איך קמעונאי האופנה באינטרנט מצא קורלציה בין מדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר לבין מדדי הביצועים לבין מדדים עסקיים, ראה עלייה במדדי ה-KPI ויצר 'מחשבון להערכת ביצועים עסקיים' כדי לקבל החלטות לגבי מוצרים ולעודד תרבות של ביצועים.
בחברות רבות, עדיין נחשבים מהירות האתר והמדדים הבסיסיים של חוויית המשתמש (Core Web Vitals) לתחום האחריות של צוותי ההנדסה. אם לא מבינים את הערך של מהירות האתר לעסק ולחוויית הלקוח, היא עלולה להפוך לבלתי נראית באזורים אחרים בעסק. כתוצאה מכך, יכול להיות שתתעלמו מהביצועים כשתקבלו החלטות חשובות ותגדירו מפות דרכים.
כדי לשפר את תרבות הביצועים בכל הצוותים ולשפר באופן משמעותי את חוויית השימוש באתר, רשת חנויות האופנה היוקרתית Farfetch השיקה פרויקט להגדרה של מדדי ביצועים שמתמקדים בלקוחות ולהשתמש בהם. המטרה שלהם הייתה למצוא מתאם בין המדדים האלה לבין מדדים עסקיים, כדי להבין איך הביצועים משפיעים על מדדי ה-KPI של החברה.
אבל השאיפות שלהם לא הסתיימו שם. בסופו של דבר, המטרה של הפרויקט הייתה שינוי תרבותי בקנה מידה רחב – הריסת מחסומי התחום בארגון והצגת שפה חדשה שמתמקדת בעסקים, כדי לתת לכולם דרך משותפת לדבר על נושאים שנחשבו בעבר לנושאים טכניים. ב-Farfetch רצו להפוך את מהירות האתר לאחריות משותפת, לאפשר קבלת החלטות מושכלות ולהגדיר אותה כעמוד התווך העיקרי של חוויית שימוש טובה באינטרנט.
כדי להתחיל, ב-Farfetch הבינו שאי אפשר להשיג את המטרה הזו באמצעות מחלקה אחת כמו בעבר, והרכיבו צוות ליבה של מומחים מתחומים שונים בחברה – הנדסה, תשתית, ארכיטקטורה ומוצר – שהגדיר אסטרטגיה מפורטת לשינוי הגישה של החברה לנושא.
שלב 1: הגדרה, מדידה ומעקב אחרי מדדים
קודם כול, Farfetch נזקקה לכלים המתאימים למעקב כדי להבין את המצב הנוכחי ואת הסטיות בנקודות המגע השונות בתהליך הרכישה ובאפליקציות.
הם השתמשו גם בנתונים מהמעבדה וגם במעקב אחר משתמשים אמיתיים (נתוני שדה) כדי לעקוב אחרי מדדי Core Web Vitals ומדדי ביצועים נוספים שמתמקדים במשתמשים, כדי לנתח את המצב הנוכחי של ביצועי המהירות. הם השתמשו ב-JavaScript ובספרייה web-vitals.js כדי לתעד את הנתונים. כך צוות ניתוח הנתונים של המוצרים יכול לראות מדדי ביצועים לצד מדדים עסקיים באותו סשן, וכך להתחיל לבדוק איך האחד משפיע על השני.
הצוות הרב-תחומי יצא לדרך כדי להבין אילו מדדים הכי חשובים לעסק. כדי לעשות זאת, הם בחנו את נתיב התהליך הקריטי של משתמשי Farfetch וניסו לקשר את התהליך הזה לסמני ביצועים. בנוסף למדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר ש-Google תיארה, שכל אחד מהם מייצג פן ייחודי של חוויית המשתמש, הם השתמשו גם ב-JavaScript בהתאמה אישית כדי לעקוב אחרי זמן האחזור לטעינת הבית הראשון (TTFB), הצגת תוכן ראשוני (FCP), 'הצגת תוכן' וזמן האחזור עד לאפשרות אינטראקציה (TTI).
המדדים נאספים באמצעות כמה שיטות של Performance API, Long Tasks API ו-polyfills של Google. פרטים נוספים זמינים בפוסט הזה בבלוג Farfetch Tech מאמצע 2020, שנכתב על ידי מנואל גרסיה (Manuel Garcia), מהנדס ראשי בכיר באינטרנט.
בצד ניתוח הנתונים, ל-Farfetch יש פתרון מעקב משלה בערוצים מרובים, שנמצא בשימוש באפליקציות הקצה שנקרא Omnitracking. הוא עוקב אחרי האירועים שנוצרים כתוצאה מצפיות בדפים, מפעולות של משתמשים ומפעולות של מערכת. מודל הנתונים של Omnitracking הוא הפתרון של Farfetch לניתוח, לניתוח נתונים ולדיווח, שמבוסס על האירועים שנוצרו על ידי מכשירי המעקב. מטרת מודל הנתונים היא לעזור ולתמוך בכל מי שצריך להבין:
- התנהגות המשתמשים
- חוויית המשתמש באפליקציות של Farfetch
- שימוש באפליקציות
- המרות מאקרו ומיקרו
- ניתוח נתונים בערוצים שונים ובמשפכים
לאחר מכן, הרעיון היה להוסיף את נתוני הביצועים של כל צפייה בדף ב-farfetch.com, שנתפסה על ידי JavaScript, לשכבת הנתונים הזו. בעקבות המודל הזה, מובטחת התאמה בין נתוני הביצועים לבין מדדי המשפך הראשי של ההמרות בכל סשן, והוא מהווה את הבסיס לניתוח נושאי.
לבסוף, ב-Farfetch הגדירו תקציבי ביצועים מבוססי-זמן לכל מדד בדפי התהליך הראשיים, וכן תהליך ניהול לטיפול בהפרות תקציב. הם גם התחילו לשלב מדדי ביצועים בצינורות עיבוד נתונים של CI כדי להבין את החריגות בתקציב בהקדם האפשרי בתהליך הפיתוח.
שלב 2: תקשורת בשפה עסקית
עכשיו, כשנתוני הביצועים זמינים במערכי הנתונים הפנימיים של Farfetch לניתוח עסקי, צוות הניתוח התחיל לבחון תבניות ודגמים מתמטיים בנתונים שעשויים להצביע על מתאם בין מדדי הביצועים לבין מדדי ה-KPI העסקיים (לדוגמה, שיעור ההמרות והאחוז של ביקורים בדף יחיד). כך נוצרת תצוגה חדשה של ההשפעה הפיננסית של מהירות האתר וחוויית המשתמש על העסק. כך אפשר היה לדון בביצועים בשפה משותפת עם מקבלי ההחלטות העסקיים. הניתוח כלל את כל מדדי הליבה לבדיקת חוויית המשתמש באתר ואת המדדים האחרים ש-Farfetch ראתה כחשובים. הוא חשף תובנות משמעותיות מאוד.
בהתחשב בכך ש-Google ממליצה שהזמן של Largest Contentful Paint (LCP) יהיה קצר מ-2.5 שניות כדי לספק חוויית משתמש אופטימלית, ב-Farfetch בחנו את הסף הזה בקפידה והגיעו לתוצאות משמעותיות.
ניתוח המִתאם הסטטיסטי של Farfetch הראה שמעבר לנקודה הזו, שיעור ההמרות מתחיל לרדת ושיעור העזיבה עולה. הנתונים האלה מראים שהמשתמשים מתחילים להרגיש את החיסרון של זמן טעינה ארוך של דפים, וששיעור ההמרה יורד בממוצע ב-1.3% לכל 100 אלפיות שנייה נוספות של LCP.
ב-Farfetch אישרו גם ירידה של 3.1% בשיעור העזיבה לכל 0.01 נקודות פחות במדד יציבות חזותית (CLS), שמעידה שוב על ההשפעה של יציבות הדף על שמירה על המשתמשים באתר.
בנוגע לאינטראקטיביות ולזרימה של הדף, אמנם מתבצע מעקב אחר הזמן שחלף מהקלט הראשון (FID) וניתוחים שלו מתבצעים באופן שוטף, אבל ב-Farfetch מודדים גם את TTI, שהוכיח עצמו כמדד בעל השפעה משמעותית על המשפך העסקי של המרות ב-Farfetch.
לשם כך, הם החדירו לתוך האתר את ה-polyfill של Google ל-TTI כדי לאחסן את המדד הזה. שימוש ב-Long Tasks API כדי לדווח על משימות ארוכות (משימות שנמשכות יותר מ-50 אלפיות השנייה ב-thread הראשי של הדפדפן).
לאחר מכן, צוות הניתוח הצליח לגלות ששיעור ההמרה עלה ב-2.8% לכל שנייה שהצטמצמה ב-TTI, מה שמצביע על כך ששיפור היעילות של הקוד ופתיחת החסימה של הליבה הראשית של הדפדפן הם פעולות מומלצות.
בסופו של דבר, הניתוח הזה הראה גם שלמדדים מסוימים אין השפעה משמעותית על מדדי ה-KPI העסקיים, או שמדדים מסוימים רלוונטיים יותר בשלבים שונים בתהליך שעובר המשתמש. כך הצלחנו להבין לעומק את ההזדמנויות הקיימות בכל שלב במשפך ההמרות.
שלב 3: הטמעת שינוי תרבותי
הצגת התובנות שלמעלה לצד מחקר איכותי של משתמשים לגבי תפיסת המהירות של האתר הייתה חיונית כדי ליצור התאמה ליעדים של החברה, לקבל מודעוּת ברמת ההנהלה ולקבל אישור לקבלת החלטות מבוססות-ביצועים במסגרת מפות הדרכים של המוצרים. עכשיו אפשר היה להוכיח את התועלת של הביצועים ל-Farfetch.
כדי לייעל את תהליך תעדוף הבעיות, Farfetch יצרה כלי בשירות עצמי שנקרא 'מחשבון להערכת התועלת העסקית של מהירות האתר', בהשראת מחשבון ההשפעה על המהירות של Google. הכלי מאפשר לכל מנהל מוצר ליצור תרחיש עסקי על סמך שיפורים בביצועים, על ידי חישוב ההשפעה העסקית בזמן אמת. מודל נתונים שמבוסס על המתאם בין שיעור ההמרות לבין מדדי חוויית המשתמש מאפשר התאמה גמישה להיקפי מוצרים, למכשירים ולנקודות מגע שונות בתהליך השימוש של המשתמשים.
בינתיים, קבוצה של מרכזי בקרה אנליטיים בשירות עצמי יצרה שקיפות ברמת הארגון לגבי מדדי הביצועים בזמן אמת וההשפעה שלהם על העסק. עכשיו הביצועים משולבים באופן מלא בפיתוח המוצרים, וצוותי המוצרים נהנים מגישה קלה למדדים, לכלים לבדיקות ולמעקב אחר תקציב הביצועים. בנוסף, בזכות השילוב של שכבת הנתונים, מדדי הביצועים זמינים גם בכלי לבדיקות A/B של Farfetch, ומעניקים למנהלי מוצרים עוד כיוון חזק לקבלת תובנות.
בחודשים האחרונים, צוות הליבה גם פועל כדי ליצור את התרבות הזו לא רק בצוותים של פיתוח הקצה הקדמי, אלא גם בתחום הפלטפורמה, באמצעות שיטות דומות למעקב אחרי ההשפעה של המרות והמיקרו-שירותים העיקריים ולהוכחתה.
הנושא הזה נדון במספר מצגות של Farfetch, אבל גם בהזכרות חיצוניות. לדוגמה, אזכור בשיחה ב-Google I/O 2021 בנושא ההשפעה העסקית של המדדים הבסיסיים של חוויית המשתמש. כך גם אפשר לשמור על רלוונטיות מתמשכת לנושא, ולחזק את האסטרטגיה של הצוות בנושא תרבות.
שלב 4: שיפור המדדים
בסופו של דבר, כל העבודה הזו הייתה צריכה לתרום לשיפור אובייקטיבי של מדדי מהירות האתר של Farfetch, ולהבטיח שהצוותים יפעלו לפי השיטות המומלצות ויזהו הזדמנויות לשיפור.
אחת מהזדמנויות העיקריות שזוהו ב-2021 הייתה הצורך לשפר את LCP בשני סוגי הדפים העיקריים של Farfetch – דפי מוצרים ודפי כרטיסי מוצר.
הצוותים התייחסו לאופן שבו הם טוענים את התוכן הראשי של הדפים האלה. בעזרת תרחיש עסקי שציין את ההשפעה של ניצול ההזדמנות הזו, הם הצליחו:
- שינוי הרכיב של טעינת התמונות של המוצר מפתרון מבוסס-JavaScript להטמעה מקורית.
- מגדירים את העדיפות של התמונות ומחלקים אותן לנכסים קריטיים ולא קריטיים.
- כדאי לטעון תמונות קריטיות מוקדם, כאשר המקור כבר מוטמע ב-HTML באמצעות
<link rel="preload">, כדי שהן יישלחו להורדה בהקדם האפשרי. - משתמשים במאפיין
<img loading="lazy">לתמונות לא קריטיות, עם polyfill באמצעות Intersection Observer בדפדפנים לא נתמכים, כמו Safari.
בעזרת הנתונים האלה, הצוות הצליח לשפר את הביצועים ולהוכיח באמצעות בדיקות A/B את ההיפותזה ואת ההשפעה על העסק. לדוגמה, בדפי המוצרים, הפעולה הזו צמצמה את זמן הטעינה ביותר מ-600 אלפיות השנייה, ובבדיקת ה-A/B נרשמה עלייה בשיעור ההמרות בטווח של 1% עד 5%, בהתאם לרמת הסמך שהוגדרה על ידי החברה.
בהמשך מפורטים השיפורים שהצוות הצליח להשיג מבחינת אחוז צפיות הדף שנחשבות 'טובות', 'דורשות שיפור' ו'חלשות', על סמך ההגדרה של Google למדד LCP.
היתרונות של אתר מהיר יותר ושיטות עבודה טובות יותר
פיתוח תרבות סביב ביצועים וכלים כמו מחשבון התחזית העסקית אפשרו לכולם לדבר בשפה משותפת שגם מנהלי מוצרים, בעלי עניין ומהנדסים יכולים להבין. בעקבות זאת, התחלנו דיונים מתמשכים לגבי דרכים לקביעת סדר העדיפויות של יוזמות חדשות ושיפורי ביצועים.
"רצינו לשבור את המחזור שבו הביצועים הם בעיה טכנית בלבד, שרק צוות ההנדסה יכול לטפל בה ולפתור אותה", מסביר רוי סנטוס (Rui Santos), מנהל מוצר בכיר ב-Farfetch לערוצי אינטרנט. "החיבור בין מדדי הביצועים לבין מדדים עסקיים היה יעיל להפתיע בהעברת המסר מהר מאוד. העסק מניע את החברה, והקשר בין ההצלחה שלו לבין מדדי המהירות עודד קבוצה רחבה יותר של בעלי עניין להבין את ההחלטות לגבי הפשרות ולקבל אותן בצורה מושכלת".
בתחום המסחר האלקטרוני של מוצרי יוקרה, מהירות האתר יכולה לקבוע איך הצרכנים יראו את המותג ואת איכות השירות שלכם באופן כללי. בעיני המשתמשים, איכות היא מותרות – והדבר רלוונטי לכל היבט בחוויית השימוש שלהם, כולל הביצועים של האתר. מאחר שמהירות האתר משפיעה באופן מוכח על שיעור ההמרה, ב-Farfetch נותנים עכשיו עדיפות גבוהה לביצועים בתכנון העתידי.