应用程序的未来并不遥远。它现在正在构建，包括架构选择、我们使用数据的方式、我们设计体验的方式以及我们为用户提供的信任级别。当我们谈论未来时，许多人只想象人工智能和未来界面，但现实更为具体。未来是由细小的、累积的决策组成的：如何减少摩擦、如何提高绩效、如何在不侵入的情况下实现个性化、如何在不失去同理心的情况下实现自动化。
本指南是为那些需要做出实际决定的人编写的。您将了解哪些趋势真正重要，哪些工具将主导日常生活，真正的团队如何应用这些想法，以及您今天可以做些什么来为未来几年的应用做好准备。目标不是预测一切，而是创造适应能力。如果您应用此处的原则和清单，您的应用程序将准备好与市场一起发展。
为什么现在就考虑未来
应用程序不再只与同一领域的应用程序竞争。它们与一般用户的期望相竞争，而一般用户的期望是由各行业的领先应用程序决定的。当银行应用程序提供无缝入门时，用户期望医疗保健应用程序也能提供无缝的入门服务。当流媒体应用程序提供准确的推荐时，用户期望电子商务应用程序中出现类似的情况。这种期望的转移使得未来成为迫在眉睫的事情。
现在思考的另一个原因是技术周期。规划不善的架构不会阻止应用程序在第一年增长，但当使用量翻倍时，它就会成为瓶颈。改变的成本很高，而且团队会失去速度。规划未来并不是要花费太多，而是要节省返工。
塑造应用程序的强大力量
有四种主要力量正在重塑应用程序。它们不是时尚，而是影响所有类别的结构性运动：
- 人工智能应用于真实流程：推荐、支持、自动化和内容生成。
- 隐私和治理：更多受监管的数据，更少的隐式许可。
- 流畅的体验：更少的屏幕、更多的自动化、更多的助手。
- 可扩展架构：更加模块化的应用程序，具有灵活的后端。
这些力量结合起来并创造机会。使用人工智能而不进行治理的应用程序将失去信任。优先考虑隐私而不进行个性化的应用程序将失去相关性。这些力量之间的平衡是未来的关键。
真正会持续存在的趋势
并非所有趋势都会成为标准。有些只是实验。以下是已经巩固的趋势：
- 基于上下文的个性化：根据用户的时间、位置、行为和时刻改变体验的应用程序。
- 对话界面：用于以前需要多个屏幕的任务的聊天和语音。
- 流程自动化：无需用户明确询问即可解决部分工作的应用程序。
- 全渠道体验：应用程序、网络、电子邮件、推送和客户服务相互交谈。
- 实时数据：无延迟响应和更新，带有事件和流。
这些趋势不会取代基础。他们扩张。如果应用程序不快速、不可靠、不清晰，则不会保存任何趋势。
主导日常生活的工具
工具不是未来，但它们定义了团队可以交付的内容。以下类别正在成为标准：
1) 完整的可观察性
监控工具已经发展。以前，只需一份崩溃报告就足够了。现在，我需要了解性能、消耗、事件和行为。现代平台提供：
- 实时结构化日志
- 分布式追踪
- 体验监控（RUM）
- 基于 SLI 的警报
示例：使用完整的[可观察性0] 的团队可以在数小时而不是数周内检测到性能退化。这可以减少客户流失并保护评级。
2) 功能标志平台
功能标志允许您为小组发布功能、衡量影响并快速恢复。这已成为增长的应用程序的要求。团队不会等待大型版本的发布，而是发布小部分并快速学习。实践可以降低风险并加速创新。
3) 实验和AB测试
高性能应用程序通过测试做出决策。 AB 测试不仅用于营销，还用于注册流程、消息传递、布局和入门。具有高级分割功能的实验工具已经成为现代堆栈的一部分。
4) 模块化和可扩展的基础设施
现代后端使用模块化架构，具有独立的服务和定义良好的 API。这使得应用程序的某些部分能够在不破坏整体的情况下不断发展。 BaaS 平台、[无服务器1] 和容器使该模型更易于访问。
5) 数据管道
数据成为决策的基础。跟踪工具、仓库和 BI 更容易访问。应用程序的未来取决于详细了解用户行为并据此采取行动的能力。
技术和未来用途表
| 面积 | 技术 | 未来影响 | 观察 |
|---|---|---|---|
| 应用人工智能 | 法学硕士和推荐引擎 | 高 | 智能定制与支持 |
| 数据 | 事件跟踪和 CDP | 高 | 独特的用户视图 |
| 用户体验 | 设计系统和代币 | 高 | 一致性和速度 |
| 建筑 | 微服务和[无服务器2 | 中到高 | |
| 手机 | Flutter 和 React Native | 中等 | 快速跨平台交付 |
| 安全 | 零信任和[密码学3 | 高 | |
| 整合 | API 和 webhook | 高 | 互联生态系统 |
该表可作为指南。重要的是评估与你的产品的契合度，而不仅仅是追随时尚。
应用进化的真实案例
案例 1：通过个性化减少客户流失的配送应用
一款配送应用程序发现，当选项太多时，新用户会放弃该流程。解决方案很简单：基于时间和位置的个性化。该应用程序现在突出显示当时的热门菜肴和附近的餐馆。通过这一变化，首单时间缩短了，退货率上升了。
使用的工具：
- 按时间和地点细分
- 用于测试布局的功能标志
- 小组AB测试
收益并非来自复杂的技术，而是来自对用户环境的理解。
案例 2：使用自动化来减少支持的医疗保健应用
远程医疗应用程序获得了大量支持。问题是简单问题的重复。该团队部署了一个助手来回答主要问题，并仅在必要时将其转发给人工协助。结果是降低了成本并提高了满意度。
使用的工具：
- 结构化知识库
- 具有简单 NLP 的聊天机器人
- 衡量服务转化的可观察性
自动化并没有取代人类，而是进行过滤和组织。
案例 3：通过透明度增加信任的金融应用程序
一款金融应用程序注意到用户害怕添加银行详细信息。为了解决这个问题，该团队创建了有关安全、加密和 [LGPD4] 的清晰解释，并添加了简短的教育屏幕。转化率提高，门票数量减少。
使用的工具：
- 复制测试
- 漏斗分析
- 应用内反馈
应用程序的未来不仅在于技术，还在于技术。和信任。
未来的用户体验：更少的点击，更多的流动性
未来最明显的迹象之一是人流量的减少。每一次额外的点击都是一次放弃的机会。未来的应用程序会简化任务、预测信息并消除不必要的选择。这需要清晰的设计、情境人工智能和强大的心智模型。
应用程序应该建议，而不是询问用户。您应该突出显示最相关的选项，而不是显示数十个选项。技术是存在的，但挑战在于要知道哪些建议真正有帮助，哪些建议变成了噪音。
设计系统作为速度的基础
想要快速发展的团队需要一致性。设计系统减少返工，提高[可访问性5]并促进测试。它们还有助于团队的可扩展性：新的设计师和开发人员可以更快地生产，因为组件已经存在。
将来，[设计系统6] 将包括颜色、版式、间距、状态和可访问性规则的标记。这使您可以更改主题、调整对比度和调整布局，而无需重写每个屏幕。
隐私和数据作为竞争优势
[LGPD7] 和 GDPR 等法规不仅仅是义务。他们成为差异化因素。用户更加关注他们的数据的使用方式。清晰解释并提供控制的应用程序将获得优先考虑。
最佳实践：
- 解释每项许可的原因
- 允许用户控制敏感数据
- 只收集必要的东西
- 制定明确且简短的政策
未来属于平衡个性化与尊重的应用程序。
应用中的人工智能：真正增加价值的地方
人工智能不应该仅仅被用来看起来现代化。当它减少摩擦或改善决策时，它就会增加。一些例子：
- 基于行为的内容推荐
- 通过智能升级自动响应支持
- 以短格式总结长信息
- 异常模式的欺诈检测
在所有这些情况下，其价值都是显而易见的。在其他领域，人工智能可能只是一种成本。未来需要判断，而不是炒作。
实时数据的作用
用户期望立即更新。在交通应用程序中，他们想看到司机。在电子商务应用程序中，他们希望查看订单状态。在金融应用程序中，他们想要更新余额。这需要实时数据管道和明确定义的事件。
为了实现这一目标，应用程序需要一致的事件基础。如果没有正确的跟踪，团队就不知道更新什么以及何时更新。未来需要一个清晰的数据模型。
今天如何准备应用程序
您不需要实施所有事情。重要的是打好基础。这是一个简单的计划：
- 定义明确的目标：您想提供什么经验？
- 审查架构：您的后端能否应对增长？
- 创建数据库：明确定义的事件和指标。
- 部署[可观察性8：了解生产中发生的情况。
- 测试和学习：使用实验来验证决策。
该计划创造了能力。如果没有这个，团队就会陷入维护困境。
产品演变清单
- 该应用程序是否有明确的主要目标？
- 主流程可以逐步减少吗？
- 主屏幕加载时间是否少于 2 秒？
- 球队能快速逆转吗？
- 是否有可靠的数据层？
- 该应用程序是否尊重隐私并解释权限？
- 是否有定期实验来提高转化率？
如果你对几个问题的回答是否定的，那么就有具体的进化机会。
改变游戏规则的工具的真实案例
降低风险的功能标志
一款市场应用程序的发布导致结帐失败。通过采用[功能标志9]，团队开始仅向 5% 的用户发布更改。当出现问题时，可以在几分钟内将其停用。这减少了损失，增强了球队的信心。
可观察性以减少响应时间
一款教育应用程序间歇性崩溃。 [可观察性 10] 完成后，团队确定问题是在特定屏幕上激活的第三方 SDK 造成的。修复花了几个小时，而不是几周。这种速度对于未来至关重要。
提高转化率的实验
订阅应用程序针对付费墙测试了两种类型的消息。一个关注价格，另一个关注利益。测试表明，第二次转化率提高了 18%。这成为标准。经过测量，微小的变化会产生巨大的影响。
应用程序和平台之间的边界
应用程序的未来还涉及平台。允许通过 API、Webhooks 和合作伙伴进行集成的应用程序可以创建生态系统。结果是应用程序不再只是一个产品，而是成为其他企业的基础设施。这增加了退出壁垒并强化了品牌。
如果您的应用程序可以提供集成，则值得将其视为长期策略。但只有当主基地稳固时，它才有意义。
如何应对跨平台而又不失品质
许多应用程序跨平台以降低成本。这是有道理的，但需要谨慎。这种体验似乎并不普遍。未来要求一致性而又不失身份。关键是要定义什么是共性的，什么是特殊的。
良好做法：
- 套装【独特的设计系统11
- 为每个平台定制交互
- 在真实设备上测试性能
- 避免依赖维护不良的插件
精心制作的多平台可提供速度和质量。如果做得不好，就会带来糟糕的体验，而且修复起来成本高昂。
人文和文化方面
未来不仅仅取决于技术。这取决于文化。快速学习、测试和关注用户体验的团队始终处于领先地位。最好的堆栈并不能拯救一个不衡量、不学习、不适应的团队。
因此，应用程序的未来也是团队的未来。如果您创建一个实验环境，应用程序就会自然发展。如果你创造了一个恐惧的环境，应用程序就会停滞不前。
未来的战略问题
- 我们的应用程序在 5 年内解决什么核心问题？
- 用户期望我们今天不提供什么？
- 我们需要在不被黑客攻击的情况下个性化哪些数据？
- 如何减少主流程中的步骤？
- 应用程序的哪些部分可以自动化？
- 哪些隐私和安全风险可能会影响我们？
回答这些问题可以帮助您设定长期优先事项。
现实的进化路线图
未来的路线图不需要很大。它必须是可执行的。 12 个月路线图的示例：
- 第 1 季度：可观察性、性能基线和数据。
- 第二季度：设计系统和[功能标志12。
- 第三学期：基本定制和实验。
- 第四季度：自动化和集成。
该路线图在投资复杂功能之前奠定了基础。如果没有基础，任何未来的策略都会成为风险。
有关应用程序未来的常见问题解答
人工智能会取代传统界面吗？ 不完全是。人工智能将起到补充作用，带来自动化和推荐，但屏幕对于控制和清晰度仍然至关重要。
应用程序会变成聊天机器人吗？ 不会。聊天对于某些任务很有用，但可视界面对于导航和比较仍然很重要。
隐私会限制个性化吗？ 这需要透明度和同意。个性化仍然是可能的，但需要治理。
多平台，永远是未来？ 不。在某些情况下，native 仍然有意义。未来是为每种产品选择最佳策略。
应用程序将随着网络和 [PWA13?? 消失 短期内不会。应用程序提供更好的性能、硬件集成和通知，这就是它们保持相关性的原因。
结论
应用程序的未来不仅仅是新技术，而是成熟度。获胜的应用程序将结合数据、性能、隐私、人工智能和日益流畅的体验。秘诀不是采用一切，而是建立坚实的基础并不断学习。
如果您从今天开始，拥有[可观察性14、明确定义的数据和现实的路线图，那么无论即将出现的趋势如何，您的应用程序都将准备好不断发展。未来有利于那些具备适应能力的人。
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