В него входит мобильный бэкенд, инструменты геолокации, аналитика. Тем не менее, платформа для тестов вполне конкурентоспособна, у нее есть все необходимые функции плюс отличная опция распространения оптимальной версии вашего приложения в один клик. А/B-тестирование — это удобный инструмент для оптимизации мобильных приложений и аб тестирование приближения к пользователю. Метод позволяет оценить востребованность функциональностей, экономя время на выгрузку новых релизов. А опровержение гипотезы дает почву для следующих исследований. A/B-тестирование  — это способ измерить эффективность продукта с помощью сравнения двух вариантов одной и той же функциональности.

Кроссплатформенное тестирование мобильного приложения

Чтобы избежать этой проблемы, важно регулярно обновлять чек-листы и тест-кейсы, привлекать новые ресурсы для тестирования и не забывать об исследовательском тестировании. Когда в определенной части программы обнаруживается несколько багов, это может указывать на наличие других багов в этом же участке. Такой сценарий требует особого внимания и более тщательного тестирования. Ошибки не возникают без причины, особенно если они сосредоточены в одном месте. В любом случае, обнаружение нескольких ошибок в одном участке программы — это сигнал к более детальной проверке, так как велика вероятность того, что есть и другие скрытые проблемы. Эффективность тестирования возрастает, если оно начинается на более ранних этапах жизненного цикла продукта.

Основы А/Б тестирования в мобильных приложениях (часть №

Начинала я с QA и прочитала достаточно много книг о тестировании. В университете у меня был предмет «математический анализ», на котором мы разобрали, что такое классы эквивалентности. В книгах по тестированию тоже были «классы эквивалентности», но ни одной формулы там не было. Подружить эти два понятия было достаточно сложно, но мы справились.

• Имеет смысл проводить тестирование на устройствах и программном обеспечении, популярных на целевом рынке, поскольку доминирующие смартфоны различаются в зависимости от географии пользователей.
• Тестированием, как и любым другим делом, должны заниматься профессионалы.
• A/B-тестирование приносит наибольшую пользу, когда оно проводится постоянно.
• К счастью, в вашем приложении может присутствовать механизм принудительного обновления.

Selenoid без симуляции: настройка, отладка и автоматизация на физическом Android-устройстве

Гипотеза должна содержать условие и предположение, а также работать на бизнес-цели компании. Важно указать, какой прирост или падение показателя вы ожидаете. Например, подходящей гипотезой будет «если мы упростим форму обратной связи, то увеличим количество её заполнений на 10%». Когда билд готов к релизу, его загружают в Play Market или App Store. Там приложение проходит ревью и становится доступным для скачивания. Однако пользователи получат новый релиз только когда обновятся.

Как проводить A/B-тесты в Метрике

В идеальном А/Б тесте вы будете наблюдать изменение только в 1 метрике, остальные будут неизменными. Если есть изменения в других метриках, которые вы не ожидали, то скорее всего вы не до конца понимаете флоу своего приложения, аудиторию или неверно оцениваете влияние изменений. «Прогревать» больше экранов — сейчас мы «прогреваем» только первые три экрана, самые большие и важные.

Тестовые случаи тестирования безопасности

В этом случае нужно запускать метод повторно с новыми вариантами и другой гипотезой. А еще неудачные A/B-тесты могут указывать на недоработки в приложении, поэтому используйте их для дальнейшей оптимизации. Однажды при введении новой вариации фичи мы проверяли ее на 10% пользователей. В итоге гипотеза не подтвердилась, но результат нас порадовал.

Как использовать концепции тестирования для эффективного исследовательского тестирования?

Регулярный поток тестов может обеспечить поток рекомендаций по тонкой настройке производительности. А непрерывное тестирование возможно потому, что доступные варианты тестирования практически безграничны. Помимо A/B-тестов, существуют также A/B/N-тесты, где “N” означает “неизвестно”. A/B/N-тест — это тип тестирования с более чем двумя вариантами. Одновременно сравнивать разные версии нескольких переменных. Например, тестировать сразу две версии главного офера и формы обратной связи.

Такие исследования могут запутать и не показать прямых зависимостей. Для этого на странице «Эксперименты» нажмите ссылку «Посмотреть результат». Значимые различия вариантов будут выделены цветом — зелёным или красным. В бесплатной версии одновременно можно запустить два A/B-теста. Чтобы увеличить количество, подключите платный тариф на сайте Varioqub. Одновременно важно сравнивать только одну переменную — допустим, форму кнопки.

Затем создайте столько её копий, сколько сегментов у вас в исследовании. 8️⃣ Проблемы с текстом — ошибки в переводах, неправильная локализация, проблемы с отображением текста на разных языках, орфографические или пунктуационные ошибки. Поэтому у инженеров по качеству (так иногда называют представителей этой профессии) есть целый мультитул техник и инструментов, которые позволяют проверить все важные функции «на берегу». Продолжительность  – продолжительность тестов зависит от объема трафика, который получает ваше приложение.

Совместно с партнерами из Red Machine (студия-разработчик Doorman Story) мы придумали максимально облегченный вариант суперфичи. Создали уникальную игровую механику платного автомата с жвачкой, которая не влияет на весь игровой баланс и встречается только в одном сете уровней. Одна механика, один арт — экономика приложения при этом не нарушается. Это неполный список, но даже такой список экспериментов позволит вам быть впереди многих компаний. Если вы используете сервисы для А/Б тестирования, то оценка значимости может быть проведена там.

Если мы обратимся к теории, то A/B-тестирование — это сплит-тестирование, которое относится к рандомизированному процессу экспериментирования в двух версиях варианта. Теперь давайте попробуем перевести это на более понятный язык. Switchboard (бесплатно) – еще один бесплатный и открытый инструмент для мобильного A/B тестирования. Вы можете сегментировать пользователей по UDID и все еще может работать у пользователей, когда у них нет интернета.

Без такой основы в аналитике любой сценарий тестирования или оценка эффективности, скорее всего, будут основаны на личных предпочтениях или впечатлениях. Тестирование часто доказывает, что эти предположения неверны. На протяжении всего жизненного цикла любого A/B-тестирования аналитика лежит в основе планирования, проведения и рекомендаций по эффективности. Преждевременное окончание исследования может привести к неверным выводам. Назовите исследование и добавьте счётчик Метрики, к которому привязана кампания.

Для тестирования на различных устройствах используют эмуляторы вроде Genymotion, BlueStacks. Однако успешные тесты на эмуляторе не гарантируют, что приложение будет работать без сбоев на реальных устройствах. Чтобы подключиться к реальным мобильным устройствам и интегрировать туда автотесты, используют фермы BrowserStack, Xamarin или AWS.

Однако Kaspresso создан на основе этих двух инструментов и предоставляет удобные и функциональные обертки над ними. Таким образом, вам не нужно использовать что-либо еще — этот фреймворк закрывает все потребности. Кроме того, мы получаем единый стиль в наших тестах при взаимодействии как со своим приложением, так и со сторонними.

Но если есть механизм, автоматически определяющий хорошие и плохие варианты, то он станет подспорьем для автоматических тестов. Appbooster сейчас работает над созданием подобного механизма, который в разы облегчит A/B-тестирование мобильных приложений. В продакшене же приложение работает на разных устройствах, что тоже влияет на результат будущего ускорения.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.