Модель вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків, коли критерії задані інтервальними значеннями

Размещено на http://www.allbest.ru

Харківський національний автомобільно-дорожній університет

Модель вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків, коли критерії задані інтервальними значеннями

Нефьодов Леонід Іванович доктор технічних наук, професор кафедри автоматизації та комп'ютерно-інтегрованих технологій,

Кононихін Олександр Сергійович кандидат технічних наук, доцент Кафедра автоматизації та комп'ютерно-інтегрованих технологій

Бондаренко Марина Олександрівна студентка, кафедра автоматизації та комп'ютерно- інтегрованих технологій,



Анотація

На даний час розвиток мобільних додатків ґрунтується на даних. Аналіз даних -- це оцінити ефективність додатку, зрозуміти, що потрібно покращити, і зробити наступний крок для його розвитку та бізнесу. Метою дослідження є підвищення ефективності процесів комерційної команди за рахунок розробки моделі вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків, коли критерії задані інтервальними значеннями. Розроблено модель вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків. Так як критерії вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків задані інтервальними значеннями, то для прийняття рішень використовується критерій Гурвіца. Розроблено модель вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків, коли критерії задані інтервальними значеннями: програмний мобільний додаток

мінімальний час виконання функцій програмним засобом;

мінімальна абсолютна похибка значення нових користувачів;

мінімальна абсолютна похибка значення активних користувачів за день;

мінімальна абсолютна похибка значення утримання;

мінімальна абсолютна похибка значення конверсії;

мінімальна вартість програмних засобів

Область допустимих рішень визначається обмеженнями: виконання всіх функцій повинно бути забезпечене програмним засобом, мінімальний час виконання функцій програмним засобам повинен бути не більше заданого, абсолютна похибка значення нових користувачів повинна бути не більше заданої, абсолютна похибка значення активних користувачів за день повинна бути не більше заданої, абсолютна похибка значення утримання повинна бути не більше заданої, абсолютна похибка значення конверсії повинна бути не більше заданої, вартість програмного засобу повинна бути не більше заданої, має бути обрано тільки один програмний засіб

Наведено приклад вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків з множини видів за оптимістичним та песимістичним сценарієм, що найбільш відповідає критеріям та обмеженням.

Ключові слова: модель, програмне забезпечення, мобільний додаток, критерії задані інтервальними значеннями



Nefedov Leonid Ivanovych Doctor of Engineering, Professor Department of Automation and Computer-Aided Technologies Kharkiv National Automobile and Highway University

Kononykhin Oleksandr Serhiyevich PhD, Associate Professor Department of Automation and Computer-Aided Technologies Kharkiv National Automobile and Highway University

Bondarenko Maryna Oleksandrivna Student, Department of Automation and Computer-Aided Technologies Kharkiv National Automobile and Highway University

MODEL OF SELECTION OF SOFTWARE FOR EVALUATING MOBILE APPLICATIONS WHEN THE CRITERIA ARE SET BY INTERVAL VALUES

Abstract

Currently, the development of mobile applications is based on data. Data analysis is about evaluating the application's performance, understanding what needs to be improved and taking the next step for its development and business. The aim of the study is to improve the commercial team's efficiency processes by developing a software selection model for evaluating mobile applications when the criteria are set by interval values. A software selection model for evaluating mobile applications was developed. Since interval values give the criteria for selecting the software evaluating mobile applications, Hurwitz criteria are used for decisionmaking.

A software selection model developed for mobile applications evaluation when interval values set the criteria:

the minimum time of execution of functions by the software tool;

the absolute minimum error of the value of new users;

the absolute minimum error of the value of active users per day;

the absolute minimum error of retention value;

the absolute minimum error of the conversion value;

the minimum cost of the software.

The area of admissible solutions determined by restrictions: the execution of all functions must be provided by the software, the minimum functions execution time by the software must not exceed the specified value, the absolute error of the value of new users must not exceed the specified value, the absolute error of the value of active users per day must not exceed the specified value, the absolute error of the retention value must not exceed the specified value, the absolute error of the conversion value must not exceed the specified value, the cost of the software must not exceed the specified value, only one software tool must be selected.

Provided an example of software selection for evaluating mobile applications from multiple types under an optimistic and pessimistic scenario, which best meets the criteria and limitations.

Keywords: model, software, mobile application, criteria set by interval values



Постановка проблеми. На сьогоднішній день, існує багато простору для створення додатків. Це може бути, як мобільний додаток, так і додаток для ПК, проте мобільні додатки користуються все більшою популярністю, завдяки автономності, що вони надають [1-3].

Мобільні програми, як і люди, потребують зворотного зв'язку. Метрики - це найефективніший спосіб оцінити ефективність програми, зрозуміти, що потрібно покращити, та зробити наступні кроки у розвитку свого бізнесу [1-3].

Метрики мобільних додатків -- це ключові індикатори для кожного маркетолога, які можуть використовувати інформацію про виявлення, залучення користувачів, розшарування або відплив, і саме тому мобільні маркетологи живуть вимірами [1-3].

Існує безліч метрик додатків. Але не потрібно відстежувати надто багато KPI (Key Performance Indicators), деякі можуть бути неактуальними для бізнесу.

Кожна дія користувачів сигналізує про те, що варто виміряти. Важливо дивитись та навчатись, оскільки вони точно покажуть вам, що саме треба відстежувати в даний час.

Функціонування і ефективність діяльності комерційного відділу IT компанії безпосередньо залежить від того, за допомогою яких інструментів здійснюється їх управління.

Різноманітність розв'язуваних в робочому процесі завдань диктують нові вимоги до всіх компонентів якісного управління. У зв'язку з цим виникає необхідність в виборі програмного забезпечення не тільки з урахуванням формальних показників його якості, а й відповідно до своїх уподобань конкретного завдання.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Значний внесок у теорію прийняття рішень в умовах невизначеної інформації здійснили вчені Петров Е.Г., Безкоровайний В.В., Нефьодов Л.І., Раскін Л.Г., Беллман Р. (R. Bellman), Заде Л (L. Zadeh). Однак тема вибору програмного забезпечення для мобільних додатків, потребує розвитку та удосконалення, оскільки має місце необхідність врахування інтервальних критеріїв, що визначають ефективність вибору програмного забезпечення для комерційних відділів та їх команд.

Мета статті - підвищення ефективності процесів комерційної команди за рахунок розробки моделі вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків, коли критерії задані інтервальними значеннями.

Виклад основного матеріалу. Ефективність програми вимірюється за множиною різних показників, у кожному з яких є свої параметри. Всі ці показники важливі, їх необхідно моніторити та враховувати у загальній статистиці, тоді можна побачити повну картину за вашим застосунком [4-7].

Метрики мобільних додатків є ключовими показниками його успіху: завантаження, рівень залучення користувачів або LTV (Lifetime Value) і окупність витрат на рекламу, тому дуже важлива точна статистика[4-7].

Метрики додатків дозволяють слідкувати за ефективністю рекламних кампаній, також дають можливість завжди тримати руку на пульсі актуальних тенденцій.

Метрики самі по собі не є цінністю, але їх поєднання вказує правильний напрямок для безперервної оптимізації стратегії програми[4-7].

Розглянемо основні метрики, які дозволяють аналізувати ефективність.

Нові користувачі - кількість унікальних завантажень додатку.

Активні користувачів за день, тиждень, місяць (DAU, WAU, MAU) - кількість унікальних користувачів, які використовували додаток за день, тиждень місяць.

Кількість утримання - загальна кількість активних користувачів, які були активні протягом певного періоду часу з моменту встановлення чи загальна кількість користувачів, які вперше запустили програму протягом обраного діапазону дат.

Середній час відвідування - сесія починається в той момент, коли відвідувач заходить у програму, і закінчується, коли він виходить або залишається неактивним протягом певного періоду часу.

Коефіцієнти конверсій - визначають, значення скільки користувачів додатку перейшли на визначений етап відносно кількості користувачів на попередніх етапах.

Транзакції - платіжні операції користувачів в мобільному додатку.

Середня виручка на одного користувача (ARPU) - середня грошова сума, отримана від одного користувача за рахунок покупок у додатку, переглядів реклами або кліків, передплати, платних завантажень чи інших форм монетизації.

Коефіцієнт повернення інвестицій (ROI)) - характеризує прибутковість або збитковість бізнесу. Це фінансовий коефіцієнт дозволяє оцінити окупність.

Аналіз даних допомагає відстежувати ефективність, порівнювати додаток з конкурентними, визначати сильні та слабкі сторони, а також здійснювати більш точне та детальне планування, що базується на конкретних даних. Завдяки всьому цьому ефективність просування додатку, а також його користь істотно зростають [4-7].

В умовах сучасного розвитку математичних моделей і обчислювальної техніки з'являється можливість розробки структури інформаційної технології вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків з урахуванням інтервальних критеріїв (рисунок 1).

Рис. 1. Структура інформаційної технології вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків

Пропонований підхід до вирішення завдання автоматизованого вибору базується на ідеї побудови багатокритеріальних моделей в умовах

інтервальної інформації, що дозволить підвищити ефективність процесу комерційної команди компанії. Рішення в залежності від сценарію буде прийматись за допомогою критерію Гурвіца [8-11].

Модель вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків, коли критерії задані інтервальними значеннями

Постановка задачі вибору програмних засобів.

Введемо змінну Хс = {0;1}, де Хс = 1 - якщо обрано програмний засіб с -го типу для виконання функцій комерційного відділу компанії, інакше Хс = 0.

Часткові критерії оптимізації:

- мінімальний час виконання функцій програмними засобами

де Ус -інтервальна оцінка часу виконання функцій програмним засобом с - го типа;

- мінімальна абсолютна похибка значення нових користувачів;

де Nc - інтервальна оцінка абсолютної похибки значення нових користувачів для програмного засобу c -го типу;

- мінімальна абсолютна похибка значення активних користувачів за день;

де Dс - інтервальна оцінка абсолютної похибки значення активних користувачів за день для програмного засобу с -го типу;

мінімальна абсолютна похибка значення утримання;

де Rс - інтервальна оцінка абсолютної похибки значення утримання для програмного засобу с -го типу;

мінімальна абсолютна похибка значення конверсії;

де Kc - інтервальна оцінка абсолютної похибки значення конверсії для

програмного засобу c -го типу;

- мінімальна вартість програмного засобу

де Ссу - інтервальна оцінка вартості програмного засобу с -го типу. Область допустимих рішень визначається обмеженнями:

- виконання всіх функцій повинно бути забезпечене програмними засобами

де Хас {0;1}, де Хас = 1 - змінна якщо обрано програмний засіб с -го типу для виконання функції, інакше Xу c = 0;

- час виконання функцій програмним засобом повинен не перевищувати заданого V

- абсолютна похибка значення нових користувачів повинна бути не більше заданої N0

- абсолютна похибка значення активних користувачів за день повинна бути не більше заданої О0

- абсолютна похибка значення утримання повинна бути не більше заданої R0

- абсолютна похибка значення конверсії повинна бути не більше заданої К0;

- вартість програмних засобів повинна бути не більше заданої С

- може бути обрано лише одного типу програмне забезпечення

Моделі (1) - (14) відносяться до задач багатокритеріального дискретного програмування з булевими змінними, що вирішуються: методом спрямованого перебору при прийнятті рішень у задачах невеликої розмірності; методом випадкового пошуку - в задачах великої розмірності [6 - 8].

Розглянемо задачу вибору програмних засобів для оцінки мобільних додатків, необхідних для виконання функцій комерційної команди компанії. Завдання є досить складним, тому що необхідно врахувати кілька критеріїв.

Обрані критерії:

час виконання функцій програмним засобом;

абсолютна похибка значення нових користувачів;

абсолютна похибка значення активних користувачів за день;

абсолютна похибка значення утримання;

абсолютна похибка значення конверсії;

вартість програмного засобу.

Для оцінки будуть використовуватись інтервальні значення критеріїв якості та вартості. Як обмеження встановлені наступні значення:

вартість не повинна перевищувати $ 510;

абсолютні похибки значення нових користувачів, значення активних користувачів за день, значення утримання, значення конверсії не повинні перевищувати 50;

час виконання функцій програмним засобом не повинно бути більше 1 с.

У таблиці 4.1 наведені інтервальні значення вартості та якості програмних засобів для оцінки мобільних додатків.

Таблиця 4.1

Інтервальні значення вартості та якості програмних засобів для оцінки мобільних додатків

Програмний --^^^засіб Критерій та його оцінки ' ----	ПЗ 1	ПЗ 2	ПЗ 3	ПЗ 4	ПЗ 5
Час виконання функції програмними засобами, с	Мінімальне значення	0,01	0,01	0,015	0,02	0,01
	Максимальне значення	0,02	0,02	0,025	0,03	0,03
Абсолютна похибка значення нових користувачів	Мінімальне значення	1	1	30	20	10
	Максимальне значення	2	2	40	30	30
Абсолютна похибка значення активних користувачів за день	Мінімальне значення	2	1	1	20	1
	Максимальне значення	4	2	4	30	3
Абсолютна похибка значення утримання	Мінімальне значення	0,1	0,1	0,1	0,2	0,1
	Максимальне значення	0,2	0,2	0,2	0,3	0,3
Абсолютна похибка значення конверсії	Мінімальне значення	1	5	10	20	1
	Максимальне значення	2	10	20	30	3
Ціна, $	Мінімальне значення	280	250	475	410	300
	Максимальне значення	310	320	510	455	370

У таблиці 4.2 представлені песимістична і оптимістична оцінка програмного забезпечення за обраними критеріями (вагові коефіцієнти - рівнозначні).



Таблиця 4.2

Песимістична і оптимістична оцінка програмного забезпечення за обраними критеріями (вагові коефіцієнти -рівнозначні).

' ----Програмний " --~^_^засіб Критерій та його оцінки ' ----	ПЗ 1	ПЗ 2	ПЗ 3	ПЗ 4	ПЗ 5
Час виконання функції програмними засобами	Оптимістична оцінка	1,000	1,000	0,750	0,500	1,000
	Песимістична оцінка	0,500	0,500	0,250	0,000	0,000
Абсолютна похибка значення нових користувачів	Оптимістична оцінка	1,000	1,000	0,256	0,513	0,769
	Песимістична оцінка	0,974	0,974	0,000	0,256	0,256
Абсолютна похибка значення активних користувачів за день	Оптимістична оцінка	0,966	1,000	1,000	0,345	1,000
	Песимістична оцінка	0,897	0,966	0,897	0,000	0,931
Абсолютна похибка значення утримання	Оптимістична оцінка	1,000	1,000	1,000	0,500	1,000
	Песимістична оцінка	0,500	0,500	0,500	0,000	0,000
Абсолютна похибка значення конверсії	Оптимістична оцінка	1,000	0,862	0,690	0,345	1,000
	Песимістична оцінка	0,966	0,690	0,345	0,000	0,931
Ціна	Оптимістична оцінка	0,885	1,000	0,135	0,385	0,808
	Песимістична оцінка	0,769	0,731	0,000	0,212	0,538

В таблиці 4.3 представлена узагальнена оцінка програмних засобів для оцінки мобільних додатків за песимістичною та оптимістичною оцінками



Таблиця 4.3

Узагальнена оцінка програмних засобів для оцінки мобільних додатків за песимістичною та оптимістичною оцінками

Програмний засіб Оцінки	ПЗ 1	ПЗ 2	ПЗ 3	ПЗ 4	ПЗ 5
Узагальнена оцінка	Оптимістична оцінка	0,975	0,977	0,638	0,431	0,929
	Песимістична оцінка	0,768	0,727	0,332	0,078	0,443

Таким чином при оптимістичній оцінці буде обрано програмне забезпечення ПЗ 2, а при песимістичній оцінці - ПЗ 1.



Висновки

В результаті виконаного дослідження отримала подальший розвиток модель вибору програмного забезпечення для оцінки мобільних додатків, яка на відміну від існуючих дозволяє приймати науково обґрунтовані рішення в залежності від проектної ситуації, коли критерії задані інтервальними значеннями.



Література

The System Usability Scale (SUS). - [Електронний ресурс]. - Режим доступа: https://www.usability.gov/how- to-and-tools/methods/system-usability-scale.html/.

Розробка мобільних додатків. - [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://kiev.itstep.org/razrabotka-mobilnyh-prilozhenij-pod-android/

60+ Important 2020 Mobile Marketing Statistics You Need to Know. - [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://www.blog.udonis.co/mobile-marketing/mobile-marketing- and- social-media/.

Toninelli, D. Smartphones vs PCs: Does the Device Affect the Web Survey Experience and the Measurement Error for Sensitive Topics? A Replication of the Mavletova & Couper's 2013 Experiment / Toninelli D., Revilla M.// Survey Research Methods. - 2016. - Vol. 10/2 - pp. 153-169

Аналітика мобільних додатків. - [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://wezom.com.ua/ua/blog/analitika-mobilnyh-prilozhenij/.

Просування мобільних додатків: огляд способів розкрутки для новачків - [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://luxsite.ua/ua/prosuvannya-mobilnih-dodatkiv- oglyad-sposobiv-rozkrutki-dlya-novachkiv/.

Стратегії та інструменти просування мобільних застосунків - [Електронний ресурс]. - Режим доступу: https://webmate.ua/kak-raskrutit-prilozhenie/.

Раскин Л. Г. Нечеткая математика. Основы теории. Приложения / Л. Г.Раскин ,

О.В. Серая -- Харьков : Парус, 2008. -- 352 с.

Введение в нормативную теорию принятия решений. Методы и модели:монография / В.В. Крючковский, Э.Г. Петров, Н. А. Соколова, В.Е. Ходаков - Херсон: Гринь Д.С., 2013. - 284 с.

Синтез и идентификация моделей многофакторного оценивания и оптимизации / А.О. Овезгельдыев, Э.Г. Петров, К.Э. Петров - К.: Наукова думка, 2002.- 164 с.

O. Kononykhin Development of a model of selecting cloud software for a road construction organization under interval information / O. Kononykhin // Technology audit and production reserves -- 6/4(62), 2021. P. 17-20



References

The System Usability Scale (SUS). usabitity.gov. Retrieved from https://www.usability.gov/ how- to-and-tools/methods/system-usability-scale.html [in English].

Rozrobka mobilnykh dodatkiv. [Development of mobile applications]. kiev.itstep.org. Retrieved from http://kiev.itstep.org/razrabotka-mobilnyh-prilozhenij-pod-android/ [in Ukrainian].

60+ Important 2020 Mobile Marketing Statistics You Need to Know. blog.udonis.com. Retrieved from https://www.blog.udonis.co/mobile-marketing/mobile-marketing-and-social-media [in English].

Toninelli, D., Revilla, M. (2016). Smartphones vs PCs: Does the Device Affect the Web Survey Experience and the Measurement Error for Sensitive Topics? A Replication of the Mavletova & Couper's 2013 Experiment. Survey Research Methods, 10(2), 153-169 [in English].

Analityka mobilnykh dodatkiv. [Analytics of mobile applications]. wezom.com.ua. Retrieved from https://wezom.com.ua/ua/blog/analitika-mobilnyh-prilozhenij [in Ukrainian].

Prosuvannia mobilnykh dodatkiv: ohliad sposobiv rozkrutky dlia novachkiv. [Mobile App Promotion: An Overview of Promotion Methods for Beginners]. luxsite.ua. Retrieved from https://luxsite.ua/ua/prosuvannya-mobilnih-dodatkiv-oglyad-sposobiv-rozkrutki-dlya-novachkiv [in Ukrainian].

Stratehii ta instrumenty prosuvannia mobilnykh zastosunkiv. [Strategies and tools for promoting mobile applications]. webmate.ua. Retrieved from https://webmate.ua/kak-raskrutit- prilozhenie [in Ukrainian].

Raskin, L. G., Seraya , O. V. (2008). Nechetkaia matematyka. Osnovy teoryy. Prylozhenyia [Fuzzy mathematics. Fundamentals of the theory. Applications]. Kharkiv: Parus. [in Russian]

Kryuchkovskiy, V. V., Petrov, E. G., Sokolova, N. A., Khodakov, V. Ye. (2013). Vvedenye v normatyvnuiu teoryiu pryniatyia reshenyi. Metody y modely:monohrafyia [Introduction to the normative theory of decision making. Methods and models: monograph]. Kherson: Grin' D.S. [in Russian]

Ovezgel'dyyev, A. O., Petrov, E. G., Petrov, K. E. (2002). Sintez i identifikatsiya modeley mnogofaktornogo otsenivaniya i optimizatsii. [Synthesis and identification of multivariate estimation and optimization models]. Kyiv: Naukova dumka. [in Russian]

O. Kononykhin (2021). Development of a model of selecting cloud software for a road construction organization under interval information. Technology audit and production reserves, 6/4(62), 17-20 [in English]

Размещено на Allbest.ru

...