데이터를 사용하여 사용자에게 가치를 제공하는 10가지 제품

오늘날 제품과 애플리케이션은 인공 지능, 증강 현실에 의해 구동되며 가장 중요한 것은 데이터를 사용하여 사용자에게 최상의 결과를 제공한다는 것입니다. 인터넷에는 매일 엄청난 양의 데이터가 생성되고 그 숫자는 빠르게 증가하고 있습니다. 전기차에서 브라우저 확장에 이르기까지 모든 제품은 제품을 개선하고 사용자 경험을 향상시키기 위해 많은 양의 데이터를 사용하고 있습니다.

다음은 데이터를 사용하여 고객 가치를 지원하는 대신 직접 전달하는 최근 출시된 10가지 제품 목록입니다.

데이터를 사용하여 사용자에게 가치를 제공하는 제품

1. 우버 무브먼트

Uber는 Uber Movement 라는 신제품을 선보였습니다. 이 제품은 20억 번 이상의 여행에서 수집된 익명 데이터를 활용하여 전 세계 도시 계획을 개선하는 데 도움이 됩니다. 그들은 수천 대의 온라인 Uber 차량에서 이 정보를 수집합니다. 그것은 당신의 도시 주변에서 교통이 실제로 어떻게 움직이는지를 보여줍니다. 또한 시간 경과에 따른 트래픽 변화(일, 주 및 연도)를 분석하는 강력한 도구를 제공합니다. 이는 도시를 위한 현명한 선택을 하고 더 효과적으로 개발하기 위한 패턴을 설계하는 데 도움이 됩니다.

2. 앱팔로우

AppFollow 를 사용하면 한 번에 수십 개의 앱을 추적하고 리뷰, 순위, 키워드, 다운로드와 같은 모든 관련 데이터를 수집하고 Slack, Hipchat, Telegram, 이메일, API 등과 같은 다양한 채널을 통해 업데이트를 제공합니다. 이러한 종류의 데이터는 디자이너 는 고객 리뷰 및 평가에서 얻은 통찰력을 기반으로 완벽한 모바일 앱을 개발하거나 현재 앱을 최적화합니다 .

3. 파운더 키트

Founderkit 은 스타트업을 구축하는 데 도움이 되는 도구에 대한 리뷰 사이트입니다. 다른 창업자들과 공유하는 스프레드시트로 시작하여 본격적인 리뷰 사이트로 빠르게 발전했습니다. 이 선별된 리뷰 웹사이트는 스타트업을 구축하는 동안 시간과 비용을 절약합니다. 마찬가지로 비즈니스 인텔리전스를 구축하거나 사용자에게 더 많은 가치를 제공하기 위해 이러한 리뷰 데이터를 대규모로 사용하는 웹사이트가 많이 있습니다.

4. 카페 와이파이 검색

이 앱 을 사용하면 이동 중에도 일할 수 있는 멋진 카페를 찾고 공유할 수 있습니다. 사용자의 FourSquare 체크인 데이터를 사용하여 도시별로 검색할 수 있는 세계 지도에 표시합니다. 또한 커뮤니티 구성원이 투표하고 사용자 경험을 공유할 수 있습니다. 이것은 사람들이 새로운 도시에 있을 때 일하기 좋은 곳을 찾는 데 도움이 되는 데이터를 사용하는 매우 흥미로운 방법입니다. 마찬가지로 다른 앱인 WifiMap 은 전 세계 라우터 및 비밀번호의 크라우드 소싱 데이터를 사용하며 이는 여행자에게 매우 유용합니다.

5. 모든 시간

All Hours 를 사용하면 카페, 상점, 바, 레스토랑, 나이트클럽 등을 영업 시간별로 쉽게 찾고 발견할 수 있습니다! 이 앱은 식당 데이터를 수집하고 음식과 음료를 사러 가는 시간에 따라 사용자에게 제공합니다. 또한 동일한 리뷰와 등급을 제공합니다. 마찬가지로 점점 더 많은 F&B 비즈니스가 이러한 데이터를 사용하여 환대를 개선하고 보다 현명한 비즈니스 결정을 내리고 있습니다.

6. 핑구

Pingu 는 모든 온라인 쇼핑객의 의사 결정 경험을 변화시킵니다. 다양한 사이트의 가격을 비교하는 대신 이 확장 프로그램은 다양한 전자 상거래 웹사이트의 제품 페이지를 방해하지 않는 깔끔한 사용자 인터페이스를 제공합니다. 동일한 창에서 여러 웹사이트의 거래/제안/더 빠른 배송 시간을 보여주므로 번거로움 없이 쇼핑할 수 있습니다! 이것은 다른 전자 상거래 플랫폼에서 데이터를 수집하는 웹에서 사용할 수 있는 가격 비교 웹사이트 와 거의 유사하게 작동 합니다.

7. 원격 | 확인

원격 확인 은 모든 원격 작업에 대한 검색 엔진과 같습니다. 다른 소스의 모든 원격 작업 데이터를 집계하고 소스를 통해 작업에 지원할 수 있습니다. 이를 통해 누구나 한 곳에서 원격 작업을 찾고 지원하기가 매우 쉽습니다. 이것은 웹의 다양한 소스 에서 구인 목록을 집계하고 사용자에게 전 세계에서 사용할 수 있는 풍부한 작업 모음을 제공 하는 일반 구인 게시판과 유사하게 작동합니다 .

8. 아마존 고

Amazon은 최근 세계에서 가장 앞선 쇼핑 기술인 Amazon Go 를 출시 하여 줄을 설 필요가 없습니다. 컴퓨터 비전, 센서 융합 및 딥 러닝을 사용하여 센서와 사용자 앱을 통해 수집한 데이터를 처리합니다. 제품을 선반에서 가져오거나 선반으로 반환할 때를 감지하고 가상 카트에서 추적합니다. 사용자는 체크아웃 없이 매장에서 나갈 수 있으며 매장을 떠난 후 Amazon 계정을 통해 요금이 청구됩니다. 이것은 데이터를 사용하여 고객 경험의 판도를 바꾸고 더 나은 품질의 서비스를 제공하는 가장 좋은 예 중 하나입니다.

9. 연혁 타임라인

그것은 수평적 역사에 대한 Wait But Why의 블로그 게시물 에서 영감을 얻었습니다 . 즉, "수평적" 시간을 취하고 그 당시에 살았던 모든 유명인의 생애를 추적한다는 아이디어입니다. HistoryTimeline 은 유명인의 생애 에서 세계의 역사적 데이터를 추적합니다. 생년월일은 가장 큰 데이터 소스 중 하나인 Wikipedia에서 매핑됩니다. 데이터를 시각화하고 방문자가 유명인의 수명에 대해 더 쉽게 알 수 있도록 합니다. 시간, 장소, 직장 및 출생지를 기준으로 결과를 필터링하여 유명인의 더 좁은 목록을 얻을 수 있습니다.

10. 팔십일

EightyDays 는 클릭 몇 번으로 다구간 여행을 계획하는 서비스입니다. 사용자가 시작 및 종료 도시, 날짜 및 여행 테마를 입력할 수 있으며 여행 계획에 사용할 수 있는 여러 경로를 제공합니다. 티켓도 동시에 예매할 수 있다. 여행 데이터를 사용하여 여행자의 필요에 따라 최상의 결과를 분석하고 제안합니다. 여행 데이터를 사용하여 여행자에게 여행을 효과적으로 계획할 수 있도록 깊은 통찰력을 제공하는 Journy & BaseTrip 과 같은 유사한 서비스가 있습니다 . 여행 및 접객 산업은 날로 성장하고 있으며 웹에서 사용할 수 있는 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 이 데이터 는 더 나은 서비스를 제공하기 위해 여행 포털 에서 사용할 수 있습니다.

이들은 데이터를 사용하여 성공을 이끄는 10가지 제품에 불과합니다. 대부분의 앱과 서비스는 수신하는 데이터에 의해 구동됩니다. 웹에서 매일 다른 위치에서 점점 더 많은 데이터가 생성되고 있습니다. 이로 인해 웹 전체에 퍼져 있는 많은 양의 데이터를 수집하는 것이 매우 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 여기에서 제품은 웹 스크래핑 서비스 를 활용 하여 신선하고 깨끗하며 바로 사용할 수 있는 데이터를 획득하고 직접 적용할 수 있습니다. 즉, 제품 성장에 집중하기 위해 리소스를 절약할 수 있습니다!

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