DrAnsay

Herausforderung

DrAnsay wandte sich an QAwerk, um die Stabilität und Qualität seiner Online-Rezeptplattform zu verbessern. Da das Unternehmen kein internes QA-Team hatte, kam es immer wieder zu Fehlern im Cannabis-Rezeptbestellfluss, die sich direkt auf Patientenbestellungen und Apothekenpartnerschaften auswirkten. Probleme, die sich in die Produktion einschlichen, führten zu Problemen bei der Benutzerfreundlichkeit und der Datenspeicherung und unterbrachen den Verschreibungsprozess für Tausende von Patienten.

Um die Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der Plattform zu gewährleisten, musste DrAnsay:

• Vollständig strukturierter QA-Prozess: Dem Team fehlte es an formalisierten Testabläufen, was es schwierig machte, wiederkehrende Probleme zu verfolgen und zu vermeiden.
• Umfassende Tests des Cannabis-Rezeptbestellflusses: Fehler in dieser Kernfunktionalität führten zu fehlgeschlagenen Transaktionen und frustrierten Benutzern.
• Automatisierte Testdurchführung: Bei kontinuierlichen Aktualisierungen waren manuelle Tests allein ineffizient und erhöhten das Risiko unentdeckter Regressionen.
• Frühzeitige Validierung der Anforderungen: Funktionen wurden ohne gründliche Überprüfung der Anforderungen freigegeben, was zu Lücken in der Benutzerfreundlichkeit und unerwartetem Verhalten führte.

Mit einem Patientenstamm von 700.000 Patienten und steigendem Wachstum benötigte DrAnsay einen proaktiven Ansatz zur Qualitätssicherung, um sicherzustellen, dass neue Funktionen und Verbesserungen nicht auf Kosten der Zuverlässigkeit gehen.

Lösung

Wir wissen aus erster Hand, dass eine stabile und benutzerfreundliche Plattform einen strukturierten und skalierbaren QA-Prozess erfordert. Unser Ansatz kombinierte manuelle und automatisierte Tests, um die Produktqualität insgesamt zu verbessern und zu verhindern, dass kostspielige Probleme die Produktion erreichen.

Zu Beginn unserer Zusammenarbeit führten wir eine explorative Analyse der Web- und Mobilplattformen durch, um wiederkehrende Probleme zu identifizieren und einen umfassenden Testplan zu erstellen. Auf diese Weise konnten wir die wichtigsten Fehler priorisieren und die wichtigsten Testabläufe definieren.

Um die Herausforderungen von DrAnsay zu bewältigen, haben wir mehrere wichtige Teststrategien umgesetzt:

• Funktions- und Regressionstests: Wir haben den Bestellablauf für Cannabisrezepte sowohl im Web als auch auf dem Handy sorgfältig geprüft und sichergestellt, dass die Nutzer ihre Bestellungen ohne kritische Probleme abschließen konnten. Unser Team testete kontinuierlich neue Funktionen wie 0€-Rezepte, Infobox-Funktionalität und Verbesserungen des Anmeldeflusses, um eine nahtlose Einführung zu gewährleisten.
• Implementierung von automatisierten Tests: Um die Qualitätskontrolle zu optimieren, haben wir mehr als 40 automatisierte Testfälle mit Playwright und TypeScript entwickelt, die sich auf die wichtigsten User Journeys konzentrieren. Wir richteten tägliche Testläufe mit automatisierten Slack-Benachrichtigungen ein, so dass das DrAnsay-Team Probleme frühzeitig erkennen und beheben konnte.
• Testmanagement und Dokumentation: Wir haben ein strukturiertes QA-Framework mit Qase.io eingerichtet, das Testfälle, Regressionstestpläne und Bug-Tracking organisiert, um Probleme transparent und effizient zu lösen. Unsere Automatisierungsworkflows wurden ebenfalls vollständig dokumentiert, um eine zukünftige Skalierbarkeit zu ermöglichen.
• Client-seitige Validierung: Da der Schwerpunkt des Projekts auf dem Front-End von DrAnsay lag, konzentrierten wir uns auf die Überprüfung der UI-Flows und nicht auf direkte API-Tests. Unsere automatisierten Prüfungen bestätigten, dass E-Mail-Aufforderungen, Rezeptbestellungssequenzen und Partnerapothekenintegrationen aus Sicht des Benutzers wie erwartet funktionierten – ohne dass wir uns mit der zugrunde liegenden API-Logik befassten.
• Frühe Anforderungsprüfung: Durch die Überprüfung der Funktionsdokumentation und der UI/UX-Entwürfe vor der Entwicklung konnten wir potenzielle Lücken frühzeitig erkennen, Nacharbeiten verhindern und die allgemeine Produktkonsistenz verbessern.

Mit einer Kombination aus proaktiven Tests und strukturierter Automatisierung verwandelten wir den QA-Prozess von DrAnsay in ein zuverlässiges, skalierbares und effizientes System. Dadurch wurden Fehler in der Produktion reduziert und die Leistung der Plattform verbessert.