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Eppo und Optimizely Feature Experimentation vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (73.2% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (50.9% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Eppo
Sternebewertung
(41)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (73.2% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über EppoOptimizely Feature Experimentation
Sternebewertung
(116)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.9% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Optimizely Feature ExperimentationZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Optimizely Feature Experimentation in der Account-Level-Analyse mit einer Bewertung von 8,5 hervorragend abschneidet, was Teams ermöglicht, Einblicke auf einer breiteren Ebene zu gewinnen, während Eppos Analysefähigkeiten stärker auf benutzerspezifische Einblicke fokussiert sind und eine Bewertung von 8,9 erhalten, was einige Benutzer für gezielte Experimente als vorteilhafter empfinden.
- Rezensenten erwähnen, dass Eppo in Berichterstattung und Analyse glänzt und eine Bewertung von 9,1 erreicht, was Benutzer für seine umfassenden Dashboards und detaillierten Berichterstattungsfunktionen schätzen, während Optimizelys Bewertung von 7,0 auf Verbesserungsbedarf in diesem Bereich hinweist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Eppos Multivariate Testfähigkeiten robust sind und eine Bewertung von 9,2 erhalten, was es zur bevorzugten Wahl für komplexe Experimente macht, während Optimizelys Bewertung von 7,5 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so effektiv mit komplexen Testszenarien umgehen kann.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Eppo überlegene Mobile Testing-Funktionen bietet, mit einer Bewertung von 8,9, was für Unternehmen, die sich auf mobile Benutzererfahrungen konzentrieren, entscheidend ist, im Vergleich zu Optimizelys Bewertung von 7,7, was auf eine potenzielle Lücke in der mobilen Optimierung hinweist.
- Rezensenten sagen, dass Optimizelys Flag Management-Funktion, die mit 8,6 bewertet wird, für ihre Benutzerfreundlichkeit bei der Verwaltung von Feature-Flags hoch angesehen ist, während Eppos niedrigere Bewertung von 7,1 darauf hindeutet, dass Benutzer sie möglicherweise als weniger intuitiv oder effektiv empfinden.
- Benutzer berichten, dass Eppos Überwachungsfähigkeiten mit 9,0 hoch bewertet werden und Echtzeiteinblicke bieten, die Benutzer als wesentlich für die Verfolgung der Experimentleistung empfinden, während Optimizelys Bewertung von 7,5 darauf hindeutet, dass seine Überwachungsfunktionen möglicherweise nicht so umfassend oder benutzerfreundlich sind.
Eppo vs Optimizely Feature Experimentation
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Eppo einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Eppo zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Eppo den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Optimizely Feature Experimentation.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Eppo.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Eppo gegenüber Optimizely Feature Experimentation.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Eppo
Keine Preisinformationen verfügbarOptimizely Feature Experimentation
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Eppo
Kostenlose Testversion verfügbar
Optimizely Feature Experimentation
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
38
8.1
79
Einfache Bedienung
9.0
40
8.1
85
Einfache Einrichtung
8.8
13
7.0
40
Einfache Verwaltung
9.1
9
7.9
26
Qualität der Unterstützung
9.6
35
8.1
67
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.8
10
8.7
26
Produktrichtung (% positiv)
9.7
40
7.9
71
Funktionen
Produktanalytik
8.5
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
19
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
12
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic KI - Produktanalytik
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
7.1
12
8.6
37
7.1
7
8.5
37
9.0
16
7.6
36
Funktionalität
7.1
7
8.6
37
8.7
15
8.8
38
7.8
15
7.6
37
Informatik
8.7
19
Funktion nicht verfügbar
6.0
10
6.5
27
7.8
25
7.6
29
Experimentelles Design
9.2
22
7.7
30
9.1
24
7.7
29
8.9
18
8.0
29
Analytics
9.1
30
7.1
29
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Agentische KI - A/B-Tests
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
Personalisierung6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Agentische KI - Personalisierung
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
Variations-Tests
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
18
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
18
Reporting
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
17
Personalisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
16
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
16
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Eppo und Optimizely Feature Experimentation sind kategorisiert als Funktionsverwaltung und A/B-Tests
Einzigartige Kategorien
Eppo ist kategorisiert als Produktanalyse und Andere Analysen
Optimizely Feature Experimentation ist kategorisiert als Mobile App-Optimierung und Personalisierung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Eppo
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Optimizely Feature Experimentation
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
Computersoftware
22.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
17.1%
Versicherung
9.8%
Unterhaltung
7.3%
Internet
4.9%
Andere
39.0%
Finanzdienstleistungen
16.4%
Computersoftware
10.3%
Einzelhandel
6.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
6.0%
Immobilien
5.2%
Andere
56.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Eppo hat keine Diskussionen mit Antworten
Ist Optimizely Open Source?
1 Kommentar
MM
Nein. Das ist es nicht.Mehr erfahren
Optimizely Feature Experimentation hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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