İş etkisini ölçmeye yönelik Azure teknolojileri
Bir kuruluş MVP'yi derledikten sonra yenilik hipotezini doğrulaması gerekir. Bu ünitede, Azure araçlarının yenilik sürecinin bu önemli bölümünde nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
Etkinliği ölçme
Birden çok faktör önemli performans göstergelerini etkileyebileceğinden hipotezin doğru mu yoksa yanlış mı olduğunu ölçmek zor olabilir. Bu faktörler beklenen başarı hakkında ipuçları verebilir, çünkü nedensellik oluşturmak karmaşık olabilir. Örneğin, belirli bir özelliğin kullanıma sunulmasından sonra satış artışı olsa bile, yeni özelliğin satış artışından sorumlu ana faktör olup olmadığını kanıtlamak zordur.
Ancak, özelliklerin uygulama kullanıcılarına sunulma şekli, hipotezin geçerliliğini değerlendirmeye yardımcı olabilir:
- Özellik bayrakları, özellik halkaları ve kanarya dağıtımları ile denetimli dağıtımlar, tüm müşteri tabanının deneyiminin kesintiye uğramasını önlemek için sınırlı bir kullanıcı kümesine özellik yayınlamanıza olanak sağlar. Ayrıca, özelliği olan ve olmayan müşterilerin performansını birbirleriyle doğrudan karşılaştırabilirsiniz.
- Kullanıcıların yeni işlevlere maruz kalmak isteyip istemediklerine karar vermeleri için portal seçenekleri , kullanıcıların kendi deneyimlerini kontrol altına almalarını sağlar. Birçok kullanıcının yeni bir özelliği seçmesi, önceki işlevselliğin iyileştirmeye yer olduğunu belirten bir onay olabilir. Yeni özelliği tercih eden müşteriler önceki deneyime geri dönerse, dağıtılan MVP'de işaretin eksik olduğunu gösteren bir gösterge olabilir.
- Müşteri anketleri , doğru şekilde uygulandığında güçlü bir geri bildirim mekanizmasıdır. Müşteriler, vermek kolaysa memnuniyetleri hakkında bilgi sağlar. Tek tıklamayla yapılan "trafik ışığı" memnuniyet anketleri veya yeni işlevlerle ilgili tek sorular, yenilik hipotezinin doğru olup olmadığını değerlendirmeye yardımcı olacak içgörüler sağlayabilir. Genel olarak, yalnızca birkaç kullanıcı daha uzun anketleri yanıtlar ve bunları ayrıntılı ve doğru bir şekilde doldurmak için zaman ayırabilir.
Uygulamanızı anlama
Azure Uygulaması lication Analizler, uygulama telemetrisini toplamak için zengin araçlara sahip bir uygulama performans yönetimi (APM) platformudur. Bu içgörüleri performans izleme, sorun giderme veya kullanıcıların uygulamalar arasında nasıl hareket ettiğinizi anlama gibi birden çok amaçla kullanabilirsiniz. Son öğe, yenilik yaşam döngüsü için kritik öneme sahiptir. Bunu bir yenilik hipotezini doğrulamak ve belirli bir yeniliğin müşteri deneyimini geliştirip geliştirmediğini yargılamak için kullanabilirsiniz.
Kullanıcılardan önce sorunları algılama
Kullanıcı deneyimini etkileyen önemli bir öğe, bir uygulamanın performansı ve kullanılabilirliğidir. Bir uygulama düzgün çalışmıyorsa ve hatalara karşı çalışıyorsa veya yeterince yanıt vermiyorsa, bazı kullanıcılar onu hayal kırıklığından vazgeçer. Kuruluşunuz iş kaybedebilir. Bu hayal kırıklığına uğrayan kullanıcılar, deneyimlerini sosyal medyada paylaşırlarsa kuruluşunuzun itibarına da zarar verebilir.
Bu sorunlu durumları kullanıcıları etkilemeden önce algılamak en yüksek öneme sahiptir. Bu hedefe ulaşmanız için, uygulamayı proaktif olarak izlemeniz ve işletmeyi etkilemeden önce olası sorunlar üzerinde çalışmaya başlamanız gerekir. Örneğin, müşteriler bildirmeden önce araştırılmaları için bildirimlerin olayları otomatik olarak açmasını sağlayabilirsiniz.
Akıllı Algılama, Azure Uygulaması Analizler kullanışlı bir özelliktir. Uygulama davranışı olağan dışı olduğunda uyarı oluşturabilir. Makine öğrenmesini kullanarak anomalileri algılar ve uyarılar geleneksel hata bildirimlerinden daha zengindir.
Bildirimler genellikle olası iş etkisiyle ilgili bağlam olmadan bir sorun olabileceğini bildirir. Akıllı Algılama uyarıları, etkilenen kullanıcıların sayısı, hatalarla ilişkili desen veya normal davranışla karşılaştırıldığında hata oranı gibi bilgileri içerir. Daha sonra iş açısından en kritik soruna odaklanabilirsiniz.
Kullanıcı etkinliğini izleme
Azure Uygulaması Analizler kullanım analizi, hangi uygulama alanlarının iyileştirilmesi gerektiğini değerlendirmenize yardımcı olabilir. Örneğin, kullanım analizi kullanıcıların web portalından ayrıldığı en popüler uygulama özelliklerini veya belirli noktaları tanımlayabilir. Örneğin uygulamanızın belirli coğrafi alanlarda diğerlerinden daha iyi çalışıp çalışmadığını inceleyebilir ve uygulama boşluklarının nerede olabileceği hakkında değerli bilgiler alabilirsiniz.
Azure Uygulaması Analizler tarafından sağlanan verilerle bir hipotez formüle ettikten sonra, durumun şimdi daha iyi mi yoksa daha kötü mü olduğunu ölçmek için telemetriyi analiz edebilirsiniz. Telemetri verilerinin ölçü sürecinde yardımcı olacak ek bilgiler içermesi için uygulamaya özel iş olayları ekleyebilirsiniz.
Huniler içgörü sahibi bir araç olabilir. Hunilerle, kullanıcıların uygulamayı kullanırken izlemesini beklediğiniz akışları önceden tanımlayabilirsiniz. Ardından kullanıcıların hangi desenleri izlediğini izleyebilir ve kullanıcılar beklenmedik şekilde davranırsa uygulamalardaki sorunları belirleyebilirsiniz.
Kullanıcıları tutma
Uygulama Analizler bekletme aracı, kullanıcı değişim sıklığıyla ilgili belirli işlevler sunar. İş etkinlikleriyle birleştirildiğinde değerli öğrenme verileri içerir. Örneğin, uygulamayı terk eden müşterilerin beklenmedik bir şekilde gerçekleştirdiği eylemleri anlamak, en yüksek iş etkisine sahip hipotezleri formüle etmenizi sağlar.
Örneğin, web sitenizi terk eden kullanıcıların çoğu bunu ödeme yöntemi sayfasından yaptıysa, orada bir iş sorunundan şüphelenebilirsiniz. Ödeme seçenekleri yetersiz veya net bir şekilde gösterilmiyor olabilir ya da başka bir sorun kullanıcıların alışveriş sürecinde ilerlemesini engelliyor olabilir.
Etki çözümleme
Etki analizi, uygulamanın teknik yönlerini somut iş ölçümleriyle ilişkilendiren Azure Uygulaması Analizler bir özelliktir.
Örneğin, çoğu kullanıcının alışveriş sürecine devam etmesi için ürün sayfası ne kadar hızlı yüklenmelidir? Etki analiziyle, sayfa yükleme süresi ile gösterilen ürünü satın alan kullanıcıların oranı arasındaki ilişkiyi gösterebilirsiniz. Bu bilgiler bir yenilik hipotezini doğrulamanıza veya reddetmenize ve iş gereksinimlerini teknik belirtimlere dönüştürmenize yardımcı olabilir.
Özet
Tailwind Traders, e-ticaret uygulamasında yeni bir ödeme platformu gibi bazı yeni özellikleri tanıtmaya karar verdi. Uygulama, yeni ödeme yöntemini kaç müşterinin kullandığını ve ödeme işleminde dönüşüm oranı artışı olup olmadığını anlamak için Azure Uygulaması Analizler ile izlendi. Yeni ödeme yöntemi önizleme olarak işaretlendi, böylece kullanıcılar sorun olup olmadığını daha iyi anlardı.
Uygulama Analizler Tailwind Traders'ın kullanıcıların yüksek bir yüzdesinin "önizleme" başlığına rağmen yeni ödeme yöntemini almaya karar verdiklerini belirlemesine yardımcı oldu. Uygulama Analizler, yeni işlevselliğin büyük kusurlar olmadan beklendiği gibi çalıştığını doğruladı. Buna ek olarak, satın alma dönüştürme oranı önemli ölçüde arttı.
Tailwind Traders artık yeni ödeme yöntemi için MVP'yi üretim sınıfı bir özelliğe dönüştürmeye odaklanabilir. Şirket, daha fazla hipotez formüle etmek için yenilik yaşam döngüsünün öğrenme aşamasına geçebilir.