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Mobile App Testing – Nutzerfeedback automatisiert miteinbeziehen

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dc.contributor.authorElberzhager, Frank
dc.contributor.authorHoll, Konstantin
dc.contributor.authorScherr, Simon André
dc.date.accessioned2023-03-02T10:52:29Z
dc.date.available2023-03-02T10:52:29Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractUm eine innovative mobile App schnell auf den Markt zu bringen, nehmen Anbieter in Kauf, sie mit eingeschränkter Qualität bzw. Funktionalität als sogenanntes Minimum Viable Product (MVP) zu entwickeln. Die Gratwanderung besteht darin, sich trotz Zeit- und Kostendruck auf die richtigen Features und Qualitäten zu konzentrieren. Andernfalls werden mobile Apps trotz innovativer Idee auf dem Markt nicht akzeptiert. Um den MVP-Ansatz zu optimieren, sollen Nutzerrückmeldungen früh und schnell berücksichtigt sowie auf typische Mängelaspekte fokussiert werden. In diesem Artikel soll ein Framework vorgestellt werden, welches textuelle Nutzerrückmeldungen sowie das Nutzerverhalten bei Verwendung der App erfasst und dieses auswertet. Die automatisch ausgewerteten Rückmeldungen liefern Informationen hinsichtlich der Verwendung und des Zustands der App sowie explizite Probleme und Featurewünsche der Nutzer. In der Weiterentwicklung der mobilen Apps stellen die Rückmeldungen entscheidende Hinweise für Personen in der Qualitätssicherung und der Entwicklung dar. Dies führt zu höherer Qualität und somit frühzeitig zur Optimierung mobiler Apps.de
dc.identifier.pissn0720-8928
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/40588
dc.language.isode
dc.publisherGeselllschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofSoftwaretechnik-Trends Band 37, Heft 1
dc.subjectQualitätssicherung
dc.subjectMobile Apps
dc.subjectNutzerrückmeldungen
dc.subjectMinimum Viable Product
dc.titleMobile App Testing – Nutzerfeedback automatisiert miteinbeziehende
dc.typeText/Journal Article
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.conference.sessiontitleFG TAV: 40. Treffen der GI-Fachgruppe Test, Analyse & Verifikation von Software (TAV 40) 9. und 10. Februar 2017, Langen

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Softwaretechnik-Trends 37(1) - 2017