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Wie A/B-Tests Entwickler von Mobile Apps unterstützen
A/B-Tests sind ein geeigneter Weg, um zu verhindern, dass fehlerhafte Funktionen in Mobile Apps einziehen. Wie A/B-Testing konkret funktioniert.
Ein guter Mobile Developer weiß, wie man Apps gründlich testet und überwacht. Das A/B-Testing von Mobile Apps kann diesen Prozess erleichtern.
In der App-Entwicklung umfasst A/B-Testing die Segmentierung von App-Komponenten wie Seiten, Benutzeroberflächen oder Features sowie den Vergleich verschiedener App-Versionen, um festzustellen, welcher Ansatz am besten funktioniert.
A/B-Tests von Mobile Apps ermöglichen es Entwicklern, mit benutzerfreundlichen Funktionen in der Produktion zu experimentieren. Mit A/B-Tests können Entwickler neue Features freigeben oder bestehende Features kontrolliert ändern und dabei deren Wirkung auf die Key Performance Indicators (KPIs) der App messen. Entwickler können sogar mehrere alternative Implementierungen einer einzelnen Funktion freigeben, um herauszufinden, welche am besten funktioniert.
A/B-Tests reduzieren auch die Risiken, die mit der Freigabe neuer Funktionalitäten verbunden sind. Wenn Entwickler versehentlich ein Feature mit Fehlern freigeben, werden sie von den A/B-Testdaten darauf hingewiesen, dass etwas nicht stimmt, damit sie das Feature schnell zurücksetzen können. Dies ermöglicht Unternehmen einen schnelleren Release-Zyklus.
Vorteile von A/B-Tests in Enterprise Apps
Bei Consumer Apps können Unternehmen leicht Kennzahlen wie die Anmeldequote identifizieren. Für Unternehmensanwendungen sind jedoch viele dieser Metriken irrelevant. Beispielsweise verlangen Unternehmen häufig, dass Mitarbeiter Apps für die Arbeit herunterladen, so dass die Anmeldequote bei 100 Prozent liegt. Darüber hinaus sollten alle Unternehmensnutzer wöchentlich aktiv sein.
Entwickler können aber auch KPIs für A/B-Tests der Enterprise Apps verwenden. So können sie zum Beispiel die durchschnittlichen täglichen Scans in einer QR-App oder die durchschnittliche Zeit zwischen dem Start der Anwendung und dem ersten Scan verfolgen.
Es kann für Unternehmen kostspielig sein, fehlerhafte Funktionen zu veröffentlichen. Wenn Entwickler beispielsweise eine Funktion freigeben, die die Dauer des Einzelscanprozesses um nur zwei Sekunden verlängert, und die Mitarbeiter des Unternehmens 100.000 Scans pro Tag durchführen, verliert das Unternehmen 55 Stunden pro Tag. Das entspricht sieben Mitarbeitern, die die Produktion für das Unternehmen einstellen. Obwohl es im Kontext eines größeren Unternehmens möglicherweise nicht kritisch ist, kostet die Freigabe schlechter Funktionen viel Geld und ist leicht zu vermeiden.
Die Vorteile der A/B-Tests für Mobile Apps erstrecken sich jedoch nicht auf Offline-Anwendungen. A/B-Tests basieren auf der kontinuierlichen Verfolgung von Metriken und der Verwaltung von Remote-Funktionen, so dass sie ohne eine Internetverbindung nicht funktionieren.
Tools für A/B-Tests
Eine Vielzahl von ausgereiften SaaS-Plattformen, unter anderem Firebase oder Mixpanel, können den Prozess des A/B-Testens erleichtern. Wenn IT-Richtlinien jedoch die Verwendung von SaaS-Plattformen von Drittanbietern für A/B-Tests verhindern, müssen Unternehmen eine Plattform intern implementieren.
Inhouse-A/B-Tests scheinen in der Theorie relativ einfach zu sein, stellen aber in der Praxis eine große Herausforderung dar. Es ist für Entwickler nicht schwierig, Remote-Feature-Management in ihren Anwendungen und im Backend zu implementieren.
Remote-Feature-Management ist die Möglichkeit, dass Entwickler die Funktionen ihrer Anwendung fernsteuern, typischerweise über ein Dashboard in einer SaaS-Plattform eines Drittanbieters wie Mixpanel oder Firebase. Wenn Entwickler einige Parameter im Dashboard ändern, wendet die Plattform unterschiedliche Konfigurationen für einzelne Installationen der Anwendung an. Auf diese Weise lässt sich das Verhalten der Features ändern, nachdem sie bereits auf den Geräten der Endbenutzer aus der Ferne installiert wurden, ohne die Anwendung aktualisieren zu müssen.
Der Kern der A/B-Tests ist jedoch nicht das Feature-Management, sondern die Datenverarbeitung. Die Algorithmen, die Analysen sammeln, A/B-Tests kontrollieren und die Ergebnisse interpretieren, sind wichtig.
Entwickler sollten sich mit Open-Source-Analysen und A/B-Testverfahren wie Matomo und Wasabi beschäftigen. Diese Tools kümmern sich um die schwierigen Teile des A/B-Tests, und Entwickler können sie selbst auf Ihren Servern hosten.