Die rechtzeitige Erkennung von Ausfällen oder Problemen und die anschließende Behebung dieser Probleme sind entscheidend für einen reibungslosen Website-Betrieb und eine hervorragende Benutzererfahrung. Je früher ein Problem erkannt wird, desto schneller kann es behoben werden. Herkömmliche, manuelle Methoden sind zu langsam, um auf plötzliche Änderungen im Nutzerverhalten zu reagieren, was sich auf die Reaktionszeiten und die Nutzerzufriedenheit auswirkt.
Die entwickelte Trainingspipeline transformiert historische Google Analytics 4-Daten in BigQuery und trainiert ein ML-Lernmodell, um das erwartete Verhalten für verschiedene Metriken, wie z. B. Traffic & Produktseitenaufrufe, zu bestimmen. Das Modell analysiert dann kontinuierlich Daten nahezu in Echtzeit, um die Wahrscheinlichkeit von Anomalien abzuschätzen. Das System alarmiert die Beteiligten und liefert zusätzliche Statistiken über das LookerStudio-Dashboard.
Die Implementierung der Google Cloud Monitoring- und Anomalieerkennungslösung hat die Betriebszeit und Zuverlässigkeit der Website verbessert, indem Änderungen nahezu in Echtzeit erkannt und die App- und Web-Teams umgehend benachrichtigt wurden. Schnellere Reaktionszeiten haben unsere Fähigkeit verbessert, Probleme auf der Website proaktiv anzugehen, was zu einer höheren Benutzerzufriedenheit und einem geringeren potenziellen Umsatzverlust geführt hat.
schnellere Reaktionszeit
> 62.000 Klicks
1,68% Klickrate
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