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Confronta Optimizely Feature Experimentation e PostHog 
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Optimizely Feature Experimentation
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che PostHog eccelle nel Click Tracking con un punteggio di 9.0, consentendo approfondimenti dettagliati sulle interazioni degli utenti, mentre Optimizely Feature Experimentation ottiene un punteggio inferiore di 8.0 nel Exit Tracking, indicando una potenziale lacuna nella comprensione dei punti di abbandono degli utenti.
- I revisori menzionano che la funzione di Custom Event Tracking di PostHog è altamente valutata a 8.9, offrendo flessibilità nel monitoraggio di azioni specifiche degli utenti, mentre la funzione simile di Optimizely ottiene un punteggio di 8.2, suggerendo che potrebbe non offrire lo stesso livello di personalizzazione.
- Gli utenti di G2 evidenziano la superiore Facilità di Configurazione di PostHog con un punteggio di 8.9, rendendolo più accessibile per le piccole imprese, rispetto al 7.2 di Optimizely, che potrebbe presentare sfide per gli utenti che cercano un'implementazione rapida.
- Gli utenti su G2 riportano che la funzione di Reportistica in Tempo Reale di PostHog, valutata a 8.6, consente approfondimenti immediati sul comportamento degli utenti, mentre le capacità di reportistica di Optimizely, con un punteggio di 7.0, potrebbero essere lente nel fornire dati tempestivi per il processo decisionale.
- I revisori menzionano che la Direzione del Prodotto di PostHog è vista positivamente a 8.9, indicando una forte roadmap e uno sviluppo incentrato sull'utente, mentre il punteggio di 7.9 di Optimizely suggerisce che alcuni utenti potrebbero avere preoccupazioni sulla sua direzione futura.
- Gli utenti dicono che la funzione di Controllo Multi-Ambiente di PostHog, valutata a 7.5, è meno robusta rispetto all'8.3 di Optimizely, che consente una migliore gestione degli esperimenti in diversi ambienti, rendendolo una scelta più adatta per team più grandi.
Optimizely Feature Experimentation vs PostHog
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato PostHog più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con PostHog in generale.
- I revisori hanno ritenuto che PostHog soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Optimizely Feature Experimentation.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che PostHog sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di PostHog rispetto a Optimizely Feature Experimentation.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Optimizely Feature Experimentation
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Tendenze, funnel, analisi dei percorsi e altro, con acquisizione automatica degli eventi, pipeline, data warehouse, API tutto di serie.
- Primi 1 milione di eventi/mese gratis
- Analisi del funnel
- Analisi del grafico
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Optimizely Feature Experimentation
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PostHog
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.1
79
8.9
869
Facilità d'uso
8.1
85
8.3
882
Facilità di installazione
7.0
40
8.9
652
Facilità di amministrazione
7.9
26
8.5
443
Qualità del supporto
8.1
67
8.4
451
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
26
8.9
335
Direzione del prodotto (% positivo)
7.9
71
9.0
849
Caratteristiche per Categoria
Metriche
Dati insufficienti
8.9
373
Dati insufficienti
8.6
365
Dati insufficienti
8.5
362
Dati insufficienti
8.9
368
Dati insufficienti
8.7
358
Dati insufficienti
8.3
346
Dati insufficienti
8.2
332
Dati insufficienti
8.3
334
Dati insufficienti
8.3
343
Segnalazione
Dati insufficienti
8.5
368
Dati insufficienti
8.3
340
Dati insufficienti
8.2
332
Dati insufficienti
8.1
336
Dati insufficienti
7.8
301
Dati insufficienti
8.0
298
Dati insufficienti
8.4
337
Altro
Dati insufficienti
8.5
336
Dati insufficienti
7.9
290
Dati insufficienti
7.9
288
Dati insufficienti
7.8
275
Dati insufficienti
7.3
251
Dati insufficienti
7.2
243
Dati insufficienti
7.6
249
Agentic AI - Analisi Digitale
Dati insufficienti
6.9
29
Dati insufficienti
7.2
29
Dati insufficienti
7.0
29
Dati insufficienti
7.0
29
Amministrazione
Dati insufficienti
8.5
297
Dati insufficienti
7.9
263
Dati insufficienti
8.6
315
Dati insufficienti
8.4
307
Analisi delle App MobiliNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
124
Identificazione utente
Dati insufficienti
7.7
107
Dati insufficienti
7.7
105
Dati insufficienti
8.1
103
Tracciamento e Reportistica
Dati insufficienti
8.8
108
Dati insufficienti
8.4
103
Dati insufficienti
7.9
93
Dati insufficienti
8.4
111
Dati insufficienti
8.4
102
Dati insufficienti
8.4
104
Metriche
Dati insufficienti
8.5
106
Dati insufficienti
7.9
99
Dati insufficienti
8.2
106
Dati insufficienti
7.8
99
Dati insufficienti
8.1
101
Riproduzione della sessioneNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.9
420
Comportamento dell'utente
Dati insufficienti
9.0
389
Dati insufficienti
8.7
374
Dati insufficienti
7.9
328
Test A/B
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.2
287
Dati insufficienti
8.0
334
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Informazioni per i visitatori
Dati insufficienti
8.4
378
Dati insufficienti
7.8
341
AI agentico - Riproduzione della sessione
Dati insufficienti
6.5
65
Analisi del prodotto
Dati insufficienti
8.3
426
Dati insufficienti
8.5
464
Dati insufficienti
8.0
421
Dati insufficienti
8.1
435
Dati insufficienti
7.6
378
Dati insufficienti
7.8
364
Dati insufficienti
7.6
362
Dati insufficienti
7.9
394
Agentic AI - Analisi del Prodotto
Dati insufficienti
6.6
93
Dati insufficienti
6.8
93
Dati insufficienti
6.6
92
Dati insufficienti
6.6
93
Gestione
8.6
37
8.6
178
8.5
37
8.0
153
7.6
36
8.5
160
Funzionalità
8.6
37
7.7
146
8.8
38
8.8
172
7.6
37
8.3
163
Calcolo
Funzionalità non disponibile
Funzionalità non disponibile
6.5
27
Funzionalità non disponibile
7.6
29
7.7
113
Progettazione Sperimentale
7.7
30
8.2
100
7.7
29
8.0
97
8.0
29
7.5
94
Analitica
7.1
29
8.6
114
Funzionalità non disponibile
8.0
110
AI agentico - Test A/B
Dati insufficienti
7.2
9
Dati insufficienti
7.2
10
Dati insufficienti
6.8
10
Dati insufficienti
6.9
9
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
Metriche
Dati insufficienti
8.5
106
Dati insufficienti
7.9
99
Dati insufficienti
8.2
106
Dati insufficienti
7.8
99
Dati insufficienti
8.1
101
Ottimizzazione delle App MobiliNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
7.8
18
Dati insufficienti
Test di variazione
8.2
18
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
18
Dati insufficienti
7.4
18
Dati insufficienti
8.5
17
Dati insufficienti
7.4
18
Dati insufficienti
Segnalazione
7.3
16
Dati insufficienti
7.9
17
Dati insufficienti
Personalizzazione
7.6
17
Dati insufficienti
7.6
17
Dati insufficienti
7.9
16
Dati insufficienti
Amministrazione
7.5
17
Dati insufficienti
7.6
16
Dati insufficienti
8.5
16
Dati insufficienti
7.4
16
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Optimizely Feature Experimentation e PostHog sono categorizzati comeGestione delle funzionalità e Test A/B
Categorie uniche
Optimizely Feature Experimentation è categorizzato comeOttimizzazione delle App Mobili e Personalizzazione
PostHog è categorizzato comeRiproduzione della sessione, Analisi delle App Mobili, Analisi Digitale, e Analisi del prodotto
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Optimizely Feature Experimentation
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
PostHog
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
Servizi Finanziari
16.4%
Software per computer
10.3%
Vendita al dettaglio
6.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
6.0%
Immobiliare
5.2%
Altro
56.0%
Software per computer
32.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.0%
Servizi Finanziari
5.4%
Salute, Benessere e Fitness
3.0%
Marketing e Pubblicità
2.7%
Altro
41.1%
Discussioni
Optimizely è open source?
1 Commento
MM
No. Non lo è.Leggi di più
Optimizely Feature Experimentation non ha più discussioni con risposte
A cosa serve PostHog?
1 Commento
SC
Posthog è uno strumento di analisi per monitorare le metriche del tuo prodotto come DAU, MAU e eventi personalizzati che puoi inviare dal tuo sistema, e poi...Leggi di più
PostHog non ha più discussioni con risposte
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