Предиктивная аналитика помогает разработчикам принимать обоснованные решения о будущих изменениях в ПО, чтобы обеспечить безболезненный клиентский опыт, пишет на портале InformationWeek Полина Тибец, руководитель отдела бизнес-операций компании Pangea.ai.

Пользователи в четыре раза чаще переходят на другие приложения после неудачного опыта работы с программой, например, из-за постоянных проблем, частых сбоев или ошибок, не понятного интуитивно пользовательского интерфейса. Чтобы удовлетворить постоянно меняющиеся потребности пользователей, разработчики могут применять предиктивную аналитику, что предполагает использование истории пользовательских данных, статистического моделирования и машинного обучения для прогнозирования или влияния на принятие решений в будущем. Однако, согласно ResearchAndMarkets «Global Predictive Analytics Markets Report 2022», пока только 23% компаний используют предиктивную аналитику для прогнозирования потребностей клиентов.

Когда целью является получение достоверной и действенной информации, разработчик ПО может руководствоваться следующими четырьмя шагами:

1. Определите все требования

Для достижения лучших результатов в предиктивной модели инженер-программист должен определить текущие проблемы ПО, такие как, например, совместимость с различными устройствами. Далее следует составить перечень выявленных проблем и проранжировать их, чтобы определить приоритет каждой из них.

На этом этапе также необходимо определить параметры сбора данных. Например, вы можете решить собирать информацию о времени использования ПО, времени загрузки, интересах пользователей, их возрасте, регионе и т. д.

После определения объема сбора данных определите возможные решения для сбора необходимой вам информации. Определите цели, которые вы хотите достичь. В конечном итоге это улучшение вашего программного продукта.

Выберите способ сбора данных. Существует широкий выбор инструментов и компаний, занимающихся сбором данных. Определите, хотите ли вы интегрировать инструментарий с вашей системой или использовать его самостоятельно.

2. Определите полезные данные, которые отвечают поставленной цели

После определения областей, требующих улучшения, следующим шагом будет выбор типа необходимых пользовательских данных. Запланируйте методы получения релевантных и качественных данных, которые помогут принимать оптимальные решения. Например, собирайте отзывы или комментарии пользователей о ПО с помощью онлайн-опросов.

Существует широкий спектр данных, которые можно собрать у пользователей, таких как биографические данные, время использования, данные устройства и т. д. Очень важно сузить круг собираемой информации до той, которая относится к тому, чего вы хотите достичь. Просеивайте данные, чтобы внедрять изменения в ПО, которые улучшат работу пользователей.

Выберите подходящий и устойчивый метод, который позволяет собирать доступные данные для улучшения ПО. Сбор данных является непрерывным процессом — спланируйте, как информация будет храниться для анализа.

3. Создайте и внедрите модель сбора данных

В предиктивной аналитике используются различные методы сбора данных, такие как анализ временных рядов, машинное обучение и регрессионные алгоритмы. Выберите инструмент анализа, который будет учитывать все переменные из собранной информации для получения более точного вероятного результата.

При разработке ПО важно обеспечение качества, поэтому создайте или внедрите модель сбора данных, которая поможет структурировать исходные данные для получения наиболее полезного результата.

Рынок ПО является весьма конкурентным, и разработчику необходимо своевременно предоставлять решения клиентам. Чтобы получить конкурентное преимущество, можно использовать предиктивную аналитику для сбора информации о функциональности, безопасности и производительности ПО.

Выберите модель, которая будет проста в использовании для всей команды. Не должно быть сложностей с объяснением принципа ее работы и данных, необходимых для точного прогнозирования. Модель помогает в таких областях, как оценка влияния пользовательского опыта, выявление возможных дефектов, обнаружение повторяющихся проблем и многое другое.

Эффективная модель извлекает данные, обрабатывает их, чтобы удалить ненужную информацию, и преобразует их, чтобы помочь в принятии решений. Она также предлагает действенные рекомендации, которые инженер-программист может использовать для внесения изменений в ПО.

4. Проверьте точность результатов

Проверьте точность результатов модели анализа данных. Собирает ли она необходимые данные и предлагает ли точные прогнозы? Анализ точности подскажет инженеру-программисту, пригодны ли рекомендации модели к выполнению.

Протестируйте модель, используя известные данные и результаты, чтобы проверить ее оценки и точность обработки данных. Убедитесь, что никакая вредоносная деятельность не подрывает точность модели. Ваш подход должен выявлять любые неожиданные данные и отфильтровывать их, чтобы они не влияли на рекомендации.

Подрывающая безопасность ПО вредоносная деятельность, такая как утечка данных, влияет на доверие пользователей. Исключение любых данных, способных ввести разработчика в заблуждение относительно того, что нужно улучшить, имеет жизненно важное значение. Следует прогнозировать возможные угрозы и принимать упреждающие меры, чтобы защитить пользователей и компанию от потенциального ущерба.

Исследования показывают, что утечки данных обходятся предприятиям в среднем в 3,9 млн. долларов. Кроме того, им сложно справиться с негативным пиаром. Использование предиктивной аналитики поможет выявить возможные хакерские угрозы и предложить решения, которые предотвратят дорогостоящую утечку данных.

Заключение

Благодаря предиктивной аналитике принятие решений становится проще. Имея точные предсказания потребностей пользователей, разработчики могут определить области, требующие изменений для улучшения потребительского опыта, собрать соответствующие данные и внедрить эффективные решения для предотвращения будущих угроз, таких как утечка данных.