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Confronta Braze AI Decisioning Studio™ e Optimizely Web Experimentation 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (71.4% delle recensioni)
Mercato Medio (47.8% delle recensioni)
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Braze AI Decisioning Studio™
Valutazione a Stelle
(14)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Scopri di più su Optimizely Web ExperimentationRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Optimizely Web Experimentation eccelle nei test A/B con un punteggio di 8.8, evidenziando le sue robuste capacità di test e l'interfaccia user-friendly. Al contrario, OfferFit brilla ancora di più con un punteggio perfetto di 10.0, con i revisori che menzionano le sue avanzate funzionalità di test che consentono esperimenti più sfumati.
- I revisori menzionano che la Qualità del Supporto di OfferFit è eccezionale, con un punteggio di 9.7, con molti utenti che lodano la reattività e l'utilità del team di supporto. Optimizely Web Experimentation, sebbene ancora forte con un punteggio di 8.0, non raggiunge il livello di supporto fornito da OfferFit, secondo il feedback degli utenti.
- Gli utenti su G2 riportano che OfferFit ha un punteggio superiore di Direzione del Prodotto di 10.0, indicando una traiettoria chiara e positiva per futuri aggiornamenti e funzionalità. In confronto, il punteggio di Optimizely Web Experimentation di 7.7 suggerisce una certa incertezza nel suo sviluppo futuro, come notato dai revisori.
- I revisori menzionano che Optimizely Web Experimentation offre una migliore Facilità di Configurazione con un punteggio di 8.2, rendendo più facile per i team iniziare rapidamente. OfferFit, tuttavia, fatica in quest'area con un punteggio di 6.7, poiché gli utenti segnalano un processo di configurazione iniziale più complesso.
- Gli utenti dicono che le capacità di Targeting Comportamentale di OfferFit sono di prim'ordine, con un punteggio perfetto di 10.0, che consente esperienze utente altamente personalizzate. Optimizely Web Experimentation, con un punteggio di 7.6, non fornisce lo stesso livello di granularità nel targeting, secondo le recensioni degli utenti.
- Gli utenti di G2 riportano che mentre Optimizely Web Experimentation ha un forte punteggio di Personalizzazione del Sito Web di 8.7, OfferFit è carente con un punteggio di 6.7. I revisori menzionano che le funzionalità di personalizzazione di Optimizely sono più intuitive ed efficaci nel creare esperienze utente su misura.
Braze AI Decisioning Studio™ vs Optimizely Web Experimentation
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, Optimizely Web Experimentation è più facile da configurare, mentre i revisori hanno preferito l'amministrazione e la facilità di fare affari con Braze AI Decisioning Studio™ in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Braze AI Decisioning Studio™ soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Optimizely Web Experimentation.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Braze AI Decisioning Studio™ sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Braze AI Decisioning Studio™ rispetto a Optimizely Web Experimentation.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Braze AI Decisioning Studio™
Nessun prezzo disponibileOptimizely Web Experimentation
Enterprise
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Personalizzato per la tua azienda.
Prova Gratuita
Braze AI Decisioning Studio™
Nessuna informazione sulla prova disponibileOptimizely Web Experimentation
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
13
8.4
296
Facilità d'uso
8.1
14
8.1
309
Facilità di installazione
6.7
11
8.0
155
Facilità di amministrazione
8.3
6
8.2
124
Qualità del supporto
9.7
13
8.0
252
the product è stato un buon partner negli affari?
10.0
7
7.9
119
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
14
7.8
271
Caratteristiche per Categoria
Personalizzazione dell'e-commerceNascondi 23 CaratteristicheMostra 23 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.0
31
Comportamento dei visitatori
Dati insufficienti
7.8
24
|
Verificato
Dati insufficienti
8.5
26
|
Verificato
Dati insufficienti
7.6
22
|
Verificato
Modelli
Dati insufficienti
7.8
24
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
23
|
Verificato
Dati insufficienti
8.4
24
|
Verificato
Personalizzazione
Dati insufficienti
7.6
23
|
Verificato
Dati insufficienti
7.7
26
|
Verificato
Dati insufficienti
7.9
21
|
Verificato
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.5
20
|
Verificato
Dati insufficienti
7.0
19
|
Verificato
Dati insufficienti
9.0
24
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
22
|
Verificato
Multicanale
Dati insufficienti
8.5
26
|
Verificato
Dati insufficienti
6.9
20
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
25
|
Verificato
Amministrazione
Dati insufficienti
8.0
22
|
Verificato
Dati insufficienti
8.5
22
|
Verificato
Dati insufficienti
8.2
22
|
Verificato
Dati insufficienti
8.1
23
|
Verificato
AI agentico - Personalizzazione dell'e-commerce
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Motori di personalizzazioneNascondi 16 CaratteristicheMostra 16 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.0
24
Segmentazione
10.0
5
8.8
21
9.0
5
8.1
14
Puntamento
10.0
5
7.6
21
9.3
5
7.8
20
Contenuto attivato
8.0
5
7.8
16
7.0
5
Funzionalità non disponibile
7.0
5
7.4
13
Contenuto personalizzato
10.0
5
8.0
15
8.3
5
8.1
16
6.7
5
8.7
18
Agenti AI - Motori di Personalizzazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma di Dati del Cliente (CDP)Nascondi 7 CaratteristicheMostra 7 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
6
Sourcing dei dati
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
7.2
6
Intelligenza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sistema
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione delle funzionalitàNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.1
29
Gestione
Dati insufficienti
8.3
24
Dati insufficienti
8.3
25
Dati insufficienti
8.0
23
Funzionalità
Dati insufficienti
8.0
25
Dati insufficienti
8.5
26
Dati insufficienti
7.6
26
Calcolo
Dati insufficienti
7.9
67
Dati insufficienti
6.4
61
Dati insufficienti
6.9
72
Progettazione Sperimentale
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
8.7
69
Dati insufficienti
8.7
69
Analitica
Dati insufficienti
8.2
68
Dati insufficienti
5.8
62
AI agentico - Test A/B
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
PersonalizzazioneNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Personalizzazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Braze AI Decisioning Studio™ e Optimizely Web Experimentation sono categorizzati comePersonalizzazione, Motori di personalizzazione, e Personalizzazione dell'e-commerce
Categorie uniche
Braze AI Decisioning Studio™ è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Optimizely Web Experimentation è categorizzato comeGestione delle funzionalità, Piattaforma di Dati del Cliente (CDP), Test A/B, e Gestione della Configurazione
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Braze AI Decisioning Studio™
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Optimizely Web Experimentation
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Telecomunicazioni
21.4%
Petrolio e Energia
14.3%
Servizi Finanziari
14.3%
Bancario
14.3%
Utilità
7.1%
Altro
28.6%
Software per computer
11.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.3%
Servizi Finanziari
9.1%
Vendita al dettaglio
8.1%
Marketing e Pubblicità
8.1%
Altro
54.4%
Discussioni
Braze AI Decisioning Studio™ non ha discussioni con risposte
Come funziona il test A/B?
1 Commento
TS
Il test A/B è quando hai almeno due varianti di qualcosa che vuoi testare. Tipicamente hai un controllo (che può essere la variante attuale) e poi una...Leggi di più
Quali sono alcuni modi in cui posso utilizzare i test A/B?
1 Commento
TS
Il test è in corso e infinito. Testiamo nuove funzionalità come campi aggiuntivi in un modulo di contatto. Testiamo più CTA per decidere quale produce i...Leggi di più
Optimizely Web Experimentation non ha più discussioni con risposte
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