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2016年大数据趋势:可视化移动分析技术

发布时间:2020年09月29日 08:21:01 来源: 点击量:209

【摘要】2016年大数据趋势:可视化移动分析技术在这一年,这个术语风行科技界,被越来越多的人所熟悉。而在2016年,我相信“大数据”将与“物联网”

2016年大数据趋势:可视化移动分析技术

在这一年,这个术语风行科技界,被越来越多的人所熟悉。而在2016年,我相信“大数据”将与“物联网”一起成为互联网和移动互联网的核心话题。

越来越多的公司将受益于对大数据的深入分析,而这更将成为科技企业的标准化流程之一。

未来几年内,全球移动互联网用户将持续增长,至2016年,61%互联网流量将来自无线设备,进一步推动大数据的成长。

大数据催生的挑战

据IDC数据显示,在2015年,大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长至169亿美元。2013-2014年,人类行为产生的数据量超过过去多年的总和,且受物联网推动,未来将继续以翻倍的速度增长。

很显然,数据分析师们无法应对统计信息和数据的大量涌入,而机器(分析)的弊端则在于,它无法提炼数据的真正价值,推导出具有逻辑性的结论。如果企业无法解析成堆数据,数据就成了无用之物——搜集到的所有信息如同进入休眠状态,不可能对企业产生积极影响。

因此,我们面临的挑战是:如何让所有信息变得有意义。

变革分析数据的方式

技术人员、统计人员和企业……大家都在谈论这个问题,却很少有人提出解决方案。

某些公司尝试打造软件解决方案,虽然表面上软件分析能够解决问题,但一旦数据量突然激增,这种模式将失效。企业成长依赖于数据,但处理数据对人类来说任务过于繁重,交给机器处理却又有可能无法实现其最大价值。

真正的变革,在于改变数据分析的流程。CrazyEgg和Inspectlet等公司已经在互联网端提供可视化数据分析解决方案,但有鉴于移动互联网流量已经超过互联网,数据分析的未来将系于可视化移动分析。

传统的移动分析工具,例如Google Analytics强调数据的内容,提供用户数量、所使用操作系统,用户地理位置分布等关键指标,但它们却不关注“为什么”,而后者本应是数据分析的原因所在。

举个例子来说,较低用户留存率乃一目了然的简单数据,但我们并不清楚的是,为什么用户不愿意重返一款移动应用?目前,已经有可视化移动分析工具能够绘制可视化报告,让开发者能够深入观察用户体验和行为,从而发现问题所在。而下一代可视化移动分析工具,则不单有能力动见问题,还能够为开发者提供可执行的解决方案。

如果企业希望寻找一种方式,简化耗时的数据分析流程,以达到优化应用的目标,不妨考虑借助可视化移动分析工具的力量。

有洞察力的可视化移动分析工具

可视化移动数据分析工具能够追踪用户行为,让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品,而这正是其最具价值的功能之一。通过观察用户与一款应用的互动方式,开发者将能够理解用户为何执行某些特定行为,从而为自己完善和改进应用提供依据。

在下图中,从弹出消息你会看到一名用户尝试创建Facebook账号,却由于技术问题遇到了麻烦。传统分析工具只会告诉你用户流失率高,却不会告诉你原因,而像这样的“用户记录”,则能够在一定程度上解释用户离开应用的原因,提示开发者制定应对方案。

视觉触摸热图(visual touch heatmaps)是另一项有用的功能。热图可以记录用户的所有手势,包括点击、划屏和捏屏等,从而让开发者能够更好地理解用户行为,知道用户对自己应用内的哪些内容最感兴趣。

下图展示了用户重返应用的登陆页面。通过视觉触摸热图,我们发现,用户多次向右划屏,却没有得到任何响应。而这意味着,这款应用并不支持用户向右划屏的动作。基于这些观察,该应用开发者意识到,很多用户希望跳过这个登陆页面,却无济于事。这让很多用户感到沮丧,很可能是用户放弃这款应用的重要原因之一。由此,开发者可以有针对性对应用进行修改,改善用户体验。

移动互联网不仅仅是一个趋势。越来越多的企业开始意识到它潜力巨大,并将大量资金投入其中。若想保持竞争力,企业需要专注于移动互联网及下一代数据分析技术,更有的放矢地改善应用的用户体验。

分享到: 编辑:wangmin

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