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Der beste Teil ist, dass wir, wenn wir alle unsere Analysedaten in Amplitude einfließen lassen, von dort aus Benutzer in Experimente segmentieren und verschiedene Kohorten basierend auf vorhandenen Daten erstellen können und auch Analysen und Aufschlüsselungen durchführen können, die eng miteinander integriert sind.
Wenn wir einfache Experimente durchführen möchten, mehrere verschiedene Varianten erstellen und auch keinen technischen Aufwand benötigen, um Experimentdaten zu starten, zu stoppen und zu analysieren, ist das, was es wirklich gut macht.
Wir können spezifische Bedingungen erstellen, die nur dann, wenn sie erfüllt sind, eine Zuordnung anzeigen, und auch eine benutzerdefinierte Exposition haben, wenn die Dinge komplizierter sind.
Wir verwenden es für eine sehr breite Palette komplexer Experimente, bei denen wir festgestellt haben, dass benutzerdefinierte Expositionen sehr hilfreich sind, ebenso wie der Segmentierungsteil des Experiments.
Es ist einfach zu bedienen, mittelmäßig einfach zu implementieren (die technische Dokumentation muss verbessert werden), der Kundensupport ist gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die Nachteile des Amplitude-Experiments bestehen darin, dass wir aufgrund der anonymen ID-Auflösung, die zu Variantenwechseln führt, ungenaue Analysedaten erhalten. Dies führt dazu, dass die Analysedaten in einigen sehr spezifischen Szenarien, in denen wir Benutzer testen, die anonym in die App eingetreten sind, sehr ungenau sind. In den meisten anderen Fällen funktioniert es jedoch einwandfrei. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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