大数据可以帮助提高应用的参与度，优化资源，并提供更好的用户体验。它可以个性化内容交付，使内容更加相关。对于企业来说，它可以提高转化率。

很简单，大数据可以为应用开发者提供信息，帮助他们创建用户想要的应用。

以下是应用开发者利用大数据打造下一代移动应用的7种方式:

无缝的用户体验

我们现在可以跟踪用户在应用程序上的每一个动作。大数据可以处理这些数字，并为改善用户体验(UX)提供有价值的见解。类似地，当应用程序不能满足UX和设计标准时，可以自动发出警报来通知开发人员。

这允许不断改进以改进用户界面。在一项又一项研究中，移动应用程序用户将易用性列为他们继续使用或删除应用程序的最重要原因。减少用户的摩擦是至关重要的。

人工智能和机器学习

人工智能(AI)和机器学习工具可以识别模式陷阱，并提出需要改进的领域。

可以使用这种方法的一种方法是不断监视加载时间。53%的用户放弃了加载时间超过三秒的手机应用程序或网站。大数据可以识别出是什么在减缓这一过程。人工智能可以提出减少负载的方法。

个性化和预测分析

数据可用于为用户定制体验，并根据过去的实践交付内容。

最好的应用程序似乎是直观的。他们似乎在你开口之前就知道你想要什么。例如，Netflix在这方面做得非常好，流媒体视频平台80%的访问量来自其推荐引擎。你使用这项服务越多，它就变得越好。

比如亚马逊使用大数据根据产品的可用性、购物者活动、竞争对手的价格以及其他因素来定价。产品价格可能每10分钟就会变动一次，以吸引你现在就购买，同时保持利润率。

加强交流

你可能听说过“应用粘性”这个词。“当一个应用程序是粘性的，用户就会更投入，并且往往会更频繁地返回。跟踪屏幕流、持续时间会话和用户流失率等指标可以帮助您提高粘性。

实时分析

说移动应用市场是动态的还不够。事情每时每刻都在变化。实时分析提供了对当前正在发生的事情的洞察，以便您进行动态更改。

媒体公司在这方面做得很好。随着特定内容的流行，应用程序可以动态地重新排列布局，以增加可见性。拼车公司Uber使用实时分析技术来分析交通模式、天气状况和司机位置，从而提供最有效的路线、预期的等待时间和票价。

资源优化

自动化依赖于数据评估来路由流量，并根据使用情况和可负担性分配(或重新分配)资源。RPA(机器人过程自动化)可以配置为捕获和解释应用程序并触发即时响应。

它可以确定处理数据的最经济有效的方法，而不是等待系统操作员注意到使用量的激增。它可以根据需要自动放大或缩小资源，而无需人工干预。

营销策略

捕捉用户数据可以告诉你很多关于使用你的应用程序的人的信息。这些数据可以帮助制定营销策略，以接触新用户并重新吸引现有用户。用户统计数据、购买模式和社会行为都有助于构建用户角色。这些角色可用于定制营销信息并将其传递给正确的受众。

降低成本

构建一个高质量的应用程序一直是一个昂贵且耗时的过程。计算应用程序开发成本需要了解在整个应用程序开发过程中将涉及多少设计师、开发人员和测试人员。这一切都会导致应用程序的开发时间越长，成本就会显著上升。低代码开发等新技术利用大数据和机器学习，大大缩短了应用程序投放市场的时间和成本。