Quel est l’impact du Big Data sur le développement d’applications mobiles ?

Vous êtes-vous déjà interrogé sur l’aube de l’héritage des smartphones modernes ? Tout a commencé dans les millénaires où Symbian OS de Nokia et Windows Mobile de Microsoft ont gagné du terrain sur le marché grand public. Depuis lors, l’industrie des smartphones a connu une croissance exponentielle. Presque 96% des personnes utiliser des téléphones portables quelconques aux États-Unis, tandis que 81% utilisent des smartphones.

Ces smartphones abritent d’innombrables applications téléchargées depuis l’App Store correspondant. Ces applications absorbent beaucoup de données de leurs utilisateurs. Selon les recherches, environ environ deux quintillions d’octets (2 x 106 octets) de données sont générés chaque jour.

Pour accéder et donner un sens à ces données massives, un outil de gestion de données unique est nécessaire. C’est là qu’intervient l’analyse Big Data. Dans ce blog, nous en apprendrons davantage sur le Big Data et son impact sur le développement d’applications mobiles.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Les mégadonnées font référence à la masse de données collectées par les applications mobiles ou les outils IoT qui est si énorme, rapide et compliquée qu’il est pratiquement impossible de l’analyser à l’aide de méthodes traditionnelles. Dans l’analyse conventionnelle des données, l’accent était généralement mis sur l’étude des données historiques.

Cependant, l’analyse Big Data est une technologie qui traite des données massives et complexes en temps réel pour obtenir des informations commerciales significatives. Comme le Big Data concerne l’analyse de données en temps réel, la vitesse est ici le facteur crucial. Peu d’entreprises populaires qui exploitent le Big Data sont :

Walmart – Utilisation de l’exploration de données pour fournir des recommandations de produits à ses clients
Netflix – Utilisation du Big Data pour prédire les recommandations des clients.
British Airways – A utilisé le Big Data pour des offres personnalisées.
US Xpress – Exploitation du Big Data pour améliorer la productivité et une gestion optimale de la flotte.

Mais comment pouvez-vous utiliser le Big Data pour votre prochain projet de développement d’applications mobiles ? Découvrons-le.

Quel est l’impact du Big Data sur le développement d’applications mobiles ?

Supposons que vous veniez de Houston et que vous essayez de comprendre comment créer une application réussie ; vous devez savoir que toutes les applications qui arrivent sur le marché des applications ne se lèvent pas et ne brillent pas. Il faut formuler une stratégie pour s’assurer que le développement d’applications mobiles se fait efficacement.

C’est là qu’intervient le Big Data. Ils peuvent aider les développeurs d’applications mobiles comme vous en fournissant des informations raisonnables sur tous les principaux aspects du développement d’applications mobiles. Voyons les six manières dont le Big Data impacte le développement d’applications mobiles.

1. Comprendre le public

Avant même de commencer à travailler sur le développement d’applications mobiles, il est crucial de comprendre votre public cible. L’analyse des mégadonnées peut vous fournir des informations précieuses sur la façon dont les utilisateurs de différents horizons et tranches d’âge interagissent avec l’application mobile. En tirant parti de ces données analytiques, les développeurs d’applications mobiles à Houston peuvent mieux vous présenter des applications mobiles innovantes.

Un excellent exemple de compréhension du public serait Uber. Uber utilise l’analyse Big Data pour analyser les conditions de circulation en temps réel, la disponibilité des taxis et l’estimation du temps de trajet avant de vous fournir un coût estimé.

2. Analyse UX

Après avoir analysé les besoins des clients, le développement d’applications mobiles nécessite une compréhension approfondie de la façon dont les utilisateurs utilisent les applications. Les mégadonnées révèlent quel élément de l’application mobile fait que les utilisateurs passent le plus clair de leur temps. En tirant parti de ces informations, vous pouvez apporter les modifications appropriées à la conception et améliorer l’expérience utilisateur.

De plus, après une analyse approfondie du comportement de l’utilisateur sur diverses fonctionnalités de l’application mobile, les développeurs peuvent incorporer des fonctionnalités plus innovantes adaptées aux goûts de votre public.

3. Marketing de bout en bout

L’analyse des mégadonnées offre des outils et des services de marketing intelligents tels que l’analyse prédictive. Il permet aux organisations de prédire le succès de votre application et de recommander les étapes nécessaires pour augmenter la popularité du produit.

En plus de l’analyse prédictive, le Big Data fournit des services d’atténuation des données qui permettent aux développeurs d’applications mobiles de transférer rapidement des données entre plusieurs applications. Cela facilite la tenue de campagnes marketing personnalisées sur différents canaux en même temps.

L’analyse Big Data vous donne également un aperçu du comportement d’achat des clients et des données démographiques pour vous aider à vous démarquer sur le marché. Tirer parti du Big Data pourrait avoir un impact sur votre marketing des manières suivantes :

Offre de meilleures décisions de tarification, un partage de contenu et des conceptions qui attirent les clients.
Aborder les points douloureux des clients
Fournit un chemin guidé pour atteindre votre public cible

4. Données en temps réel

Le marché des applications mobiles évolue continuellement en fonction des dernières tendances et des préférences des clients. Pour garder une longueur d’avance sur la concurrence, il faut être conscient de ces changements. L’analyse du Big Data pourrait vous fournir des informations en temps réel pour prendre des décisions éclairées sur l’amélioration de votre conversion des ventes.

Un bon exemple de données en temps réel serait celles des applications de suivi de la condition physique. Ces applications surveillent les habitudes d’activité quotidiennes de leurs utilisateurs telles que manger, dormir, etc. Pour que l’application mobile fonctionne de manière optimale, l’application doit continuer à recevoir des données en temps réel ininterrompues. Les données sont ensuite analysées et l’application informe ses utilisateurs en cas d’anomalies.

5. Personnalisation

Ce n’est un secret pour personne : plus vous offrez une expérience utilisateur personnalisée ; plus l’engagement de votre application sera important. Le Big Data vous aide à analyser les requêtes de vos clients. Cela vous fournit des informations précieuses, telles que les goûts, les aversions, les besoins et les attentes de votre utilisateur vis-à-vis de votre application. Avoir de telles informations constructives peut vous aider à offrir une expérience utilisateur de premier ordre.

En termes d’offre d’expériences personnalisées, Amazone a tiré parti du Big Data pour fournir des recommandations de produits basées sur l’historique d’achat de l’utilisateur, l’historique de visualisation et les derniers produits tendance. Des recommandations personnalisées comme celles-ci aident à rendre l’expérience d’achat interactive pour chaque acheteur.

6. Analyse des médias sociaux

Un dicton célèbre dit : « soyez là où sont vos clients ».

De nos jours, nous utilisons presque tous une forme ou une autre de médias sociaux. Les mégadonnées peuvent aider les entreprises à identifier leurs mentions de produits sur les sites sociaux. Ces mentions peuvent prendre la forme d’avis de clients, de plaintes ou de commentaires.

En comprenant comment vos clients interagissent avec les différentes plateformes de médias sociaux, vous pouvez trouver des moyens innovants de commercialiser vos produits sur différentes plateformes.

Conclusion

Chaque jour qui passe, l’industrie des applications mobiles est affectée par les changements continus des tendances technologiques et du marché. En tant que tels, les développeurs doivent travailler dur pour offrir une expérience utilisateur accrocheuse.

Le Big Data aide les développeurs dans cet objectif en fournissant des informations permettant d’éviter le pivotement. Selon vous, laquelle des méthodes ci-dessus a le plus d’impact sur le développement d’applications mobiles ?