Dynatrace Opportunity Insights, İş Sonuçlarını Optimize Etmek İçin Yapay Zeka Tahminini ve Gerçek Kullanıcı Verilerini Kullanır
Kullanıcı çıkış oranlarını maksimum düzeyde azaltmak ve dönüşüm oranlarını artırmak için bu sayfada yapabileceğiniz en küçük değişiklik nedir?
Performans ve hata optimizasyonu karmaşıktır ve iyileştirmeyi yönlendirme yaklaşımı uzun zamandır bir sitenin son kullanıcılarından ve deneyimlerinden kopuk statik önerilere dayanır. Geleneksel yöntemler, kullanıcılarınızın düşük performans veya hatalarla karşılaştıklarını anlamanıza yardımcı olsa da, bu sorunların işletmenizi etkileyip etkilemediğini ve ne kadar etkilediğini anlamak büyük ölçüde tahmin olarak kalır. Yeni Opportunity Insights uygulaması bu paradigmayı değiştirmek için sektörde ilk bir yaklaşım benimsiyor. Uygulamanızın geçmiş gerçek kullanıcı verilerinin üzerine tahmine dayalı yapay zekayı kullanarak, her sayfada kullanıcı deneyimini etkileyen birincil performans/hata metriğini belirliyoruz ve önerilen optimizasyonların tahmin edilen iş etkisini ölçüyoruz. Bu bilgilerle, işletme ve uygulama sahipleri, alt çizgi üzerindeki etkilerine göre karar verme yetkisine sahiptir.
Performans, hatalar ve kullanıcı deneyimi
Dynatrace, kullanıcı deneyiminin temel bir bileşeni olarak performansın önemini ve sayfa hızının ve hataların yarattığı herhangi bir sürtüşmenin kullanıcı davranışı üzerindeki etkisini uzun zamandır anlamıştır. Bir sayfanın yüklenmesi yavaş olduğunda, kullanıcılar siteyi hızlı bir şekilde terk eder; Google, Vodafone, Akamai ve diğerleri tarafından yapılan araştırmalar, sayfa performansındaki küçük (~100 ms) düşüşlerin bile terk edilmeyi, gelir kaybını artırabileceğini ve kullanıcı davranışında kalıcı değişikliklere yol açabileceğini defalarca göstermiştir. Ek olarak, bir sayfanın işlevselliğini veya genel deneyimini etkileyen JavaScript veya HTTP hataları daha da hızlı ve kalıcı olabilir, bu da kullanıcılara bir sitenin sorunlarının markayı yansıttığı izlenimini bırakarak daha uzun süreli olumsuz bir izlenime yol açar.
Kötü performans ve hataların son kullanıcılar üzerindeki önemi ve etkisine ilişkin bu geniş, kavramsal anlayışa rağmen, site sahiplerinin benzersiz sitelerinin kullanıcıları üzerindeki deneyimini tam olarak anlaması ve ölçmesi zordur. Şimdiye kadar en iyi yaklaşım, büyük internet markalarının ve kullanıcı tabanlarının deneyimlerine dayalı genel, statik öneriler almak, bunları bir siteye uygulamak ve işte iyileşme görmeyi ummaktı. Bazen, bu öneriler mevcut performanstan o kadar uzaktır veya uygulanması o kadar pahalıdır ki, alakasız veya ulaşılamaz görünürler. Zamanla giderek daha fazla metriğin eklenmesi, bunu giderek daha karmaşık hale getirdi. Sonuç olarak, bu optimizasyonların kuruluşunuzun finansal sonuçlarını nasıl etkileyeceğini gösteren destekleyici veriler olmadan iş ve kaynakların performans ve hata optimizasyonuna odaklanmasını sağlamak zordur.
Site sahipleri ve işletmeler, nereye yatırım yapmaları gerektiğini ve işletmede iyileştirmelere yol açacak en az çabayla kullanıcıları için en iyi deneyimi dengelemek için tam olarak neyi optimize etmeleri gerektiğini soruyor.
Bağlamda performans ve hatalar
“Kullanıcı çıkış oranlarını maksimum düzeyde azaltmak ve dönüşüm oranlarını artırmak için bu sayfada yapabileceğim en küçük değişiklik nedir?” sorusuna cevap verebilseydiniz ne olur?
Opportunity Insights ile Dynatrace, performans ve hatalardaki iyileştirmelerin çıkış oranlarını düşürürken ve daha fazla müşteriyi dönüştürürken kullanıcıları ve oturumları elde tutmada en önemli farkı yaratabileceği fırsatları belirlemek için tahmine dayalı yapay zekayı ve sitenizin gerçek kullanıcı verilerini kullanır.
Belirli bir sayfada performans ve hata iyileştirmesi için kesin, bağlamsal öneriler sunmak için Opportunity Insights iki önemli şey yapar:
İlk olarak, milyonlarca oturumdaki kullanıcı davranışına ve performans/hata ölçümlerine bakar ve hangi aday ölçümlerinin kullanıcı deneyimi üzerinde en önemli etkiyi gösterdiğini ve geliştirilecek bir metrik olarak kabul edilmesi gerektiğini belirler. İyileştirilecek performans ölçümleri “Görsel Olarak Tamamlandı”, ”Hız Endeksi ”veya sayfa yükleme döngüsüyle ilişkili diğer zamanlama ölçümleri olabilir.
Fırsat İçgörüleri daha sonra bu ölçümlerdeki iyileşmenin iş üzerindeki etkisini tahmin eder ve en önemli çaba getirisi için bir hedef önerir.
Yüzlerce fırsattan oluşan temel bir listeden, Opportunity Insights size en önemli çaba geri dönüşünü sağlayacak En İyi 3 fırsatı ortaya çıkarır.
Nasıl yapıyoruz
Opportunity Insights’ın tahmine dayalı yapay zekası, hataları, performans ölçümlerini ve davranış kalıplarını analiz etmek için milyonlarca oturumda her uygulamanın benzersiz gerçek kullanıcı oturum verileri üzerinde eğitilmiş, patent bekleyen bir yapısal nedensel makine öğrenimi modeli (performans, hata ve davranışın nedenini ve etkisini birbirine bağlayan) tarafından desteklenmektedir. Kullanıcılarınızın en çok nerede etkilendiğini ve hangi metriğin her sayfayı doğrudan etkilediğini belirlemek için önemli sayfalardaki bu ölçümlere bakar.
Performans, hatalar ve gerçek kullanıcı davranışının kesiştiği bu derin anlayışla Opportunity Insights, en az çabayla tutulan oturumlarda en önemli artışı sağlayacak optimizasyon için kesin önerileri ortaya çıkarmak için uygulama başına 650 milyondan fazla olası performans iyileştirme senaryosunu simüle eder. Bu tahminle donanmış olarak, iyileştirmelerin potansiyel karşılığını anlamak ve geliştirme çabalarınıza daha iyi öncelik vermek kolaydır.
Modelimizin performansı/hataları ve davranışı anlamadaki doğruluğunu değerlendirirken, modelimizi eğitmek için geçmiş gerçek kullanıcı verilerini ve standart bir 80–20 tren testi bölmesini kullanıyoruz. Performans/hata deneyimine dayalı olarak kullanıcı davranışını tahmin eder. Çeşitli uygulamalarda ve endüstrilerde test ettik ve zamanın yaklaşık %90'ında kullanıcı davranışını doğru bir şekilde tahmin ediyor. Önerilen ölçüm optimize edildiğinde, kullanıcı çıkış oranı düşer ve ek tutulan oturumların sayısı tahmin edildiği gibi artar.
Ayrıca iş etki tahminimizi gerçek dünya senaryolarında test ettik. Modelimizin iyileştirme fırsatlarını belirlediği müşteri uygulamalarını kullandık. Önerilen optimizasyonları uyguladıktan sonra, tahmin edilenden ~%20 daha fazla kullanıcı ve oturumun korunduğunu ve modelimizin tahminlerinin muhafazakar olduğunu gösterdiğini gördük.
Erken kullanıcı geri bildirimi
Ön kullanıcı geri bildirimi, uygulamanın uygulama ekiplerine yardımcı olma yeteneğini doğrular ve sahipler nerede optimize edileceğini ve optimizasyonların iş üzerindeki etkisini hızlı ve kolay bir şekilde anlarlar. İşte müşterilerin öne çıkan birkaç noktası:
Önde gelen bir bütçe havayolunun e-ticaret direktörü, “Uygulama performansını ve iş sonuçlarını birbirine bağlayan [karar verme sürecimizde] tam olarak ihtiyacımız olan şey bu” dedi.
Önde gelen bir ABD sigorta şirketinin BT Müdürü, “Bu, şirkete götürdüğümüz yönle, yani iş etkisine dayalı kararlar almakla uyumludur” dedi.
Önde gelen bir ödeme şirketinden bir platform izleme yöneticisi, “Dürüst olmak gerekirse, bu onların (ekiplerin) hata düzeltmeleri ve performans iyileştirmeleri yaptıkları yeri yönlendirmeli” dedi.
