По мере того, как технологии продолжают развиваться, компании все чаще обращаются к аналитике больших данных, чтобы получать ценные сведения и повышать ценность своих приложений для бизнеса. Аналитика больших данных — это процесс сбора, анализа и интерпретации больших объемов данных для выявления тенденций и закономерностей. Используя эту технологию, предприятия могут получить ценную информацию, которая поможет им принимать более обоснованные решения и совершенствовать свою деятельность.
На современном высококонкурентном рынке наличие эффективного мобильного или веб-приложения имеет важное значение для любого бизнеса, который хочет оставаться впереди своих конкурентов. Разработка приложения требует тщательного планирования и выполнения, чтобы гарантировать, что оно отвечает потребностям клиентов, обеспечивая при этом положительный пользовательский опыт. Однако просто иметь приложение недостаточно; компаниям необходимо использовать преимущества аналитики больших данных, чтобы максимизировать ценность, которую они получают от своего приложения.
Аналитика больших данных предоставляет предприятиям ценную информацию о поведении пользователей, которую можно использовать для оптимизации производительности своего приложения. Анализируя шаблоны использования, такие как частота доступа пользователей к определенным функциям или типы контента, которые они чаще всего просматривают, компании могут определить области, в которых необходимо внести улучшения, чтобы приложение было более полезным для клиентов. Кроме того, отслеживая отзывы клиентов с помощью опросов или отзывов об удобстве использования и производительности приложения, компании могут использовать эту информацию, а также показатели использования из других источников, таких как платформы социальных сетей или страницы результатов поисковых систем (SERP), чтобы принимать обоснованные решения о том, как лучше всего разработать приложение, которое отвечает потребностям пользователей, обеспечивая при этом ключевые показатели эффективности (KPI).
Кроме того, используя инструменты предиктивной аналитики, такие как алгоритмы машинного обучения или технологии искусственного интеллекта (ИИ), компании могут выявлять потенциальные возможности еще до того, как они появятся, что помогает им оставаться на шаг впереди, когда дело доходит до разработки приложения, которое оказывает максимальное влияние на клиентов. Например, чат-боты на базе ИИ становятся все более популярными среди предприятий не только потому, что они позволяют компаниям обеспечивать круглосуточное обслуживание клиентов, но и потому, что они позволяют им собирать отзывы пользователей в режиме реального времени об их опыте использования вашего продукта или услуги, что помогает информировать будущее. усилия по разработке, когда придет время разработать приложение в дальнейшем.
Кроме того, анализ больших данных также позволяет компаниям отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI), такие как уровень вовлеченности или коэффициент конверсии, с течением времени, чтобы изменения, внесенные во время разработки, оказывали измеримое влияние на эти показатели, облегчая командам отслеживать прогресс с течением времени при разработке новых функций. для существующих приложений. Такое понимание позволяет организациям быстро выявлять проблемы и корректировать их соответствующим образом, чтобы команды не тратили драгоценные ресурсы на разработку функций, которые никто не использует.
В конечном счете, использование анализа больших данных необходимо, если вы хотите максимизировать окупаемость инвестиций при разработке приложений, независимо от того, создаете ли вы что-то совершенно новое или запускаете обновления существующего программного обеспечения. Используя мощные прогнозные данные, предоставляемые такими инструментами, как машинное обучение ИИ, вы сможете лучше понять, что работает, а что нет, чтобы не тратить деньги впустую, пытаясь создать то, что никто не хочет использовать. Обладая правильным сочетанием