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Dynamic Yield
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(156)4.5 von 5
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Dynamic Yield in den Personalisierungsfähigkeiten, insbesondere mit seiner Empfehlungsmaschine, die eine Bewertung von 9,2 erhielt, während die entsprechende Funktion von VWO Testing nur 7,6 erzielte, hervorragend ist. Rezensenten erwähnen, dass die Fähigkeit von Dynamic Yield, maßgeschneiderte Inhalte bereitzustellen, das Benutzerengagement erheblich steigert.
- Rezensenten erwähnen, dass VWO Testing einen benutzerfreundlicheren WYSIWYG-Editor bietet, der mit 8,1 im Vergleich zu Dynamic Yields 7,1 bewertet wird. Benutzer auf G2 schätzen die Einfachheit, Tests zu erstellen und zu ändern, ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu benötigen, was es Teams mit unterschiedlichen technischen Fähigkeiten zugänglich macht.
- G2-Benutzer heben die überlegenen KI/Maschinenlern-Fähigkeiten von Dynamic Yield hervor, die mit 8,0 bewertet werden und fortschrittlichere Ziel- und Personalisierungsstrategien ermöglichen. Im Gegensatz dazu weist die Bewertung von VWO Testing mit 6,5 auf ein weniger robustes Angebot in diesem Bereich hin, was zu weniger effektiven automatisierten Optimierungen führt.
- Benutzer sagen, dass die Berichts- und Analysefunktionen von Dynamic Yield, mit einer Bewertung von 8,0, tiefere Einblicke in das Benutzerverhalten bieten im Vergleich zu VWO Testings 8,2. Allerdings erwähnen Rezensenten, dass die Heatmaps von VWO (7,6) effektiver sind, um Benutzerinteraktionen auf der Website zu visualisieren, was entscheidend für das Verständnis der Benutzerreisen sein kann.
- Rezensenten erwähnen, dass Dynamic Yield in seinen A/B-Testfähigkeiten glänzt, mit einer Bewertung von 9,1, während die Bewertung von VWO Testing mit 9,0 auf einen engen Wettbewerb hinweist. Benutzer berichten, dass das robuste Testframework von Dynamic Yield komplexere experimentelle Designs ermöglicht, die zu besseren Optimierungsergebnissen führen können.
- Benutzer auf G2 berichten, dass der Kundensupport von Dynamic Yield mit 9,1 hoch bewertet wird, wobei viele Rezensenten die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams loben. Im Gegensatz dazu ist der Support von VWO Testing, der mit 8,9 bewertet wird, immer noch gut, erreicht jedoch nicht das Serviceniveau von Dynamic Yield.
Dynamic Yield vs VWO Testing
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist VWO Testing einfacher einzurichten und zu verwalten. Während Dynamic Yield insgesamt einfacher Geschäfte zu tätigen ist.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Dynamic Yield den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als VWO Testing.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Dynamic Yield.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Dynamic Yield gegenüber VWO Testing.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Dynamic Yield
Keine Preisinformationen verfügbarVWO Testing
GROWTH
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mit dem Experimentieren beginnen, um Ihre Benutzererfahrungen zu optimieren.
- A/B-, MVT- und Split-Tests mit SmartStats durchführen.
- Erweiterte Zielgruppenansprache für A/B-, MVT- und Split-Tests durchführen.
- A/B-, MVT- und Split-Tests für mobile Websites durchführen.
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Dynamic Yield
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVWO Testing
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
139
8.5
794
Einfache Bedienung
8.3
138
8.3
803
Einfache Einrichtung
7.6
62
8.6
525
Einfache Verwaltung
8.3
57
8.7
363
Qualität der Unterstützung
9.1
138
9.0
766
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.1
58
8.9
360
Produktrichtung (% positiv)
9.6
135
9.0
790
Funktionen
Besucherverhalten
8.1
49
8.2
76
8.8
52
8.2
74
8.1
44
7.6
67
Vorlagen
8.2
38
7.5
68
8.4
47
8.0
74
8.4
47
8.4
72
Personalisierung
9.2
53
7.6
68
8.7
47
7.9
63
8.1
43
7.0
63
6.6
33
6.8
60
9.0
42
7.0
63
9.4
47
6.9
60
9.1
49
9.0
78
9.1
39
7.7
61
Mehrfachkanal
8.9
48
7.7
69
7.4
32
5.5
56
8.5
45
7.4
61
Verwaltung
8.4
33
7.5
60
7.8
48
8.2
73
8.3
44
7.5
70
8.1
42
7.7
69
Agentische KI - E-Commerce-Personalisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
10
Segmentierung
9.1
45
8.8
11
8.6
41
7.9
8
Zielgruppenadressierung
8.9
41
8.7
10
8.9
40
8.3
10
Ausgelöste Inhalte
8.0
27
8.8
7
8.4
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
32
7.7
5
Personalisierte Inhalte
8.7
43
7.7
5
7.9
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
43
8.5
9
Agentische KI - Personalisierungsmaschinen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
53
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
55
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
62
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
57
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
62
Informatik
7.1
34
8.0
435
8.0
39
6.7
389
6.9
42
7.6
467
Experimentelles Design
8.7
45
8.4
464
8.9
40
8.6
456
8.9
46
8.2
448
Analytics
8.0
46
8.2
514
5.1
27
7.6
477
Agentische KI - A/B-Tests
Nicht genügend Daten verfügbar
6.5
79
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
78
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
78
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
78
Agentische KI - Personalisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
13
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
13
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
13
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
13
Variations-Tests
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Reporting
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
32
Personalisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
24
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
24
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
29
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
28
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Dynamic Yield und VWO Testing sind kategorisiert als Personalisierungsmaschinen, E-Commerce-Personalisierung, A/B-Tests, und Personalisierung
Einzigartige Kategorien
Dynamic Yield hat keine einzigartigen Kategorien
VWO Testing ist kategorisiert als Funktionsverwaltung und Mobile App-Optimierung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Dynamic Yield
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
VWO Testing
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Einzelhandel
33.3%
Bekleidung & Mode
8.7%
Konsumgüter
8.0%
Internet
6.7%
Luxusgüter & Schmuck
5.3%
Andere
38.0%
Computersoftware
11.7%
Marketing und Werbung
9.9%
Einzelhandel
8.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
6.5%
Freizeit, Reisen & Tourismus
4.6%
Andere
58.9%
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