为什么大数据和机器学习对于推动应用程序开发增长至关重要

目前全球有50亿台移动设备，这对应用程序开发人员来说意味着巨大的业务。据预测，到2020年，应用程序开发行业的价值将达到200亿美元，但如果没有大数据的帮助，达到这个阶段的可能性很小。虽然一些应用程序每天轻松产生100万美元，但绝大多数应用程序都难以将其应用程序货币化到这种程度。根据一些估计，不到50%的开发人员每月的创作收入超过500美元。为了达到这些更高的收入门槛，需要大数据来挖掘用户体验并确定增长领域。

应用分析和用户行为

数据始于分析，但在为应用程序提供洞察力方面，许多分析公司的吸收速度很慢。即使是大多数人在分析时首先想到的谷歌，也只是在2012年发布了他们的应用程序分析平台。苹果也迟迟没有将他们的分析平台引入iTunes Connect。除了最著名的应用分析平台之外，近年来还推出了其他免费和付费服务，以帮助弥合应用开发人员之间的差距并深入了解他们的用户。Mixpanel之类的服务即使是非技术人员也可以轻松进行细分，而Amplitude提供漏斗可视化来帮助应用程序开发人员了解用户行为。

不乏分析公司提供有关用户如何与应用程序交互的洞察力，但之后的挑战是将其转化为可操作的东西。这就是大数据发挥作用的地方。大数据曾经是大公司的大预算储备，但亚马逊网络服务等为小公司提供了利用大数据的机会。亚马逊网络服务最近宣布他们现在将允许用户按分钟付费，这意味着移动应用程序开发人员将很快能够扩展他们的应用程序，而无需支付昂贵的服务器设置和未使用的容量。对于像翻译应用程序这样的应用程序，服务器可能只需要在处理请求所需的时间内存在，然后消失，这意味着应用程序开发人员不会为不经常使用的服务器买单。

应用程序开发人员的大数据和增长机会

通过将大数据与机器学习相结合，希望应用程序开发人员能够很快深入研究从他们的应用程序中收集的信息并发现增长机会。Pyze就是这样一种服务，它允许应用程序开发人员对他们的客户数据进行细分并寻找增长机会。此类服务弥合了大数据和可用数据之间的差距，因为我们都知道，只有能够从中获得洞察力，大数据才具有同等价值。

Pyze的联合创始人迪基·辛格(Dickey Singh)说：“从这里开始，应用程序可以开始根据特定用户使用应用程序的方式为他们开发个性化消息。可以识别应用程序的非营利和营利用途;这使应用程序开发人员能够更清楚地了解谁在以付费方式使用他们的应用程序，以及他们应该在哪些方面投入精力以进一步通过他们的产品获利。”

让各种规模和规模的移动应用程序开发人员都能获得这种水平的洞察力，肯定会创造公平的竞争环境，并使应用程序开发人员更接近于在2020年之前实现200亿美元收入的一部分。自动化肯定是开发应用程序的下一步更有利可图。人工智能可能是一个被抛弃的术语，但一些应用程序开发公司已经表明他们愿意引领这场革命。

总部位于曼彻斯特和伦敦的应用程序开发公司Apadmi评论了人工智能、机器人、机器学习和大数据将如何很快用于改善客户服务体验。在一篇博文中，Apadmi董事长Garry Partington写道：“与其推测人工智能，我们需要开始思考它的具体用途——特别是机器人的使用、用于个性化的机器自动化和自然语言处理。这些都是简单的技术实现，可以让我们为客户创造改进的、反应性的体验。”

结论

未来可能就在这里，但似乎我们还没有找到充分利用它的工具。我期待看到小型应用程序开发公司如何在大数据的帮助下加强并制作下一个行业颠覆性应用程序。