ما التحليلات، وكيف يمكنها تحسين تطبيقكم؟

يمكن للتحليلات تحسين تجربة المستخدم في تطبيقات الأجهزة المحمولة والويب بجمع البيانات عن سلوك المستخدمين وتحليلها، ما يمنح المطورين رؤية لكيفية تفاعل المستخدمين مع التطبيق. وبفهم الميزات الأكثر استخدامًا والمواضع التي يواجه فيها المستخدمون مشكلات، يستطيع المطورون تحسين تصميم التطبيق ووظائفه لتلبية احتياجات المستخدمين.

وفضلًا عن ذلك، يمكن للتحليلات المساعدة على تخصيص تجربة المستخدم بتكييف المحتوى والميزات استنادًا إلى تفضيلات المستخدمين الفردية وأنماط سلوكهم. وقد يؤدي ذلك إلى تجربة أكثر جاذبية وملاءمة لكل مستخدم، ما قد يزيد ولاء المستخدمين ويقلل التسرب.

ومقارنة بالأساليب التقليدية لجمع ملاحظات المستخدمين، التي كثيرًا ما تستغرق وقتًا طويلًا وتكون أقل دقة، توفر التحليلات منهجًا أكثر كفاءة وقائمًا على البيانات لتحسين تجربة المستخدم. فيمكن للتحليلات تقديم رؤى في الوقت الفعلي وتقارير مؤتمتة تتيح للمطورين تحديد المشكلات والاستجابة لها بسرعة، ما ينتج عنه تجربة مستخدم أكثر انسيابية وإرضاءً

تعتمد المقاييس الأهم على غرض التطبيق، لكن بعضها يتكرر. فعدد المستخدمين النشطين يوميًا وشهريًا يبيّن عدد من يستخدمون التطبيق. ويبيّن معدل الاحتفاظ عدد من يعودون بعد يوم أو أسبوع أو شهر مثلًا، وهو كثيرًا ما يكون من أفضل المؤشرات على ما إذا كان التطبيق يقدم قيمة.

وتقيس معدلات التحويل عدد من يُتمّون إجراءات مهمة مثل التسجيل أو الشراء. ويدل طول الجلسة وعدد الجلسات على مستوى التفاعل. وبالنسبة إلى التطبيقات المدفوعة، تُعدّ الإيرادات لكل مستخدم ومعدل التسرب محورية. كما تدخل في ذلك الأرقام التقنية مثل معدل الأعطال ووقت التحميل، لأنها تؤثر في التجربة. وأساس كثير من هذه المقاييس هو تسجيل الأحداث، حيث يسجّل التطبيق إجراءات المستخدمين كأحداث.

يمكن استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بسلوك المستخدمين بالجمع بين ثلاث خصائص رئيسية:

• جمع البيانات وتحليلها: تقوم التحليلات التنبؤية على جمع شامل للبيانات من مصادر مختلفة مثل تفاعلات المستخدمين والمعلومات الديموغرافية وأنماط السلوك التاريخية. وبتحليل هذه البيانات، تستطيع الشركات تحديد أنماط واتجاهات قد تشير إلى سلوك المستخدمين في المستقبل. ويتيح هذا المنهج القائم على البيانات التنبؤ بالكيفية التي يُرجَّح أن يتفاعل بها المستخدمون مع منتج أو خدمة.
• الخوارزميات المتقدمة والتعلم الآلي: بمساعدة خوارزميات متقدمة والتعلم الآلي، تستطيع التحليلات التنبؤية نمذجة أنماط سلوك معقدة والتنبؤ بالإجراءات المستقبلية. ويمكن تحديث نماذج التعلم الآلي وتحسينها باستمرار كلما توافرت بيانات جديدة، ما يزيد دقة التنبؤات. ويتيح ذلك للشركات تكييف استراتيجياتها في الوقت الفعلي استنادًا إلى ردود فعل المستخدمين الأكثر ترجيحًا.
• التخصيص والتسويق الموجّه: باستخدام التحليلات التنبؤية، تستطيع الشركات إنشاء تجارب مستخدم أكثر تخصيصًا وتوجيهًا. فعلى سبيل المثال، يمكنها التنبؤ بالمنتجات التي يُرجَّح أن يهتم بها المستخدم، ومن ثم تكييف الحملات التسويقية وتوصيات المنتجات. وهذا لا يزيد تفاعل المستخدمين فحسب، بل قد يؤدي أيضًا إلى معدلات تحويل أعلى ورضا أكبر لدى العملاء.

إن الجمع بين تحليل البيانات الشامل والخوارزميات المتقدمة والتخصيص يجعل التحليلات التنبؤية أداة قوية للتنبؤ بسلوك المستخدمين والتأثير فيه. ويتيح ذلك للشركات اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين منتجاتها وخدماتها لتلبية احتياجات المستخدمين وتوقعاتهم.

البيانات الكمية أرقام وقياسات، مثل عدد المستخدمين الذين يفتحون التطبيق، ومدة بقائهم، وعدد من يُتمّون عملية شراء. وكثيرًا ما تُجمع تلقائيًا بأدوات التحليل، وتبيّن ما يحدث وإلى أي مدى.

أما البيانات النوعية فتصف سبب تصرف المستخدمين على النحو الذي يتصرفون به. وهي تأتي مثلًا من المقابلات واختبارات المستخدمين والإجابات المفتوحة في الاستبيانات والمراجعات. فإذا أظهرت الأرقام أن كثيرين يغادرون عند خطوة معينة، فقد تكشف البيانات النوعية السبب، مثل نص غير واضح. والنوعان يكمّل أحدهما الآخر، ويقدمان معًا صورة أكمل.

عند جمع بيانات التحليلات، من الحاسم ضمان حماية البيانات والخصوصية بتطبيق مجموعة من الاستراتيجيات والتقنيات. فأولًا وقبل كل شيء، ينبغي أن يقتصر جمع البيانات على الضروري تمامًا، وألا تُجمع إلا البيانات الأساسية لتحقيق الرؤى المطلوبة. ويقلل هذا المبدأ، المعروف بتقليل البيانات، خطر خروقات البيانات وإساءة استخدامها.

وفضلًا عن ذلك، ينبغي إخفاء هوية جميع البيانات المجمعة أو ترميزها ترميزًا مستعارًا، بحيث لا يمكن تتبعها إلى مستخدمين أفراد. ويمكن تحقيق ذلك بإزالة معلومات التعريف الشخصية (PII) أو تشفيرها، ما يضمن بقاء هوية المستخدمين محمية حتى لو اختُرقت البيانات.

ولحماية البيانات أثناء النقل والتخزين، ينبغي استخدام تشفير قوي. وهذا يضمن بقاء البيانات آمنة حتى لو اعترضتها جهات غير مصرح لها. كما ينبغي قصر الوصول إلى البيانات على الأشخاص المصرح لهم، وتطبيق تدابير صارمة للتحكم في الوصول.

ومقارنة بأساليب جمع البيانات التقليدية، التي كثيرًا ما تتضمن بيانات شخصية شاملة ومفصلة، صُممت حلول التحليلات الحديثة لتكون أكثر احترامًا لخصوصية المستخدمين. فباستخدام تقنيات متقدمة واتباع أفضل الممارسات في حماية البيانات، تستطيع الشركات جمع رؤى قيّمة دون المساس بخصوصية المستخدمين.

يمكن للتحليلات في الوقت الفعلي أن تؤدي دورًا حاسمًا في تحسين أداء التطبيق بتقديم رؤية فورية لسلوك المستخدمين ووظائف النظام. فعندما يتفاعل مستخدم مع التطبيق، تُجمع البيانات باستمرار وتُحلل في الوقت الفعلي لتحديد الاختناقات وأوجه القصور المحتملة.

وتتيح التحليلات في الوقت الفعلي للمطورين مراقبة أداء التطبيق، بما في ذلك أوقات التحميل ومعدلات الأخطاء وتفاعلات المستخدمين. وبتحليل هذه البيانات، يستطيع المطورون تحديد المشكلات وإصلاحها بسرعة قبل أن تؤثر في جزء أكبر من قاعدة المستخدمين. ويتم ذلك بمعالجة البيانات وتصويرها عبر لوحات معلومات تقدم نظرة عامة واضحة على الحالة الراهنة للتطبيق.

وعند اكتشاف حالة شاذة، يمكن لنظام التحليلات في الوقت الفعلي إرسال تنبيهات إلى فريق التطوير، الذي يمكنه بعد ذلك اتخاذ خطوات استباقية لحل المشكلة. وتجري العملية كلها تلقائيًا وتتطلب أدنى قدر من التدخل اليدوي، ما يضمن بقاء التطبيق سريع الاستجابة وموثوقًا. كما يمكن للتحليلات في الوقت الفعلي المساعدة على التنبؤ بالمشكلات المستقبلية بتحديد الأنماط والاتجاهات في سلوك المستخدمين.

ويضمن هذا الجمع بين الرؤية الفورية للبيانات والمراقبة المؤتمتة والحل الاستباقي للمشكلات إمكانية تكييف التطبيق وتحسينه باستمرار لتقديم أفضل تجربة مستخدم ممكنة.