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关于大数据:在毫秒量级上做到更快DataTester-助力飞书提升页面秒开率

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用户体验是决定互联网产品是否短暂生存的根底,每一个基于产品性能、应用、外观的渺小体验,都将极大关系到用户留存影响。

本文将讲述火山引擎 A/B 测试(DataTester)助力企业合作平台飞书进行用户体验优化的案例。

对飞书而言,用户体验旅程从关上产品页面的一瞬间就已开始,这里有一个非常重要的指标——页面秒开率,秒开率是指页面在一秒之内关上的比率。为了可能继续吸引用户,一款产品则至多须要在 1000 毫秒以内呈现出交互内容。

飞书为了晋升用户体验,对其各项性能的秒开率指标的优化下了大功夫,在这个过程中,火山引擎 DataTester 通过严格的变量管制,落地更精准的试验后果,帮忙研发团队间接佐证并明确了所选优化计划的收益。

影响秒开率其实有很多种因素,如代码冗余,插件连累…… 在其中,有一项重要的影响因素是“类加载”。类加载是指当页面被关上时,背地是调用的多个元素的代码,它们会经验验证、筹备、解析、初始化等环节后,能力被应用,这个流程是比拟消耗工夫的。

以飞书的一项性能“飞书妙记”加载为例,当飞书整体进行冷启动时,如果用户是首次关上飞书妙记界面,就会随同着靠近 1600 个类的大量加载,这对页面启动速度有着不可漠视的影响。

如何缩小如此高的类加载数量对秒开率的影响呢?飞书团队心愿尝试采纳的计划是:接入 SnapBoost 计划。

SnapBoost 计划的思路是让 app 可能提前对页面应用到的 ” 类 ” 进行加载,艰深来说,也就是在用户关上页面之前,将耗时较长的局部提前进行加载,当用户在关上页面的时候,这些代码省去了编译和解析的工夫,能够间接执行,使秒开率失去晋升。

那么 SnapBoost 计划是否能无效升高“飞书妙记”的加载工夫呢?飞书团队采纳了火山引擎 A/B 测试(DataTester)进行计划可行性的重要验证。

本次 A/B 试验三大指标:

  • 类加载数量
  • Activity 切换耗时:Activity 通常指一个独自的屏幕(页面),此指标指在不同页面之间的切换耗时。
  • 可感知耗时:指用户操作相干动作 (点击播放、滑动卡片等) 到首帧渲染进去感知到的耗时。

优化前后收益验证:

火山引擎 DataTester 的试验后果,对 SnapBoost 计划的晋升性能假如给予了强有力的佐证,通过 SnapBoost 计划等一系列优化,飞书妙记的秒开率能够达成 37% 的优化晋升,目前该计划曾经胜利地进行了全量上线。

除了飞书妙记的秒开率晋升,飞书的视频会议等全线性能,其实都已在应用火山引擎 DataTester 进行 A/B 试验。DataTester 为飞书的产品性能迭代带来了明确收益佐证能力。

“DataTester 是联合 A/B 测试方法论最好的一个工具。”飞书的研发成员在采访时讲到。除了应用 DataTester,飞书团队也会通过灰度等形式来做比照试验。相比起灰度等试验形式,DataTester 的最大劣势在于更加严格的变量管制,试验创建者能够更直白地看清楚优化成果,在灰度的根底上,进一步晋升试验后果的说服力。

火山引擎 DataTester 目前已服务了美的、失去、凯叔讲故事等在内的上百家内部企业,反对了多种业务场景需要,为业务的用户增长、转化、产品迭代、经营流动等各个环节提供了迷信的决策依据,将成熟的“数据驱动增长”教训赋能给各行业。

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