Crowdtesting
Den Benutzer im Blick bei der App-Entwicklung
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Geräteabdeckung
Crowdtesting ist zudem hilfreich, um auf einer Vielzahl von Geräten und Betriebssystemen zu testen. Die Gerätefragmentierung stellt eine große Hürde für das Testen neuer Apps dar. In seinem Blog aus dem Jahr 2019 erwähnt scientiamoble, dass zu diesem Zeitpunkt mehr als 63.000 Geräteprofile verfolgt wurden. Außerdem liege die Wachstumsrate der Geräteprofile bei etwa 20 Prozent pro Jahr. Die Folge: die schiere Anzahl an Geräten und Betriebssystemen reicht demnach aus, um jede QA-Abteilung zu überfordern.
Ein Unternehmen könnte also ein Crowdtesting-Team einsetzen, um Geräte, Netzwerke oder Betriebssysteme zu testen, die dem internen Team nicht zur Verfügung stehen. Auch hier geben die Tester:innen ein realistisches Feedback zur Leistung einer App, bevor sie in Produktion geht. Crowdtesting-Teams können auch Szenarien erforschen, die in einem Labor nicht so einfach nachgestellt werden können, wie z. B. Geofencing für Glücksspiel-Apps oder das Streaming von Medien in einem Roaming-Netzwerk während einer Reise. Die Verwendung eines Emulators für Geofence- oder Roaming-Tests ist kein gültiger Test für diese Szenarien; tatsächliche Tests unter Realbedingungen sind die einzige Möglichkeit, die meisten Probleme aufzudecken.
Effizienz von Crowdtesting für die Marktexpansion
Bei der Expansion in einen neuen Markt gibt es viele Unsicherheiten, die sich oft nicht ohne ein Büro vor Ort ausräumen lassen. Crowdtesting ist eine der wenigen Möglichkeiten für Unternehmen, mit Zuversicht in neue geografische Regionen zu expandieren, ohne zusätzliche Mitarbeiter:innen einstellen zu müssen. Hier kommt zum Beispiel die geografische Abdeckung ins Spiel. Unabhängig davon, wie fortschrittlich VPN-Technologie mittlerweile auch ist, die Verwendung eines VPN zum Testen eines digitalen Produkts an verschiedenen simulierten Standorten führt zwangsläufig zu Schwierigkeiten. Ein Beispiel: Ladezeiten bestimmter Daten, wie geo-lokalisierter Werbung, können sich dadurch erhöhen. Als Folge dessen ist es nicht möglich, diese Anzeigen genau zu testen. Andere Probleme, die ohne den Einsatz von Menschen in realen Szenarien nicht genau getestet werden können, sind zum Beispiel Zahlungstests in bestimmten Mobilfunknetzen, sowie Tests von GPS-bezogenen Funktionen oder Geo-Fencing-Tests, bei denen geprüft wird, ob Apps in bestimmten Regionen funktionieren.
Außerdem wichtig sind die eingangs erwähnten kulturelle Normen. Symbole oder Farben können unterschiedliche Bedeutungen an unterschiedlichen Orten der Welt haben. Ein spannendes Beispiel ist das Symbol des Engels. Hierzulande traditionell Boten Gottes und guter Nachrichten sind sie in Chatnachrichten hauptsächlich positiv behaftet und symbolisieren zum Beispiel Unschuld. In China dagegen sollte man damit vorsichtiger umgehen, denn dort stehen Engel für den Tod oder werden benutzt, um jemandem Angst zu machen.
Daher ist es bei der Expansion in neue Märkte enorm wichtig, lokale Tester:innen einzusetzen. Auch Zahlungsfunktionen oder die digitale Barrierefreiheit können so getestet werden. Und ob die Anwendung in der Landessprache im App-Store schnell gefunden werden kann.
Praxistests für bestimmte Branchen
Klar ist allerdings auch, dass verschiedene Branchen unterschiedliche Expertise benötigen. Denn die Erfahrungen einer App aus dem Einzelhandel lassen sich nicht ohne weiteres für einen Streamingdienst übernehmen. So ist der Sektor der Streaming-Medien ein hart umkämpfter Bereich. Die Anbieter müssen eine nahtlose Bereitstellung von Inhalten und ein hochwertiges Benutzererlebnis gewährleisten, um Zuschauer zu gewinnen und zu binden. Da die Testautomatisierung von Natur aus nicht für das Testen von Streaming-Inhalten geeignet ist, können Unternehmen durch In-the-Wild-Tests mit echten Menschen manuelle Tests für Funktionalität und UX durchführen.
Wer also eine App entwickelt hat, die möglichst viele Menschen erreichen soll, ist mit Crowdtesting gut beraten. Denn es bietet viele Vorteile und verhindert langes Nachbearbeiten von Fehlern, die erst im Gebrauch erkannt werden.
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