わずか数分でテストすることができます
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか？どのようなメリットが実現しましたか？
収入と転換率の上昇。いくつかの大きな勝利といくつかの驚異的な損失で、何百ものテストを実施しました。しかし、100％の訪問者に勝利テストが実施され、すぐに収益に貢献し始めると、損失がさらにフォローアップテストにつながる可能性があります。その中には第2世代または第3世代の勝利者として終わるものもあります。 Optimizelyのそれほどよく実現されない利点の1つは、ページの内容を変更するのがはるかに高速で簡単な方法であり、より永続的な変更が開発キューにあることです。マーケティング、コンプライアンス、開発とQA、カスタマーサービスなど、ほぼすべての部門に最適です。
何が嫌いですか？
テスト結果 - フード計算の方がより透過的ですが、統計エンジンは、実際には見る必要のない非常に複雑な計算を行います。最後に、「統計的有意性」の1つの数値を提供します。時間の経過と共にその数が変化するので、その明らかな変動は直感的な意味を持たないことがあります。これにより、テスト結果を管理者およびチームの他のメンバーに正当化することが困難になる可能性があります。
何が一番好きですか？
A / Bテスト - これはOptimizelyが常に優れていて、より多くの機能を追加するにつれてより良くなったコア機能です。テスト分析 - レポートページが優れているため、テストの収益への影響を正確に計算することは非常に困難です。 Optimizelyは統計エンジンに多くの更新を加えました。最新の変更が多くの人を怒らせましたが、非常に複雑なデータを簡単な方法で提示するという素晴らしい仕事を続けています。パーソナライゼーション - まだ新しくてベータ版ではありませんが、すでに有望で、コア製品の品質、A / Bテストで判断すると、これはマーケティング担当者にとってもヒットになるはずです。
製品を検討している他の人への推奨事項
これはA / Bテストプラットフォームに当てはまります.JavaScriptを少し知っている人、またはこの専門知識を持つメンバーを持つテストチームがいる人には最適です。テストプログラムが進化するにつれて、組み込みのビジュアルエディタツールを使用して早期にサイトの「ポイントアンドクリック」を簡単に行うことは可能ですが、より進歩した変更のいくつかはHTMLの量を増やす必要があります/ JS？/知識を照会する。
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You could be testing in just minutes
What business problems are you solving with the product? What benefits have you realized?
Lift in Revenue and Conversion Rates. We've ran hundreds of tests, with a few big wins and a few spectacular losses. But while winning tests are implemented for 100% of visitors and immediately begin to contribute to the bottom line, even the losses can lead to more followup tests, some of which end up as winers by the 2nd or 3rd generation as well.
Another not so often realized benefit of Optimizely is that it's by far the fastest and easiest way to change content on pages, while a more permanent change is in the dev queue. This is great for almost all departments - Marketing, Compliance, Dev and QA, Customer Service, etc.
What do you dislike?
Test results - the under the hood calculations could be more transparent, while the statistics engine does a ton of very complex calculations that we don't really need to see, in the end it provides one number for "statistical significance". As that number changes over time, sometimes its apparent fluctuations make no intuitive sense. This can make it difficult to justify test results to management and the rest of the team.
What do you like best?
A/B testing - this is the core functionality that Optimizely has always been great with and only got better as they add more functionality.
Test analytics - the reporting pages are great, the impact of the tests on revenue is extremely difficult to calculate correctly. Optimizely has made a lot of updates to their statistics engine, latest round of changes upset a lot of people, but it's still doing a great job presenting very complicated data in a simple way.
Personalization - still new and barely out of beta, but already looks promising and judging by the quality of the core product, A/B testing, this should be a hit with marketers as well.
Recommendations to others considering the product
This is true for any A/B testing platform - It's best used by someone who knows a bit of JavaScript, or has a testing team with members that have this expertise. While it's still entirely possible to make a lot of simpler "point and click" changes to your site early on using the built-in visual editor tools, as your testing program evolves some of the more advanced changes will start to require increasing amounts of HTML/JS?/Query knowledge.
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