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Framework de Automação de Testes Mobile para o PedidosYa
Nossos especialistas em automação trabalharam no desenvolvimento de um framework de automação de testes escalável, resiliente e de fácil manutenção que aprimorou a funcionalidade e o desempenho dos apps nativos deles, com mais de 20 milhões de downloads.
Trabalhar com a Abstracta sempre nos dá segurança e tranquilidade quando se trata de definir objetivos. Eles estão do lado do cliente e entendem corretamente nossas necessidades. Devido à sua vasta experiência, eles têm a solução exata para quaisquer desafios que enfrentamos. Ao iniciar um novo projeto, eles sempre têm a pessoa certa para atendê-lo, sendo atenciosos, adaptando-se às circunstâncias e cumprindo os prazos. Esperamos trabalhar com a Abstracta em oportunidades futuras.
O PedidosYa é o líder de mercado de delivery na América Latina. Foi adquirido pela Delivery Hero em 2014, uma empresa alemã de delivery e quick commerce.
Fundado em 2009.
Operações em 500 cidades no mundo todo.
Mais de 4000 funcionários.
Mais de 20 milhões de downloads.
Mais de 77.000 restaurantes, supermercados, farmácias e lojas.
Os apps do PedidosYa passam por atualizações e lançamentos frequentes, pois precisam se adaptar e evoluir constantemente para atender a demandas e requisitos em constante mudança.
Por esse motivo, os desenvolvedores precisam adotar metodologias e ferramentas que minimizem os riscos, como bugs de regressão, novas falhas ou crashes.
O PedidosYa recorreu à Abstracta porque precisava de um framework estável, de fácil manutenção e escalável para melhorar o tempo de release dos seus apps, mantendo a qualidade dos seus apps nativos sob controle.
Propusemos a criação de um framework que se ajustasse aos requisitos específicos deles, focando na automação de testes mobile com Appium.
Fornecemos ao PedidosYa um framework robusto para apps iOS e Android. Assim, ajudamos os desenvolvedores a escrever verificações automatizadas que pudessem ser executadas no pipeline de entrega.
Nossa equipe integrou-se perfeitamente à equipe do PedidosYa por meio de revisões semanais, retrospectivas, demos e treinamento prático no framework. Dessa forma, garantimos que eles tivessem as ferramentas necessárias para maximizar o potencial do framework.
De modo geral, trabalhamos lado a lado para garantir que a equipe de devs tivesse todas as ferramentas necessárias para aproveitar ao máximo os frameworks. Ao fomentar uma comunicação aberta, compartilhar expertise e fornecer suporte contínuo, estabelecemos uma parceria sólida focada em alcançar os melhores resultados possíveis para o projeto.
Melhoramos com sucesso os ciclos de feedback e reduzimos os riscos ao lançar novas atualizações do app no mercado. Nosso foco na experiência do usuário, no desempenho, na estabilidade e em processos de desenvolvimento otimizados levou a melhorias significativas no app de delivery do PedidosYa.
As principais conquistas incluem:
Aprimoramos a experiência do usuário por meio de alto desempenho e estabilidade ao construir a solução com um stack tecnológico confiável. Isso incluiu Java, Maven, TestNG, Appium, Allure, GenyMotion e SauceLabs para a suíte de automação de testes.
Otimizamos o desenvolvimento e a manutenção específicos de cada plataforma ao organizar o framework em repositórios separados para as plataformas Android e iOS, resultando em um processo mais tranquilo.
Melhoramos a eficiência geral dos testes e agilizamos as atualizações ao aplicar o padrão Page Objects para aprimorar a manutenibilidade dos testes e otimizar a organização do código de teste.
Aumentamos a cobertura de testes ao utilizar uma metodologia de testes orientada por dados (data-driven), tornando fácil adicionar novos valores ao conjunto de dados e criar novos cenários de teste.
Garantimos que o app funcione bem em diversas localidades e idiomas ao simular testes geolocalizados e multilíngues para uma cobertura abrangente.
Facilitamos a integração perfeita de funcionalidades e melhorias experimentais ao nos adaptarmos a situações de testes A/B e acomodarmos diferentes cenários de fluxo de tela.
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