本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
博睿數(shù)據(jù)dem用戶體驗(yàn)監(jiān)控管理系統(tǒng)(hcs版)：提升用戶體驗(yàn)，解決問題的利器
在金融行業(yè)，隨著線下業(yè)務(wù)向線上業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型，用戶體驗(yàn)的重要性日益凸顯。然而，某金融客戶中信建投在這一轉(zhuǎn)型過程中遇到了一些問題。他們?nèi)狈τ脩粢暯堑男阅懿杉ぞ?，?dǎo)致 故障排查 手段單一，問題定位困難，缺乏行業(yè)橫評(píng)的能力。
為了解決這一問題，博睿數(shù)據(jù)推出了dem用戶體驗(yàn)監(jiān)控管理系統(tǒng)(hcs版)。該系統(tǒng)可以對(duì)多端真實(shí)用戶，包括app端、網(wǎng)頁(yè)端和小程序端進(jìn)行全量實(shí)時(shí)性能和行為數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行實(shí)時(shí)交叉分析，尋找性能和行為指標(biāo)的聯(lián)動(dòng)性，快速定位和分析問題。
在這個(gè)案例中，中信建投通過在終端中嵌入bonreesdk，獲取終端用戶訪問感知數(shù)據(jù)。通過穩(wěn)定性、網(wǎng)絡(luò)性能和交互性能等多個(gè)維度，將用戶體驗(yàn)數(shù)字化。通過bonreesdk和bonreeserver的配合，實(shí)現(xiàn)了最終用戶到代碼的整體應(yīng)用性能可視化。通過平臺(tái)端到端的打通能力，自動(dòng)繪制客戶訪問的業(yè)務(wù)拓?fù)?，完成了統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的構(gòu)建。這為運(yùn)維人員提供了方便的排查工具，使他們能夠更好地了解某筆交易在整個(gè)交易系統(tǒng)中的交易性能。
通過博睿數(shù)據(jù)dem用戶體驗(yàn)監(jiān)控管理系統(tǒng)(hcs版)，中信建投成功增加了用戶視角的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，提升了客戶179的監(jiān)控覆蓋率。同時(shí)，他們實(shí)現(xiàn)了架構(gòu)監(jiān)控01的建立，通過server監(jiān)控結(jié)合dem實(shí)現(xiàn)了端到端數(shù)據(jù)的聯(lián)通。這大大提高了問題定位和排查的效率，提升了50%的效果。
此外，中信建投還在上線前將beta版本的app進(jìn)行了stock評(píng)測(cè)，提前7天預(yù)先感知本版本上線后的性能體驗(yàn)。這樣做的好處是避免了上線后由于產(chǎn)品問題導(dǎo)致的品牌損失。
博睿數(shù)據(jù)dem用戶體驗(yàn)監(jiān)控管理系統(tǒng)(hcs版)是一款專為金融行業(yè)設(shè)計(jì)的解決方案。它通過全量實(shí)時(shí)性能和行為數(shù)據(jù)采集，實(shí)時(shí)交叉分析，幫助企業(yè)快速定位和解決問題。無論是排查故障、提升用戶體驗(yàn)，還是增加監(jiān)控覆蓋率，該系統(tǒng)都能夠發(fā)揮重要作用。如果您在金融行業(yè)中遇到類似的問題，不妨考慮一下博睿數(shù)據(jù)dem用戶體驗(yàn)監(jiān)控管理系統(tǒng)(hcs版)，它將成為您解決問題的利器。
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