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4-ToB业务大客户高质量保障实践-酷家乐-鲁琳(夏灵).pdf

上传人: 2*** 编号:135196 2023-07-09 26页 60.42MB

1、大纲ToBToB企业大客户高质量保障实践酷家乐-夏灵自我介绍-夏灵电子科技大学毕业,先后就职于阿里巴巴、群核科技等公司,拥有超过10+年的互联网测试开发及稳定性保障经验;2020年至今一直负责酷家乐核心工具测试团队管理及战略客户稳定性保障建设。大纲01背景介绍TO-B大客户质量挑战02大客户质量体系构建03实践效果&展望04云设计、云渲染服务800w设计师、2000+品牌从设计到生产全流程酷家乐背景介绍0510152025301月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月大客户故障占比总故障数大客户故障数01000002000003000004000005000006000007000

2、0020220530202206062022061320220620202206272022070420220711202207182022072520220801202208082022081520220822202208292022090520220912202209192022092620221003202210102022101720221024202210312022110720221114202211212022112820221205202212122022121920221226商家用户周活占比商家用户周活占比总用户周活商家用户周活酷家乐背景介绍TO-B大客户质量挑战高客单价高

3、度定制化复杂度高服务配置高用户资损保障成本高定位难度大时效要求高大客户质量体系构建 从产品视角,大客户在使用上有哪些不同?从研发视角看,大客户又有哪些不同?从业务视角,大客户对交付稳定性有怎样的诉求?现有质量体系能否满足这些诉求?如何考虑成本和收益?大客户质量体系构建产品视角:用户使用产品深度产品能力范围广度业务对接方式研发视角:数据结构和规模对前后端性能的影响数据精度要求大客户质量体系构建-系统化 个性化能力 vs 通用能力 快速迭代 vs 保持稳定 低资损风险 vs 高资损风险 数据规模和性能表现差异性新接入客户VS成熟客户差异性大客户质量体系构建测试视角研发过程测试管理研发管理度量过程改

4、进决策过程改进价值度量质量度量效率度量成本度量商业价值技术价值订单量转化率等可用性相应时间等人力成本服务器成本运营成本吞吐率/需求个数/故事点数交付周期/版本/需求/故障需求质量代码质量发布质量质量看板测试看板研发看板运维看板发布看板项目看板产品看板Moon效能平台变更管理二方包版本管理集成测试环境管理构建打包发布管理代码质量代码质量Litmus静态代码扫描单元测试代码安全环境自动化FeDev环境构建kaptain系统TASKIDGITLab反馈渠道质量红线测试用例故障中心测试计划CMDB服务注册资产管理线下质量保障体系接口平台UI平台跨组联调监控报警日志服务质量域性能平台GitLab-CI企

5、业微信OA系统DBV+TOADCommit前端安全CI-代码质量CI-自动化CI-代码质量Mock系统数据工厂集成覆盖率平台全链路压测稳定性保障线下服务检测DIFF工单系统故障台在线拨测平台线上质量保障体系引流回引流回放平台放平台故障分析平台容器云故障演练平台数据拷贝提测管理基础能力一站式质量保障体系场景维稳性能体验资损防控迭代机制交付能力数据监控.大客户质量体系构建数据化流程化系统化大客户质量体系构建-数据化01030402用户行为故障资损工单05性能06监控告警 用户行为:针对大客户提升用户行为采样率 故障数据:故障定义区分对大客户的影响 资损数据:大客户资损数据在不同维度的统计度量 工单

6、数据:大客户工单响应&解决时效度量 性能数据:针对大客户的性能看板及告警能力 监控告警:支持大客户的监控看板快速创建和告警配置大客户质量体系构建-数据化 大部分高S级故障集中在少部分业务和系统 故障定位处理耗时长的故障集中在部分复杂系统和数据场景 有较高比例的高S故障在灰度100之后暴露 大客户的性能问题敏感度更高度量是团队展示可预测性和持续改进的信息指示器大客户质量体系构建-流程化 实际功能和客户预期不符 客户真实数据兼容度不足 交互体验不符合客户习惯 复杂用户场景无法支持

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本文主要介绍了酷家乐针对TO-B企业大客户的高质量保障实践。作者夏灵,具有超过10年的互联网测试开发及稳定性保障经验。文章首先分析了TO-B大客户质量挑战,如高客单价、高度定制化、复杂度高、服务配置高、用户资损保障成本高、定位难度大、时效要求高等。然后,从产品、研发、业务视角分析了大客户在使用上的不同,以及现有质量体系是否能满足这些诉求。 文章提出了大客户质量体系构建的四个方面:个性化能力与通用能力、快速迭代与保持稳定、低资损风险与高资损风险、数据规模和性能表现差异性。从研发过程测试管理、研发管理度量、过程改进、决策、质量度量、效率度量、成本度量等方面进行了详细阐述。同时,文章还提到了构建一站式质量保障体系的重要性,包括场景维稳、性能体验、资损防控、迭代机制、交付能力、数据监控等。 文章还提到了大客户质量体系构建的数据化、流程化、系统化的重要性,并给出了具体的实践方法,如提高用户行为采样率、区分故障对大客户的影响、统计度量资损数据、建立监控告警体系等。同时,强调了大客户质量的系统支撑,如自动化能力、灰度发布能力、监控系统等。 总之,本文通过深入分析TO-B大客户质量挑战,提出了一套全面的大客户质量保障体系,并通过实践验证了其有效性。
"如何构建大客户质量体系?" "大客户质量保障实践中的挑战与解决方案是什么?" "如何通过数据化和流程化提升大客户服务质量?"
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