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A Colpo d'Occhio
Monetate
Monetate
Valutazione a Stelle
(126)4.1 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (45.0% delle recensioni)
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Pros & Cons
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Optimizely Web Experimentation
Optimizely Web Experimentation
Valutazione a Stelle
(409)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (47.8% delle recensioni)
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
  • I revisori di G2 riportano che Optimizely Web Experimentation eccelle in facilità d'uso, con molti utenti che evidenziano il suo facile processo di configurazione, rendendolo accessibile anche per individui non tecnici. Questo contrasta con Monetate, dove gli utenti apprezzano la sua flessibilità ma notano che potrebbe richiedere più pratica per sfruttare appieno le sue capacità.
  • Gli utenti dicono che Optimizely Web Experimentation fornisce dati reali per il processo decisionale, permettendo ai team di allontanarsi dalle supposizioni. Questo è particolarmente vantaggioso per le organizzazioni che cercano di implementare strategie basate sui dati, mentre gli utenti di Monetate menzionano la sua buona interfaccia utente e il supporto clienti, ma alcuni ritengono che inizialmente potrebbe non essere così intuitivo.
  • I revisori menzionano che il rapido processo di implementazione di Optimizely Web Experimentation è un vantaggio significativo, permettendo ai team di testare nuove idee rapidamente senza cicli di distribuzione lunghi. In confronto, gli utenti di Monetate apprezzano la sua rapida integrazione ma potrebbero non sperimentare lo stesso livello di velocità nel testare nuove funzionalità.
  • Secondo le recensioni verificate, Optimizely Web Experimentation ottiene punteggi più alti nelle metriche di soddisfazione complessiva, riflettendo un'esperienza utente più positiva. Gli utenti hanno elogiato la sua flessibilità nel codificare esperimenti direttamente, il che consente una valutazione immediata dell'impatto, mentre gli utenti di Monetate hanno notato il suo forte supporto clienti ma non hanno evidenziato una simile flessibilità nella codifica.
  • I revisori di G2 evidenziano che Optimizely Web Experimentation offre robuste capacità di test A/B, con utenti che menzionano specificamente la sua facilità d'uso nell'impostare esperimenti. Anche Monetate fornisce funzionalità di test A/B, ma gli utenti riportano che potrebbe non essere così semplice, il che potrebbe ostacolare la velocità di sperimentazione.
  • Gli utenti riportano che mentre entrambe le piattaforme offrono funzionalità di personalizzazione, Optimizely Web Experimentation è vista come più efficace nel fornire esperienze su misura, con utenti che notano le sue forti capacità di targeting. Monetate, d'altra parte, è riconosciuta per il suo motore di personalizzazione completo ma potrebbe non raggiungere lo stesso livello di soddisfazione degli utenti in quest'area.

Monetate vs Optimizely Web Experimentation

Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Optimizely Web Experimentation più facile da usare e configurare. Tuttavia, Monetate è più facile da amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Monetate in generale.

  • I revisori hanno ritenuto che Optimizely Web Experimentation soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Monetate.
  • Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Monetate sia l'opzione preferita.
  • Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Monetate rispetto a Optimizely Web Experimentation.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Monetate
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Optimizely Web Experimentation
Enterprise
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Prova Gratuita
Monetate
Nessuna informazione sulla prova disponibile
Optimizely Web Experimentation
Nessuna informazione sulla prova disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.2
101
8.4
296
Facilità d'uso
7.8
111
8.1
309
Facilità di installazione
7.8
49
8.0
155
Facilità di amministrazione
8.4
37
8.2
124
Qualità del supporto
8.1
98
8.0
252
the product è stato un buon partner negli affari?
8.8
37
7.9
119
Direzione del prodotto (% positivo)
8.0
98
7.8
271
Caratteristiche per Categoria
7.4
33
8.0
31
Comportamento dei visitatori
7.3
32
7.8
24
|
Verificato
8.3
33
8.5
26
|
Verificato
6.8
30
7.6
22
|
Verificato
Modelli
6.3
28
7.8
24
|
Verificato
7.8
29
8.3
23
|
Verificato
7.4
33
8.4
24
|
Verificato
Personalizzazione
7.6
31
7.6
23
|
Verificato
7.7
30
7.7
26
|
Verificato
7.1
25
7.9
21
|
Verificato
6.7
23
Funzionalità non disponibile
7.4
28
7.5
20
|
Verificato
7.8
29
7.0
19
|
Verificato
8.2
33
9.0
24
|
Verificato
8.2
29
8.6
22
|
Verificato
Multicanale
8.6
31
8.5
26
|
Verificato
6.0
21
6.9
20
|
Verificato
7.0
27
8.9
25
|
Verificato
Amministrazione
7.5
24
8.0
22
|
Verificato
7.2
31
8.5
22
|
Verificato
6.7
28
8.2
22
|
Verificato
7.3
28
8.1
23
|
Verificato
AI agentico - Personalizzazione dell'e-commerce
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.1
9
8.0
24
Segmentazione
8.1
9
8.8
21
6.9
9
8.1
14
Puntamento
9.1
9
7.6
21
8.5
9
7.8
20
Contenuto attivato
8.1
9
7.8
16
7.3
5
Funzionalità non disponibile
7.1
8
7.4
13
Contenuto personalizzato
8.3
7
8.0
15
7.8
6
8.1
16
9.4
8
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
6.5
5
Dati insufficienti
Merchandising
8.3
5
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
6.0
5
Dati insufficienti
4.7
5
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
Analitica
7.3
5
Dati insufficienti
6.7
5
Dati insufficienti
Amministrazione
6.3
5
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Imposta ricerca
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scoperta del prodotto
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Calcolo
6.9
31
7.9
67
6.7
31
6.4
61
6.3
34
6.9
72
Progettazione Sperimentale
7.9
30
8.4
70
7.7
30
8.7
69
8.1
32
8.7
69
Analitica
7.0
33
8.2
68
5.5
24
5.8
62
AI agentico - Test A/B
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Monetate
Monetate
Optimizely Web Experimentation
Optimizely Web Experimentation
Monetate e Optimizely Web Experimentation sono categorizzati comePersonalizzazione, Motori di personalizzazione, Personalizzazione dell'e-commerce, e Test A/B
Categorie uniche
Monetate
Monetate è categorizzato comeE-Merchandising e Ricerca E-Commerce
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Monetate
Monetate
Piccola impresa(50 o meno dip.)
12.6%
Mid-Market(51-1000 dip.)
42.3%
Enterprise(> 1000 dip.)
45.0%
Optimizely Web Experimentation
Optimizely Web Experimentation
Piccola impresa(50 o meno dip.)
21.2%
Mid-Market(51-1000 dip.)
47.8%
Enterprise(> 1000 dip.)
30.9%
Settore dei Recensori
Monetate
Monetate
Vendita al dettaglio
40.2%
Abbigliamento e Moda
18.0%
Marketing e Pubblicità
4.9%
Internet
4.1%
Produzione
2.5%
Altro
30.3%
Optimizely Web Experimentation
Optimizely Web Experimentation
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%
Alternative
Monetate
Alternative a Monetate
VWO Testing
VWO Testing
Aggiungi VWO Testing
Dynamic Yield
Dynamic Yield
Aggiungi Dynamic Yield
AB Tasty
AB Tasty
Aggiungi AB Tasty
Nosto
Nosto
Aggiungi Nosto
Optimizely Web Experimentation
Alternative a Optimizely Web Experimentation
VWO Testing
VWO Testing
Aggiungi VWO Testing
AB Tasty
AB Tasty
Aggiungi AB Tasty
Insider One
Insider One
Aggiungi Insider One
Kameleoon
Kameleoon
Aggiungi Kameleoon
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Optimizely Web Experimentation
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