无法通过您的应用获利？大数据可以提供帮助
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-25
无法获利的主要原因是许多应用开发人员缺乏数据和数据智能
这些数据和数据智能无法引导他们获得产品的更高质量的前景，那些可以建立大数据和分析渠道以了解其应用程序的使用方式以及谁使用它们的公司适合建立一个“粘性用户”社区，他们将继续使用他们的应用程序，以重新定位用户，这与车库中的几个开发应用程序，启动应用程序并只是希望它能引起人们注意并做得很好的家伙形成鲜明对比，而这正是大多数应用发布者。
数据基于他和其他人两年多前进行的全面研究
我们与数百家各种规模的应用程序发行商进行了交谈，我们发现大多数人对此感到非常沮丧，他们想了解更多有关其用户和潜在用户的信息，但问题是这些是移动设备使用的移动应用程序用户，并且移动分析无法很好地扩展以向这些开发人员提供他们正在寻找的信息类型，问题在于能否充分捕获有关数百万用户的信息，然后找出关键数据点，这些数据点可以告诉您有关这些用户的有意义的事情以及如何吸引他们，传统的市场细分方法不适用于此类问题。
我们认为可以通过机器学习和数据科学来解决该问题
从而将用户群自动分组为多个细分，然后进一步个性化应用程序与单个用户之间的互动，将用户分为几类，首先要研究不同类别的用户使用应用程序的方式，然后将机器学习与分析算法结合使用，以剖析这些用户及其使用习惯，以识别不同的应用程序使用方式，从这里应用程序可以根据用户使用应用程序的方式为他们开发个性化消息，还可以识别该应用程序的非营利性和营利性用途，这使应用程序开发人员可以更清楚地看到谁在高级付费模式下使用他们的应用程序，以及他们应该在哪里进行投资以进一步将其产品货币化。
在这样的分析中应用程序开发人员可能会发现只有20％到30％的人下载了该应用程序
与此同时应用程序开发人员可以看到不仅使用该应用程序，而且为使用其功能的使用权付费的用户，这些人可以使开发人员能够建立持久而有利可图的参与度与，人们讨厌您的移动应用程序的五个原因，在对使用该产品的12家公司进行的研究中，这些公司与客户的互动率提高了35％，收入提高了20％，这种升降机可以帮助车库设计师和大型应用公司之间的公平竞争环境，它还可以提高大型企业的参与率，这些大型企业不主要从事应用程序业务，而是希望使用应用程序来改善与客户的关系。
大数据价值链运作方式的例证
了解物联网分析如何每年为西门子节省数百万元的能源成本和排放，此外了解通力如何在构建大数据价值链的同时采用物联网分析，公司越善于利用其大数据，他们可以从这项努力中获得更多的价值，该价值来自组织可以从大数据中获得的简单的投资回报（ROI），通过使用大数据和分析并将这些方法应用于公司运营领域，可以通过多种方式节省金钱或时间，设施管理是许多公司投资于分析的领域，能源消耗的百分之四十五是由建筑物消耗的，因此当您拥有像西门子这样的大型企业 ，在全球拥有300,000座建筑物时，该公司估计每年可以节省大约1.4亿美元的能源成本和100亿吨的排放量，这使它可以显着降低其能耗，通过使用物联网分析来减少碳足迹。
通力示例及其分析路线图地说明了大数据价值链的运作方式
在这一链的层，公司通过攻击运营问题来寻求立即的大数据投资回报，从而可以迅速获得投资回报，一旦他们从工作中证明了投资回报率，他们就会进入第二层，这是通过开发可以进一步利用其分析的新应用程序进一步利用这些数据，第三层是进入新的领域，数据带来的业务或收入流，通过从分析到在设备出现故障之前预测设备维护需求的能力，获得投资回报，通过开发“智能”应用程序来利用此物联网数据，该应用程序通过使用机器学习和分析将人们有效地路由到目的地；和这些数据的潜在货币化，可能是通过了解客户及其关心的方面，然后出售客户在运输到目的地时会看到的广告来实现的。
不管他们身处哪个行业，这些都是公司在建立大数据价值链时应遵循的大数据价值战略
这些数据和数据智能无法引导他们获得产品的更高质量的前景，那些可以建立大数据和分析渠道以了解其应用程序的使用方式以及谁使用它们的公司适合建立一个“粘性用户”社区，他们将继续使用他们的应用程序，以重新定位用户，这与车库中的几个开发应用程序，启动应用程序并只是希望它能引起人们注意并做得很好的家伙形成鲜明对比，而这正是大多数应用发布者。
数据基于他和其他人两年多前进行的全面研究
我们与数百家各种规模的应用程序发行商进行了交谈，我们发现大多数人对此感到非常沮丧，他们想了解更多有关其用户和潜在用户的信息，但问题是这些是移动设备使用的移动应用程序用户，并且移动分析无法很好地扩展以向这些开发人员提供他们正在寻找的信息类型，问题在于能否充分捕获有关数百万用户的信息，然后找出关键数据点，这些数据点可以告诉您有关这些用户的有意义的事情以及如何吸引他们，传统的市场细分方法不适用于此类问题。
我们认为可以通过机器学习和数据科学来解决该问题
从而将用户群自动分组为多个细分，然后进一步个性化应用程序与单个用户之间的互动，将用户分为几类，首先要研究不同类别的用户使用应用程序的方式，然后将机器学习与分析算法结合使用，以剖析这些用户及其使用习惯，以识别不同的应用程序使用方式，从这里应用程序可以根据用户使用应用程序的方式为他们开发个性化消息，还可以识别该应用程序的非营利性和营利性用途，这使应用程序开发人员可以更清楚地看到谁在高级付费模式下使用他们的应用程序，以及他们应该在哪里进行投资以进一步将其产品货币化。
在这样的分析中应用程序开发人员可能会发现只有20％到30％的人下载了该应用程序
与此同时应用程序开发人员可以看到不仅使用该应用程序，而且为使用其功能的使用权付费的用户，这些人可以使开发人员能够建立持久而有利可图的参与度与，人们讨厌您的移动应用程序的五个原因，在对使用该产品的12家公司进行的研究中，这些公司与客户的互动率提高了35％，收入提高了20％，这种升降机可以帮助车库设计师和大型应用公司之间的公平竞争环境，它还可以提高大型企业的参与率，这些大型企业不主要从事应用程序业务，而是希望使用应用程序来改善与客户的关系。
大数据价值链运作方式的例证
了解物联网分析如何每年为西门子节省数百万元的能源成本和排放，此外了解通力如何在构建大数据价值链的同时采用物联网分析，公司越善于利用其大数据，他们可以从这项努力中获得更多的价值，该价值来自组织可以从大数据中获得的简单的投资回报（ROI），通过使用大数据和分析并将这些方法应用于公司运营领域，可以通过多种方式节省金钱或时间，设施管理是许多公司投资于分析的领域，能源消耗的百分之四十五是由建筑物消耗的，因此当您拥有像西门子这样的大型企业 ，在全球拥有300,000座建筑物时，该公司估计每年可以节省大约1.4亿美元的能源成本和100亿吨的排放量，这使它可以显着降低其能耗，通过使用物联网分析来减少碳足迹。
通力战略远景的一部分是寻找方法
通过收集应用了机器学习的物联网数据，使人们移动的设备变得更智能。例如，如果有10个人站在电梯间，其中有4个人想去16楼，如果他们用电梯扫描仪扫描房卡，则电梯系统可以派出一辆汽车，直接将这四个人带走不停地走到16楼，然后为剩下的六个人派另一辆车，这些人要去其他各个楼层并停下来。结果是更有效的乘客路线选择和更高的客户满意度。
通力示例及其分析路线图地说明了大数据价值链的运作方式
在这一链的层，公司通过攻击运营问题来寻求立即的大数据投资回报，从而可以迅速获得投资回报，一旦他们从工作中证明了投资回报率，他们就会进入第二层，这是通过开发可以进一步利用其分析的新应用程序进一步利用这些数据，第三层是进入新的领域，数据带来的业务或收入流，通过从分析到在设备出现故障之前预测设备维护需求的能力，获得投资回报，通过开发“智能”应用程序来利用此物联网数据，该应用程序通过使用机器学习和分析将人们有效地路由到目的地；和这些数据的潜在货币化，可能是通过了解客户及其关心的方面，然后出售客户在运输到目的地时会看到的广告来实现的。
不管他们身处哪个行业，这些都是公司在建立大数据价值链时应遵循的大数据价值战略
不幸的是我们仍然看到没有适用于它们的特定业务案例的概念证明。没有适用于它们的业务案例以及大数据价值链，很难为大数据项目获得资金。这将为ROI带来持续的发展。我们在通力，其他公司看到的例子说明了如何构建这些价值链。
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