Análisis de experiencia de usuarios en Chrome

Existen muchos proyectos los cuales analizan la experiencia de usuarios en la web y como evoluciona en el tiempo, entonces cual es la finalidad de nuestro reporte? y por que en este momento?

El equipo de desarrollo de Chromium lanzo un set de datos con información sobre la experiencia de los usuarios en los 10.000 sitios mas populares, para entender mejor como los sitios se comportan en situaciones reales.

“El Informe de experiencia de usuario de Chrome se basa en mediciones de usuarios reales de las variables claves para medir la experiencia del usuario en la web, estos datos fueron enviados por usuarios que han optado por sincronizar su historial de navegación y tienen habilitados los informes estadísticos de uso.”

Esta información se encuentra de forma publica en un data set de Big Query en https://bigquery.cloud.google.com/table/chrome-ux-report:all

“Octubre 2017” dataset

Manos a la obra!

Tomamos esta información y la bajamos a un notebook en Google Datalab para analizarla. Como primer paso filtramos la data para analizar solamente la información del primer pintado significativo (“First Contentful Paint”) proveniente de dispositivos móviles.

El “First Contentful Paint” representa el tiempo en que el navegador procesó por primera vez texto, imagen (incluidas imágenes de fondo), lienzo no blanco o SVG. Esta es la primera vez que los usuarios pueden comenzar a consumir contenido de la página.

Como Google libera estos datos como una distribución normal, debemos volver a normalizar los datos después de filtrarlos. En este punto tenemos la distribución de “First Contentful Paint” normalizada para cada URL, pero no es la información que usaremos en este caso. En este análisis buscamos una visión global de la performance de los sitios web, por lo que tomamos estos 10k sitios y vemos como performan de acuerdo al tipo de conexión mobile que tengan.

Cantidad de muestras por tipo de conexión

Y la distribución resultante:

Observaciones

1. La falta de muestras para la conexiones 2G hacen que la curva sea menos suave.
2. Los saltos cercanos a los 3 y 10 segundos son explicados por la forma en que Google preparo la data, ya que en esos intervalos , cambio el tamaño de los buckets.

Conclusiones

1. La conclusión mas importante de todas, es una confirmación de la importancia de los tipos de conexión en la experiencia del usuario.