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          技術創新

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          博睿數據攜阿里云發布雙十一電商網站用戶體驗報告

          時間:2021-11-24 10:52:12|欄目:技術創新|點擊:

          在新「經濟模式」+新「技術」加持下,互聯網企業如雨后春筍般不斷涌現。但隨著互聯網滲透率不斷提升,互聯網所面臨的增量空間逐步收窄,無論是巨頭企業還是出場企業,新流量都已成為稀缺資源。與此同時,企業將更多精力投入到現有用戶體驗、產品內容等方面??梢钥吹?, 隨著市場競爭加劇與市場環境不穩定,流量與體驗成為互聯網企業實現業務增長和企業發展的核心要素。

          具體到電商行業,伴隨著互聯網用戶增速放緩,傳統電商渠道流量紅利觸頂。電商企業流量競爭開始轉變思路,不再依賴于行業宏觀層面的用戶數增加,而是更多關注視野之外的增量洼地挖掘與針對用戶體驗的精耕細作。電商平臺吸引了用戶大量時間與精力,在多領域和場景下介入用戶日常生活與消費決策,用戶體驗價值不斷凸顯,用戶開始要求更多元與嚴格的體驗。

          雙十一作為互聯網行業最早最大的購物盛宴,直播、秒殺、滿減、定金,等各種手段層出不窮。但這些背后,用戶體驗都是重要的組成部分。因此,博睿數據基于阿里云ARMS云撥測產品,出品《雙十一電商行業網站用戶體驗報告》,旨在與眾多互聯網從業者共同了解面對全球化營銷以及大促帶來的流量浪涌,電商行業各大玩家如何應對散布在全球不同地區與國家的海量用戶,及時發現流量激增帶來的用戶體驗與性能問題,

          • 監測背景:

          監測目標:國內及東南亞主流電商站點首頁

          監測時間:2021年11月10 00:00 -12日 23:59

          監測工具:阿里云ARMS-云撥測,選擇國內外主要省市移動、聯通、電信接入Last mile節點

          • 指標說明:

          • 整體性能:從頁面開始瀏覽到最后一包數據接收完成之間的時間間隔

          • 首屏用時:從輸入URL開始到頁面已渲染區域高度大于等于指定高度的時間差,平臺默認是600像素高。

          • 可用性:執行監測任務的客戶端對目標訪問的成功率,可用性=有效監測次數/總監測次數*100%

          • DNS查詢用時:輸入的域名轉換成IP地址所需的時間

          • 解析錯誤率:解析域名發生錯誤數占比,解析錯誤數/解析域名總數*100%

          • 報告內容-國內電商

          從整體趨勢上來看,國內電商平臺整體性能趨勢平穩。整體性能方面,大部分電商均維持在9s以內。其中整體性能最高值13.214s,主要是 由于總下載字節數、平均頁面體積較大。首屏用時方面,各廠商表現優秀,均在0.5s以內,客戶可以快速瀏覽到頁面內容??捎眯苑矫?,各 廠商均在99.9%以上,行業表現優秀。

          三大運營商整體可用性良好,都在99.8%以上。首屏用時在把握0.5s以下,為用戶提供了良好的訪問體驗。

          從錯誤總結可以看到,各電商或多或少均出現了一些錯誤,電商錯誤主機、時間比較分散,屬于正常網絡抖動導致。

          網絡方面,部分廠商時延耗時較高,平均值超過了50ms,Tracert時延與躍點數也是最高的。 大部分廠商均在30ms以內表現良好;丟包率、查詢耗時、解析錯誤率各廠商表現良好。

          各電商三大運營商表現來看,DNS查詢時間普遍控制在0.02s左右,丟包率控制在0.8%以下。

          • 報告內容-東南亞電商

          從時間趨勢來看,五家海外電商測試期間的性能趨勢表現平穩。首屏用時方面,除了個別廠商,大部分廠商控制在1.8秒以內,為用戶提供了較為順暢的體驗??捎眯苑矫?,大部分廠商均保持99%以上。

          丟包率與DNS查詢用時方面,各廠商均表現良好。時延方面,大部分廠商均保持在100ms以內。

          落地性能與體驗優化的基本原則與流程 – 基礎原則

          可以看到各個廠商都在用戶體驗等方面進行了大量優化。那么,其他行業該如何優化自身的產品呢?在開始優化前,我們需要思考一個問題:如果網站性能與體驗問題能在用戶感知之前事先發現與修復,在研發交付過程中就進行回避或修正 ,是否能有效提升產品NPS甚至營收?以及我們是否能接受在那些會深遠影響用戶規模以及企業營收的問題出現之后再修復?而這就是性能 與體驗優化的出發點。所以,這里有幾個基礎原則需要在落地開始前明確:

          • 數據驅動原則:優化策略需要建立在準確的性能與體驗數據上,確保最終用戶體驗以及優化收益可被量化。

          • 盡早盡快原則:盡早發現未暴露的問題,減少對用戶體驗的持續影晌。發現問題后,盡快解決主要問題,降低影響程度。

          • 最佳收益原則:產品不同生命階段需要平衡性能體驗與產研效能,優先選擇當前時期最簡單、性價比最高的優化方案。

          • 單元化原則:由于不同組件都會對性能與體驗造成影響,因此需要從前端到后端逐層剝離,相關組件、模塊進行單元測試,確定關鍵優化目標。

          • 持續優化原則:性能與體驗優化并非一勞永逸的工作,需要產品在迭代的過程中不斷發現問題優化問題,并在這一過程中防止性能與體驗退化。

          落地性能與體驗優化的基本原則與流程 – 團隊建設

          在了解基礎原則后,我們就可以開始組建性能與體驗優化團隊,該團隊可以是實體架構團隊,也可以是虛擬團隊,但這其中都需要拉通不同 研發職能的同學,這其中包括:

          • 產品運營:用戶以及運營角度設計優化用戶流程路線,為工程師提供用戶場景解讀,幫助工程師快速理解業務。

          • 架構師:通過優化系統架構解決性能瓶頸,提升服務執行效率。

          • 前端工程師:通過迭代前端邏輯和代碼,提升前端程序執行效率。對前端性能數據進行收集和分析。針對與競品進行評測,提出針對性 競爭優化策略。

          • 后端工程師:針對影響性能的組件、模塊、接口進行持續迭代。

          • 運維工程師:分析系統運行狀況以及資源使用效率情況。對IDC、CDN以及云服務等基礎資源進行性能測試,確保產品的高性能與高可用。

          在構建出性能與體驗優化團隊后,可以著手實際落地,在實踐過程中我們需要遵循「監控-分析-優化」的迭代循環并在每個部分中完成多個 對應動作,從而推動優化落地。

          落地性能與體驗優化的流程 

          Step 1:通過監測全面評估自身產品及競爭對手在不同使用環境下的性能與用戶體驗的數據表現。

          不管是自建,還是第三方工具都不可或缺。分析優化的前提是具備足夠數據支撐我們進行分析與決策。通過監控工具去獲取競爭對手的數據,會獲得更具參考價值以及針對性優化方案。最后,在優化后持續監測去檢查優化方案效果。在建立監控后,優化團隊不必不急于開展優化,掌握數據定位短板是首要任務,體系化性能與體驗監控機制將所有環境下的性能事件采集匯總,在數據基礎上設定優化目標。確保在整個優化體系初期就建立持續、透明的性能與體驗監控機制。

          Step 2 通過分析來評估網頁/應用/網絡等部分的性能,為優化及資源投入提供依據,并針對故障以及瓶頸進行預警、報警。

          • 定位異常及瓶頸:針對性能與體驗數據,需要分析出影響性能的瓶頸位置,哪些方面需深入監測,收集并處理相關數據,以便優化方案設計。

          • 優化方案設計:基于分析數據進行設計相關優化方案,并對所需的研發資源以及資源投入進行統籌評估。

          定位異常及瓶頸與設計優化方案的投入都是圍繞核心產品或者核心功能展開,力爭在同業產品中性能與體驗最優。與此同時,在這一過程中,注重沉淀總結性能分析和優化方法,有助于提高優化團隊的工作效率,可以讓不同產品線的研發團隊都能從中受益。

          Step 3 基于優化方案對網絡、系統、前端、應用等不同環節、不同層進行優化。

          • 優化方案實施:除了基于優化方案的代碼以及邏輯優化外,需要針對可能的關聯問題進行相關預案設計。

          • 效果跟蹤反饋:在優化方案完成后,需要利用A/B測試、撥測等不同方式,監測真實用戶反饋并進行持續,以便追蹤優化效果并挖掘關 聯的瓶頸與異常。

          產品優化永遠不是一個團隊的事情,因此與對應的產研團隊充分溝通,充分配合是方案落地的大前提。

                                    

          下載報告全文:https://www.bonree.com/bonree/pdf/report.pdf


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