有一天，产品小A正在分析某个功能的各项指标数据，发现某个KPI数据异常，用户点击量突然增加了好几倍，但是用户使用量没有变化。产品小A找到了测试小B.
产品小A：这个版本的KPI是谁测的了？b119和 b120新版本发布后怎么数据突然翻了好多倍呀？查一下是不是统计错了？
测试小B:这个版本的KPI是我测的，我查一下。
什么是KPI
关键绩效指标（Key Performance Indicators，简称KPI），又称主要绩效指标、重要绩效指标、绩效评核指标等。每个岗位都有自己的关键指标，对测试人员而言，版本上线后出现的线上事故就是其一个重要指标。那么对于发布的产品也有其衡量的指标。如何计算产品的KPI呢？在每个版本新增加的功能中，产品都会统计一些数据，以分析用户行为以及用户对某个功能的喜爱度。
KPI测试的重要性
前面我们说了KPI主要是用于产品人员分析某个功能用户的喜爱度、用户行为等。此外还可以通过分析数据找到功能优化的方向。所以作为测试人员，我们不仅要保证功能的质量问题，还要保证这些KPI参数统计的数据符合产品人员预期。这样计算出来的数据才有可靠性，才能作为产品改进的参考数据，否则可能会影响对某个功能的分析判断。所以产品人员特别关注每个版本上线后，统计数据的准确性。
测试阶段
KPI统计一般是在项目一轮结束后进行。这时候功能的基本使用场景已经确定，后期变更的可能性较小。如果在项目一轮中就进行测试，存在测试验证KPI参数没有问题，但是存在因为产品修改功能逻辑导致KPI参数统计发生变化，之前进行的测试变为无用功的风险。
测试点
1） 对于存在异议的KPI要和产品、开发沟通，保证理解一致
2） 数据记录的时机是否正确
3） 数据记录的场景是否正确
4） 数据存储是否正确
5） 请求上传的数据是否正确
注意：
如果想要KPI用例设计更全面，建议多和产品了解他们经常会如何使用这些记录的数据。会对这些数据进行哪些算法分析。了解这些后，在用例设计过程中以及测试执行中，就可以验证数据记录是否符合预期。提前发现数据记录存在的逻辑问题，避免版本上线后，才发现记录的数据有问题，无法正确分析产品效果。
测试方法
方法一：
使用fiddler抓取上传数据的请求，通过查看上传的数据判断数据是否记录正确。
方法二：
分为两步走。第一步通过越狱手机查看KPI记录的文件记录的参数是否正确；第二步：验证请求上传的KPI是否正确。
方法三：
测试KPI的方法也是一个不断演变的过程。在小编所在的项目中先有的方法一，然后有的方法二。但是在实际应用中，两种方法的测试效率都比较慢。后来小编和开发沟通，发现开发同学通过在代码中打log进行测试。小编立即和开发大大学习了解，在最近的一次KPI测试中运用了此方法，发现测试效率提高了一倍以上，还可以发现之前一直没有发现的问题。
此方法分为三步走。第一步：验证当次是否正确记录数据；第二步验证此KPI的累加算法是否正确；第三步验证请求上传的数据是否和记录的数据一致。因为KPI的累加算法使用的是同一个函数，之前的KPI多次验证过，所以只需要抽测几个KPI就可以。测试的主要精力放在第一步中，因为查看数据记录效率更便捷，所以可以进行更多路径的验证，测试覆盖度增加，效率也提高了。
方案一：通过在统计KPI的函数中添加两行代码，打印出当前记录的KPI数据。
通过小编多次KPI经验总结，推荐大家使用方法三。相较于方法一和方法二，方法三的测试效率可以调高一倍以上，同时发现常规方法不能发现的一些问题。比如，小编在最近的一次测试中使用方法三测试时发现，输入法在记录某个图片上屏的次数时，不是在用户点击分享应用图标时记录，而是在用户点击图片时就已经记录了图片上屏次数，这种记录方法导致记录的数据比实际的数据要高。小编又尝试了旧版本相似的KPI发现也存在同样问题，发现了线上遗留的问题。
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