Quelles sont les 7 meilleures métriques KPI d'une entreprise de tests de logiciels?

Bienvenue dans notre dernier article de blog où nous explorerons les indicateurs de performances clés spécifiques à l'industrie (KPI) essentiels pour les tests de logiciels sur les marchés artisanaux. En tant que propriétaires et artisans des petites entreprises, il est crucial pour la compréhension des mesures de performance de votre marché en ligne. Des taux de conversion en satisfaction du client, ces KPI fournissent des informations précieuses sur la façon dont votre logiciel fonctionne et où des améliorations peuvent être apportées. Dans cet article, nous partagerons sept KPI spécifiques qui sont essentiels pour mesurer et améliorer les performances de vos tests de logiciels, vous offrant un avantage concurrentiel sur le marché.

Efficacité de détection des défauts (DDE)

Définition

L'efficacité de détection des défauts (DDE) est un indicateur de performance clé qui mesure l'efficacité du processus de test logiciel dans l'identification des défauts dans les premiers stades du développement. Ce KPI aide à comprendre à quel point les activités de test sont exécutées et la qualité du code produite. Dans le contexte commercial, le DDE est essentiel car il a un impact direct sur la qualité globale du produit logiciel, la satisfaction des clients et la réputation de l'entreprise. En mesurant le DDE, les organisations peuvent s'assurer que leur logiciel est libéré avec un minimum de défauts, ce qui entraîne une amélioration de l'expérience client et une réduction des coûts de reprise.

Comment calculer

La formule pour calculer l'efficacité de détection des défauts (DDE) implique le nombre de défauts identifiés pendant la phase de test divisée par le nombre total de défauts. Ce ratio donne un aperçu de l'efficacité du processus de test dans la capture des défauts avant que le logiciel ne soit remis sur le marché. En suivant ce KPI, les entreprises peuvent surveiller l'efficacité de leurs efforts de test et prendre des mesures correctives pour améliorer la qualité de leurs produits logiciels.

Exemple

Par exemple, si un projet logiciel a un total de 100 défauts et que l'équipe de test identifie 80 défauts pendant la phase de test, l'efficacité de détection des défauts (DDE) serait calculée comme suit: DDE = (80/100) * 100 = 80 = 80 % Cela signifie que 80% des défauts ont été détectés pendant la phase de test, indiquant un niveau d'efficacité relativement élevé dans le processus de test.

Avantages et limitations

Les avantages de la mesure du DDE comprennent une meilleure qualité de logiciel, une satisfaction accrue du client et une réduction des coûts de reprise. Cependant, une limitation de ce KPI est qu'elle ne tient pas compte de la gravité des défauts identifiés, et certains défauts peuvent toujours passer par le processus de test malgré un DDE élevé.

Benchmarks de l'industrie

Selon les références de l'industrie, l'efficacité typique de détection des défauts (DDE) pour les tests de logiciels aux États-Unis varie de 70% à 85%. Les entreprises qui atteignent le DDE supérieur à 85% sont considérées comme ayant des performances exceptionnelles dans l'efficacité de la détection des défauts, présentant leurs processus de test et de contrôle de la qualité rigoureux.

Conseils et astuces

• Investissez dans des outils de test automatisés pour accroître l'efficacité de la détection des défauts.
• Mettre en œuvre des pratiques de test continues pour identifier les défauts au début du cycle de vie du développement.
• Offrez une formation régulière aux équipes de test pour améliorer leurs capacités d'identification des défauts.

Taux de réussite des cas de test

Définition

Le taux de réussite du cas de test KPI est un rapport qui mesure le pourcentage de cas de test qui réussit avec succès dans un cycle de test donné. Ce KPI est essentiel à mesurer car il donne un aperçu de la qualité globale et de la préparation du produit logiciel pour la version. Il est important dans un contexte commercial car il affecte directement la satisfaction des utilisateurs, la réputation et, finalement, le succès du logiciel sur le marché. Un taux de réussite de cas de test élevé indique que le logiciel fonctionne comme prévu, tandis qu'un faible taux peut signaler la présence de bogues critiques qui pourraient entraîner des expériences d'utilisateurs négatives et des dommages potentiels de réputation pour l'entreprise.

Comment calculer

Le taux de réussite des cas de test est calculé en divisant le nombre de cas de test qui passent par le nombre total de cas de test, puis en multipliant par 100 pour obtenir un pourcentage. Le numérateur représente les cas de test réussis, tandis que le dénominateur représente le total des cas de test exécutés. Ce ratio fournit une image claire de la stabilité et de la fiabilité du logiciel, permettant aux entreprises d'évaluer l'efficacité de leurs efforts de test.

Exemple

Par exemple, si un cycle de test comprend 100 cas de test et 90 d'entre eux réussissent avec succès, le taux de réussite des cas de test serait (90/100) * 100, ce qui entraîne un taux de réussite de 90%.

Avantages et limitations

L'avantage de l'utilisation du taux de réussite des cas de test est qu'il fournit une mesure simple et facilement compréhensible de la qualité du logiciel. Cependant, une limitation potentielle est qu'elle peut ne pas saisir la gravité des bogues trouvés dans les cas de test raté. Un taux de réussite élevé ne signifie pas nécessairement l'absence de problèmes critiques, et les entreprises devraient utiliser des mesures supplémentaires pour acquérir une compréhension plus complète de la qualité de leur logiciel.

Benchmarks de l'industrie

Selon les données de l'industrie, les benchmarks de taux de réussite de cas de test typique vont de 85% à 95% pour les produits logiciels aux États-Unis. Les performances supérieures à la moyenne peuvent être prises en compte à 95% à 98%, tandis que les niveaux de performance exceptionnels peuvent dépasser 98%.

Conseils et astuces

• Implémentez la conception complète des cas de test pour couvrir divers cas d'utilisation et scénarios.
• Tirez parti des outils de test d'automatisation pour accélérer le processus de test et augmenter la couverture des tests.
• Examiner et affiner régulièrement les stratégies de test en fonction des commentaires des cas de test défaillants.
• Investissez dans une formation continue pour les équipes de test pour rester à jour avec les dernières méthodologies et techniques de test.

Pourcentage de couverture des exigences

Définition

Le pourcentage de couverture des exigences est un indicateur de performance clé qui mesure la proportion d'exigences logicielles qui ont été testées par rapport au nombre total d'exigences. Ce rapport est essentiel à mesurer car il donne un aperçu de la minutie et de l'exhaustivité du processus de test logiciel. Dans le contexte commercial, le pourcentage de couverture des exigences est important pour s'assurer que toutes les fonctionnalités et caractéristiques du logiciel sont testées adéquatement, ce qui a un impact direct sur la qualité et la fiabilité du produit final. En mesurant ce KPI, les entreprises peuvent identifier les lacunes dans le test de couverture et hiérarchiser les domaines qui nécessitent une attention supplémentaire pour répondre aux attentes des utilisateurs et empêcher les bogues ou les problèmes potentiels.

Comment calculer

Pour calculer le pourcentage de couverture des exigences, divisez le nombre d'exigences qui ont été testées avec succès par le nombre total d'exigences, puis multipliez par 100 pour obtenir le pourcentage. La formule peut être représentée comme:

Exemple

Par exemple, supposons qu'un projet logiciel a un total de 100 exigences, dont 80 ont été soigneusement testés. Pour calculer le pourcentage de couverture des exigences, nous utiliserions la formule: (80/100) x 100 = 80%. Cela signifie que 80% des exigences du logiciel ont été testées avec succès, indiquant un niveau de couverture relativement élevé.

Avantages et limitations

L'avantage de mesurer le pourcentage de couverture des exigences est qu'il fournit une indication claire de la mesure dans laquelle les exigences logicielles ont été testées, permettant des améliorations ciblées dans le processus de test. Cependant, une limitation de ce KPI est qu'elle ne tient pas compte de la qualité des tests ou de la criticité des exigences individuelles, ce qui pourrait entraîner un faux sentiment de sécurité si les exigences à faible impact ou non essentiels sont sur-représentées dans les tests couverture.

Benchmarks de l'industrie

Les repères de l'industrie pour le pourcentage de couverture des exigences peuvent varier, mais dans l'industrie des tests de logiciels, une référence typique pour ce KPI est autour 85%. Les performances supérieures à la moyenne seraient prises en compte à 90% ou plus, tandis que des performances exceptionnelles peuvent atteindre aussi haut que 95% ou plus.

Conseils et astuces

• Effectuer une analyse approfondie des exigences du logiciel pour garantir que toutes les fonctionnalités critiques sont incluses dans la portée des tests.
• Mettre en œuvre la traçabilité des exigences pour relier les cas de test à des exigences spécifiques pour un meilleur suivi de couverture.
• Examiner et mettre à jour régulièrement la liste des exigences pour refléter toute modification ou ajouter pendant le processus de développement.

Ratio de fuite des défauts

Définition

Le rapport de fuite des défauts KPI mesure le nombre de défauts trouvés après la libération par rapport au nombre trouvé lors des tests. Il s'agit d'un indicateur essentiel de l'efficacité du processus d'assurance qualité et de la qualité globale du produit logiciel. En surveillant ce ratio, les entreprises peuvent évaluer dans quelle mesure leurs efforts de test identifient et résolvent les problèmes potentiels avant d'atteindre l'utilisateur final.

Comment calculer

Le rapport de fuite de défaut est calculé en divisant le nombre de défauts trouvés après la libération par le nombre total de défauts trouvés lors des tests, exprimés en pourcentage. Cette formule aide à quantifier la proportion de problèmes qui n'ont pas été capturés pendant la phase de test, fournissant des informations précieuses sur la minutie du processus d'AQ.

Exemple

Par exemple, si un produit logiciel avait 50 défauts identifiés lors des tests et que 10 défauts supplémentaires ont été découverts après la libération, le rapport de fuite de défaut serait (10/50) x 100 = 20%. Cela indique que 20% des défauts trouvés après la libération n'ont pas été identifiés lors des tests.

Avantages et limitations

Le rapport de fuite de défaut fournit une indication claire de la qualité globale du logiciel et de l'efficacité du processus d'AQ. Cependant, il doit être utilisé en conjonction avec d'autres KPI pour acquérir une compréhension complète de la qualité. Un ratio de fuite à faible défaut est généralement souhaitable, mais il est important de considérer la nature et la gravité des défauts trouvés après la libération pour évaluer pleinement leur impact sur l'expérience utilisateur.

Benchmarks de l'industrie

Aux États-Unis, dans toute l'industrie du développement de logiciels, le ratio de fuite de défaut typique varie de 10% à 25%, avec des performances exceptionnelles en dessous de 10%. Les performances supérieures à la moyenne peuvent se situer dans la plage de 5% à 10%, indiquant un niveau élevé de test de minutie et de contrôle de la qualité.

Conseils et astuces

• Mettre en œuvre des tests de régression complets pour minimiser le risque de défauts post-libération
• Utiliser des outils de test automatisés pour améliorer l'efficacité et la précision de la détection des défauts
• Établir une classification et une hiérarchisation des défauts clairs pour se concentrer sur les problèmes critiques lors des tests

Couverture de test automatisée

Définition

La couverture automatisée des tests est un indicateur de performance clé qui mesure le pourcentage de base de code d'une application logicielle qui est validé par des tests automatisés. Ce KPI est essentiel à mesurer car il donne un aperçu de l'efficacité du processus de test automatisé pour identifier les défauts potentiels et assurer la qualité globale du logiciel. Dans un contexte commercial, la couverture automatisée des tests a un impact direct sur la fiabilité et la stabilité d'un produit logiciel. En mesurant ce KPI, les organisations peuvent évaluer la minutie de leurs efforts de test et identifier les domaines de l'application qui peuvent nécessiter une orientation de test supplémentaire, conduisant finalement à une plus grande satisfaction des clients et à une réduction du risque de défaillance du produit.

Comment calculer

La formule de calcul de la couverture des tests automatisées consiste à diviser le nombre de lignes de code couvertes par des tests automatisés par le nombre total de lignes de code dans l'application, puis à multiplier par 100 pour obtenir un pourcentage. Le numérateur représente l'étendue du code validé par des tests automatisés, tandis que le dénominateur explique l'ensemble de la base de code. En divisant le premier par le second et en convertissant le résultat en pourcentage, les organisations peuvent évaluer la proportion de code couvert par des tests automatisés.

Exemple

Par exemple, si une application logicielle se compose de 10 000 lignes de code et que les tests automatisés couvrent 8 000 lignes, la couverture de test automatisée peut être calculée comme suit: Couverture automatisée du test = (8 000/10 000) * 100 = 80%. Cela signifie que 80% de la base de code de l'application est validée par des tests automatisés.

Avantages et limitations

Le principal avantage de mesurer la couverture automatisée des tests est la possibilité d'évaluer la minutie du processus de test automatisé et d'identifier les zones potentielles de l'application qui nécessitent une orientation de test supplémentaire. Cependant, une limitation de ce KPI est qu'elle ne donne pas un aperçu de la qualité ou de l'efficacité des tests eux-mêmes, car certaines lignes de code peuvent être superficiellement couvertes sans validation significative. Par conséquent, il est important que les organisations complétent la couverture automatisée des tests avec des mesures de qualité supplémentaires pour assurer des efforts de test complets.

Benchmarks de l'industrie

Dans le contexte américain, les repères de couverture de test automatisés typiques vont de 70% à 85% dans diverses industries de développement de logiciels. Les niveaux de performance supérieurs à la moyenne peuvent dépasser 90% couverture, tandis que les organisations exceptionnelles peuvent réaliser 95% ou une couverture de test automatisée plus élevée.

Conseils et astuces

• Examiner et mettre à jour régulièrement les suites de tests automatisées pour assurer l'alignement avec les modifications de la base de code de l'application.
• Implémentez les outils de couverture de code pour identifier les zones de l'application qui manquent de couverture de test automatisée.
• Tirez parti des processus d'examen du code pour évaluer la qualité des tests automatisés et améliorer l'efficacité globale de la stratégie de test.

Temps moyen pour détecter (MTTD)

Définition

Le temps moyen pour détecter (MTTD) est un indicateur de performance clé qui mesure le temps moyen pris pour identifier et détecter un défaut ou un bogue dans le processus de développement et de test des logiciels. C'est un KPI critique car il reflète l'efficacité et l'efficacité des efforts d'assurance qualité dans l'identification des problèmes au sein du logiciel avant qu'il ne soit publié aux utilisateurs finaux. En mesurant le MTTD, les entreprises peuvent évaluer leur capacité à détecter et à traiter de manière proactive les défauts potentiels, ce qui peut avoir un impact sur l'expérience utilisateur et la réputation du logiciel.

Comment calculer

Le délai moyen pour détecter (MTTD) est calculé en divisant le temps total pris pour détecter les défauts par le nombre de défauts détectés. Ce ratio donne un aperçu du temps moyen nécessaire pour identifier et résoudre les problèmes dans le processus de test logiciel. Un MTTD inférieur indique que des défauts sont détectés plus rapidement, conduisant à des pratiques d'assurance qualité plus efficaces.

Exemple

Par exemple, si une équipe de tests de logiciels passe un total de 100 heures à détecter et à traiter les défauts, et qu'ils identifient un total de 20 défauts pendant cette période, le délai moyen pour détecter (MTTD) serait calculé comme suit: MTTD = 100 heures / 20 défauts = 5 heures par défaut. Cela signifie qu'en moyenne, il faut 5 heures à l'équipe pour détecter et traiter chaque défaut du logiciel.

Avantages et limitations

L'avantage de mesurer le MTTD est qu'il donne un aperçu de l'efficacité du processus d'assurance qualité, permettant aux entreprises d'identifier les domaines à améliorer et d'optimiser la détection des défauts. Cependant, une limitation de MTTD est qu'elle peut ne pas saisir la complexité ou la gravité des défauts détectés, de sorte que des mesures supplémentaires peuvent être nécessaires pour fournir une vue globale de la qualité du logiciel.

Benchmarks de l'industrie

Selon les références de l'industrie, le MTTD moyen dans l'industrie du développement et des tests de logiciels varie de 4 à 8 heures par défaut. Cependant, les organisations les plus performantes peuvent atteindre le MTTD de 2 heures par défaut ou moins, indiquant une approche très efficace et proactive pour la détection des défauts.

Conseils et astuces

• Implémentez les outils de test automatisés pour accélérer le processus de détection des défauts.
• Examiner et optimiser régulièrement les méthodologies de test pour réduire le MTTD.
• Encouragez la collaboration entre le développement et les équipes d'AQ à rationaliser l'identification des défauts.
• Investissez dans la formation continue et le développement des compétences pour tester les équipes pour améliorer l'efficacité de la détection des défauts.

Compte de défauts après la libération

Définition

Le nombre de défauts post-libération est un indicateur de performance clé qui mesure le nombre de défauts identifiés dans un produit logiciel après sa publication sur le marché ou les utilisateurs finaux. Ce KPI est essentiel à mesurer car il donne un aperçu de l'efficacité du processus d'assurance qualité, du niveau de satisfaction des clients et de l'impact global sur la réputation de l'entreprise. Il aide à identifier les domaines d'amélioration et à prévenir les défauts futurs, contribuant finalement au succès de l'entreprise.

Comment calculer

La formule de calcul du nombre de défauts post-libération consiste à compter simplement le nombre de défauts identifiés dans le logiciel après sa version. Le nombre comprend tous les bogues, problèmes ou erreurs signalés qui ont un impact sur les fonctionnalités, les performances ou l'expérience utilisateur du logiciel. En gardant une trace de ces défauts, l'entreprise peut évaluer la qualité du produit et l'efficacité des processus de test.

Exemple

Par exemple, si un produit logiciel avait 20 défauts signalés après la sortie, le nombre de défauts post-libération pour cette version particulière serait de 20. Ces données peuvent être utilisées pour comparer les versions précédentes ou les repères de l'industrie pour évaluer la qualité du logiciel et l'efficacité de le processus de test.

Avantages et limitations

L'avantage du suivi du nombre de défauts post-libération est qu'il donne un aperçu de la qualité du logiciel et aide à identifier les domaines à améliorer. Cependant, une limitation est qu'elle ne fournit pas de détails sur la gravité des défauts ou l'impact sur les utilisateurs finaux, ce qui peut nécessiter des KPI ou des mesures supplémentaires.

Benchmarks de l'industrie

Selon les références de l'industrie, le nombre de défauts post-libération typique pour les produits logiciels aux États-Unis varie de 0 à 5 défauts pour 1 000 lignes de code. Les performances supérieures à la moyenne seraient considérées comme 0 à 2 défauts par 1 000 lignes de code, tandis que les performances exceptionnelles seraient 0 défauts par 1 000 lignes de code.

Conseils et astuces

• Implémentez des processus de test approfondis avant la libération du logiciel.
• Encouragez les commentaires des utilisateurs et incorporez des rapports de défaut pour une amélioration continue.
• Examiner régulièrement le nombre de défauts post-libération et fixer des objectifs d'amélioration.