跳转到主要内容
Chinese, Simplified

提供能够通知、连接和激励最终用户的应用程序

数据驱动的应用程序已成为全球软件市场的主要增长引擎。分析师预测,智能计算软件将成为一个价值480亿美元的市场,并宣布我们正处于一个数据驱动的营销和销售时代。从个性化门户到可穿戴设备,数据驱动的应用程序无处不在。

然而,设计引人注目的数据驱动体验仍然是一门艺术,也是一门科学,尤其是对于拥有大量用户和大量数据集的面向客户的应用程序来说。幸运的是,受消费类设备启发,一套新兴的设计原则为交付能够通知、连接和激励最终用户的应用程序提供了指导。

  • 设计可扩展和个性化应用程序的五种最佳实践(附示例)
  • 为什么数据在面向客户的应用程序中是一个与众不同的因素
  • 为什么大数据和移动应用给开发人员带来了新的挑战
  • “小数据”设计理念如何推动专注力和灵活性
  • 创建引人注目的大规模数据驱动应用程序和解决方案的建议

认识到数据如何影响客户旅程

了解客户旅程以及如何使用它来提供相关数据是关键的业务差异。让客户创建一个数字角色(例如管理他们的账户、检查他们的使用情况和个性化他们的服务)是一个游戏规则的改变者。

当今的消费者是聪明的、有联系的、有要求的,因此提供卓越的客户体验需要响应能力、个性化和便携性。一个好的应用程序将:

  • 知会。当客户收到有用的数据时,他们会注意。例如,一个旅行预订工具,它分析历史数据,为客户提供何时购买旅行的建议。
  • 连接。数据可以建立连接,尤其是当它在正确的时间与客户见面时。数据驱动的应用程序和个性化体验可以将用户与品牌联系起来。例如,一家使用二维码和移动应用程序将广告和网上购物相结合的网店。
  • 激励。数据的最终目标是影响客户的行为。数据和背景共同推动参与和参与。

data

对于客户来说,这一切都是为了获得他们想要的数据,何时获得,以及如何获得。随着用户可以使用丰富的移动访问,这越来越成为一个多渠道、多设备的挑战,需要即时响应。此外,随着设备收集的大量数据集,从可穿戴腕带到我们驾驶的汽车,人们更需要一个安全且可扩展的平台来访问、管理和提供个性化内容。

该研究定义了一个数据漏斗模型,用于确定协作、活动和开发的来源和工具。它还建议关注高消耗性应用程序和仪表板,以及在构建报告、可视化和数据驱动应用程序时从多个来源获取数据的重要性。

2.聚焦大数据的“最后一公里”

大数据的最后一英里是形成意见和采取行动的地方。对于应用程序设计者来说,应对最后一英里的挑战需要了解自助服务用例,并利用工具将大数据转化为小数据,帮助人们执行特定任务。图1:用例显示了四种类型的智能应用程序用例:

  • 市场洞察力
  • 监控
  • 目标
  • 最佳操作

Digital Clarity Group的一项研究,Thinking Small:将大数据的力量带给大众,引用了基于最后一英里概念和即时数据访问和消费理念的用例。他们的建议包括:

  • 通过营销塑造大数据和小数据的未来
  • 在定义数据访问和消费需求时考虑即时性
  • 应用最佳实践,使应用程序变得简单、智能、响应迅速和社交
  • 利用数据推动更明智的决策和更具响应性的活动

3.按规模构建(来源、格式和设备)

尽管我们周围都是数据驱动的设备,但设计引人注目的数据驱动体验是一项挑战。访问大量数据、多样化的数据来源、快速实现价值的敏捷开发,以及与其他企业应用程序集成的高度品牌化、引人入胜的个性化用户界面,都增加了挑战。开发平台必须满足以下设计挑战:

  • 访问数据。数据量和速度不断增加,数据源也越来越多样化,包括RDBMS、NoSQL/NewSQL、Hadoop、云、社交媒体和文档归档。
  • 管理数据和应用程序。企业需要敏捷的开发、快速实现价值、可控、可预测的开发和成本管理。
  • 提供大规模应用程序。应用程序必须易于使用、引人入胜,并安全地提供给网络浏览器和移动设备。它们还必须与现有的品牌和外观无缝集成。

图2中右上象限中的应用程序:面向客户的应用程序需要一个安全、可扩展的平台来满足这三个设计挑战。

data

企业需要以用户为中心,超越大数据,专注于增加价值。他们必须为用户提供视觉元素和引人入胜的体验,并使应用程序足够简单,让不懂技术的用户能够获得他们需要的信息。图3中的仪表板:呼叫中心操作分析,具有几种类型的交互式数据可视化,就是这样一个设计的例子。

4.倾听人群(开放更好)

对于OpenText来说,这段旅程始于2004年Actuate为大众提供其核心报告引擎。从那时起,Actuate和OpenText听取了开源社区的意见,纳入了他们的反馈,并建立了一个强大的全球开发者社区。我们的集成开发环境(IDE)目前有开源和商业版本,可以提高开发人员的生产力。社区为我们的客户提供了许多资源,以确保项目按时交付并将风险降至最低。

5.从小处着手,大处着眼

专注和敏捷是快速设计数据驱动应用程序的关键。四个原则可实现专注和灵活性:

  • 让它变得简单。应用程序应该简单易用。
  • 让它变得聪明。应用程序应该足够智能,能够处理特定于角色的任务。
  • 反应灵敏。应用程序应该在各种平台上提供价值。
  • 社交。将用户和数据安全地连接到更大的世界。
原文地址
https://medium.com/business-process-management-software-comparisons/5-best-practices-for-designing-data-driven-applications-9618e17642b8
本文地址
Article

微信

知识星球

微信公众号

视频号