無需對目標應用嵌入SDK等探針，并支持對競品移動應用進行對比監測便捷的腳本錄制能力以及專業化的技術支持團隊，快速模擬多種場景的終端用戶操作流程，可視化的配置管理能力，支持靈活設置不同需求的監測任務。
基于移動端智能RPA技術，通過運用NLP、OCR、圖像識別等多種人工智能技術，精準完成點擊某個按鈕、滑動某段距離、長按某個區域、滑開某個手勢等交互操作，模擬用戶真實操作，完美復刻終端用戶的使用路徑。
匯總分析每一個交互動作的執行情況，精準定位通過率最低的交互環節，快速發現業務路徑瓶頸?。
首次引入香農-信息熵理論，賦能可視化體驗評價能力，衡量在移動應用運行期間，每一幀畫面帶給最終用戶的信息價值。
將會話錄屏與實時性能變化聯動，完整呈現每一次點擊、每一個頁面加載、每一條網絡請求等微觀事件的發生過程和上下文環境，準確定位數字體驗問題的本質原因。
采用主客觀綜合賦權算法，構建多維度、結構化的用戶體驗評價體系：從應用的網絡請求、UI體驗、操作體驗等百多種基礎性能表現中，實時發掘“慢”與“壞”問題，并量化問題影響程度，形成整體性度量，從時間、空間、網絡等多維度綜合分析規律分布，最終準確衡量應用的數字體驗水平。
下鉆分析
無需嵌碼即可對App體驗監測?
基于多地域真機部署，構建用戶體驗主動監控能力
多場景任務監控，通過流程問題及時優化使用體驗，先于用戶發現問題
主動監控不同接入方式下的用戶觀看視頻時的體驗
對比同類型應用的使用體驗
對比同類型應用同一流程（如登錄、轉賬）的通過率
對比不同應用的交互流暢度
對比不同音視頻應用的播放體驗
業務、性能、視覺、網絡、交互等全面的指標覆蓋，全方位驗證應用性能
重大版本上線前，提前驗證用戶在不同城市不同網絡環境下的功能可用性
問題修復版本發版前提前驗證問題的修復情況
基于指標提煉體驗問題 ，量化問題程度
復現真實用戶訪問應用時遇到的頁面加載等問題
復現真實用戶使用應用時遇到的會話異常中斷等問題
聯動分析問題發生時的日志、請求、界面、上下文環境等
對定位問題提供優化建議
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