大数据应用的用户体验分析

版权所有©德塔精要,转载请注明出处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...

大数据应用的用户体验分析

版权所有©德塔精要,转载请注明出处  

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。

大数据应用的用户体验分析

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。

大数据应用的用户体验分析

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。

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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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《浅谈大数据第一期》

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责任美编:彭    琦

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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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