顺畅的购物体验决定成败。可观测性可防止购物车放弃，并提供对用户行为的洞察。
在电子商务中，实现最大客户忠诚度的关键在于有吸引力的产品、具有竞争力的价格，以及最重要的——顺畅可靠的购物体验。然而，业务成功常面临挑战，其中最常见的是购物车放弃现象：顾客将商品加入购物车却在完成购买前中断交易。原因多种多样，包括复杂的结账流程、意外费用（如高额运费）或技术问题。
这些因素均可能阻碍购买决策，但客户旅程中还存在其他障碍。例如，在黑五或圣诞季等高峰时段，加载缓慢会产生明显干扰；当每次点击都考验耐心时，客户坚持完成购物流程的可能性随之降低。此外，支付系统的可靠性也至关重要，其依赖与其他服务器的接口连接，一旦中断，客户更倾向于直接放弃购物而非更换支付方式。
商家往往不清楚客户在哪个环节流失及具体原因。缺乏这些信息便难以进行针对性改进，因为终端设备性能、网络连接及浏览器存储需求等个体因素也会影响购买流程。此类干扰不仅降低购物体验质量，还会削弱客户对商店的信任。
可观测性的必要性
解决方案在于获取店内系统内部数据并完整追踪整个客户旅程。然而，仅靠Web服务器和商店系统的日志不足以实现这一目标，因为它们只能粗略显示在线商店内部情况。
真正的解决方案是“可观测性”（Observability）。可观测性平台为在线零售的IT基础设施和用户行为提供全局视角。通过集成监控、日志记录和追踪工具分析实时数据，能够立即发现异常和潜在问题。
这使得商家能够将商店基础设施中的隐藏流程可视化，从而在干扰影响顾客体验和销售额之前及时应对。通过对所有影响因素进行精确分析，企业可采取针对性措施简化顾客旅程并提高转化率。
对基础设施的全面洞察
可观测性的核心要素之一是关联多种数据源，包括CPU利用率、内存占用和网络活动等指标，记录详细事件与错误的日志，以及追踪跨系统事务流程的链路追踪。结合这些数据可识别复杂关联关系，更快定位问题根源。
另一优势在于预测能力。机器学习和数据分析能识别预示未来问题的异常现象，例如响应时间持续上升表明系统即将过载。基于这些洞察采取主动措施，可避免故障并提高服务可用性。
此外，可观测性促进了企业内部不同团队的协作。由于所有相关人员都能访问相同的数据和洞察，信息孤岛得以打破，形成对系统的共同理解。这既简化了问题解决过程，也推动了持续改进文化的建立。
可观测性的实际应用场景
典型场景之一：零售商发现越来越多客户在购物流程最后一步放弃购物车。借助可观测性平台，可详细追踪问题所在——可能是页面元素导致加载延迟，或是支付过程出现错误。在这两种情况下，零售商均可利用获得的洞察进行针对性干预。
解决方案包括扩展基础设施以应对负载增加，或引入替代支付方式。此外，还可通过A/B测试确定哪些设计或用户引导更改能提升转化率。
另一应用场景是优化移动端体验。若在线零售商发现移动设备转化率明显低于桌面端，可使用可观测性工具获取移动端用户行为详情，例如确定某些页面在移动浏览器上是否加载较慢或存在显示问题。凭借这些信息，开发团队可进行针对性调整，改善移动设备的性能和易用性。
电子商务中可观测性的成功案例
家具连锁店XXXLutz是可观测性成功应用的典范。通过对数字流程进行针对性监控和分析，该公司显著缩短了结账流程加载时间，使客户能更快完成购买，从而提高了满意度和转化率。
时尚连锁品牌Abercrombie & Fitch则是另一例证。通过对整个IT环境进行全面监控，该公司更快、更高效地推出了新数字服务，同时提升了现有系统稳定性。IT团队无需手动排查故障，节省了宝贵人力和资源，为客户带来了一致且可靠的购物体验。
这些案例展示了在电子商务中主动监控IT基础设施的重要性。对于在线零售商而言，采用可观测性解决方案意味着可有效规避技术问题，进而与客户建立积极互信的关系。
关于作者
罗曼·施皮茨巴特是Dynatrace的EMEA解决方案工程副总裁。