Por: Venkat Tummalapalli
Para las empresas de retail la temporada de compras durante las fiestas decembrinas es muy importante, por lo que el buen desempeño de sus aplicaciones móviles y sus sitios web durante este período (principalmente de noviembre a enero) es escencial debido a que puede impactar en sus ingresos durante el resto del año.
¿Puede un consumidor móvil conectarse de forma rápida y confiable a sus aplicaciones? ¿Pueden buscar y comparar productos o cargar un carrito y pagar? ¿Verificar el estado de su cuenta? Estas tareas básicas en línea son cruciales durante los períodos de compra más importantes en el mercado.
En los principales mercados mundiales las ventas que se generan durante las diferentes festividades, pueden por sí solas representar entre el 20-25% o más de los ingresos anuales. Los porcentajes llegan a ser más bajos en América Latina, pero el crecimiento proyectado del comercio electrónico que va del 15-20%anual y el crecimiento más rápido del mundo en el comercio móvil (36%) hacen de la región uno de los mercados de compras en línea más populares en 2020 y en años futuros.
Al igual que todos los equipos, los retailers en línea cuentan con fortalezas y áreas que necesitan mejoras; los ganadores se basan en sus fortalezas y trabajan duro para mejorar sus áreas de oportunidad.
Independientemente de la geografía o la temporada, existe una amplia relación entre las aplicaciones de compras de alto rendimiento y la maximización de las ventas de las empresas:
●Un estudio global de Googledescubrió que a medida que el tiempo de carga de la página pasa de 1 a 5 segundos, la probabilidad de rechazo aumenta en un 90%.
● Akamai descubrió que un retraso de 100 milisegundos en el tiempo de carga del sitio web puede afectar las tasas de conversión en un 7%.
● Amazon calcula que cada retraso de 100 milisegundos conduce a una pérdida del 1% en las ventas, lo cua significa que un retraso de cinco segundos puede reducir las ventas en un 50%.
En México las mejores marcas se preparan todo el año para la gran temporada de compras que comienza con El Buen Fin (del 16 al 19 de noviembre) y el Cyber Monday, luego prosigue con Navidad, Año Nuevo y Día de los Reyes Magos (6 de enero ), y termina el día de San Valentín, antes de que comiencen las ventas de Pascua.
En esta publicación mostraremos como las pruebas basadas en inteligencia artificial pueden ayudar a una empresa de retail líder en Latinoamérica, con presencia en línea, a mejorar el rendimiento de sus aplicaciones móviles para permitir mayores ventas.
COPPEL: CRECIENDO RÁPIDO EN AMÉRICA LATINA
Coppel.comes el tercer sitio de comercio electrónico más popular de México. Con casi 18 millones de visitas mensuales, la cadena de tiendas departamentales supera a Walmart, Sears, Liverpool y Sam's Club; sólo por detrás de Mercado Libre y Amazon. Los dispositivos móviles juegan un papel importante, pues en Google Play se pueden encontrar 13 aplicaciones de la empresa, contando Coppel – Compra en línea con 4.1estrellas y con más de un millón de descargas.
Las fuertes ventas en línea han ayudado a hacer de Coppel una de las 30 empresas de retail de más rápido crecimiento en el mundo. Fundada en 1941, la compañía con sede en Culiacán ahora tiene aproximadamente 1,400 tiendas en México y Argentina, y emplea alrededor de 125,000 personas. Tanto en la tienda en línea como en las físicas venden productos electrónicos, decoración del hogar, electrodomésticos, ropa y accesorios que pueden ser adquiridos por los consumidores través de créditos atractivos, lo cual es una gran ventaja competitiva.
Coppel es un gran y sofisticado usuario de la tecnología comprometido a mejorar la experiencia del cliente en línea a medida que se expande en América Latina. En 2017, la compañía lanzó importantes iniciativas para mejorar sus aplicaciones en línea y los esfuerzos han sido exitosos: En 2017 las ventas electrónicas crecieron 90% y para 2018 Coppel logró duplicar su cuota de mercado en esa misma categoría. Además, se espera un fuerte crecimiento en el futuro.
Recientemente notamos comentarios sobre problemas con conexiones, cargas de página, carritos de compras y facturación. En el espíritu de mejora continua, tomamos la iniciativa de generar pruebas de rendimiento de la app de la tienda en línea con el objetivo de ayudar a Coppel a descubrir nuevas oportunidades para la optimización del comercio electrónico que puedan proporcionarles beneficios durante la temporada alta de compras y durante el resto del año.
ACERCA DE LAS SESIONES DE DESEMPEÑO DE LA APLICACIÓN
Específicamente buscamos evaluar y asesorar a Coppel sobre el rendimiento del servidor y de su aplicación más popular, la aplicación de compras móviles de Coppel. El objetivo era identificar problemas y soluciones para los problemas que afectan negativamente la experiencia del consumidor.
En diciembre se realizaron sesiones con la plataforma de inteligencia conectada de HeadSpin. Las herramientas identifican, priorizan y visualizan mejoras en el rendimiento de la aplicación móvil usando la detección de probelmas a través de AI-alimentado. En total se realizaron más de 60 pruebas y se abarcaron cuatro ubicaciones geográficas, tres dispositivos móviles diferentes (Moto, Pixel, Nexus) y dos operadores móviles diferentes (Telcel y AT&T).
NOTA: Éstas no fueron emulaciones o simulaciones, sino sesiones reales en condiciones reales. Los teléfonos móviles elegidos reflejaron la variedad de dispositivos móviles de gama media alta y baja utilizados por los clientes reales de Coppel en la región. Pusimos a prueba una cobertura de servicio de operador fuerte y débil .
LA EXPERIENCIA DEL USUARIO
El escenario: Un comprador móvil quiere buscar nuevos accesorios para su televisor y luego decide ver nuevos modelos de televisores.
Un resumen rápido: Llegamos a la brillante pantalla azul y amarilla de bienvenida móvil de Coppel. Nuestros primeros 26 segundos fueron consumidos por los dos intentos para permitir el seguimiento de la ubicación. A los 55 segundos llegamos a Electrónica, luego elegimos Televisores y Video, y luego Accesorios (carga de 5 segundos). Posteriormente elegimos un control remoto inteligente (carga de 6 segundos), un cable HDMI 4K (carga de 2 segundos) y una luz LED (carga de 2 segundos). Después cambiamos de sección para buscar nuevos televisores (carga de 4 segundos), seleccionamos una Panasonic (carga de 15 segundos) y posteriormente obtuvimos un error de conexión del servidor. Después probamos con un televisor marca Sony (carga de 2 segundos), luego cerramos la prueba después de 3.30 segundos.
Puedes ver la sesión aquí.
Las pruebas produjeron una gran cantidad de datos procesables y de conocimientos para mejorar el rendimiento de la aplicación móvil. Hay mucho que presentar aquí, por lo que nos centraremos en algunos de los principales problemas identificados por la plataforma de AI de HeadSpin.
Explicaremos brevemente para comprender mejor lo que experimentamos en la sesión anteriormente presentada:
1. RESUMEN GENERAL
Primer informe de carga
Dispositivos: Moto, Pixel, Nexus
Operadores: AT&T, Wifi
Ubicaciones: LTE (punto de referencia), LTE congestionado, mala conexión, 3G
Esta evaluación muestra qué tan bien funciona la aplicación en la red, los diferentes operadores móviles y las diversas ubicaciones. Además, ofrece un resumen de alto nivel de la información más importante y accionable que se obtuvo como por ejemplo: Hallazgos fundamentales y las pruebas estadísticas, benchmarks y comparaciones, y ejemplos de vídeo de alta fidelidad de las sesiones clave de los usuarios antes y después de las mejoras potenciales.
Para garantizar la importancia de los estadísticos el motor HeadSpin AI analizó varias sesiones, verificando cada combinación posible de ubicación, dispositivo y operador. Hacer primero esta prueba nos ayudó a enfocar nuestros esfuerzos y a proporcionar una identificación y priorización de problemas iniciales impulsados por la inteligencia artificial.
Después de 76 minutos de pruebas intensivas se revelaron tres problemas principales: Servidores lentos, fragmentación de dominios y TLS lento.
Ahora profundizaremos y analizaremos los problemas en tres dimensiones diferentes: Por ubicación, dispositivo y operador. Esto nos ayudará a evaluar el impacto individual y combinado de cada problema en la experiencia del usuario y, lo más importante, priorizará las soluciones con mayor impacto.
1.1 Descripción general de la primera prueba de carga de Coppel
De inmediato, las largas barras de color amarillo, naranja y marrón revelan problemas claros con la ubicación (esta dimensión muestra cómo las diferentes combinaciones de red/geografia se ven afectadas por problemas de rendimiento). En esta prueba la ubicación incluye LTE, LTE-congestionada, mala conexión y 3G; todo en la Ciudad de México.
Profundicemos más para ver nuestro primer problema, Fragmentación de Dominios.
Conclusión:Como muestra la línea amarillo-naranja en la parte superior derecha, arreglar el problema de Fragmentación de Dominio produciría un beneficio 7x. En otras palabras, cada peso o dólar invertido en solucionar el problema arrojaría siete.
La barra inferior muestra un beneficio similar para arreglar el Servidor Lento. Analicemos esto a mayor profundidad con la herramienta BurstUI de HeadSpin.
La pantalla del dispositivo móvil, ubicada en la parte superior izquierda, muestra lo que el usuario está viendo durante el momento de la prueba (en este caso observa la solicitud de permiso para rastrear la ubicación). El gráfico de barras que se encuentra a la derecha revela el impacto combinado de los cuatro problemas de rendimiento más importantes (2.19 segundos).
Tanto en el pico del gráfico de líneas ubicado en el centro, como en las Tarjetas de Problemas ubicadas en la parte inferior, podemos observar que la Carga de Animación y Servidor Lento tienen los mayores impactos negativos en la experiencia del usuario.
Conclusión: La optimización de la ubicación proporcionará la mayor inversión en la recuperación de todos los problemas identificados.
1.2 Mejoras potenciales
Nuestra misión principal es encontrar y solucionar los problemas con la mayor dificultad, así que terminemos con una descripción general de las soluciones sugeridas a los problemas de ralentización de las aplicaciones que identificamos.
La capacidad de "Mejora Potencial" de HeadSpin muestra el impacto neto de solucionar los problemas de la experiencia del usuario. Usando los datos del primer informe de carga podemos ver el efecto de remediar problemas individuales o combinaciones.
Este gráfico muestra que el 95% de los flujos del usuario serían al menos 3.27 segundo más rápidos al solucionar los problemas identificados por el informe de “Primer Carga” (podemos analizar fácilmente el impacto en el rendimiento y el porcentaje de usuarios afectados por otras mejoras). Aunque los retailers no necesitan una velocidad de clase mundial, cada fracción de segundo se traduce en ingresos reales.
2 . ANÁLISIS MÁS PROFUNDO
Desglose de sesión de rendimiento
Ciudad de México
Operador de telefonía móvil: Telcel
Dispositivo: MOTOROLA, XT1710-02 en Android 8
El informe de “Primer Carga” nos dio una visión general de alto nivel del rendimiento general de la aplicación utilizando varias combinaciones de ubicaciones, dispositivos y operadores. Los resultados ayudaron a identificar problemas clave para Coppel junto con recomendaciones prioritarias para la remediación de los mismos.
Ahora haremos un análisis más profundo para identificar las principales ralentizaciones que se pueden corregir; esto lo haremos analizando una de las sesiones de rendimiento gestada a través de un dispositivo Android ubicado en la Ciudad de México.
A continuación presentamos la vista a alto nivel de los resultados generales, la cual muestra los problemas que afectan la experiencia del usuario. La sección central con banderas muestra detalles de Fragmentación de Dominio, hasta el nivel del servidor. La pantalla de video de la derecha muestra lo que el usuario ve en ese paso y cada paso que dio a través de su sesión.
Además, presentamos la vista generada por la herramienta de BurstUI de HeaSpin:
En ambas vista se pueden detectar fácilmente problemas similares (reutilización de conexiones, fragmentación de dominio, redireccionamientos HTTP) que justifican una el realizar un mayor análisis; echemos un vistazo rápido a cada uno de ellos:
2.1 Problemas de rendimiento
Fragmentación de dominio
Esta técnica puede ser efectiva con una base de código optimizada para aplicaciones web, pero como podemos ver es un problema para las aplicaciones móviles. Claramente los recursos de Coppel deben ser mejores para evitar problemas de este tipo.
Reutilización de conexión
Cada nueva conexión incurre en un costo de rendimiento. Cuando se hacen muchas conexiones nuevas repetidamente, se incrementan los costos y se disminuye e impacta negativamente la experiencia del usuario.
Lo que podemos ver es que la aplicación creó nuevas conexiones en lugar de reutilizar las existentes, lo que resultó en TCP / TLS innecesarios para los hosts afectados:static.coppel.com,ecommerce.coppel.comycoppel.com. Esto explica por qué vimos en repetidas ocasiones la rueda giratoria de carga en la pantalla durante nuestra prueba. La buena noticia es que debido a que el problema ocurre en un dominio de Coppel, la solución está en sus manos y HeadSpin puede ayudarlos.
Redirecciones HTTP
Vemos el error 301 procedente de Coppel.com. Coppel debe resolver las URLs que no se pueden reservar correctamente (daremos mayor detalle sobre las soluciones en más adelante).
Rendimiento del lado del cliente
También corrimos pruebas de rendimiento del lado del cliente en la aplicación de Coppel para ver qué tan rápido funcionaba en el arranque. El tiempo de carga fue un poco más alto que los dos segundos recomendados, pero aún así fue bastante bueno. En perspectiva, así es como la aplicación de Coppel se compara con los líderes sociales:
Un retailer en línea no necesita el mismo rendimiento abrasador que un gigante mundial de hiperescala, pero Coppel se mantiene firme aquí, incluso superando a Twitter, lo cual es una base muy sólida para el éxito de los retailers en línea.
2.2 Las soluciones
Las recomendaciones específicas se basan en soluciones generales probadasderivadas de nuestro motor de AI. Para fines educativos compartiremos soluciones de alto nivel para los principales problemas del cliente/servidor que afectan las aplicaciones móviles identificadas en Coppel:
Fragmentación de dominios
Causa:Una aplicación que utiliza múltiples subdominios para servir recursos en paralelo. Los problemas de rendimiento surgen porque los dispositivos móviles y la web tienen límites de agrupación de conexiones diferentes. Cada conexión adicional en un subdominio requiere una búsqueda de DNS y nuevos protocolos de enlace TCP / TLS, lo que genera una sobrecarga significativa.
Solución:Solicite todos los recursos de un sólo dominio, esto reducirá el impacto en el rendimiento de los problemas de reutilización de la conexión, el tiempo de búsqueda de DNS y la pérdida de paquetes.
Reutilización de conexión
Esto sucede cuando la aplicación crea nuevas conexiones TCP en lugar de reutilizar las existentes. Si las conexiones de mantenimiento no están habilitadas, o el tiempo de espera se establece demasiado bajo, las conexiones del cliente finalizan prematuramente y da como resultado TCP/ TLS innecesarios.
Solución:El primer paso para este punto sería verificar la configuración de mantener vivo en el servidor host.
Redirecciones HTTP
Esto puede ser costoso, especialmente si presentan un nuevo host. Hacerlo puede generar DNS, TCP, TLS adicionales y viajes de ida y vuelta que agregan demoras innecesarias.
Solución: Comenzar con una revisión sistemática y detallada de los códigos de estado de respuesta HTTP.
POSTLOG Y CONCLUSIÓN
La temporada de vacaciones de invierno es de vital importancia para los retailers en línea, por lo que mejorar sistemáticamente el rendimiento de sus aplicaciones móviles y sus sitios web ayudará a los vendedores a rendir al máximo durante las horas pico de ventas y durante todo el año.
Coppel ha creado una aplicación de compra en línea rápida, sólida y multifuncional. Es de inicio rápido, pero puede atascarse durante el uso. Nuestras pruebas detectaron problemas técnicos, incluida la animación lenta, la reutilización de la conexión, la fragmentación de dominios y las redirecciones HTTP. Cada uno de estos problemas podría repararse y optimizarse para generar compras móviles más rápidas y fluídas.
El eslogan en el sitio de compras de la compañía dice: "Mejora tu vida", por lo que al Coppel continuar creando mejores experiencias en línea para sus clientes, se encuentra impulsando su propia transformación y fortaleciendo sus ingresos y su posición en elaltamente competitivomercado latinoamericano.
Las ventas de los retailers en línea en Latinoamérica pronosticaban un aumento de $61.5 mil millones (EE.UU.) para el 2019 y de $82.3 mil millones (EE.UU) para 2022, por lo que contar con el mejor rendimiento de sus aplicaciones móviles será un movimiento ganador para incrementar sus ventas, fidelidad de sus clientes e ingresos.
Da click en la siguiente liga para ver la este blog en inglés en el sitio oficial de HeadSpin: https://www.headspin.io/blog/retail/how-a-leading-latin-american-retailer-can-maximize-performance-and-online-revenue/