В современном мире, где мобильные устройства играют ведущую роль, пользователей – это истинный показатель успеха приложения. Производительность, удобство использования и надежность теперь имеют такой же вес, как и основная функциональность. В результате команды по обеспечению качества (QA) выходят за рамки традиционных показателей тестирования, таких как процент успешных/неудачных тестов и количество дефектов. Новый фокус? Реальные пользовательские метрики – данные, отражающие то, как пользователи взаимодействуют с приложением в реальном мире, часто измеряемые посредством индикаторы, такие как средний балл общественного мнения (MOS)

Этот сдвиг меняет подход к разработке, проведению и анализу тестирования мобильных приложений. Он объединяет тестирование, аналитику и мониторинг производительности в реальных условиях, чтобы гарантировать бесперебойный цифровой опыт каждого релиза.

Почему важны реальные показатели пользователей

Традиционные среды мобильного тестирования часто имитируют поведение пользователя с помощью автоматизированных скриптов. Хотя они эффективны для функциональной проверки, они могут упустить из виду незначительные, но важные проблемы, такие как скачки задержек, замедление пользовательского интерфейса или замедление работы сети, которые напрямую влияют на удовлетворенность пользователей.

Реальные пользовательские метрики устраняют этот пробел, предоставляя количественную информацию о том, как пользователи фактически взаимодействуют с приложением в различных условиях использования устройств, сетей и географических регионах. Эти данные не просто показывают, работает ли функция, но и дают представление о том, каково это — использовать её.

Объединяя данные устройств, аналитику сеансов и модели взаимодействия с пользователем, команды QA получают целостное представление о качестве приложения. Благодаря этому процессу тестирования становится не только проверкой, но и оптимизацией пользовательского опыта.

Основные показатели, определяющие современное мобильное тестирование

По мере развития тестирования приложений несколько ключевых показателей реальных пользователей теперь определяют, как команды по контролю качества измеряют и улучшают производительность приложений.

1. Средний балл мнения (MOS)

Традиционно используемый в телекоммуникациях для оценки качества восприятия голоса, показатель Mean Opinion Score (MOS) теперь адаптируется для тестирования производительности мобильных приложений. Он отражает субъективную удовлетворенность пользователя отзывчивостью приложения, визуальным оформлением и общей плавностью работы.

Используя MOS, команды по контролю качества могут сравнивать пользовательский опыт на разных устройствах, версиях ОС и типах сетей. Низкий показатель MOS указывает на проблемы, которые могут не нарушать функциональность, но ухудшать воспринимаемое качество, например, задержку при прокрутке или задержку отображения контента.

Эта метрика позволяет тестировщикам количественно оценить восприятие пользователя, напрямую связывая данные о технических характеристиках с результатами пользовательского опыта.

2. Показатели производительности сети и задержки

У реальных пользователей редко бывают идеальные условия подключения. Мобильные приложения постоянно переключаются между сетями Wi-Fi, 4G и 5G, что влияет на время отклика и доставку контента.

Тестирование современных приложений теперь включает моделирование сети и мониторинг в реальном времени для оценки поведения приложений в условиях колебаний пропускной способности или потери пакетов. Такие показатели, как задержка, джиттер и пропускная способность, показывают, насколько эффективно приложение поддерживает производительность при переходных процессах.

Тестирование в этих условиях гарантирует надежную работу приложений везде: от густонаселенных городских зон 5G до регионов с низким уровнем подключения, что повышает общее удобство использования.

3. Время рендеринга и скорость отклика пользовательского интерфейса

Пользователи приложения ожидают мгновенной обратной связи. Даже секундная задержка ответа может повлиять на вовлечённость и удержание. Инструменты мониторинга реальных пользователей теперь отслеживают время до первого взаимодействия, скорость отрисовки кадров и время блокировки потоков пользовательского интерфейса для определения визуальной или интерактивной задержки.

Сопоставляя их с данными о пути пользователя, тестировщики могут точно определить, где происходят падения производительности, будь то на экранах с большим количеством анимации, в вызовах API или переходах пользовательского интерфейса, и расставить приоритеты оптимизации для наиболее важных пользовательских потоков.

4. Частота аварий и индекс устойчивости

Хотя журналы сбоев — не новинка, современное тестирование сопоставляет данные о сбоях с реальным поведением и условиями пользователя. Вместо того чтобы просто регистрировать количество сбоев, команды контроля качества теперь анализируют контекст устройства, версии ОС, нагрузку на память и одновременное использование приложений, чтобы понять причины нестабильности.

Реальные пользовательские метрики помогают различать отдельные сбои в тестировании и реальные проблемы, влияющие на пользователей, гарантируя, что команды сосредоточатся на том, что действительно важно для качества опыта.

5. Потребление энергии аккумулятора, процессора и памяти

Производительность — это не только скорость, но и эффективность. Высокий расход заряда батареи или использование памяти могут привести к тому, что пользователи быстро закроют приложения. Реальные пользовательские показатели отслеживают энергопотребление, загрузку процессора и использование ресурсов во время типичных сеансов работы с приложениями.

Это помогает командам находить баланс между производительностью и устойчивостью, гарантируя, что приложения будут обеспечивать отличный пользовательский опыт, не нагружая устройство пользователя.

Как ИИ и автоматизация улучшают тестирование с участием реальных пользователей

С ростом сложности приложений интеграция автоматизации на основе ИИ в процессы тестирования становится критически важной. Модели ИИ могут анализировать большие объёмы данных пользовательских сеансов для выявления аномалий производительности, прогнозирования будущих сбоев и автоматической корректировки тестового покрытия.

Автономные агенты тестирования, являющиеся развитием традиционной автоматизации, могут динамически воспроизводить условия реального мира, имитируя действия, характерные для человеческого восприятия, такие как прокрутка, ввод текста и навигация. Это обеспечивает реалистичное моделирование поведения и непрерывное обучение на основе предыдущих сеансов.

Здесь также продолжается спор о Selenium и Playwright. Хотя Selenium остаётся надёжным выбором для веб-тестирования, способность Playwright имитировать несколько устройств и контекстов за один сеанс делает его идеальным инструментом для кроссплатформенных сценариев. Многие компании сейчас объединяют оба инструмента для единой стратегии тестирования, поддерживающей мобильные, веб- и гибридные среды, особенно в крупномасштабных фреймворках для тестирования корпоративных приложений.

Интеграция реальных пользовательских данных в процесс тестирования

В современных средах непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD) статических отчётов о тестировании недостаточно. Команды внедряют реальные пользовательские метрики непосредственно в свои конвейеры для обеспечения непрерывной прозрачности.

Например:

• Тестирование сдвига влево обеспечивает влияние реальных пользовательских показателей на решения по разработке с самых ранних стадий.
  
  
• Тестирование сдвига вправо использует данные после развертывания, включая задержку, сбои и MOS, для постоянной проверки производительности в реальном времени.
  
  
• Петли обратной связи соедините оба конца, гарантируя, что идеи пользователей на производстве позволят уточнить тестовые случаи для будущих выпусков.
  
  

Эта интеграция согласует цели обеспечения качества с ощутимыми бизнес-результатами, стимулируя удовлетворенность пользователей и эксплуатационная эффективность.

Реальные показатели пользователя в действии: трансформация сотрудничества в области обеспечения качества и разработки

Одним из важнейших результатов внедрения реальных пользовательских метрик является согласованность действий команд QA и разработки. Вместо того, чтобы работать изолированно, команды теперь используют единые панели мониторинга, объединяющие аналитику производительности, данные о сети и пользовательскую информацию.

Такая общая прозрачность помогает расставлять приоритеты в отношении исправлений, обеспечивающих ощутимые улучшения пользовательского опыта, а не сосредотачиваться исключительно на функциональной полноте. Кроме того, она позволяет разработчикам воспроизводить реальные сценарии, например, тестировать поведение приложения в условиях слабого сигнала 4G или при интенсивной загрузке процессора в фоновом режиме, чтобы гарантировать настоящую надёжность.

Объединяя знания, полученные на основе данных, и инженерные действия, организации переходят к обеспечению качества, ориентированному на опыт, где успех измеряется тем, что на самом деле чувствуют пользователи.

Взгляд в будущее: мобильное тестирование, основанное на опыте

Эволюция тестирования мобильных приложений отражает общую тенденцию в отрасли: переход от функциональной валидации к обеспечению качества пользовательского опыта. Реальные пользовательские метрики — это мост, связывающий точность тестирования с удовлетворенностью клиентов.

В ближайшие годы наиболее успешные стратегии обеспечения качества будут сочетать в себе Автоматизация на основе ИИ, тестирование на реальных устройствах и непрерывная аналитика производительности. Такой подход гарантирует, что каждый релиз не только проходит внутренние проверки, но и безупречно работает у пользователей на любом устройстве, в любой сети и в любой точке мира.

Как HeadSpin помогает проводить тестирование мобильных приложений на основе пользовательского опыта

HeadSpin позволяет компаниям тестировать мобильные приложения в условиях реального использования на тысячах устройств, сетей и локаций по всему миру. Благодаря интеграции Инсайты на основе ИИ, метрики производительности реальных устройств и оценку среднего рейтинга мнений (MOS), HeadSpin позволяет командам измерять и оптимизировать работу реальных приложений. Расширенные аналитические возможности платформы помогают организациям выйти за рамки традиционных результатов «прошёл/не прошёл», выявляя проблемы с задержками, визуальные регрессии и узкие места производительности, которые напрямую влияют на пользователей. Сравниваете ли вы Selenium и Playwright для автоматизации или масштабирования тестирования корпоративных приложений, платформа HeadSpin предоставляет полезную информацию, которая помогает командам QA и разработки обеспечивать исключительную производительность приложений и удовлетворенность пользователей.