简介
Swiggy 是印度领先的按需便利平台，采用技术优先的物流方法和解决方案优先的消费者需求方法。
Swiggy 目前拥有令人印象深刻的成绩单：
- Android 上安装量超过 1 亿
- 在 500 多个城市活跃
- 27 万多名配送员
- 18.5 万多家合作餐厅
- 每日配送订单量超过 100 万
Swiggy 建立在强大的 机器学习技术之上，并由每天处理的数太字节数据驱动，为印度数百万客户提供快速、无缝且可靠的配送体验。
挑战
作为一家日常为消费者提供便利的品牌，Swiggy 技术团队的目标是让订购体验尽可能方便和无缝。当团队分析并确定改进领域时，一个突出问题是，虽然该应用对大多数用户来说运行良好，但仍有很大的改进空间，特别是对于使用中低端设备并遇到卡顿（由于 UI 渲染缓慢导致的跳帧）的用户。
随着下一版用户体验即将推出，开发和质量保证（QA）时间至关重要。这导致功能开发和性能改进之间需要时间共享，因此需要挑选并决定该季度要发布哪些改进。
在观察并理解了用户体验中的主要痛点后，他们决定通过消除用户从主页到菜单再到购物车漏斗中的任何卡顿和干扰，确保用户的发现体验尽可能无缝。
因此，在 2021 年下半年，Swiggy 与 Google 的 Android DevRel 团队携手合作，致力于减少 Swiggy 应用的卡顿，以提供流畅无中断的用户体验。
他们如何做到的
为了解决 Swiggy 应用在滚动发现页面时面临的启动时间慢和卡顿问题，需要识别并应用正确的工具。
Google 的分析帮助他们朝着正确的方向迈进。通过使用 Perfetto 和 gfxinfo 等正确工具，流程得以加速。
他们使用 Google Play Vitals 来监控应用的启动和渲染性能。通过生命体征仪表板，他们能够确认所做的更改对最终用户体验产生了显著影响。
与此同时，Firebase Crashlytics 帮助他们及早捕获与性能相关的崩溃和非致命错误。因此，他们得以在发布早期就识别出一些与插桩相关的错误，并立即发布了热修复程序。
然后，使用 Perfetto、Android Studio Profiler、Layout Inspector 和 gfxinfo 等工具来改进启动时间，以识别需要放置在 ViewStubs 中的膨胀视图，识别膨胀时间非常长的布局，并全面衡量应用的卡顿情况。
在 Android DevRel (ADR) 针对性能查询提供的持续指导下，他们能够快速行动并创纪录地取得进展。他们采纳了 ADR 在分析过程中提出的许多建议，并在此基础上努力为用户提供最佳的用户体验。
结果
借助他们的工具库，Swiggy 能够改进其应用加载时间、主活动加载时间，并减少菜单/搜索页面中的卡顿。所有这些都显著改善了他们的交互时间参与度指标。
- 跳出率降低了约 28%
- 每月额外增加 1100 万印度卢比收入
- 访问主页和浏览他们最喜欢的餐厅的体验提升了约 50%。
| 慢冷启动 | -50.54% |
| 慢热启动 | -51.59% |
| 慢即时启动 | -17.68% |
| 慢帧 | -58.97% |
| 冻结帧 | -19.66% |
通过减少卡顿，用户现在能够更流畅地发现更多餐厅。
总而言之，这增加了用户参与度和满意度，导致 Swiggy 应用用户在各种社交媒体平台上积极发表正面反馈。
这进一步巩固了 Swiggy 的信念，即专注于应用体验是任何希望每天服务数百万用户的应用的关键要素之一。
至于未来，创建一流的用户体验并扩大消费者群体是他们的首要任务。
“在所有类别中提供无与伦比的消费者体验是 Swiggy 消费者应用团队的核心重点领域。我们坚信，一个高性能的应用可以为我们的终端用户提供引人入胜且令人愉悦的体验。因此，让这种体验流畅、无缝且超快是最重要的事情。我们开始与 Google 开发者关系团队合作，改进我们关键的应用生命体征，并在短时间内显著改善了所有指标。我们的目标是使 Swiggy 应用成为行业内应用体验的基准。”
—— Tushar Tayal，高级工程经理