Wir alle haben schon einmal erlebt, dass wir eine App geöffnet haben und das Benutzererlebnis nicht besonders gut war – der Text stimmt nicht mit einer Schaltfläche überein, Bilder laufen von der Seite oder das Scrollen funktioniert nicht. Angesichts der Tatsache, dass Apps das A und O jeder bedeutenden Technologielösung sind, war es für Unternehmen noch nie so wichtig wie heute, ihren visuellen Testprozess zu optimieren, um die Häufigkeit und die Auswirkungen von visuellen Fehlern zu eliminieren oder deutlich zu reduzieren.
Visuelles Testen, ein Qualitätssicherungsprozess, der sicherstellen soll, dass ein digitales Produkt so angezeigt wird und funktioniert, wie es der Designer beabsichtigt hat, ist ein traditionell menschlicher Prozess, der von Testautomatisierungsingenieuren durchgeführt wird. Da es sich um einen menschlichen Prozess handelt, besteht immer das Risiko von menschlichen Fehlern oder Versehen. Es gibt nur eine Chance, mit Ihrem Produkt einen guten ersten Eindruck zu hinterlassen. Automatisierte visuelle Tests sind die Garantie für einen guten ersten Eindruck, daher muss der Prozess genau abgestimmt sein.
Künstliche Intelligenz in der Qualitätskontrolle hat es der Software in den letzten Jahren ermöglicht, die Tests zu optimieren und zu verbessern. Wenn künstliche Intelligenz die Gesichtsfeldtester unterstützt, entwickelt sich der Prozess von einem manuellen Verfahren, bei dem mit dem bloßen Auge sichtbare Ungenauigkeiten gesucht werden, zu einem Verfahren, das alle Ungenauigkeiten aufspürt – auch solche, die für einen Menschen nicht sichtbar oder erkennbar sind.Â
Unternehmen, die auf künstlicher Intelligenz basierende Softwarelösungen einsetzen, profitieren in hohem Maße von ihrem automatisierten visuellen Testprozess. Welche Vorteile bieten diese Tools?
Zeitersparnis
Eine App kann Tausende von verschiedenen Seiten und Assets enthalten, die überprüft und mit einem entworfenen Mockup auf Unstimmigkeiten verglichen werden. Da es sich um einen menschlichen Prozess handelt, kann der Prüfer nach einer Weile müde, gelangweilt oder selbstgefällig werden, was dazu führt, dass Fehler übersehen oder Prüfungen übersprungen werden. Der Einsatz eines automatisierten visuellen Testtools wie MagnifAI hilft dabei, alle visuellen Unstimmigkeiten aufzuzeigen, auch solche, die für das Auge nicht sichtbar sind. Diese Fähigkeit reduziert wiederum die Zeit, die ein Entwicklungsteam mit der Korrektur von Fehlern verbringt, die von Benutzern nach der Einführung bemerkt und gemeldet werden. Durch die Automatisierung können diejenigen, die den visuellen Testprozess leiten, sich wiederholende, manuelle Aufgaben hinter sich lassen und sich auf die Ãœberwachung des gesamten Testprozesses konzentrieren.Â
Verbesserte BenutzererfahrungÂ
In einer von ACM SIGCHI durchgeführten Studie wurde festgestellt, dass 94 % des ersten Eindrucks eines Benutzers von einem Produkt auf visuelle Aspekte zurückzuführen sind. Wenn beispielsweise digitale Produkte wie Websites oder mobile Anwendungen so aussehen und funktionieren, wie sie sollen, fühlen sich Benutzer dazu veranlasst, mehr Zeit mit der jeweiligen App zu verbringen oder sie – je nach Anwendungsfall – häufiger zu nutzen. Die Benutzererfahrung kann über den Erfolg einer neuen App entscheiden, da schlechte Bewertungen die Platzierung im App Store beeinträchtigen.Â
Verbessertes MarkenimageÂ
Ein hervorragendes Benutzererlebnis führt zu einem besseren Ruf der Marke. Ein zuverlässiges und gut ausgeführtes Produkt sorgt für Vertrautheit und schafft Vertrauen bei den Benutzern. Ein KI-gestütztes visuelles Testverfahren reduziert visuelle Fehler, die dafür bekannt sind, dass sie Kunden abschrecken. Wenn die Benutzerfreundlichkeit Ihres Produkts mangelhaft ist, werden potenzielle Kunden nach Alternativen suchen – und wahrscheinlich in die Hände Ihrer Konkurrenten fallen.Â
Kürzere Markteinführungszeit
Traditionelle visuelle Tests sind arbeitsintensiv, was für Unternehmen Zeit kostet. Zusätzlich zu der Zeit, die für die Durchführung der Tests benötigt wird, geht auch Zeit verloren, weil das Produkt nicht auf den Markt kommt. Durch den Einsatz von Automatisierungssoftware für visuelle Tests wie MagnifAI können die Teams für visuelle Tests schneller und häufiger arbeiten, was die Zeit, die für das Auffinden und Beheben von Fehlern benötigt wird, drastisch reduziert. Außerdem ist die Behebung visueller Fehler und die Kurskorrektur von Testfehlern nach der Markteinführung kostspielig und störend für die Entwicklungsteams.Â
Visuelle Testsoftware, wie z. B. MagnifAI von Globant X, ist einfach zu bedienen und branchenunabhängig. Durch den Einsatz von Software für visuelle Tests können Ingenieure für die Testautomatisierung effizienter und effektiver arbeiten, um Produkte auszuliefern, die eine außergewöhnliche Kundenerfahrung bieten.Â
