Görsel yapay zeka, yerel mobil uygulama testinin zorluğunu nasıl çözebilir?

Günümüzün tüketicileri mobil öncelikli bir dünyada yaşıyor. gelen araştırmaya göre Uygulama Annie“tüketiciler 2021’de cep telefonlarında 3,8 trilyon saat rekor bir kayıt yaptı ve yaklaşık 230 milyar uygulama indirdi.”

Mobil hakimiyete damgasını vuran bir başka nokta da, Amerikalıların ortalama olarak artık TV izlemek ve harcama yapmak için daha az zaman harcaması. daha fazla zaman cep telefonlarında.

Hepimiz cihazlarımıza daha fazla zaman ayırdıkça, teknoloji liderleri daha fazla ve daha iyi yerel mobil deneyimler her zamankinden daha hızlı. Bankacılıktan perakendeye, sağlıktan ulaşıma kadar her sektör, mobil uygulama deneyimleri sunmanın hayatta kalmak için kritik öneme sahip olduğunun farkına varıyor.

Konu bu deneyimleri sunmaya geldiğinde teknoloji liderlerinin önünde zorlu bir görev var; özellikle de uygulama kalitesi, güvenlik ve iş çevikliği başarı için ölçütler olduğundan. Geliştirme sürecinin bir parçası olarak yerel mobil test otomasyon stratejileri kullanmak, bu gereksinimlerin karşılanmasını ve tüketicilerin memnun kalmasını sağlamaya yardımcı olabilir.

Aşağıda, yerel mobil uygulama testi ve kalite güvencesi (QA) ihtiyacını artıran en önemli trendlerden bazılarını ele alıyoruz. Ayrıca neden eklendiğini de araştırıyoruz. yapay zeka (AI) test etme yaklaşımı, müşteriler için hızla yeni nesil mobil deneyimler oluşturabilir.

Kaliteli mobil uygulama deneyimlerinin zorluklarını artıran trendler

Yerel mobil uygulamaların kalite güvencesini, örneğin web veya masaüstü uygulamalarından daha zor hale getiren çok sayıda neden ve öznel koşul olsa da, üç trendin yakınsaması, tüketicilere keyifli mobil uygulama deneyimleri oluşturmanın karmaşıklığına bir çarpan etkisi ekliyor.

Mobil cihazların uçsuz bucaksız dünyası

Yerel bir mobil uygulama oluşturmak, birçok işletmenin müşteri kazanması için en önemli öncelik haline geldi. Ancak, müşteriler tarafından yerel mobil uygulamalara erişmek için kullanılan farklı mobil cihazların patlaması, QA ve Çevik yazılım geliştirme ekipleri için çok büyük bir zorluktur. Bu ekiplerin yalnızca pazara giren yeni cihazları hesaba katması değil, aynı zamanda müşterilerin kullandığı herhangi bir cihazdaki uygulamaları doğrulamak için mobil test uygulamalarını birden fazla cihaz türünde ölçeklendirebilmesi gerekiyor.

Buna göre devlet adamı2021’de dünya çapında çalışan mobil cihaz sayısı, bir önceki yıl 14 milyarın biraz üzerindeyken neredeyse 15 milyara ulaştı. Mobil cihaz sayısının, 2020 yılına kıyasla 4,2 milyar cihaz artarak 2025 yılına kadar 18,22 milyara ulaşması bekleniyor. Apple, Samsung, Google ve diğer birkaç orijinal ekipman üreticisi (OEM) arasındaki her yeni nesil cihaz, test kapsamının genişletilmesi gerektiği anlamına geliyor hızla ve pazar talebi için hızla ayarlayın.

Ayrıca her cihazın, cihaz çözünürlükleri/ekran boyutu, işletim sistemleri (ve desteklenen sürümler), ekran yönleri, kaydırma görünümleri ve diğer faktörler açısından farklı olması beklenir. Çoğu zaman bu, teslimat döngülerini yavaşlatabilecek ve daha da kötüsü mobil uygulamanın kalitesini düşürebilecek çok sayıda geliştirme zorluğu yaratır.

Son olarak, yerel mobil uygulamaları test etmek, web uygulamalarını test etmekten doğası gereği daha zordur. Gereken donanımın kurulumu pahalı ve hantal olmakla kalmaz, aynı zamanda yazılımı işlemek genellikle daha zordur.

Daha hızlı geliştirme döngüleri, mobil testin ölçeklenebilirliğini etkiler

Yeni dijital ürünleri, hizmetleri ve özellikleri tüketicilerin eline geçirmek için pazara sunma süresi bir rekabet avantajıdır. Sonuç olarak, daha fazla sevkıyat yapan işletmeler daha hızlı büyür. Bununla birlikte, kalite güvencesi ve testler, modern uygulamalar için gecikme süresi ve darboğazlar yaratmıştır. uygulama geliştirme tüm teslimat yaşam döngüsü, uygulamaların oluşturulmasını ve devreye alınmasını daha basit hale getiren daha yeni geliştirme araçlarıyla kısaldığından. Daha hızlı teslimat süresi sağlamak için mobil uygulama testinin art arda ölçeklenmesi gerekir.

Günümüzde yerel mobil uygulamalar için test otomasyonunu ölçeklendirmek için birçok farklı yaklaşım vardır. Seçenekler, yerel olarak sanal cihazlarla (simülatörler/emülatörler) veya gerçek cihazlarla çalışmaktan, yerel bir mobil şebekeye/laboratuvara, docker kapsayıcılarına/sanal makinelere veya uzak bulut test hizmetlerine kadar değişir.

Yerel mobil uygulamaları test etmek, pek çok hareketli parça ve pek çok başarısızlık noktası olduğu düşünülürse zorlu bir çabadır. Başarılı bir şekilde yürütmek için her şeyin tam bir uyum içinde çalışması gerekir. Örneğin, tek bir Appium testinin yürütülmesi aşağıdakileri gerektirir:

• Gerekli tüm bağımlılıkların kurulu olduğu bir Appium sunucusu.
• Bir mobil cihaz veya öykünücü/simülatör.
• Geçerli test kodu mantığı.
• Derlenmiş bir mobil uygulama.
• Uygulama web hizmeti API’leri çalışıyor ve kararlı (varsa).

Sadece “en iyisini ummak” değil

Cihazlar arası doğrulama gereksinimleri için testleri birden fazla cihazda ölçeklendirmek üzere test edilen her cihaz için daha fazla hata noktası sunmaya hazır olun. Bir cihazda yapılan bir test gayet iyi çalışabilirken, başka bir cihazda çeşitli bilinmeyen nedenlerle başarısız olabilir. Bu neden olabilir gelişim ve QA ekipleri, temel nedeni bulmak için bu başarısızlıkları araştırmak ve hata ayıklamak için çok fazla zaman harcayacak.

Karışıma daha fazla cihaz eklemek, bu cihazları ve bunların doğal olarak farklı özelliklerini (ekran boyutu, işletim sistemi, yönlendirme, yer belirleyiciler ve diğer faktörler) barındırmak için test koduna daha da fazla koşullu mantık eklemek anlamına gelir. Tüm bunlar, uygulama değiştiğinde gelecekte yeniden düzenleme yapmak için bir test paketine veya çerçeveye daha fazla kodlanmış mantık ekler.

Çoğu zaman, yukarıda belirtilen nedenlerden dolayı şirketler, test bakımı, daha fazla test düzensizliği, daha uzun test yürütme süreleri veya farklı cihazlara doğrudan erişimin mümkün olmaması nedeniyle mobil test kapsamlarını farklı cihazlar arasında ölçeklendirmeyi göze alamazlar. “En iyisini ummak” bu durumlarda genellikle işe yaramaz ve sonuçta uygulama deneyimi zarar görür ve müşterilerin devre dışı kalmasına neden olur.

Marka = mobil deneyim

Şirketlerin sadece mobil uygulamaları daha hızlı sunması yeterli değildir; uygulamalar her zaman görsel ve işlevsel olarak mükemmel olmalıdır. Bunun nedeni, bir şirketin müşterileriyle olan ilişkisinin, özellikle mobilde, kimlikten konumlandırmaya ve UI/UX’e kadar kendi marka deneyiminin her yönünü pazarın nasıl algıladığına yansımasıdır.

Örneğin, bir perakende şirketi için bir mobil uygulamayı ele alalım. Kullanıcı tıklamaya çalıştığında “Sepete Ekle” düğmesi çalışmıyorsa veya belirli ekran boyutlarında başka bir düğmenin arkasına gizlenmişse veya metin ortalanmış veya okunması zorsa, bu şirket sadece bir satıştan değil kaybedebilir. , ancak hata düzeltilmeden önce birçok kişi.

Daha da kötüsü, potansiyel müşterileri ve marka savunucularını sonsuza kadar kaybedebilir. Bir uygulamayla ilgili işlevsel ve görsel sorunların son kullanıcılar için tolere edilmeyecek ciddi sonuçlara yol açabileceği sağlık, bankacılık ve sigortacılık gibi sektörler söz konusu olduğunda bu durum daha da kritik hale gelir.

Bir mobil web sitesindeki veya uygulamadaki görsel kusurların, zayıf UI/UX deneyimlerinin ve diğer işlevsel hataların bir markanın itibarını saniyeler içinde zedeleyebileceğine inanmıyorsanız, aşağıdaki istatistikleri göz önünde bulundurun. uxcam.com:

• Kullanıcıların %88’inin kötü bir kullanıcı deneyiminden sonra bir web sitesine geri dönme olasılığı daha düşüktür.
• Web sitesi mobil cihazlar için optimize edilmemişse, mobil kullanıcıların bir görevi bırakma olasılığı beş kat daha fazladır.
• Tüm internet kullanıcılarının %80’i bir akıllı telefona sahip.
• Mobil kullanıcıların %53’ü web sitelerini sadece üç saniyede terk ediyor.
• Kullanıcıların %90’ı, düşük performans nedeniyle bir uygulamayı kullanmayı bıraktı.
• Şu anda şirketlerin yalnızca %55’i herhangi bir kullanıcı deneyimi testi yapıyor.

Ve PWC müşterilerin %32’sinin sadece bir kötü deneyimden sonra sevdikleri bir markayı terk ettiğini buldu.

Yerel mobil uygulamaları test etmek ve iyileştirmek için görsel yapay zeka neden gereklidir?

Şirketler, bu zorlukların üstesinden gelmek için geliştirme ekibinin daha fazla test sorumluluğu üstlendiği “sola kaydırma” ve test sürecini hızlandırmak ve daha yüksek kapsam elde etmek için yapay zekadan yararlanma dahil olmak üzere çeşitli yaklaşımlar deniyor.

Ancak görsel yapay zeka mobil uygulamaları yeni nesil müşteri deneyimlerine taşıyacak ve marka bağlılığının sağlanmasına yardımcı olacak teknolojidir. Yazılım mühendisliği liderleri ve geliştirme ekipleri, geliştirilmiş kaliteli mühendislik taktikleri ve stratejileri aracılığıyla mobil uygulama testinin artan zorluklarını ele almak için kendilerini daha iyi donatmak üzere görsel yapay zekadan yararlanabilir.

Görsel AI olmadan, bir mobil uygulama için UI/UX permütasyonlarının sayısı ezici ve imkansızdır. gelişim ve QA ekipleri gezinmek için. Neyse ki, tek bir test yürütmede (düzinelerce veya yüzlerce ayet) birçok farklı cihazda yerel bir mobil uygulamayı eşzamansız olarak paralel ve kolayca doğrulamak için görsel yapay zeka tarafından desteklenen yeni bir teknolojik yaklaşım var.

Bu, görsel yapay zeka destekli yerel mobil testin, değişen ekran boyutlarına/görüntü pencerelerine ve işletim sistemlerine sahip devasa bir mobil cihaz envanterine anında erişim ve doğrulama sağlayabileceği anlamına gelir. Eşzamansız olduğu için ekipler cihazın bağlanmasını veya test sonuçlarını beklemez, bu da testlerin olabildiğince hızlı yürütülmesini sağlar.

Görsel yapay zekanın vaadi

Bugün, görsel yapay zeka destekli mobil test teknolojileri, geleneksel şirket içi cihaz test çiftliklerinden ve geleneksel gerçek cihaz test bulutlarından daha iyi performans gösterebilir; 8 ila 10 dakika süren testler artık iki dakikanın altında yapılıyor.

Kaliteli mobil uygulamaları hızlı bir şekilde göndermesi gereken mühendislik ekipleri, test yürütme süresini %90’a kadar azaltmak için görsel yapay zeka destekli teknolojiyi kullanıyor. Ayrıca, bu teknolojileri kullanan teknoloji ekiplerinin kapsamlı bir eğitime ihtiyacı yoktur. Kullanıcılar birkaç dakika içinde çalışmaya başlayabilir. Halihazırda yerleşik olarak bulunan gelişmiş bilgisayar görüşü AI algoritmalarını kullanarak, simüle edilmiş mobil cihazlarda saniyeler içinde otomatikleştirilmiş testler çalıştırabilirler. Bu teknolojiyi kullanan ekipler, karşılaştırmalı değerlendirmeye göre önemli ölçüde daha yüksek test kapsamı ve daha hızlı sürüm hızı bildiriyor.

Günün sonunda, tüm mobil cihaz varyasyonlarında görsel yapay zeka ile görsel ve işlevsel regresyonun anında tespit edilebileceğini bilmek, bir mobil kullanıcı deneyiminin tam olarak müşteri için amaçlandığı gibi olmasını sağlamaktan sorumlu olanların içinin rahat olmasını sağlar.

Mobil uygulama sunumu ve marka deneyiminin zorluklarıyla uğraşan herhangi bir şirketin nihai hedefi, yerel mobil uygulama testinin nihayet mobil uygulama geliştirmeye ayak uydurabilmesi için yaklaşımını geleceğe hazırlamaktır. Görsel yapay zeka ile artık mobil uygulamaları, geleneksel mobil test tekniklerinde görülmeyen hız ve doğrulukla sürekli olarak göndermek mümkün.

Moshe Milman, Applitools’un kurucu ortağı ve COO’sudur..