En primer lugar, la demanda generada por una nueva aplicación (suponiendo que sea gratuita) depende de:
1. Grado de genio del diseño
2. Novedad / factor de asombro
3. Período de relevancia
Ahora, sugeriría que cuantifique estos tres aspectos en una escala (1-10). Ejemplo, si la aplicación es solo otra aplicación de mensajería con un diseño bastante bueno, tendría una calificación de decir:
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Diseño – 7
Novedad – 1
Período de Relevancia – 9
y sí, entiendes la deriva.
Ahora, llegando a un modelo que se utilizará para pronosticar la demanda (demanda asumida como número de usuarios que utilizan la aplicación), hasta donde sé, no hay modelos específicamente para este caso de uso, pero sugeriría que modifique un modelo de epidemia para este propósito.
Para los no iniciados, un modelo epidémico es un medio simplificado para describir la transmisión de enfermedades transmisibles a través de los individuos. Bien, antes de que te rías de mí, déjame explicarte mis razones.
1. Ahora, para un modelo epidémico, la propagación de una enfermedad depende de dónde se origina y si se toma alguna contramedida inmediata.
Del mismo modo, para una aplicación, el inicio es igualmente importante. Además, es beneficioso si la aplicación es descargada por personas que tienen más probabilidades de compartirla (blogueros y demás). Esto es análogo a las personas sociales / personas que viajan infectadas primero.
2. Luego, la tasa de transmisión de una epidemia depende de la gravedad y la comunicabilidad.
Para nuestro modelo de pronóstico de demanda de aplicaciones, tomemos, por ejemplo, el grado de genio del diseño como factor de severidad y novedad como comunicabilidad.
3. El número de personas afectadas también depende de la longevidad de una epidemia (es decir, cuánto tiempo lleva curarla).
Del mismo modo, el número de usuarios de una aplicación depende de cuánto tiempo la usaría un usuario, ese es el período de relevancia.
Ejemplo, supongo que nadie dejaría de usar Whatsapp pronto, sino un lindo juego con solo diez niveles. No duraría un mes en el teléfono de alguien.
4. El número de usuarios que dejan de usar la aplicación es análogo a alguien que se cura de la enfermedad.
Teniendo en cuenta todas estas similitudes, puede avanzar y modificar un modelo de epidemia adecuado (SIR, SEIS, SEIR, MSEIR, etc.) y convertirlo en su propio modelo matemático de pronóstico de demanda de aplicaciones móviles.
