2024年软件APP经典案例 篇1
APP运营推广的五个层面
APP运营按照分工和种类来进行划分，可以分为比较基础的五个层面：产品运营、用户运营、内容运营、活动运营、渠道运营。下面向大家简单的介绍一下：
1、产品运营
产品运营是整个运营工作的根本，是不可忽视的部分。工作包括需要明确产品的定位是什么、知道产品的目标用户是什么类型、产品是否正常等。这方面的运营以用户的体验为主，无论产品更新换代多少次，其目的就是为了优化用户体验。
2、用户运营
用户运营就是对用户进行维护，从而达到扩大用户数、提高用户的留存以及提升用户的活跃度目的。简单来说就是需要知道产品的目标用户是哪些、在哪里、为什么用户会使用产品、用户的使用情况怎么样、使用产品之后用户的反馈情况等。这一方面主要是根据用户使用产品的情况，来对产品进行优化，以及调整推广策略。
3、内容运营
内容运营主要的工作是对产品的内容进行策划、编辑、优化、发布等，这方面的目的是向用户推出与产品相关的优质内容，让用户发现产品的价值与作用，增加用户对产品的信任度。内容运营最好是持续更新内容，一成不变的内容运营，会让用户反感，不利于APP的发展。
4、活动运营
活动运营是很多APP产品都会使用的一种运营推广方式，目前比较流行的活动运营是“邀请活动”，就是通过活动奖励来促使现有用户去邀请其他潜在用户方式，有一定的几率会形成“病毒式的传播效应”（使用openinstall的“免填邀请码”功能，能够将邀请活动的效果最大化）。这方面的运营目的是宣传产品、吸引更多的用户、提升用户的参与度等，是提升各种APP数据指标最有效的办法。
5、渠道运营
APP运营推广离不开渠道推广，这是一直拉新的主要手段，通过商务合作、产品合作、渠道合作等方式，对产品进行推广，从而达到产品的曝光、以及获取流量和用户。主要的工作包括挖掘渠道、渠道评估、维护渠道等。用户调研与数据分析
1、用户调研通常分两种：
一种是间接调研，即不直接接触用户，而是从用户使用的轨迹来寻找规律，比如用户使用产品的次数、在线使用时长、不同页面间跳转节点、流失用户特点等。
另一种是直接调研，直接与用户沟通，包括问卷、访谈等形式，直接获取用户的使用情况，以及用户反馈。
2、数据来源
在我们做数据分析之前，必须得有数据提供给我们分析，所以我们应该先拿到数据。
数据的来源主要有两种：
自带的数据统计系统——APP公司自带的数据是最可靠、最适合的数据统计方式，一般而言，有条件的情况下都是以这种内部数据为准开展数据分析的，但搭建一个BI人工成本和管理成本较高；
第三方数据统计分析工具——这是一种借助外部工具来统计获取数据的方式，通过集成SDK的方法，直接接入第三方统计工具；比如：openinstall
3、数据分析
在APP运营推广过程中数据分析是非常重要的一个环节，是每一个运营推广人员需要掌握的一项技能。在互联网时代，一切以数据说话，数据是最能够直观反映出APP运营推广实际效果的有利依据，比如根据新增用户、用户留存、用户活跃等数据可以了解各种渠道推广带来的效果如何；用户打开产品的次数、使用的时长等用户行为数据可以看出用户对产品的依赖程度、以及分析用户流失的原因等。
2024年软件APP经典案例 篇2
商城APP开发价格是多少，APP手机商城开发中要注意哪些？
随着手机的普及、快递行业的发展，移动购物的便利性越来越突出，移动商城已经成为当前线上购物的主流。主流商城平台如淘宝、天猫、京东等也逐渐从PC端延伸至手机端。
企业开启自己的商城平台已成趋势，商家想要抓住这个趋势，下面这些APP开发事项不可不知。
1.商城APP涉及的细节
一款商城APP，包含产品展示、在线沟通交流、商品搜索、在线支付、物流查询等。每个环节都包含众多细节，比如在产品选项的细节设计上，如尺码、颜色、尺寸等，需要在手机app上详细的展现给用户，还需要为用户提供便捷的操作，切记为用户带来整体杂乱的感官体验。
2.商城APP参考案例
商城APP面对市场，不需要有太多新颖的亮点，但是对基础功能的满足上要求很高。参考市场上的成功案例是一个快速把握自己商城APP方向的手段。目前在应用公园平台，有众多经典的商城APP，而且进行内部解析，可以迅速了解其功能选项。
3.开发一个APP要多少钱？自己也能制作
传统的商城APP定制通过APP外包公司，只需要提出自己的需求，开发公司根据需求进行研发，但是因为APP开发涉及UI涉及、具体功能的满足等，需要大量的沟通，花费时间较长，APP开发公司费用也非常高，起步十万，动辄上百万。
但是随着移动互联网技术的发展，在应用公园，不懂编程，也能自己制作APP。应用公园将日常APP的功能控件化拆分，单一功能开发出来后放在平台上共享，一劳永逸。不懂编程的人，只需要把需要的功能挑选出来，就能自己组合搭建出APP。
4.商城APP并不需要全部重新开发，有模板可参考
商城APP涉及的细节较多，但是市场已经有众多可以参考的案例。如果寻找外包公司，则需要重新开发，而且费用起步十万，而且动辄上百万。对于中小企业来说，无疑是无法跨越的高门槛，从而错失了使用互联网浪潮。
在应用公园平台，众多经典案例让你使用，一键解析运用，随意修改。仅需要对图片、文字进行替换，就能迅速制作出一个属于自己的手机商城APP。而且费用非常低。
5. 商城APP制作费用没有想象中的那么高
传统的外包模式，APP需要重新开发，而且设计细节较多，沟通内容多，造成开发周期长，人工成本低。
在应用公园APP在线自助制作平台，一劳永逸的平台化功能开发模式模式，让APP制作成本大大降低，自己制作，无需浪费技术人员成本。而且应用公园支持苹果ios和安卓双系统一键自动生成，成本再降一半。整体制作费用不及传统的十分之一。
2024年软件APP经典案例 篇3
智能医疗的主要应用场景
“从全球创业公司实践的情况来看，智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。”总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：
医疗机器人
“机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。”目前实践中的医疗机器人主要有两种：
一是能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也称为“智能外骨骼”；
二是能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。
智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段，快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破；在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。人工智能能够更快地处理海量数据，通过深度学习从大数据中总结、发现规律，归纳总结出带有规律性的差异，从而进行疾病的诊断。
智能医学影像
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像上的应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。
智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
风险识别：通过获取信息并运用人工智能技术进行分析，识别疾病发生的风险及提供降低风险的措施。
虚拟护士：收集病人的饮食习惯、锻炼周期、服药习惯等个人生活习惯信息，运用人工智能技术进行数据分析并评估病人整体状态，协助规划日常生活。
精神健康：运用人工智能技术从语言、表情、声音等数据进行情感识别。
移动医疗：结合人工智能技术提供远程医疗服务。
健康干预：运用AI对用户体征数据进行分析，定制健康管理计划。
智能医疗产业应用典型案例
医疗机器人
一是智能外骨骼。俄罗斯ExoAtlet公司生产了两款“智能外骨骼”产品：ExoAtletⅠ和ExoAtletPro。前者适用于家庭，后者适用于医院。ExoAtletⅠ适用于下半身瘫痪的患者，只要上肢功能基本完整，它能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作。ExoAtlet Pro在ExoAtletⅠ的基础上包括了更多功能，如测量脉搏、电刺激、设定既定的行走模式等。日本厚生劳动省已经正式将“机器人服”和“医疗用混合型辅助肢”列为医疗器械在日本国内销售，主要用于改善肌萎缩侧索硬化症、肌肉萎缩症等疾病患者的步行机能。
二是手术机器人。世界上最有代表性的做手术的机器人就是达·芬奇手术系统。“达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程操控的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术，每一个机械手臂的灵活性都远远超过人，而且带有摄像机可以进入人体内手术，因此不仅手术的创口非常小，而且能够实施一些人类一生很难完成的手术。在控制终端上，计算机可以通过几台摄像机拍摄的二维图像还原出人体内的高清晰度的三维图像，以便监控整个手术过程。目前全世界共装配了3000多台达·芬奇机器人，完成了300万例手术。”
智能药物研发
“效率是药物开发的关键”。美国硅谷公司Atomwise通过IBM超级计算机，在分子结构数据库中筛选治疗方法，经评估选出820万种药物研发的候选化合物。2015年，Atomwise基于现有的候选药物，应用人工智能算法，在不到一天时间内就成功地寻找出能控制埃博拉病毒的两种候选药物。
除挖掘化合物研制新药外，美国Berg生物医药公司通过研究生物数据研发新型药物。“Berg通过其开发的Interrogative Biology人工智能平台，研究人体健康组织，探究人体分子和细胞自身防御组织以及发病原理机制，利用人工智能和大数据来推算人体自身分子潜在的药物化合物。这种利用人体自身的分子来医治类似于糖尿病和癌症等疑难杂症，要比研究新药的时间成本与资金少一半。”
智能诊疗
国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。我国研制基于人工智能的专家系统始于20世纪70年代末，但是发展很快。早期有北京中医学院研制成的“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制了林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
在智能诊疗的应用中，IBM Watson是目前最成熟的案例。IBM Watson可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次试验数据、106000份临床报告。2012年Watson通过了美国职业医师资格考试，并部署在美国多家医院提供辅助诊疗的服务。目前Watson提供诊治服务的病种包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、前列腺癌、膀胱癌、卵巢癌、子宫癌等多种癌症。Watson实质是融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术，并给予假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的人工智能系统。
智能影像识别
贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统，对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92%。
美国企业Enlitic将深度学习运用到了癌症等恶性肿瘤的检测中，该公司开发的系统的癌症检出率超越了4位顶级的放射科医生，诊断出了人类医生无法诊断出的7%的癌症。
智能健康管理
一是风险识别。风险预测分析公司Lumiata，通过其核心产品——风险矩阵（Risk Matrix），在获取大量的健康计划成员或患者电子病历和病理生理学等数据的基础上，为用户绘制患病风险随时间变化的轨迹。利用Medical Graph图谱分析对病人做出迅速、有针对性的诊断，从而使病人的分诊时间缩短30%～40%。
二是虚拟护士。Next IT开发的一款APP慢性病患者虚拟助理（Alme Health Coach），“是专为特定疾病、药物和治疗设计配置。它可以与用户的闹钟同步，来触发例如‘睡得怎么样’的问题，还可以提示用户按时服药。这种思路是收集医生可用的可行动化数据，来更好地与病人对接”。该款APP主要服务于患有慢性疾病的病人，其基于可穿戴设备、智能手机、电子病历等多渠道数据的整合，综合评估病人的病情，提供个性化健康管理方案。美国国立卫生研究院（NIH）投资了一款名为AiCure的App。这款App通过将手机摄像头和人工智能相结合，自动监控病人服药情况。
三是精神健康。2011年，美国Ginger. io公司开发了一个分析平台，通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问。当情况变化时，会推送报告给身边的亲友甚至医生。Affectiva公司开发的情绪识别技术，通过网络摄像头来捕捉记录人们的表情，并能分析判断出人的情绪是喜悦、厌恶还是困惑等。
四是移动医疗。Babylon开发的在线就诊系统，能够基于用户既往病史与用户和在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步诊断结果和具体应对措施。AiCure是一家提醒用户按时用药的智能健康服务公司，“其利用移动技术和面部识别技术来判断患者是否按时服药，再通过APP来获取患者数据，用自动算法来识别药物和药物摄取”。
五是健康干预。Welltok通过旗下的Café Well Health健康优化平台，运用人工智能技术分析来源于可穿戴设备的Map My Fitness和Fit Bit等合作方的用户体征数据，提供个性化的生活习惯干预和预防性健康管理计划。参考来源：《人工智能》
2024年软件APP经典案例 篇4
我是高级会计师杨敏RUBY，从会计软件应用的成功案例想到了先人发明的算盘和珠算。记账，以往一般人会想到账房先生的算盘、账簿和毛笔，看见账房先生的五个手指在算盘上擗擗啪啪的盘算，就知道他在算账，现在算盘和珠算也逐渐从银行行业退出历史舞台了！
可以说改革开放前的中国，一个算盘就能解决一盘账的算计，这不是算盘有多利害，而是需要算的数或账不多！之后，随着企业的做大，生意来往多，工厂扩大生产，跨地区、跨行业、跨国界的账单，会计人员需要面对大量的表格、数据处理、分析研究、及时汇总和上报，算盘算法就无法面对这样的海量数据，随之而来的是各种各样的电子表格、电脑软件、单机版、联机版、网络版、手机版、云计算等等会计软件开发应用。如果你是个从事财务工作几十年的工作者，你现在还在这个行业里，那么你一定是个善于学习的人才！因为，会计软件在不断升级。
如今，会计软件不但代替了算盘的盘算过程，还代替了整个会计的计算过程，从原始数据，到表格、记账、汇总和生成报表，甚至分析报告，会计软件能轻松做到，你只要输入原始数据，你所需要的结果就有，更甚者，有的会计软件开始用机械人录入原始数据，科技进步就是不一样！
算盘跟不上这个年代是因为海量的数据需要及时处理，同样，如果你跟不上这个年代，不是算盘不成，而是你没法或不懂使用那些会计软件。