды возвращаются к разработчикам, предиктивная аналитика для мобильных приложений может помочь определить, какой подход к кодированию вызывает плохое взаимодействие с пользователем на рынке.

Мы анализируем данные, характерные для моделей использования и отказов мобильного приложения, чтобы предсказать, какие функции или движения пользователей приведут к сбою приложения . Затем мы исправим проблему в будущих выпусках.

3. Прогностическое тестирование

Вместо того, чтобы тестировать каждую комбинацию действий пользователя и интерфейсов с другими системами, мы используем предиктивную аналитику, чтобы найти путь, по которому обычно идут пользователи, и определить этап, на котором происходит сбой приложения. Мы также время от времени используем алгоритмы для измерения общих черт между всеми пользовательскими потоками выполнения, а также выявляем и фокусируемся на совпадениях, которые указывают на общие пути выполнения.

Теперь, когда мы рассмотрели, как работает Predictive Analytics для мобильных приложений , пришло время рассмотреть варианты использования этой аналитической среды .

Как предиктивная аналитика улучшает работу мобильных приложений — примеры использования

Существует несколько способов, с помощью которых компании могут использовать прогностическую аналитику для улучшения общего опыта, предлагаемого их мобильными приложениями .

От предоставления им лучшего понимания в области исследований, с точки зрения того, в каком географическом регионе им следует больше продвигать свое приложение, до определения устройств, в соответствии с которыми они должны получать приложения, существует ряд способов , которыми прогнозная аналитика может пригодиться для бизнес мобильных приложений, ориентированный на будущее.

1. Лучшее удержание пользователей

Прогнозная аналитика помогает значительно улучшить показатель удержания пользователей . Предоставляя предприятиям точную картину того, как пользователи взаимодействуют с их приложением и как они хотят взаимодействовать с приложением, Predictive Analytics помогает предпринимателям исправлять проблемы и расширять функции, которые привлекают пользователей.

2. Персонализированный маркетинг

Персонализированный маркетинг — самый яркий признак того, как компании используют аналитику, чтобы заманить клиентов использовать свои приложения для прогнозирования .

Вы когда-нибудь задумывались, как Spotify дает вам рекомендуемые списки воспроизведения песен ? Это результат предиктивной аналитики. Внедрив его в свое мобильное приложение, вы сможете предоставить своим пользователям более персонализированный список и сообщения, что сделает весь опыт более индивидуальным.

3. Определение содержимого экрана, которое необходимо изменить

Прогнозная аналитика помогает определить, какие элементы приложения отклоняют пользователей или какой экран они используют, прежде чем покинуть приложение. Эта информация очень помогает предпринимателям мобильных приложений, поскольку они сталкиваются лицом к лицу с проблемной областью. И теперь вместо того, чтобы менять все приложение, они сосредоточены только на улучшении определенного сегмента/раздела.

4. Определение времени переключения устройства

При правильном применении предиктивная аналитика в мобильных приложениях дает предпринимателям представление о том, какое устройство и операционную систему активизируют их пользователи, чтобы использовать приложение. Эта информация является золотой жилой для технической команды, поскольку затем они могут получить приложение, разработанное в соответствии со спецификой этого конкретного приложения.

5. Улучшение их игры с уведомлениями

Прогностическая аналитика помогает компаниям определить, какое уведомление вызывает какую реакцию. Эта информация помогает маркетологам планировать рассылку уведомлений таким образом, чтобы получить максимальный положительный результат.

Разделяя пользователей мобильного приложения на такие сегменты, как те, кто больше всего взаимодействует с приложением, те, кто с наибольшей вероятностью откажется от приложения, и те, кто просто сделал ваше мобильное приложение вариантом «установил и забыл», Predictive Analytics помогает маркетологам мобильных приложений. с платформой, где они знают, как разделить свои push-уведомления и между какими людьми.

Таким образом, мы рассмотрели важную роль прогнозной аналитики в индустрии разработки мобильных приложений как со стороны агентства по разработке мобильных приложений, так и с точки зрения бизнеса , ориентированного на мобильные приложения. Пришло время рассмотреть некоторые варианты использования того, как вы можете добавить форму аналитики в свое мобильное приложение в разных отраслях.

Отраслевое применение прогнозной аналитики

Несмотря на то, что вокруг нас существует множество приложений прогнозной аналитики , давайте рассмотрим те области, которые более склонны давать мгновенную высокую отдачу при использовании этого метода.

1. Предиктивная аналитика в здравоохранении

Прогностическая аналитика внедряется в отрасль здравоохранения по трем основным причинам: географическое картирование, оценка рисков и планирование сценариев «что, если » с точки зрения операции и притока пациентов в больницу.

Использование аналитики приводит к более эффективному лечению, лучшим результатам для пациентов и экономии затрат в нескольких отделениях.

Например, устройство для пациентов с астмой, использующее прогнозную аналитику, может записывать и анализировать звуки дыхания пациентов и предоставлять обратную связь в режиме реального времени с помощью приложения для смартфона, чтобы помочь пациентам подготовиться к приступу и лучше справляться со своими симптомами.

2. Предиктивная аналитика в электронной коммерции

Когда мы говорим о приложениях Predictive Analytics , важно вести обсуждение без упоминания индустрии электронной коммерции. Аналитика не только помогает пользователям, предоставляя им списки, связанные с «Клиенты, которые купили это, также купили», но и показывая им рекламу предложений, которые поступили на продукты, которые они хотели купить ранее или которые были в их корзине.

Преимущество удержания пользователей на веб-сайте путем предоставления им предложений и скидок на продукты, которые они действительно хотят приобрести, и в то же время помогая им решить, что покупать дальше, — это два фактора, которые привлекли гигантов электронной коммерции, таких как Amazon, eBay. и т. д ., интегрируют прогнозную аналитику на свой веб-сайт и в мобильные приложения.

[Также читайте: 15 выдающихся функций вашего приложения для электронной коммерции ]

3. Предиктивная аналитика по запросу

В экономике по запросу, характерной для транспорта и поездок на работу, прогнозная аналитика оказывается очень полезной с точки зрения оценки областей, которые будут требовать максимального спроса на автопарк, цены, которую пользователи, скорее всего, заплатят за чаевые, стадии. что они отменяют поездку и т. д.

Кроме того, предиктивная аналитика также помогает оценить сценарий аварии с точки зрения водителей, которые наиболее склонны к необдуманному вождению , географического района, наиболее подверженного аварии, и т. д.

Алгоритмы предиктивной аналитики могут многое предложить экономике автопарка по требованию. Общеотраслевая реализация привела к тому, что такие бренды, как Uber и Didi Chuxing, стали применять прогнозную аналитику и машинный доход в своей бизнес-модели.

[Также читайте: Мобильное приложение On-Demand Services: выгодно как покупателям, так и продавцам ]

4. Предиктивная аналитика на предприятиях

Футуристическая информация, которую прогностическая аналитика предлагает бизнес-команде компании, представляет собой прекрасную возможность для предприятий, которые испытывают трудности в своей области CRM, а также в области управления персоналом.

Предиктивная аналитика может дать представление о том, на каком этапе клиент, скорее всего, перейдет к другому бизнесу, а также анализ эффективности работы сотрудников, что даст HR понять, следует ли поддерживать связь с сотрудником.

Изучая навыки , которые наиболее востребованы в отрасли, прогнозная аналитика и мобильность предприятия могут в огромной степени объединить навыки сотрудников.

5. Прогнозная аналитика в управлении цепочками поставок

Еще одна важная область, где применение предиктивной аналитики необходимо, — это управление цепочками поставок . Плохо оптимизированная цепочка поставок может иметь негативные последствия для всех аспектов вашего бизнеса. Таким образом, для предприятий становится жизненно важным использовать передовые технологии, такие как прогнозная аналитика.

Информация, которую вы собираете с помощью прогнозной аналитики, будет максимально актуальной, поскольку она может включать данные в реальном времени. Вы также можете стать более гибким в процессе принятия решений, поскольку прогнозная модель будет указывать влияние различных переменных на эффективность вашей цепочки поставок.

Теперь, когда мы увидели все – влияние предиктивной аналитики на экономику мобильных приложений (влияние, с которым сталкиваются как компании-разработчики мобильных приложений , так и компании, занимающиеся мобильными приложениями) вместе с приложениями предиктивной аналитики , пришло время довести руководство до конца. в конце мы познакомим вас с инструментами предиктивной аналитики , которые предлагают наиболее просчитанные выводы.

Инструменты прогнозной аналитики

Хотя быстрый поиск в Интернете даст вам большой список инструментов прогнозной аналитики, вот те, на которые мы полагаемся, чтобы помочь нашим партнерским предпринимателям и предприятиям лучше понять, куда движется их бизнес приложений:

Последнее примечание

Предиктивная аналитика — это расширенный аналитический подход, позволяющий заглянуть в будущее вашего приложения, что позволяет вам принимать более взвешенные решения и превзойти конкурентов. Организации могут использовать прогнозную аналитику для принятия упреждающих действий в самых разных областях.

Его можно использовать для большего удержания пользователей, персонализации, целевых маркетинговых кампаний и многого другого, поэтому в будущем он станет ощутимым активом.

Если вы хотите успешно создать мобильное приложение с помощью прогнозной аналитики, вам следует проконсультироваться и нанять опытную компанию-разработчика программного обеспечения, такую ​​как Appinventiv .

Вам также следует следить за новыми решениями для анализа данных на рынке, чтобы постоянно совершенствовать и постепенно расширять свое приложение до более нового, лучшего продукта с новейшими функциями.