← НЮ-правда о Ю-тестах Блог Фабрики Юзабилити

Опубликовано
29.7.2021
в рубрике
Новости продукта

Обновления по Фабузе в июле 2021

В новом функционале тепловой карты кликов мы используем компонент машинного обучения. Преимущество перед аналогами в том, что они не всегда могут отрисовать все элементы интерфейса, которые видит пользователь. Например, в прототипах в Figma. А наш алгоритм может!

Новый функционал тепловой карты кликов

Мы вывели в релиз первую альфа-версию нового функционала тепловой карты кликов. Также на ней отображается полоски тепловой карты скрола и глубины скрола. Что это такое?

  • Что такое сама тепловая карта, наверно многие из вас уже знают. Это изображение страницы, на которой разноцветными пятнами отмечаются места в которые кликали пользователи, чем больше кликов, тем теплее оттенок цвета
  • Слева от тепловой карты кликов идет полоска тепловой карты скрола. Это примерно тоже самое, только она одномерная, так как обычно все сайты обладают только вертикальной прокруткой и цвет на ней тем теплее, чем дольше данная область находилась на экране пользователя. То есть по ней можно определить, какие места страницы дольше всего находились в поле видимости пользователя
  • Справа от тепловой карты кликов находится ката глубины скрола, она показывает, на какую глубину прокрутило карту то или иное количество пользователей. Чем теплее оттенок тем больше пользователей достигли этой точки при прокрутке страницы.

Пример работы этого функционала можно посмотреть на картинке ниже. Сам же функционал доступен во всех веб-тестах системы, в разделе детальных отчетов на каждом веб-шаге. В списке закладок появилась новая вкладка «Тепловая карта».

Основную ценность составляет тепловая карта кликов. Этот компонент разработан с использованием машинного обучения.

В отличие от аналогов для построения картинки мы используем не рендеринг на серверах, а собираем картинку из скриншотов пользователей, которые также используются для записи видео. Для сборки финального изображения используется ML алгоритм, который интеллектуально обрабатывает несколько скриншотов и накладывает их один на другой, как будто собирая большой пазл.

Такой подход дает нашим клиентам преимущество. Аналоги не всегда могут отрисовать все элементы интерфейса, которые видит пользователь. Например, у них это не получится в прототипах, нарисованных в Figma. А наш алгоритм может!


Улучшения следуют!

Также в блоге: