Берг О.Ю.

МЕТРИКИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Поскольку обработка данных затрагивает нашу жизнь всё в большей степени, ошибки ЭВМ могут теперь иметь такие последствия, как нанесение материального ущерба, нарушение секретности и многие другие, включая смерть. Надёжность программного обеспечения (ПО) есть вероятность его работы без отказов в течение определённого периода времени, рассчитанная с учётом стоимости для пользователя каждого отказа. Следовательно, необходимо иметь возможность измерять качество ПО на протяжении всего цикла разработки. Качество ПО целесообразно оценивать на основе критериев качества , которые должны:

Численно характеризовать основную целевую функцию программы;

Обеспечивать возможность определения затрат, необходимых для достижения требуемого уровня качества, а также степени влияния на показатель качества различных внешних факторов;

Быть по возможности простым, хорошо измеримым и иметь малую дисперсию.

Для измерения характеристик и критериев качества используют метрики. В настоящее время известно большое количество метрик, оценивающих отдельные производственные и эксплуатационные свойства ПО . Однако погоня за их универсальностью, игнорирование области применения разрабатываемого ПО, этапов жизненного цикла существенно снижает эффективность их использования.

Метрика качества программ - система измерений качества программ. Эти измерения могут проводиться на уровне критериев качества программ или на уровне отдельных характеристик качества. В первом случае система измерений позволяет непосредственно сравнивать программы по качеству. При этом сами измерения не могут быть проведены без субъективных оценок свойств программ. Во втором случае измерения характеристик можно выполнить объективно и достоверно, но оценка качества ПО в целом будет связана с субъективной интерпретацией получаемых оценок.

В исследовании метрик ПО различают два основных направления:

Поиск метрик, характеризующих наиболее специфические свойства программ, т.е. метрик оценки самого ПО;

Использование метрик для оценки технических характеристик и факторов разработки программ, т.е. метрик оценки условий разработки программ.

По виду информации, получаемой при оценке качества ПО метрики можно разбить на три группы :

Метрики, оценивающие отклонение от нормы характеристик исходных проектных материалов. Они устанавливают полноту заданных технических характеристик исходного кода.

Метрики, позволяющие прогнозировать качество разрабатываемого ПО. Они заданы на множестве

возможных вариантов решений поставленной задачи и их реализации и определяют качество ПО, которое

будет достигнуто в итоге.

Метрики, по которым принимается решение о соответствии конечного ПО заданным требованиям. Они позволяют оценить соответствие разработки заданным требованиям.

В настоящее время в мировой практике используется несколько сотен метрик программ. Существующие качественные оценки программ можно сгруппировать по шести направлениям:

Оценки топологической и информационной сложности программ;

Оценки надежности программных систем, позволяющие прогнозировать отказовые ситуации;

Оценки производительности ПО и повышения его эффективности путем выявления ошибок проектирования;

Оценки уровня языковых средств и их применения;

Оценки трудности восприятия и понимания программных текстов, ориентированные на

психологические факторы, существенные для сопровождения и модификации программ;

Оценки производительности труда программистов для прогнозирования сроков разработки программ и планирования работ по созданию программных комплексов.

В зависимости от характеристик и особенностей применяемых метрик им ставятся в соответствие различные измерительные шкалы:

Номинальной шкале соответствуют метрики, классифицирующие программы на типы по признаку наличия или отсутствия некоторой характеристики без учета градаций;

Порядковой шкале соответствуют метрики, позволяющие ранжировать некоторое характеристики путем сравнения с опорными значениями, т.е. измерение по этой шкале фактически определяет взаимное положение конкретных программ;

Интервальной шкале соответствуют метрики, которые показывают не только относительное положение программ, но и то, как далеко они отстоят друг от друга;

Относительной шкале соответствуют метрики, позволяющие не только расположить программы определенным образом и оценить их положение относительно друг друга, но и определить, как далеко оценки отстоят от границы, начиная с которой характеристика может быть измерена.

Анализ технологического опыта лидеров производства ПО показывает, насколько дорого обходится несовершенство ненаучного прогноза разрешимости и трудозатрат, сложности программ, негибкость контроля и управления их разработкой и многое другое, указывающее на отсутствие сквозной методической поддержки и приводящее в конечном итоге к его несоответствию требованиям пользователя, требуемому стандарту и к последующей болезненной и трудоемкой его переделке. Эти обстоятельства, требуют тщательного отбора методик, моделей, методов оценки качества ПО, учета ограничений их пригодности для различных жизненных циклов, установления порядка их совместного использования, применения избыточного разномодельного исследования одних и тех же показателей для повышения достоверности текущих оценок, накопления и интеграции разнородной метрической информации для принятия своевременных производственных решений и заключительной сертификации продукции.

В заключение, необходимо отметить, что при выборе метрик оценки качества ПО необходимо руководствоваться следующими правилами :

метрика должна иметь смысл, как для заказчика, так и для исполнителя;

метрика должна быть объективна и ее определение недвусмысленно;

метрика должна давать возможность отслеживать тенденцию изменений;

метрика может быть автоматизирована.

Тщательно проведенный метрический анализ качества в соответствии с целями разработки создает основу для корректного планирования и контроля затрат на качество для достижения требуемых показателей и эффективности использования ресурсов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Liu K., Zhou S. Yang H., Quality Metrics of Object Oriented Design for Software Development and Re-development,- Proceedings of the First Asia-Pacific Conference on Quality Software, 2000 IEEE

2. Boehm B. W., Brown J. R., Lipow M. QUANTITATIVE EVALUATION OF SOFTWARE QUALITY Proceedings of the 2nd International Conference on Software Engineering on International conference on software engineering October 1976

3. Houdek F., Kempter H. Quality patterns - An approach to packaging software engineering experience ACM SIGSOFT Software Engineering Notes , Proceedings of the 1997 symposium on Symposium on software reusability May 1997

4. У. Ройс Управление проектами по созданию программного обеспечения, Москва, ЛОРИ

Что можно отслеживать с помощью Метрики

Привлечение посетителей

Отчеты по Директу в Метрике наглядно показывают, по каким кампаниям, объявлениям, фразам и поисковым запросам приходят на ваш сайт посетители, из каких регионов и с каких рекламных площадок. Используйте эту информацию, чтобы оптимизировать ваши кампании.

Например, вы можете улучшить фразы: добавить ключевые фразы из релевантных поисковых запросов и минус-слова из нерелевантных запросов - это поможет привлечь более заинтересованных посетителей и повысить CTR.

Аудитория сайта

В Метрике вы можете получить подробные характеристики вашей аудитории. Пол, возраст и интересы посетителей вычисляются путем анализа их поведения в интернете с помощью технологии Крипта. Ориентируясь на эти данные, рекламу можно делать более релевантной и за счет этого повышать ее эффективность.

Достижение целей и конверсии

Важно не просто привести на свой сайт посетителей, а понять, становятся ли они реальными клиентами. Для этого в Метрике нужно настроить цели - то есть определить ключевые действия, которые должны выполнить посетители сайта.

Например, вашим покупателем может стать посетитель, который:

• нажал кнопку «В корзину» ;
• прошел путь от корзины до страницы «Спасибо за покупку» при оформлении заказа;
• посетил не менее двух страниц сайта;
• зашел на страницу с контактной информацией;
• зарегистрировался на сайте или подписался на рассылку.

Наличие настроенных целей позволит понять, по каким фразам и объявлениям на сайт приходят пользователи, достигающие цели. Вы сможете не только анализировать прирост целевых визитов, но и оптимизировать их при помощи одной из автоматических стратегий: Средняя цена конверсии или Недельный бюджет. Максимум конверсий .

Выручка

Владельцы интернет-магазинов могут получать в Метрике детализированную информацию о заказах, совершенных на сайте магазина. Вы сможете узнать, сколько денег принес каждый заказ и из каких каналов поступают наиболее прибыльные заказы.

Прямо в интерфейсе Метрики вы можете быстро оценить ваши затраты на рекламу в Директе. Например, вы можете посмотреть общие затраты на рекламу, узнать среднюю стоимость конверсий по всем своим рекламным кампаниям, оценить среднюю или суммарную стоимость кликов для определенных типов устройств, регионов, поисковых запросов или площадок.

Целевые звонки

Клиенты делают заказы не только на сайте, но и по телефону. Услуга «Целевой звонок» позволяет сравнить эффективность различных каналов продвижения. Вы получаете специальные телефонные номера, которые можно привязать к разным источникам, с уровнем детализации вплоть до отдельных рекламных кампаний. Номер на сайте и в виртуальной визитке автоматически подменяется в зависимости от источника - таким образом можно отследить, откуда о вас узнал каждый позвонивший.

Как начать собирать статистику

Установите код счетчика на все страницы вашего сайта как можно ближе к началу страницы - от этого зависит полнота собираемых данных. Корректность установки счетчика вы можете проверить в консоли браузера .

Если вы создаете много кампаний с одинаковым набором счетчиков, вы можете указать счетчики на странице настроек пользователя в поле Счетчик Метрики для новых кампаний .

Пока вы не указали номера счетчиков, передавать данные между Директом и Метрикой вам поможет автоматическая разметка ссылок. Убедитесь, что в параметрах кампании включена опция Размечать ссылки для Метрики , а ваш сайт корректно открывает ссылки с метками.

Как работает разметка ссылок

Внимание. Если в параметрах кампании не заполнено поле Счетчики Метрики , и при этом выключена опция Размечать ссылки для Метрики , то данные о кликах по объявлениям не будут попадать в Метрику, а данные из Метрики не будут попадать в статистику Директа.

Вопросы и ответы

Как быстро обновляются данные в отчетах Метрики?

Действия посетителя на сайте отражаются в большинстве отчетов Метрики уже через несколько минут. Данные для специальных отчетов по Директу проходят дополнительную проверку, поэтому они попадают в Метрику с задержкой до нескольких часов.

Как быстро в Директ попадают данные о достижении целей?

Данные о достижении конкретной цели попадают в Директ в течение суток.

Почему отличаются данные в статистике Директа и в Метрике?

Современная программная индустрия за полвека исканий накопила внушительную коллекцию моделей и метрик, оценивающих отдельные производственные и эксплуатационные свойства ПО. Однако погоня за их универсальностью, неучет области применения разрабатываемого ПО, игнорирование этапов жизненного цикла программного обеспечения и, наконец, необоснованное их использование в разноплановых процедурах принятия производственных решений, существенно подорвало к ним доверие разработчиков и пользователей ПО.

Тем не менее, анализ технологического опыта лидеров производства ПО показывает, насколько дорого обходится несовершенство ненаучного прогноза разрешимости и трудозатрат, сложности программ, негибкость контроля и управления их разработкой и многое другое, указывающее на отсутствие сквозной методической поддержки и приводящее в конечном итоге к его несоответствию требованиям пользователя, требуемому стандарту и к последующей болезненной и трудоемкой его переделке. Эти обстоятельства, требуют тщательного отбора методик, моделей, методов оценки качества ПО, учета ограничений их пригодности для различных жизненных циклах и в пределах жизненного цикла, установления порядка их совместного использования, применения избыточного разномодельного исследования одних и тех же показателей для повышения достоверности текущих оценок, накопления и интеграции разнородной метрической информации для принятия своевременных производственных решений и заключительной сертификации продукции.

Ниже, в таблице 1.3., приведены модели и метрики, хорошо зарекомендовавшие себя при оценке качества ПО, пригодные для прогнозирования и констатации различных показателей сложности и надежности программ.

Таблица 1.3.

В таблице представлены разнообразные метрики сложности ПО для различных форм их представления, модели прогнозирующие ход развития процессов разработки ПО и вероятностные модели по оценке надежности.

Кратко рассмотрим метрики сложности. Одной из основных целей научно-технической поддержки является уменьшение сложности ПО. Именно это позволяет снизить трудоемкость проектирования, разработки, испытаний и сопровождения, обеспечить простоту и надежность производимого ПО. Целенаправленное снижение сложности ПО представляет собой многошаговую процедуру и требует предварительного исследования существующих показателей сложности, проведения их классификации и соотнесения с типами программ и их местоположением в жизненном цикле.

Теория сложности программ ориентирована на управление качеством ПО и контроль ее эталонной сложности в период эксплуатации. В настоящее время многообразие показателей (в той или иной степени описывающих сложность программ) столь велико, что для их употребления требуется предварительное упорядочение. В ряде случаев удовлетворяются тремя категориями метрик сложности. Первая категория определяется как словарная метрика, основанная на метрических соотношениях Холстеда, цикломатических мерах Мак-Кейба и измерениях Тейера. Вторая категория ориентирована на метрики связей, отражающих сложность отношений между компонентами системы - это метрики Уина и Винчестера. Третья категория включает семантические метрики, связанные с архитектурным построением программ и их оформлением.

Согласно другой классификации, показатели сложности делятся на две группы: сложность проектирования и сложность функционирования. Сложность проектирования, которая определяется размерами программы, количеством обрабатываемых переменных, трудоемкостью и длительностью разработки и др. факторами, анализируется на основе трех базовых компонентов: сложность структуры программы, сложность преобразований (алгоритмов), сложность данных. Во вторую группу показателей отнесены временная, программная и информационная сложности, характеризующие эксплуатационные качества ПО.

Существует еще ряд подходов к классификации мер сложности, однако они, фиксируя частные стороны исследуемых программ, не позволяют (пусть с большим допущением) отразить общее, то, чьи замеры могут лечь в основу производственных решений.

Общим, инвариантно присущим любому ПО (и связанной с его корректностью), является его СТРУКТУРА . Важно связать это обстоятельство с определенным значением структурной сложности в совокупности мер сложности ПО. И более того, при анализе структурной сложности целесообразно ограничиться только ее топологическими мерами, т.е. мерами, в основе которых лежат топологические характеристики граф-модели программы. Эти меры удовлетворяют подавляющему большинству требований, предъявляемых к показателям: общность применимости, адекватность рассматриваемому свойству, существенность оценки, состоятельность, количественное выражение, воспроизводимость измерений, малая трудоемкость вычислений, возможность автоматизации оценивания.

Именно топологические меры сложности наиболее часто применяются в фазе исследований, формирующей решения по управлению производством (в процессах проектирования, разработки и испытаний) и составляют доступный и чувствительный эталон готовой продукции, контроль которого необходимо регулярно осуществлять в период ее эксплуатации.

Первой топологической мерой сложности является цикломатическая мера Мак-Кейба. В ее основе лежит идея оценки сложности ПО по числу базисных путей в ее управляющем графе, т.е. таких путей, компонуя которые можно получить всевозможные пути из входа графа в выходы. Цикломатическое число (G) орграфа G с n-вершинами, m-дугами и p-компонентами связности есть величина (G) = m – n + p.

Имеет место теорема о том, что число базисных путей в орграфе равно его цикломатическому числу, увеличенному на единицу. При этом, цикломатической сложностью ПО Р с управляющим графом G называется величина (G) = (G) +1 = m – n + 2. Практически цикломатическая сложность ПО равна числу предикатов плюс единица, что позволяет вычислять ее без построения управляющего графа простым подсчетом предикатов. Данная мера отражает “психологическую” сложность ПО.

К достоинствам меры относят простоту ее вычисления и повторяемость результата, а также наглядность и содержательность интерпретации. В качестве недостатков можно отметить: нечувствительность к размеру ПО, нечувствительность к изменению структуры ПО, отсутствие корреляции со структурированностью ПО, отсутствие различия между конструкциями Развилка и Цикл, отсутствие чувствительности к вложенности циклов. Недостатки цикломатической меры привело к появлению ее модификаций, а также принципиально иных мер сложности.

Дж. Майерс предложил в качестве меры сложности интервал [ 1 2 ], где 1 - цикломатическая мера, а 2 - число отдельных условий плюс единица. При этом, оператор DO считается за одно условие, а CASE c n - исходами за n - 1- условий. Введенная мера получила название интервальной мерой.

У. Хансену принадлежит идея брать в качестве меры сложности ПО пару {цикломатической число, число операторов}. Известна топологическая мера Z(G), чувствительная к структурированности ПО. При этом, она Z(G) = V(G) (равна цикломатической сложности) для структурированных программ и Z(G) V(G) для неструктурированных. К вариантам цикломатической меры сложности относят также меру М(G) = (V(G),C,Q), где С - количество условий, необходимых для покрытия управляющего графа минимальным числом маршрутов, а Q - степень связности структуры графа программы и ее протяженность.

К мерам сложности, учитывающим вложенность управляющих конструкций, относят тестирующую меру М и меру Харрисона-Мейджела, учитывающих уровень вложенности и протяженности ПО, меру Пивоварского - цикломатическую сложность и глубину вложенности, и меру Мак-Клура - сложность схемы разбиения ПО на модули с учетом вложенности модулей и их внутренней сложности.

Функциональная мера сложности Харрисона-Мейджела предусматривает приписывание каждой вершине графа своей собственной сложности (первичной) и разбиение графа на “сферы влияния” предикатных вершин. Сложность сферы называют приведенной и слагают ее из первичных сложностей вершин, входящих в сферу ее влияния, плюс первичную сложность самой предикатной вершины. Первичные сложности вычисляются всеми возможными способами. Отсюда функциональная мера сложности ПО есть сумма приведенных сложностей всех вершин управляющего графа.

Мера Пивоварского ставит целью учесть в оценке сложности ПО различия не только между последовательными и вложенными управляющими конструкциями, но и между структурированными и неструктурированными программами. Она выражается отношением N(G) = * (G) + P i , где * (G) - модифицированная цикломатическая сложность, вычисленная так же, как и V(G), но с одним отличием: оператор CASE с n- выходами рассматривается как один логический оператор, а не как n – 1 операторов. Р i – глубина вложенности i – той предикатной вершины.

Для подсчета глубины вложенности предикатных вершин используется число “сфер влияния”. Под глубиной вложенности понимается число всех “сфер влияния” предикатов, которые либо полностью содержаться в сфере рассматриваемой вершины, либо пересекаются с ней. Глубина вложенности увеличивается за счет вложенности не самих предикатов, а “сфер влияния”. Сравнительный анализ цикломатических и функциональных мер с обсуждаемой для десятка различных управляющих графов программы показывает, что при нечувствительности прочих мер этого класса, мера Пивоварского возрастает при переходе от последовательных программ к вложенным и далее к неструктурированным.

Мера Мак-Клура предназначена для управления сложностью структурированных программ в процессе проектирования. Она применяется к иерархическим схемам разбиения программ на модули, что позволяет выбрать схему разбиения с меньшей сложностью задолго до написания программы. Метрикой выступает зависимость сложности программы от числа возможных путей исполнения, числа управляющих конструкций и числа переменных (от которых зависит выбор пути). Методика расчета сложности по Мак-Клуру четко ориентирована на хорошо структурированные программы.

Тестирующей мерой М называется мера сложности, удовлетворяющая следующим условиям:

1. Мера сложности простого оператора равна 1;

2. М ({F1; F2; …;Fn}) = i n M(Fi);

3. М (IF P THEN F1 ELSE F2) = 2 MAX (M (F1), M (F2));

4. М (WHILE P DO F) = 2 M(F).

Мера возрастает с глубиной вложенности и учитывает протяженность программы. К тестирующей мере близко примыкает мера на основе регулярных вложений. Идея этой меры сложности программ состоит в подсчете суммарного числа символов (операндов, операторов, скобок) в регулярном выражении с минимально необходимым числом скобок, описывающим управляющий граф программы. Все меры этой группы чувствительны к вложенности управляющих конструкций и к протяженности программы. Однако возрастает уровень трудоемкости вычислений.

Рассмотрим меры сложности, учитывающие характер разветвлений. В основе узловой меры Вудворда, Хедли лежит идея подсчета топологических характеристик потока управления. При этом, под узловой сложностью понимается число узлов передач управления. Данная мера отслеживает сложность линеаризации программы и чувствительна к структуризации (сложность уменьшается). Она применима для сравнения эквивалентных программ, предпочтительнее меры Холстеда, но по общности уступает мере Мак-Кейба.

Топологическая мера Чена выражает сложность программы числа пересечений границ между областями, образуемыми блок–схемой программы. Этот подход применим только к структурированным программам, допускающим лишь последовательное соединение управляющих конструкций. Для неструктурированных программ мера Чена существенно зависит от условных и безусловных переходов. В этом случае можно указать верхнюю и нижнюю границы меры. Верхняя - есть m+1, где m – число логических операторов при их гнездовой вложенности. Нижняя – равна 2. Когда управляющий граф программы имеет только одну компоненту связности, мера Чена совпадает с цикломатической мерой Мак-Кейба.

Метрики Джилба оценивают сложность графоориентированных модулей программ отношением числа переходов по условию к общему числу исполняемых операторов. Хорошо зарекомендовала себя метрика, относящаяся число межмодульных связей к общему числу модулей. Названные метрики использовались для оценки сложности эквивалентных схем программ, в особенности схем Янова.

Используются также меры сложности, учитывающие историю вычислений, характер взаимодействия модулей и комплексные меры.

Совокупность цикломатических мер пригодна для оценивания сложности первичных формализованных спецификаций, задающих в совокупности исходные данные, цели и условия построения искомого ПО. Оценка этой “первичной” программы или сравнение нескольких альтернативных ее вариантов позволит изначально гармонизировать процесс разработки ПО и от стартовой точки контролировать и управлять его текущей результирующей сложностью.

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Создаем отчет. В метриках выбираем, «Достижение целей» – «Цель, на которую у вас настроена конверсия». Обычно это страница «Спасибо за покупку».

В итоге получим данные о том, сколько по каждой РК было покупок и сколько было потрачено на привлечение пользователей, их совершивших. Количество конверсий делим на стоимость кликов, получаем стоимость одного лида. Если у вас настроена , можно добавить столбец «Доход», чтобы оценить полученную прибыль.

Сегменты для ретаргетинга и корректировки ставок: новый уровень отношений с потенциальными покупателями

В этом разделе мы создадим и сохраним Яндекс.Метрики, определим корректировки, чтобы использовать их при настройке кампаний в Директе.

Не забывайте выставлять период времени так, чтобы выборка была репрезентативна. Нужно, чтобы данные строились на основе поведения большой группы посетителей.

Пол и возраст – корректировка

После создания этого отчета мы сможем увидеть, кто лучше покупает у нас на сайте, мужчины или женщины, и каков возраст таких покупателей. После этого ничто не помешает нам установить корректировку ставок на данный сегмент.

Выбираем: «Отчеты» – «Посетители» – «Пол» (1).

В итоге делаем корректировку на женщин. При этом полученные данные помогли нам увидеть, что представители сильного пола тоже проводят время на нашем сайте. С этой информацией нужно работать. Например, написать соответствующие объявления.

Время и часы – корректировка

У ваших посетителей может быть разная активность в течение дня или недели, поэтому в данном пункте мы выявим наиболее конверсионные дни и часы для вашего ресурса, после чего можно будет установить корректировки по времени в Директе.

«Отчеты» – «Посетители» – «Посещаемость по времени суток».

В группировках добавляем: Поведение: дата и время – «Фрагменты даты/времени» – «День недели визита»(2). Выбираем цель – сортируем по конверсии. Получаем отчет, в котором показано, в какой день и в каком часу она (конверсия) максимальна.

География

«Отчеты» – «Посетители» – «География».

Отчет поможет сайтам определить регионы, в которых продажи идут лучше, чем в других. Обычно для многих ниш львиную долю продаж приносят Москва или Петербург и их области. Поэтому основная масса рекламодателей разделяет свои РК на города федерального значения и остальную Россию.

Отчет по географии поможет вам найти курс для дальнейшего дробления кампаний в Директе или выявить региональные РК со слабой отдачей.

Сегмент «Забытая корзина»

Создаем: «Отчеты» – «Посетители» – «Время с первого визита».

В целях выберем макроцель – покупка, запись на консультацию в офисе и т. д. Сортируем по конверсии. Выбираем первые 2 строки для построения графика. В итоге получим информацию о том, сколько времени наши клиенты тратят на обдумывание решения о покупке. Кроме того, мы сможем использовать данные в интерфейсе Директа, чтобы не показывать рекламу тем, кто уже не нуждается в нашем предложении.

Из отчета видим, что в основном цель достигается в день визита, но и на протяжении месяца пользователи возвращаются и конвертируются.

Теперь сам сегмент. Создадим его для тех, кто оставил товар в корзине, но так и не купил.

Зайдем в уже знакомый отчет «Источники» – «Сводка», оставляем галочку только в графе «Переходы с рекламы», нажимаем + и в меню выбираем: «Поведение» – «Достижение целей» – «Цель: добавил в корзину» (цель javascript должна быть настроена на кнопки «Добавить в корзину»). Сохраняем и называем сегмент, теперь переходим в Директ.

Находим объявление, которое хотим показать этому сегменту, щелкаем в «Условия подбора аудитории», затем – в «Добавить условие».

Отчеты для анализа сайта: изучаем и улучшаем

Вебвизор

Его данные помогут нам выявить слабые места сайта, понять, какие трудности возникают у пользователей.

Рассмотрим сегменты Вебвизора для визитов, в которых была достигнута наша макроцель.

Сделаем выборку и посмотрим, как пользователи достигали ее. Возможно, мы поймем поведенческие паттерны наших покупателей, о которых мы и не догадывались. Вдруг перед отправкой заказа большинство из них просматривало альбом с фото или взаимодействовало с интерактивными элементами на сайте, а, может быть, долго останавливалось на отзывах? Такие данные помогут решить, как правильно расположить и оформить блоки на сайте.

Второй сегмент – пользователи, которые провели достаточно времени на нашем сайте, чтобы совершить покупку, но так и не совершили. Анализ подобных визитов даст понимание основных сложностей, с которыми сталкиваются посетители.

Карты скроллинга / кликов

Карта скроллинга поможет понять, на каком экране посетители проводят больше времени. Возможно, какая-то нужная информация, которая поможет принять решение о покупке, находится в «холодной зоне» и ее нужно перенести в другое место. Например, клиент рекламируется только по запросам с указанием станции метро, а карта с адресом и схемой проезда расположена внизу страницы.

Результат – большой процент отказов, потому что клиентам, приходящим по таким запросам, важно местоположение офиса организации.

В этой статье я хочу рассмотреть одни из самых важных QA метрик на мой взгляд. Это будут такие показатели, коэффициенты и индикаторы, которые позволят охватить общую картину происходящего на проекте с точки зрения качества и определить шаги по его улучшению. Метрики будут касаться 5 разных областей: требования, качество ПО, эффективность команды тестирования, качество работы QA и обратная связь. Важно измерять и отслеживать показатели одновременно в различных срезах процесса разработки ПО, чтобы обнаруживать общие, корневые проблемы, уметь настраивать и оптимизировать весь процесс

Группа 1 - Требования к разрабатываемому ПО

Эта группа метрик позволит оценить, насколько мы проработали требования (user story) к ПО, определить уязвимые места и наиболее сложные, потенциально проблемные фичи ПО, понять, где требуется особый контроль:

1. Тестовое покрытие требования

Иными словами, это количество тестов на 1 требование.

Назначение метрики: выявить слабые места в тестовом покрытии, подсветить риски.

• Конечно, данная метрика будет работать, только если требования хорошо декомпозированы и более или менее равнозначные. Разумеется это не всегда возможно, но если получается сделать требования достаточно атомарными, то данная метрика покажет отклонение покрытия каждого требования от среднего уровня. Чем больше значение отличается от 1, тем меньше\больше тестов написано для одного требования, чем обычно.
• Важнее всего обратить внимание на требования, для которых коэффициент будет равен или близок к 0. Для них нужно рассмотреть возможность добавления тестов.
• Если требования не атомарные, то данная метрика позволит убедиться только в том, что для каждого требования есть хотя бы 1 тест. Для этого коэффициент всегда должен быть больше 0.

2. Степень взаимосвязанности требований

Метрика вычисляется как среднее количество связей каждого требования с остальными требованиями.

Назначение метрики: дать основание для оценки сроков тестирования и учета возможных рисков. Зная степень взаимного влияния требований друг на друга можно, например, запланировать дополнительное время и кейсы для сквозного тестирования, проработать регрессионные проверки, посмотреть в сторону интеграции и т.п.

• Значение этой метрики будет находиться от 0 до 1. 1 означает, что каждое требование связано с каждым, а 0 – что взаимосвязей нет.
• Тут сложно вводить какие-то ограничения для значений данного коэффициента, многое зависит от специфики функционала, архитектуры, технологий. Однако, по своему опыту могу сказать, что хорошо, когда степень связанности не превышает 0,2-0,3. В противном случае доработка в рамках одного из требований будет вести к цепочке изменений, а значит и возможных ошибок, в значительной части продукта.

3. Коэффициент стабильности требований

Назначение метрики: показать, как много уже реализованных требований приходиться переделывать от релиза к релизу при разработке новых фич.

• Разумеется, полностью изолированного функционала не существует, но количество новых требований должно преобладать над изменяемыми а коэффициент желательно должен быть меньше 0,5. В этом случае мы внедряем новых фич в 2 раза больше, чем переделываем существующих.
• Если коэффициент выше 0,5, особенно если больше 1, то это скорее всего значит, что ранее мы сделали то, что оказалось ненужным. Команда фокусируется не на создании новых ценностей для бизнеса, а на переделывании ранее выпущенных фич.
• Также метрика дает представление о том, насколько легко масштабируется функционал системы, добавляются новые возможности.

Группа 2 - Качество разрабатываемого продукта

Как следует из названия, эта группа метрик демонстрирует качество ПО, а также и качество самой разработки.

1. Плотность дефектов

Вычисляется доля дефектов, приходящаяся на отдельный модуль в течение итерации или релиза.

Назначение метрики: подсветить, какая часть ПО является наиболее проблемной. Эта информация поможет при оценке и планировании работ с данным модулем а также при анализе рисков.

• Причины большого количества дефектов к каком-то одном конкретном модуле (коэффициент больше 0,3) могут быть различны: некачественные требования, квалификация разработчика, техническая сложность и т.д. В любом случае данная метрика сразу обратит наше внимание на проблемную зону.

2. Коэффициент регрессии

Назначение метрики: показать, на что уходят усилия команды: занимаемся ли мы больше созданием и отладкой новых фич или основную часть времени вынуждены латать уже существующие части ПО

• Чем ближе коэффициент к 0, тем меньше было внесено ошибок в существующий функционал при реализации новых требований. Если значение больше 0,5, то мы больше половины времени тратим на восстановление работавших ранее функций ПО

3. Коэффициент повторно открытых дефектов

Назначение метрики: дать оценку качеству разработки и исправления дефектов, а также сложности продукта или отдельного модуля

• Эту метрику можно рассчитывать для всего ПО, отдельного модуля или функциональности. Чем полученное значение ближе к 0, тем меньше при разработке повторяются старые ошибки.
• Если коэффициент получился больше 0,2-0,3, это может говорить либо о технической сложности модуля и высокой связанности требований в нем, либо о корявой архитектуре, либо о том, что предыдущий фикс был сделан некачественно.

4. Средняя стоимость исправления дефекта

Отношение суммы затрат понесенных командой при работе со всеми дефектами (например, в рамках релиза) к общему числу дефектов.

Назначение метрики: показать как дорого нам обходиться обнаружение и исправление каждого дефекта. Это даст возможность посчитать выгоду от сокращения числа допускаемых ошибок, оценить целесообразность соответствующих техник.

• Каких-либо правильных значений тут конечно нет, все будет определяться спецификой конкретной ситуации

5. Количество дефектов в коде конкретного разработчика

Назначение метрики: подсветить возможные сложности в команде разработки, кому из специалистов не хватает опыта, знаний или времени, нужна помощь.

• Если, например, 50% всех дефектов приходиться на 1 разработчика, а всего в команде их 5, то тут явно есть проблема. Из этого не следует, что данный программист плохо работает, но сигнализирует обязательно разобраться в причинах подобной ситуации.
• Метрика помимо прочего может быть индикатором особенно сложного для разработки и поддержки модуля\функционала\системы.

Группа 3 – Возможности и эффективность команды QA

Основная задача данной группы метрик заключается в том, чтобы выразить в цифрах, на что способна команда тестирования. Эти показатели можно рассчитывать и сравнивать на регулярной основе, анализировать тенденции, наблюдать по ним, как на работу команды влияют те или иные изменения.

1. Скорость работы (velocity) команды QA

Рассчитывается как отношение реализованных story points (или требований, или user stories) за несколько, например, 4-5 итераций (Sprint) к количеству выбранных итераций.

Назначение метрики: численно выразить возможности, скорость работы команды для дальнейшего планирования объема работ и анализа трендов развития

• Метрика позволяет следить за скоростью работы QA, наблюдать за тем, какие внутренние процессы или внешние воздействия на команду могут на эту скорость повлиять.

2. Среднее время жизни дефекта

Общее время, в течение которого были открытыми дефекты, найденные в рамках итерации или релиза к сумме дефектов.

Назначение метрики: показать, сколько в среднем времени уходит на работу с одним дефектом: на его регистрацию, исправление и воспроизведение. Данный показатель позволит оценить время, необходимое на тестирование, выделить области ПО с которыми возникают наибольшие сложности.

• Обычно время жизни дефекта, это все время от его создания (статус Created) до закрытия (Closed) за вычетом всех возможных Postponed и Hold. Любой баг-трекер позволяет рассчитать и выгрузить данную информацию для отдельного спринта или релиза.
• Также среднее время жизни дефекта можно рассчитывать для различных модулей и функций ПО, или, что самое интересное, отдельно для каждого из тестировщиков и разработчиков из команды. Так есть шанс выявить особенно сложные модули или слабое звено в команде ПО.

Группа 4 - Качество работы команды тестирования

Задача этого набора метрик оценить насколько качественно тестировщики выполняют свои задачи, определить уровень компетенций и зрелости команды QA. Обладая таким набором показателей можно сравнивать команду с ней же самой в разные моменты времени или с другими, внешними группами тестирования.

1. Эффективность тестов и тестовых наборов

Назначение метрики: показать как много ошибок в среднем позволяют обнаружить наши кейсы. Эта метрика отражает качество тест дизайна и помогает следить за тенденцией его изменения.

• Лучше всего рассчитывать данную метрику для всех наборов тестов: для отдельных групп функциональных проверок, регрессионного набора, Smoke тестирования и т.д.
• Данный показатель «убойности» тестов позволяет мониторить эффективность каждого из наборов, как она меняется с течением времени и дополнять их «свежими» тестами.

2. Коэффициент ошибок, пропущенных на продуктив

Кол-во ошибок обнаруженных после выпуска релиза \ общее кол-во ошибок в ПО обнаруженных в процессе тестирования и после выпуска

Назначение метрики: продемонстрировать качество тестирования и эффективность обнаружения ошибок - какая доля дефектов была отфильтрована, а какая прошла на продуктив.

• Допустимый процент ошибок, которые были пропущены на продуктив, конечно же будет зависеть от многих факторов. Однако, если коэффициент получился >0,1 – это плохо. Это значит, что каждый десятый дефект не был обнаружен во время тестирования и привел к проблемам в ПО, уже переданном пользователям.

3. Реальное время работы команды QA

Отношение времени потраченного командой непосредственно на QA активности к общему кололичеству часов.

Назначение метрики: во-первых, увеличить точность планирования, а во-вторых, отслеживать и управлять эффективностью работы той или иной команды.

• Целевые активности, это анализ, дизайн, оценки, тестирование, рабочие встречи и многое другое. Возможные побочные вещи - это простой из-за блокеров, проблемы в коммуникациях, недоступность ресурсов и т.п.
• Естественно, данный коэффициент никогда не будет равен 1. Практика показывает, что для эффективных команд он может составлять 0,5-0,6.

4. Точность оценки времени по областям\видам\типам работ

Назначение метрики: позволяет использовать поправочный коэффициент для последующих оценок.

• Степень точности оценки можно определить для всей команды или отдельных тестировщиков, для всей системы или отдельных модулей ПО.

5. Доля неподтвержденных (отклоненных) дефектов

Назначение метрики: показать сколько дефектов были заведены «вхолостую».

• Если доля дефектов, которые были отклонены превышает 20%, то в команде может наблюдаться рассинхронизация в понимании, что является дефектом, а что нет

Группа 5 - Обратная связь и удовлетворенность пользователей

И в заключение, группа метрик, показывающая, как продукт был принят конечными пользователями, насколько он соответствовал их ожиданиям. Но важна не только обратная связь о ПО: еще одна важная задача этой группы метрик - показать, удовлетворены ли пользователи процессом взаимодействия с командой ИТ в целом и QA в частности.

1. Удовлетворенность пользователей ИТ сервисом

Регулярный опрос удовлетворенности пользователей сервисом ИТ с выставлением баллов.

Назначение метрики: показать, доверяют ли пользователи команде ИТ, понимают ли, как и почему организована ее работа, насколько эта работа оправдывает ожидания.

• Метрика может служить индикатором того, что необходимо сфокусироваться на оптимизации процесса или сделать его понятнее и прозрачнее для пользователей.
• Расчет показателя удовлетворенности можно проводить на основе результатов опроса по итогам релиза. Собираем все оценки и считаем средний балл. Далее можно повторно рассчитать такой балл, после того как будут сделаны изменения в процессе.

2. Удовлетворенность пользователей продуктом

Регулярный опрос пользователей о том, насколько они удовлетворены продуктом.

Назначение метрики: определить, насколько разрабатываемый продукт соответствует ожиданиям пользователей, в том ли направлении мы движемся, правильно ли определяем важность фич и выбираем варианты решений.

• Для расчета этой метрики также проводим опрос пользователей и вычисляем средний балл. Рассчитывая такой показатель на регулярной основе (например, после каждого релиза) можно следить за трендом удовлетворенности пользователей.

3. Вовлеченность стейкхолдеров

Количество инициатив и предложений по улучшению процесса и продукта, поступивших в течение итерации (релиза) со стороны стейкхолдеров

Назначение метрики: определить степень участия внешних стейкхолдеров в работе над продуктом. Имея на руках такую метрику можно сориентироваться, где требуется получить обратную связь, чтобы однажды не столкнуться с презрением и ненавистью проблемами и непониманием.