Ngày nay, bạn cần những phương pháp nhanh chóng và rõ ràng để học hỏi từ các thí nghiệm và biến những phát hiện đó thành các quyết định về sản phẩm và kinh doanh.

Các nhóm QA hiện đại Sử dụng AI cho các kịch bản tự động sửa lỗi, ưu tiên dựa trên tác động, dữ liệu tổng hợp tuân thủ GDPR/HIPAA và AI hình ảnh để kiểm tra trên nhiều thiết bị.

Chu kỳ chậm sẽ làm bạn mất thời gian, bỏ lỡ cơ hội thị trường và gây mệt mỏi khi phải đưa ra quyết định. Các phương pháp nhanh chóng rút ngắn thời gian từ khi có ý tưởng đến khi thực hiện từ nhiều tuần xuống còn vài ngày.

Bạn sẽ được hướng dẫn cách tiếp cận thực tiễn để rút ngắn chu kỳ đồng thời nâng cao chất lượng và đảm bảo kết quả phù hợp với lộ trình, mức độ ưu tiên và trải nghiệm khách hàng của bạn.

Chúng tôi sẽ chỉ ra những thời điểm bị lãng phí, cách trí tuệ nhân tạo và các phương pháp tinh gọn giúp khắc phục những thiếu sót mà không vi phạm quy định, và cách phản hồi chặt chẽ hơn giúp thúc đẩy tăng trưởng.

Để có một khuôn khổ đã được kiểm chứng và hướng dẫn từng bước về quy trình thử nghiệm và học hỏi phân tích, hãy xem hướng dẫn ngắn gọn này: Cách thức quá trình thử nghiệm và học hỏi hỗ trợ kết quả.

Vì sao đổi mới chu trình thử nghiệm lại quan trọng ngày nay

Các vòng lặp xác thực kéo dài cho phép đối thủ cạnh tranh hành động trong khi nhóm của bạn chờ đợi câu trả lời. Khi quá trình thử nghiệm kéo dài, doanh nghiệp của bạn sẽ bỏ lỡ các cơ hội thị trường và tốn thời gian khắc phục các vấn đề cũ thay vì mang lại sự thay đổi.

Bạn cần phản hồi nhanh hơn để bảo vệ sự tăng trưởng và giữ chân khách hàng. Việc đồng bộ hóa các kiểm tra với mỗi lần commit mã sẽ giúp phát hiện lỗi sớm hơn và giải phóng bộ phận phát triển khỏi thời gian chờ đợi lâu.

Hiệu quả Hiệu quả đến từ việc thiết kế lại quy trình, chứ không chỉ từ các công cụ mới. Giảm thiểu các bước chuyển giao công việc, làm rõ trách nhiệm và vận hành song song các luồng công việc để quản lý rủi ro sớm hơn và với chi phí thấp hơn.

• Bạn cạnh tranh trong môi trường mà kỳ vọng của khách hàng thay đổi nhanh chóng; chu trình xử lý ngắn hơn là một năng lực cốt lõi của doanh nghiệp.
• Việc phát hành nhanh hơn tạo ra hiệu ứng tích lũy: nhiều bài học được xác thực hơn, ít bất ngờ hơn, ưu tiên rõ ràng hơn.
• Hãy bắt đầu với một ví dụ dễ thấy: rút ngắn một chu kỳ duy nhất và cho thấy những hiểu biết ban đầu đã giúp giải quyết các trở ngại trong việc triển khai và giảm thiểu việc làm lại như thế nào.

Hãy làm cho con đường phía trước có thể đo lường được: Hãy liên kết hiệu quả kiểm thử với tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ giữ chân khách hàng và sự hài lòng của khách hàng để các bên liên quan thấy được kết quả thực tế.

Xác định những điểm nghẽn đang làm chậm quá trình thử nghiệm và học tập của bạn.

Những trở ngại nhỏ trong quy trình của bạn có thể tích tụ lại thành những sự chậm trễ lớn trong việc phát hành sản phẩm và học hỏi kinh nghiệm. Hãy bắt đầu chẩn đoán xem quy trình của bạn bị tắc nghẽn ở đâu để bạn có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

Kiểm thử phần mềm truyền thống trong môi trường Agile/CI/CD

Bảo trì kéo Vấn đề này xuất hiện khi những thay đổi giao diện người dùng thường xuyên làm hỏng các kịch bản tự động và làm tăng chi phí sửa chữa. Các bộ định vị dễ hỏng buộc các kỹ sư phải dành nhiều ngày để sửa chữa các bộ phần mềm thay vì phát hành các tính năng mới.

Khả năng truy vết kém che giấu việc trùng lặp dữ liệu và khiến người dùng doanh nghiệp không thể liên kết các kiểm tra với quy trình làm việc. Việc tạo ra dữ liệu chính xác và tuân thủ quy định có thể mất nhiều ngày, làm đình trệ toàn bộ quá trình trước khi nó bắt đầu.

Tác động kinh doanh của chu kỳ kinh tế chậm

Việc bỏ lỡ thời hạn phát hành và lãng phí tài nguyên là những dấu hiệu thường gặp. Khi quá trình kiểm thử diễn ra chậm hơn so với việc cập nhật mã nguồn, nhóm phát triển phải chờ phản hồi và các lỗi phát sinh muộn dẫn đến việc phải khắc phục sự cố khẩn cấp.

• Các bộ định vị giao diện người dùng dễ hỏng gây ra việc sửa chữa thường xuyên và lãng phí thời gian.
• Việc trì hoãn dữ liệu khiến các lần chạy bị chặn và đẩy lùi quá trình xác thực đến vài ngày.
• Việc kiểm tra trực quan thủ công đã bỏ sót một vấn đề về bố cục trên nhiều thiết bị, điều mà người dùng đã phát hiện trong môi trường sản xuất và cần phải khôi phục lại khẩn cấp.
• Việc không rõ ràng về quyền sở hữu và chuyển giao môi trường dẫn đến sự chậm trễ và làm lại công việc không cần thiết.

Ưu tiên các giải pháp mang lại kết quả nhanh chóng: Giảm thiểu sự chậm trễ trong bảo trì, tự động hóa việc tạo dữ liệu tuân thủ và thêm xác thực trực quan trên nhiều thiết bị để loại bỏ ma sát và khôi phục động lực cho các nhóm của bạn.

Đổi mới chu kỳ thử nghiệm: phương pháp từng bước giúp bạn đạt được kết quả nhanh hơn, thông minh hơn.

Liên kết mỗi bước xác thực với một kết quả thực tế. Trước khi thiết kế kế hoạch, hãy làm rõ ai là người hưởng lợi, chỉ số nào sẽ thay đổi và bất kỳ giới hạn tuân thủ nào.

Xác định kết quả và rủi ro: điều chỉnh các biện pháp kiểm soát phù hợp với mục tiêu kinh doanh, người dùng và sự tuân thủ.

Trước tiên hãy xác định kết quả mong muốn: Liên kết mọi bài kiểm tra với mục tiêu kinh doanh, hành vi người dùng và yêu cầu tuân thủ để bạn chỉ chạy những bài kiểm tra thực sự quan trọng.

Phân tích rủi ro theo luồng và thành phần, sau đó chọn mô hình ưu tiên các đường dẫn thiết yếu và các khu vực thay đổi gần đây. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xếp hạng mức độ tác động, giúp bạn nhanh chóng tập trung vào các khu vực có giá trị cao.

Thiết kế chu trình: rút ngắn vòng phản hồi bằng các phương pháp tinh gọn và xác định rõ trách nhiệm.

Thiết kế sao cho giảm thiểu các bước chuyển giao và tăng tốc độ phản hồi. Phân công người chịu trách nhiệm cho môi trường, dữ liệu và quy trình phê duyệt để tránh tình trạng trì trệ.

• Điều chỉnh phương pháp cho phù hợp: sử dụng phương pháp đơn giản cho các ý tưởng rủi ro thấp, và phương pháp chặt chẽ hơn cho các thay đổi lớn.
• Xây dựng các gói kiểm thử nhỏ gọn, loại bỏ các bản sao trùng lặp và điều chỉnh phạm vi kiểm thử phù hợp với quy trình làm việc của người dùng.
• Sử dụng tính năng tự phục hồi và lựa chọn dựa trên tác động để ưu tiên xử lý các tình huống rủi ro cao trước.

Áp dụng và học hỏi: lặp lại quy trình với dữ liệu, ghi lại những hiểu biết và mở rộng những gì hiệu quả.

Thiết lập các vòng phản hồi với các điểm quyết định rõ ràng. Ghi lại các phát hiện trong kho lưu trữ chung để sự cải tiến được nhân rộng giữa các nhóm.

Quản lý sự thay đổi theo từng đợt nhỏ: Đo lường các tín hiệu chất lượng, cập nhật danh sách công việc tồn đọng và tạo mẫu cho những gì hiệu quả để chạy nhanh hơn trong các lần tiếp theo. Để có một khung làm việc đã được kiểm chứng, hãy xem [tên khung]. chu kỳ đổi mới.

Các phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp rút ngắn chu kỳ kiểm thử phần mềm mà không làm giảm chất lượng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép bạn rút ngắn thời gian xác thực, nhờ đó các nhóm có được kết quả hữu ích chỉ trong vài giờ, thay vì vài tuần.

Các xét nghiệm tự phục hồi Tự động cập nhật các bộ định vị giao diện người dùng khi trang thay đổi. Điều này giúp giảm thiểu bảo trì và duy trì độ tin cậy của bộ ứng dụng, cho phép bạn tin tưởng vào kết quả và làm việc nhanh hơn.

Thực thi thông minh và ưu tiên

Sử dụng mô hình dựa trên tác động để phân tích các commit, các phụ thuộc và các lỗi trước đó nhằm ưu tiên chọn các kiểm tra có giá trị cao. Sau đó, chạy chúng song song để tăng tốc phản hồi và nâng cao hiệu quả phát triển.

Dữ liệu tổng hợp nhanh, tuân thủ

Tạo dữ liệu ẩn danh thực tế chỉ trong vài phút, đáp ứng các quy định GDPR, HIPAA và LGPD. Điều này cho phép bạn xử lý các trường hợp ngoại lệ một cách an toàn, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư và sự liên tục của hoạt động kinh doanh.

Tự động hóa ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo hình ảnh

Cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật tạo và chạy các kịch bản từ Slack hoặc Teams. Kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để loại bỏ các trường hợp trùng lặp và trí tuệ nhân tạo hình ảnh (Visual AI) để phát hiện các lỗi về bố cục và kiểu dáng trên các thiết bị khác nhau.

• Hãy bắt đầu với một ví dụ.Thay thế việc kiểm tra thủ công trên nhiều thiết bị bằng trí tuệ nhân tạo trực quan và đo lường thời gian tiết kiệm được cũng như số lỗi được ngăn ngừa.
• Thiết lập các giới hạn về quyền sở hữu, ngân sách thời gian thực thi và phân loại lỗi để các tín hiệu vẫn có thể được xử lý.

Vượt ra ngoài phương pháp A/B: các phương pháp thử nghiệm và chu kỳ nhanh mà bạn có thể áp dụng ngay bây giờ

Quy định, lưu lượng truy cập thấp hoặc thời hạn gấp rút không nên cản trở bạn học hỏi nhanh chóng. Khi các thử nghiệm A/B truyền thống bị chặn, bạn vẫn có thể thu thập được những hiểu biết định hướng chắc chắn bằng các phương pháp định tính nhanh chóng, cho kết quả chỉ trong vài ngày.

Thực hiện các bài kiểm tra song song Tập trung vào các lĩnh vực sản phẩm độc lập để nhân rộng kiến thức mà không làm ảnh hưởng đến các mẫu nghiên cứu. Phối hợp với lộ trình rõ ràng, các nhóm nhỏ đa chức năng và bảng điều khiển tập trung để các phát hiện được tích hợp liền mạch vào danh sách công việc cần làm.

Ưu tiên các mô hình hướng đến tác động

Sử dụng các khung lý thuyết đơn giản như PIE, ICE hoặc ADVS'R để tạo điều kiện thuận lợi cho các giả thuyết có tính ứng dụng cao được xem xét nhanh chóng. Đơn giản hóa quy trình phê duyệt và phân bổ nguồn lực chuyên trách để công việc đầy hứa hẹn nhanh chóng chuyển từ ý tưởng sang giai đoạn học hỏi.

Thiết kế dạng mô-đun và nội dung có thể tái sử dụng

Phân chia giao diện người dùng thành các mô-đun và sao chép nội dung vào các mẫu để hướng dẫn người dùng mới, thanh toán và sử dụng tính năng. Điều này giúp giảm thời gian và chi phí thiết lập, đồng thời duy trì tính nhất quán của các tiêu chuẩn cơ bản trong suốt quá trình thử nghiệm.

Phân tích hỗ trợ bởi AI giúp thu được thông tin nhanh hơn.

Dựa vào trí tuệ nhân tạo Để phân loại phản hồi, đánh dấu các bất thường về hành vi trong bản ghi phiên và bản đồ nhiệt, và chuyển đổi các tín hiệu định tính thành các chỉ số định lượng. Điều đó cho phép bạn so sánh kết quả và quyết định xem nên mở rộng quy mô hay lặp lại quy trình.

“Một giả thuyết nhanh chóng về quy trình giới thiệu nhân viên mới đã giúp phát hiện sớm rủi ro về trải nghiệm người dùng và tiết kiệm được hàng tuần thời gian phát triển trước khi bất kỳ đoạn mã nào được đưa vào biên dịch.”

• Hãy sử dụng các phương pháp nhanh chóng để xác định hướng đi khi giao thông hoặc thời gian bị hạn chế.
• Thực hiện song song các luồng công việc trên các lĩnh vực độc lập để tăng tốc độ học tập.
• Chuẩn hóa quy trình tuyển dụng và báo cáo để thông tin chi tiết được đưa ra sẵn sàng cho việc ra quyết định.
• Lưu trữ kết quả vào một kho lưu trữ tập trung để kết quả được duy trì xuyên suốt chương trình thử nghiệm của bạn.

Cách triển khai và mở rộng chu trình mới trong toàn bộ nhóm của bạn

Hãy bắt đầu bằng cách đặt ra các mục tiêu có thể đo lường được một cách rõ ràng để mỗi nhóm biết công việc của họ đóng góp như thế nào vào các kết quả chung lớn hơn.

Xây dựng văn hóa cải tiến liên tục với mục tiêu rõ ràng và cơ chế phản hồi hiệu quả.

Hãy sử dụng phương pháp DMAIC để cấu trúc quá trình thay đổi: Xác định vấn đề, Đo lường quy trình, Phân tích các điểm nghẽn, Cải thiện bằng các hành động cụ thể và Kiểm soát để duy trì kết quả đạt được.

Hãy làm rõ các vòng phản hồi: Sàng lọc hàng tuần, đánh giá sprint tập trung vào bài học kinh nghiệm và kiểm tra định kỳ hàng tháng về chất lượng và hiệu suất.

Thành lập các nhóm đa chức năng và quy trình chuyển giao công việc hợp lý để triển khai nhanh chóng.

Thành lập các nhóm nhỏ với vai trò rõ ràng để giảm thời gian chờ đợi và xác định rõ trách nhiệm. Giảm thiểu việc chuyển giao công việc và hệ thống hóa các bước chuyển giao để công việc diễn ra nhanh chóng.

Trang bị cho mỗi nhóm các công cụ đơn giản và bảng điều khiển chung hiển thị năng suất, xu hướng lỗi và tốc độ học tập.

Tận dụng tự động hóa, nền tảng dữ liệu và số liệu thời gian thực để quản lý quy trình.

Tự động hóa các bước thường quy và hiển thị dữ liệu thời gian thực để loại bỏ sự chậm trễ do thao tác thủ công. Phân bổ nguồn lực cho việc bảo trì, sẵn sàng dữ liệu và độ tin cậy của môi trường.

Hãy đào tạo đội ngũ của bạn về cách sử dụng AI an toàn—ưu tiên hóa, xác thực trực quan và dữ liệu tổng hợp—và biến những cải tiến đó thành các mẫu và cẩm nang hướng dẫn gắn liền với các chỉ số KPI tăng trưởng.

Phần kết luận

Việc phát hành các phiên bản nhanh hơn và đáng tin cậy hơn sẽ biến quá trình xác thực từ một gánh nặng thành một lợi thế kinh doanh.

Giờ đây, bạn đã có một lộ trình rõ ràng hơn để đạt được kết quả tốt hơn bằng cách rút ngắn chu kỳ phản hồi, điều chỉnh các bài kiểm tra phù hợp với kết quả và đầu tư vào các phương pháp giúp tích lũy kiến thức trong suốt cả năm.

Kết hợp các giải pháp hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI) với các phương pháp tinh gọn để tối ưu hóa hiệu quả và chất lượng cùng một lúc. Sử dụng dữ liệu tổng hợp và AI trực quan để duy trì sự tuân thủ và các tiêu chuẩn giao diện người dùng ở mức cao, từ đó cải thiện trải nghiệm khách hàng mà không phát sinh thêm rủi ro.

Hãy bắt đầu từ quy mô nhỏ: chọn một công cụ và một phương pháp triển khai trọng tâm, đo lường số ngày tiết kiệm được và số lỗi được ngăn ngừa, sau đó mở rộng. Ghi lại những hiểu biết thu được, tích hợp chúng vào các quyết định thiết kế và lập kế hoạch công việc, và luôn gắn kết các bên liên quan với giá trị kinh doanh mà công việc mang lại.

Đưa ra những thay đổi tốt hơn một cách nhanh chóng, học hỏi từ mỗi lần thực hiện và luôn đặt người dùng làm trung tâm của mọi quyết định.