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User Experience

Während eines plötzlichen Anstiegs des Online Traffics, wie ihn viele Unternehmen in den letzten Monaten erlebt haben, ist es von entscheidender Bedeutung die Customer Journey eng zu überwachen und sie im Detail zu verstehen. Webseiten sind oft große, komplizierte Strukturen, die sich aus unterschiedlichen Bildern, Schriftarten, Stylesheets, Anwendungen und mehr zusammensetzen.

Leicht wird vergessen, wie viele Skripte eine Website zusammenhalten und wie viele Unterschiedliche Abhängigkeiten existieren. Noch schneller findet man sich in Mitten eines Schmetterlingseffekts, in dem sich beliebig kleine Änderungen des Systems langfristig auf die gesamte Seitenperformance auswirken.

Was sieht und erlebt der User eigentlich auf der Webseite? Und wie ändert sich dies, wenn im Backend Änderungen vorgenommen werden? Springt der „Kaufen“ Button plötzlich aus dem sichtbaren Bereich? Funktioniert alles noch so, wie es soll? Um zu verstehen, wie sich eine Anwendung beim Benutzer verhält, müssen Unternehmen sich in die Lage ihrer Kunden versetzen. Allzu oft bedeutet das: Die Verfügbarkeit und Funktionalität einzelner Online-Anwendung manuell überprüfen und dann hoffen, dass die Benutzer nicht über weitere Probleme stolpern, die möglicherweise nicht geprüft und damit durch das Raster gefallen sind.

Das ist nicht nur ein unleidiger, sondern auch ein langwieriger und fehleranfälliger Prozess. Aber gerade in Zeiten steigender Traffic-Zahlen und neuer digitaler Zielgruppen, wie wir sie in Zeiten von Corona erleben, ist die fortlaufende Überprüfung aller digitalen Angebote unerlässlich. Es hat Bestand, was immer galt: Es gibt keine zweite Chance für einen guten ersten Eindruck. Und auch bestehende Kunden bringen immer weniger Verständnis für schlecht oder nicht funktionierende Online-Angebote auf. Dafür liegt die Konkurrenz einfach – mit nur einem Klick – viel zu nah.

Browser-Tests automatisieren

Im Grunde ist die manuelle Überprüfung, ob alles so funktioniert, wie es soll, die Validierung der User Experience. Die gewünschte Zielgröße wird mit der Realität verglichen. In browserbasierten Anwendungen und Webseiten können Browser-Tests die Überwachung der User Experience jedoch übernehmen und sicherstellen, dass Benutzeraktionen, wie die Registrierung für ein neues Konto oder das Hinzufügen von Artikeln in einen Warenkorb, auch nach Änderungen im Backend problemlos funktionieren.

Beliebte Browser-Test-Lösungen wie Selenium haben den manuellen Aufwand für das Überprüfen neuer Features und Schlüsselfunktionen längst reduziert. Neben dem Erlernen eines neuen Test-Frameworks, der Einrichtung einer Testinfrastruktur und der Aktualisierung fehlerhafter Tests bei jeder Änderung an der Benutzeroberfläche, stellt sich die Implementierung und Pflege dieser Tests jedoch als mitunter ebenfalls sehr zeitaufwändig dar.

Drum teste, wer sich…

Die neueste Generation vollautomatisierter Browser-Tests hingegen verfolgt einen Ansatz, der jedem Team-Mitglied (und nicht nur einer Stabstelle), auch ohne Kenntnisse über spezielle Frameworks oder sogar Programmiersprachen, Zugang bietet. Jeder im Team kann mehrstufige Browsertests in wenigen Minuten aufzeichnen und automatisieren. Der „Tester“ öffnet über das Test-Tool die entsprechende Website oder Anwendung und startet die Aufzeichnung. Während er nun mit der Webseite oder der Anwendung interagiert, zeichnet die Lösung alle Aktionen automatisch als eine Reihe von Schritten auf, die dann bearbeitet oder in ihrer Reihenfolge geändert werden können. Es können auch Abfragen hinzugefügt werden, etwa ob ein Benutzer bei der Anmeldung eine Willkommensnachricht sieht.

Wird ein Test aufgezeichnet, kann ohne neues Setup definiert werden, wie oft und auf welchen Geräten er ausgeführt werden soll. Auch kann das Look and Feel für verschiedene globale User Locations verglichen werden. Die Daten aus den Testläufen sind sofort und ohne eigene Testinfrastruktur als Aufzeichnung verfügbar. Sogar die Überwachung interner, nicht öffentlich zugänglicher Anwendungen oder CI-Umgebungen ist mit modernen Lösungen aus demselben System heraus möglich. Für jeden ausgeführten Testlauf wird die End-to-End-Dauer des Tests und eine Wasserfall-Visualisierung der Dauer jedes Schrittes bereitgestellt. Für jeden Schritt und jede Abfrage wird automatisch ein Screenshot erstellt, um genau verfolgen zu können, was der User im jeweiligen Schritt sieht.

Ist ein Test einmal erstellt, erkennen Machine-Learning-Algorithmen Änderungen an der Anwendung und aktualisieren die Tests entsprechend automatisch und können zudem überprüfen, welche Auswirkungen die Änderungen auf die User Experience haben könnten.

Wenn ein Browser-Test aufgrund von Frontend- oder Backend-Problemen fehlschlägt, liefert das Tool den Kontext zur schnellen Fehlerbehebung. Screenshots aus dem Test zeigen, was Benutzer sehen; ist ein Schlüsselelement aufgrund eines JavaScript-Fehlers von der Seite verschwunden oder gab die Seite aufgrund von Serverproblemen einen 503 zurück?

Zeit effektiver nutzen

Automatisierte Browser-Tests waren traditionell notorisch fragil und brachen oft schon bei geringfügigen Änderungen ab, die rein technischer Natur waren und keinen Einfluß auf die Benutzererfahrung haben. Um Fehlalarme durch exzentrische Test-Tools zu eliminieren, ahmen die KI-gestützten Browser-Tests von heute menschliche Entscheidungsprozesse nach und passen sich entsprechend auf Anwendungsänderungen intelligent an.

Wird beispielsweise ein Button in einer Webanwendung verschoben oder der Identifier eines Elements ändert sich, leitet der Browser-Test daraus ab, wie der vorhandene Test in der aktualisierten Benutzeroberfläche durchgeführt werden soll. Wenn alle Schritte und Abfragen im Test erfolgreich abgeschlossen werden können, wird der gespeicherte Identifikationsmechanismus und die Testdefinition aktualisiert, um die Änderungen auf der Seite widerzuspiegeln. 

Letztendlich schaffen sich selbst wartende Browser-Tests den Teams mehr Freiraum, sich auf die Entwicklung neuer Funktionen zu konzentrieren, anstatt Funktionsweisen händisch zu überprüfen oder Test-Frameworks wieder und wieder neu zu definieren.

 
Stefan Marx, Director Product Management EMEA
Stefan Marx
Director Product Management EMEA, Datadog
Marx ist seit über 20 Jahren in der IT-Entwicklung und -Beratung tätig. In den vergangenen Jahren arbeitete er mit verschiedenen Architekturen und Techniken wie Java Enterprise Systemen und spezialisierten Webanwendungen. Seine Tätigkeitsschwerpunkte liegen in der Planung, dem Aufbau und dem Betrieb der Anwendungen mit Blick auf die Anforderungen und Problemstellungen hinter den konkreten IT-Projekten.

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