Optimizely Feature Experimentation Avantages et Inconvénients

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Optimizely full-stack nous permet de donner à nos fonctions d'ingénierie la possibilité de gérer leurs expériences, en les alignant plus étroitement sur les indicateurs clients et en les aidant à exprimer la valeur de ce qu'elles font. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Optimizely full stack n'est pas livré avec certaines des fonctionnalités supplémentaires que vous obtenez avec le côté client. La configuration est plus compliquée, et Optimizely ne vous fournit pas de métriques prêtes à l'emploi, vous devez tout calibrer et aligner vous-même. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Optimizely Full Stack est extrêmement puissant pour l'expérimentation et les tests A/B. En tant que développeur, il fournit un cadre d'expérimentation complet pour notre produit. Il est hautement personnalisable (puisque presque tout est fait dans le code), et il offre une vision détaillée de la manière dont nos clients interagissent avec le produit. Avec Optimizely Full Stack, j'ai pu augmenter le taux de conversion, identifier les points de douleur dans notre produit, réduire les frictions et créer une meilleure expérience utilisateur pour nos clients. C'est tout simplement un outil indispensable à ce stade. Nous l'utilisons chaque jour, et nous ne pouvons pas nous en passer. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

La seule chose que je n'aime pas à propos d'Optimizely Full Stack est son interface web. Parfois, elle met du temps à se charger. Et dans l'ensemble, elle semble légèrement maladroite.

En tant que développeur, j'aimerais pouvoir tout configurer en utilisant du code au lieu de devoir le faire via l'application web. Cela serait en accord avec la tendance actuelle de la "Configuration en tant que Code" (qui est très populaire dans le monde des développeurs). De cette façon, je n'aurais à utiliser l'application web que pour voir les résultats.

En fin de compte, ce sont des détails. Au bout du compte, c'est un excellent produit, et les problèmes mentionnés ci-dessus ne sont en aucun cas rédhibitoires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Ma fonctionnalité préférée est leur fonctionnalité de drapeau de fonctionnalité, car elle est très polyvalente. Elle peut faire passer une fonctionnalité conceptuellement entre une expérimentation et un déploiement, ce qui est excellent pour toute équipe qui a besoin de tester une fonctionnalité et d'itérer au fil du temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Certaines parties de l'interface utilisateur nécessitent des améliorations pour aider les équipes à avancer plus rapidement, par exemple en affichant les commutateurs d'environnement sur le tableau de bord des drapeaux de fonctionnalité, en ayant un bouton "en un clic" pour passer une fonctionnalité d'une expérience à un déploiement de fonctionnalité sans coûter plus d'impressions.

Cependant, l'un des plus grands points de douleur de mon équipe est que les modifications apportées à un déploiement d'audience et à l'exposition faites pour une expérience doivent être effectuées pour tous les environnements dont l'expérience fait partie - cela a conduit mon équipe à devoir créer des projets séparés pour chaque environnement et à dupliquer les expériences à travers eux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Il est facile de commencer une nouvelle expérience et toutes les données sont transparentes pour toute l'équipe, pas seulement pour les développeurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

- Il est un peu difficile de trouver où/comment configurer chaque environnement, tout le monde qui rejoint l'équipe a des doutes à ce sujet. Des questions comme "Où je change la valeur de la variable x en développement", "Où je change le pourcentage de l'expérience en développement".

- Je n'aime pas avoir à changer les expériences dans l'environnement lorsque je développe/teste quelque chose localement, généralement il y a plus d'une personne utilisant le même environnement.

- Faites des tests automatiques, nous utilisons jest, c'est quelque chose qui consomme du temps, principalement lorsque l'objectif est de tester toutes les variations. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

J'aime que vous puissiez configurer plusieurs métriques secondaires/autres en plus de la métrique principale. Les résultats sont très clairs, et j'aime pouvoir tout voir sur une seule page, y compris les impressions, les métriques, la signification statistique, les taux de conversion et les visualisations. Je suis chef de produit, et du point de vue d'un chef de produit, l'outil est facile à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Je n'aime pas qu'il n'y ait pas de moyen de filtrer par environnement. Puisque Optimizely vous permet de maintenir des environnements Prod et autres séparés pour chaque expérience, je m'attendrais à avoir l'option de filtrer pour chacun. Un développeur de mon équipe a trouvé un moyen de créer un segment personnalisé pour cela, mais c'est quelque chose que j'aurais attendu par défaut. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Ajout de drapeaux de fonctionnalité pour le développement basé sur le tronc Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Cela peut devenir assez compliqué, selon ce que vous voulez faire.

De plus, ils ont des articles de blog qui soulignent correctement les avantages de tester avec les drapeaux de fonctionnalité activés et désactivés, mais n'ont aucun exemple de la façon dont vous utiliseriez leur SDK pour le faire. Et lorsqu'on leur demande, ils ne savent pas non plus comment le faire réellement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Optimizely est une plateforme de test A/B très puissante, et leurs bibliothèques sont faciles à intégrer dans nos serveurs web. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Le site web pour gérer les drapeaux de fonctionnalité et les expériences d'Optimizely est un peu maladroit. Il est très lent s'il y a beaucoup de drapeaux configurés, et les contrôles pour déployer les drapeaux sont mal expliqués. De plus, nous avons dû créer un outil séparé pour associer les audiences d'Optimizely à nos utilisateurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Il est facile de vérifier les tests AB. Pas besoin de plonger profondément dans les données ou de faire des requêtes. Les résultats sont là pour que tout le monde dans l'entreprise puisse les voir et les analyser. De plus, les groupes d'exclusion facilitent le test de plusieurs tests à la fois. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Pas grand-chose. Juste un peu plus d'effort du côté technique que pour les tests web. Mais nous essayons principalement de faire des tests fullstack car cela nous semble plus précis. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Cela nous permet de faire toute la plomberie analytique pour connecter nos systèmes back-end à notre boîte à outils d'optimisation. Cela signifie que nous pouvons vraiment entrer dans le détail de la façon dont nos audiences se sont comportées avant et après la conversion. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Il n'est pas aussi agile que leur autre produit X Web. Cela peut prendre un certain temps à nos équipes de développement/produit pour lancer des tests, en raison de toute la "plomberie" que nous devons faire. Bien qu'il se synchronise avec d'autres outils d'analyse, il n'est pas aussi facile à intégrer que d'autres outils (par exemple, X Web). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Qu'aimez-vous le plus à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Réponse rapide aux questions fournies dans le optimizely-community.slack.com Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Optimizely Feature Experimentation?

Même la petite fonctionnalité était là "Asa Schachar:optimizely-white: il y a 6 mois

Je pense que je vois ce qui se passe. C'est un bon retour d'information et je pense que nous allons aborder cela dans une nouvelle version à venir des déploiements ciblés.

Puisque le déploiement pour le premier public est de 0 %, cela signifie que 0 % de ceux qui se qualifient pour le premier public seront dans le déploiement. Donc, il évalue la règle pour tout le monde.

Pour obtenir le comportement que vous recherchez, vous pourriez avoir besoin d'utiliser une variable de fonctionnalité, pour simplifier, vous pourriez avoir une variable booléenne activée qui est soit vraie soit fausse.

Ensuite, pour le déploiement ciblé, réglez-le à 100 % pour tous les publics mais changez la valeur de la variable pour chaque public. De cette façon, vous pouvez avoir une expérience vraie pour cypressON et une expérience fausse pour cypressOFF. Cela a-t-il du sens ? (modifié)" Avis collecté par et hébergé sur G2.com.