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在當(dāng)今競爭激烈的移動應(yīng)用市場中，預(yù)測分析正逐漸成為推動APP增長的強(qiáng)大工具。對于移動應(yīng)用開發(fā)者而言，預(yù)測分析就如同擁有一個(gè)能洞察未來增長的“水晶球”。
傳統(tǒng)的分析工具可以告訴我們移動應(yīng)用業(yè)務(wù)當(dāng)前的狀況，而預(yù)測分析則能夠展示未來可能發(fā)生的事情。通過提供對未來的前瞻性洞察，預(yù)測分析賦予開發(fā)者做出更積極主動決策的能力。
以訂閱型APP為例，如果預(yù)測分析顯示未來六個(gè)月可能出現(xiàn)現(xiàn)金流問題，開發(fā)者可以及時(shí)調(diào)整策略，如重新分配用戶基礎(chǔ)，推廣特定的訂閱計(jì)劃，從而更好地應(yīng)對潛在財(cái)務(wù)挑戰(zhàn)，甚至在問題出現(xiàn)之前就加以避免。
(一)定義
預(yù)測性數(shù)據(jù)分析利用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來事件的可能性。在移動應(yīng)用領(lǐng)域，具體表現(xiàn)為：
1. 使用過去的用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測未來用戶行為。
2. 使用過去的APP內(nèi)銷售數(shù)據(jù)預(yù)測未來銷售情況。
3. 使用過去的現(xiàn)金流數(shù)據(jù)預(yù)測未來現(xiàn)金流等。
(二)APP領(lǐng)域
1.用戶數(shù)據(jù)方面：
?識別最有利可圖的用戶細(xì)分群體，發(fā)現(xiàn)具有高生命周期價(jià)值(LTV)的用戶，以及確定高流失風(fēng)險(xiǎn)的用戶。這些洞察有助于制定更有效的留存策略。例如，如果周訂閱用戶被確定為最有價(jià)值群體，開發(fā)者可以按照每周的節(jié)奏發(fā)布新功能，提升用戶體驗(yàn)，增加用戶留存。
2.APP內(nèi)銷售數(shù)據(jù)方面：
?預(yù)測所有APP內(nèi)產(chǎn)品的銷售情況，確定長期來看最有利可圖的產(chǎn)品，并提前發(fā)現(xiàn)可能表現(xiàn)不佳的產(chǎn)品，以便及時(shí)解決潛在問題。例如，對于表現(xiàn)不佳的產(chǎn)品，可以進(jìn)行 A/B 測試定價(jià)，探索提升銷售的方法。
3.收入數(shù)據(jù)方面：
?預(yù)測APP的現(xiàn)金流，當(dāng)預(yù)知可能出現(xiàn)現(xiàn)金流問題時(shí)，可通過推出有針對性的優(yōu)惠活動，促進(jìn)能在短期內(nèi)帶來高收入的產(chǎn)品銷售，以獲取快速資金，同時(shí)規(guī)劃APP的長期財(cái)務(wù)健康。
(一)工作原理
預(yù)測分析運(yùn)用復(fù)雜算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)建模、人工智能等技術(shù)對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別數(shù)據(jù)中的模式，從而生成對未來結(jié)果的預(yù)測。在商業(yè)智能頻譜中，它位于一端，展示未來可能的情況，而傳統(tǒng)分析則關(guān)注過去和當(dāng)前的業(yè)務(wù)狀況。一旦知道未來最有可能發(fā)生的事情，開發(fā)者就可以進(jìn)入規(guī)范性分析階段，思考當(dāng)前應(yīng)采取的行動。
(二)模型類型
1.時(shí)間序列模型：
?旨在識別在一致時(shí)間間隔收集的數(shù)據(jù)中的季節(jié)性、趨勢和周期性行為等模式。對于訂閱型移動應(yīng)用，可利用每周、每兩周和每月收集的收入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。由于季節(jié)性、趨勢和周期性行為在收入數(shù)據(jù)中較為常見，尤其是對于訂閱模式的企業(yè)，時(shí)間序列模型在收入預(yù)測中APP廣泛。
?與時(shí)間序列模型不同，預(yù)測模型可以使用各種數(shù)據(jù)類型來預(yù)測未來值，即使輸入的數(shù)據(jù)不是時(shí)間相關(guān)的也能進(jìn)行預(yù)測。它就像一個(gè)集成模型，可以結(jié)合多種預(yù)測模型和技術(shù)，例如對與訂閱不同的APP內(nèi)購買進(jìn)行預(yù)測。
2.分類模型：
?分析數(shù)據(jù)中的類別。移動應(yīng)用可以有不同類別的用戶，如買家、忠實(shí)客戶、活躍用戶和可能流失的用戶等。通過理解識別這些類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)，開發(fā)者可以預(yù)測特定用戶所屬的類別，并針對不同類別用戶進(jìn)行有針對性的營銷。例如，預(yù)測用戶是否為買家，進(jìn)而轉(zhuǎn)化用戶或促進(jìn)重復(fù)APP內(nèi)購買。
3.回歸模型：
?分析單個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)對目標(biāo)指標(biāo)的影響。如使用線性回歸分析每周APP會話次數(shù)、平均會話時(shí)長和APP內(nèi)交互等數(shù)據(jù)與留存的關(guān)系，進(jìn)而根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測用戶留存。
總之，如果移動應(yīng)用已經(jīng)運(yùn)行一段時(shí)間并積累了歷史數(shù)據(jù)，添加預(yù)測分析將有助于解鎖對未來用戶行為的洞察，從而調(diào)整產(chǎn)品決策以獲得最佳結(jié)果。如果還未收集APP收入數(shù)據(jù)，應(yīng)盡快添加一個(gè)收入平臺。預(yù)測分析雖然是了解APP未來走向的重要部分，但考慮外部因素同樣不可或缺。
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