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大数据应用的用户体验分析

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用户对产品或服务的认同是由用户体验的过程所决定的,一个具备良好用户体验的IT系统对内可以提高员工工作效率,对外可以提高客户满意度和忠诚度,最终为企业带来不菲的经济效益或社会效益。因此,组织的IT战略必须实现IT与业务的融合,面向客户和关注用户体验管理。但目前用户体验管理是当前IT业务运营的弱项,也许我们能够了解IT资源的每个细节,但却不知道用户感受怎么样,不利于IT系统的优化和完善。

缺乏用户体验管理以及缺乏用户端监测可能会导致以下问题:

  • 大部分问题都是由用户直接报告,导致服务工作比较被动,用户满意度低;

  • 用户投诉中相当比例的问题无法重现,容易造成问题久拖不决;

  • 业务部门、用户常反馈系统不好用,但却缺乏一个清晰有效的报告来指导系统的优化和完善;

  • IT服务部门不能全面了解系统各项功能的使用情况,由此无法对系统的利用率做出准确评估,容易导致资源浪费。

德塔精要提供用户体验分析的解决方案,结合大数据技术应用,可以让用户快速了解不同业务的性能和使用情况,通过业务体验综合评分、访问量、平均响应时间、业务故障级别数量等多个维度对业务体验进行综合分析,识别并预警问题,结合大数据技术手段,找出根因,提供持续优化和完善的能力。

1
体验指数分析

为了能够表示用户体验的好坏程度,采用大数据算法计算出业务的综合体验指数,直观掌握各个业务系统的用户体验差异。可对最近一段时间内的用户体验指数的变化趋势进行分析,通过机器学习预测出未来一段时间内的性能变化情况,尽可能的通过资源配置优化等手段避免性能问题的发生。

2
用户分布体验分析

用户分布体验主要对访问业务系统的用户进行画像,展现不同地区用户的访问量、平均响应时间的差异,快速了解不同地区用户的体验情况。

3
操作行为体验分析

操作行为体验分析提供了业务模块中不同操作的访问量和性能统计。采用旁路镜像与java字节码技术相结合的方式,收集所有用户的操作请求,并将这些请求根据不同业务进行分类,从而可以快速了解不同业务系统的使用情况。帮助客户快速发现和定位问题。

4
访问页面体验分析

访问页面体验功能帮助客户了解web页面的用户使用情况,通过页面热点捕捉技术,可以让客户详细了解到网页中不同位置的鼠标点击情况,快速了解不同页面区域的热度图,同时可以提供用户活跃度分析、用户访问行为分析、不同访问操作的数量和性能统计等数据,帮助客户提高网站运营能力。

5
体验代码分析

体验代码分析功能提供了代码级的深入诊断能力,通过java字节码技术,可以对不同的业务操作的性能问题进行代码级定位,通过代码树分析,可以快速找出某一操作执行过程中,最耗时的方法和类,以快速定位问题。

6
体验根因分析

体验根因分析功能可以帮助客户快速找到问题的根因。采用ElasticSearch分布式弹性数据引擎,实现对海量日志、流量数据进行存储与计算。监控并识别应用组件和业务系统的日志报错,通过聚合算法,将某一时间段内产生最多的错误日志集中展现,帮助快速定位到系统产生的各种问题的根因。


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主编:林帅兵  | 德塔大数据研究院院长

责任编辑:孙一欣

责任美编:彭    琦

德塔大数据研究院专家团队

师文轩 德塔大学名誉校长

感谢德塔精要研发中心全体人员

合作与投稿:linshuaibing@detadata.com

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