15 déc. 2023·2 min de lecture

Les retards dans le lancement d'applications mobiles entraßnent d'importantes pertes de revenus : rapport Kobiton

La rĂ©cente enquĂȘte de Kobiton indique que 75 % des entreprises souffrent d'une perte de revenus minimale de 100 000 $ en raison de mises Ă  jour retardĂ©es des applications mobiles.

Les retards dans le lancement d'applications mobiles entraßnent d'importantes pertes de revenus : rapport Kobiton

Dans un rapport rĂ©cent de Kobiton, la principale sociĂ©tĂ© de test d'applications mobiles, des statistiques surprenantes ont Ă©tĂ© publiĂ©es, indiquant que 75 % des entreprises subissent des pertes financiĂšres annuelles supĂ©rieures Ă  100 000 dollars. Ceci est le rĂ©sultat direct de la lenteur du dĂ©ploiement des mises Ă  jour des applications mobiles. En outre, jusqu'Ă  13 % des participants ont rĂ©vĂ©lĂ© des pertes annuelles comprises entre 1 et 10 millions de dollars en raison du mĂȘme problĂšme. Les rĂ©sultats mettent en lumiĂšre les consĂ©quences considĂ©rables que le retard dans les mises Ă  jour des applications peut avoir sur les flux de revenus d'une entreprise.

En outre, 75 % des personnes interrogées ont indiqué que les applications mobiles représentaient au moins un quart du chiffre d'affaires de leur organisation, soulignant que la lenteur des mises à jour affectait non seulement la rentabilité, mais mettait également en danger la viabilité globale de l'entreprise.

Lors d'une enquĂȘte sur la frĂ©quence des mises Ă  jour des applications mobiles, les rĂ©ponses Ă©taient diverses. Les mises Ă  jour hebdomadaires Ă©taient rĂ©pandues chez 38 % des personnes interrogĂ©es, suivies par 27 % qui dĂ©ploient des mises Ă  jour mensuellement. Des diffusions quotidiennes ont Ă©tĂ© observĂ©es par 20 % des entreprises, et 14 % prĂ©fĂ©raient un calendrier de diffusion trimestriel. Une petite fraction, environ 1 %, ont dĂ©clarĂ© mettre Ă  jour leurs applications mobiles moins d'une fois par trimestre.

Lorsqu'ils discutent du temps nĂ©cessaire pour effectuer des tests automatisĂ©s, 28 % des personnes interrogĂ©es ont indiquĂ© que cela prend 1 Ă  3 heures ; 32 % ont dĂ©clarĂ© que cela prenait un peu plus de temps, de 3 Ă  6 heures. 21 % ont dĂ©clarĂ© que le processus durait entre 6 et 9 heures, tandis que 8 % ont indiquĂ© plus de 10 heures. Un petit pourcentage, 11 %, se vantait que leurs tests automatisĂ©s pouvaient ĂȘtre effectuĂ©s en moins d'une heure.

Les entreprises qui sont passées de processus de test manuels à des processus de test automatisés ont constaté une diminution de 25 à 50 % des délais de mise sur le marché, selon 37 % des personnes interrogées. Une réduction impressionnante de plus de 50 % a été signalée par 18 % des participants.

Selon les rĂ©sultats de l'enquĂȘte, 48 % des personnes interrogĂ©es ont automatisĂ© entre 10 et 24 % de leurs tests Ă  l'Ă©poque, et 22 % en ont automatisĂ© entre 25 et 49 %. Environ la moitiĂ© des personnes interrogĂ©es aspirent Ă  automatiser plus de 50 % de leurs procĂ©dures de test. Les entreprises utilisent diverses stratĂ©gies telles que la formation des employĂ©s aux compĂ©tences en automatisation, l'embauche de davantage d'ingĂ©nieurs en automatisation, l'utilisation d'outils d'automatisation low-code/no-code et la crĂ©ation de scripts d'automatisation avec les frameworks iOS et Android natifs pour augmenter leur couverture d'automatisation des tests.

Lorsqu'il s'agit d'exploiter l'IA gĂ©nĂ©rative dans leur stratĂ©gie de test, 47 % des personnes interrogĂ©es l'utilisent pour crĂ©er des scripts de test, 60 % l'utilisent pour mettre Ă  jour des scripts ou du code et 55 % la dĂ©ploient pour analyser les rĂ©sultats des tests. Seuls 8 % ont dĂ©clarĂ© ne pas utiliser du tout l’IA gĂ©nĂ©rative pour leurs tests.

Les attentes futures en matiĂšre d'amĂ©lioration des capacitĂ©s de l'IA incluent la prĂ©vision des dĂ©fauts potentiels (51 %), l'utilisation de l'IA gĂ©nĂ©rative pour la crĂ©ation de scĂ©narios de test et de donnĂ©es (45 %), l'application du traitement du langage naturel pour amĂ©liorer la documentation des scĂ©narios de test (44 %), la reconnaissance d'images pour les tests d'interface utilisateur (36). %), et les stratĂ©gies de tests d’auto-guĂ©rison (36 %).

Dans un communiquĂ©, Frank Moyer, CTO de Kobiton, a dĂ©clarĂ© : « Être tĂ©moin du pouvoir transformateur des outils d'IA dans le dĂ©veloppement et les tests d'applications mobiles a Ă©tĂ© une aventure incroyable. Augmentation de la productivitĂ©, rĂ©duction des coĂ»ts et permettant aux professionnels de se concentrer sur des tĂąches stratĂ©giques, l'IA rĂ©volutionne le paysage de l'industrie. J’attends avec impatience une adoption significative et rapide des mĂ©thodologies basĂ©es sur l’IA Ă  mesure que ces outils continuent d’évoluer.

MĂȘme si la lenteur des lancements d'applications mobiles constitue un dĂ©fi indĂ©niable, il devient impĂ©ratif pour les entreprises d'accĂ©lĂ©rer le processus de dĂ©veloppement et de tirer les leçons des entreprises utilisant des plateformes, comme AppMaster , conçues pour crĂ©er des applications Ă©volutives et efficaces en moins de temps.

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