Korzystasz z Google Optimize i innych bezpłatnych narzędzi do testowania A/B? Zmieniaj się, gdy widzisz te 6 rzeczy…

Czy narzędzie do testowania A/B może być naprawdę bezpłatne?

Nie, nie bardzo. Możesz pomyśleć, że płacenie za usługę to tylko kwestia przekazania informacji o karcie kredytowej, ale czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, z czego jeszcze zrezygnować, jeśli ktoś z góry o nic nie prosi?

Jasne, istnieje sporo darmowych i otwartych narzędzi do testowania A/B.

Ale czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, czy powodem, dla którego nie płacisz za usługę, której budowa i utrzymanie kosztuje, jest to, że płacisz w inny sposób?

Na początku świetnie sprawdzą się bezpłatne narzędzia, takie jak Optymalizacja Google. Pomagają zrozumieć i zastosować podstawy eksperymentowania.

Ale w miarę postępów są rzeczy, które sprawią, że będziesz chciał przemyśleć swoje preferowane oprogramowanie do testów A/B. I to nie dlatego, że darmowe narzędzia nie wykonują zadania, ale dlatego, że istnieją ograniczenia, które chciałbyś pokonać.

Pokażmy Ci…

Czy istnieje coś takiego jak bezpłatne testy A/B?

Jeśli pieniądze są jedynym czynnikiem, który bierzesz pod uwagę, testy A/B mogą być bezpłatne.

Istnieje wiele narzędzi, które kosztują 0 USD do przeprowadzenia testów i uzyskania wyników.

Ale jeśli patrzysz na to z biznesowego punktu widzenia, biorąc pod uwagę inne zasoby, które przyczyniają się do sukcesu lub porażki, prawdopodobnie chciałbyś zajrzeć głębiej.

Wiele z tych bezpłatnych narzędzi jest przeznaczonych dla początkujących testerów, którzy chcą zamoczyć nogi w eksperymentach marketingowych. Gdy ci marketerzy chcą dalej testować lub wdrażać bardziej zaawansowane strategie, szybko przekonują się, że ich bezpłatne narzędzia nie są w stanie ich wykonać.

A jeśli było to narzędzie freemium, zobaczysz swoją drogę do zaawansowanych funkcji zablokowanych przez powiadomienie „zapisz się na plan Pro”.

Ale to nie wszystko.

W przypadku większości bezpłatnych narzędzi poświęcisz więcej niż tylko zaawansowane funkcje.

Bezpłatne narzędzia do testowania A/B Freemium (z przykładami)

Jednym z najlepszych darmowych narzędzi do testowania A/B jest Google Optimize — następca Eksperymentów z treścią Google Analytics.

Optymalizacja Google umożliwia rozpoczęcie pracy od:

• Testy A/B, A/B/n, wielowymiarowe i podzielonego adresu URL
• Dostarczanie spersonalizowanych doświadczeń użytkownikom sieci
• Tworzenie wariantów witryny za pomocą responsywnego edytora WYSIWYG
• Edycja HTML, JS i CSS Twojej witryny w podstawowym edytorze kodu
• Integracja z Google Analytics w celu uzyskania cennych informacji i nie tylko…

Z drugiej strony narzędzia Freemium biorą go z miejsca, w którym kończą się darmowe narzędzia. Rozpoczynasz od bezpłatnego planu, który zapewnia podstawowe funkcje lub korzystasz z funkcji profesjonalnych przez ograniczony czas, a następnie musisz zapłacić.

Ale zazwyczaj warto. Oto typowe cechy, których można się spodziewać po ich użyciu:

• Brak ograniczeń co do liczby testów, które możesz uruchomić jednocześnie
• Brak ograniczeń co do liczby bramek
• Umiejętność planowania i wykonywania bardziej złożonych testów
• Przeprowadzaj testy aplikacji i stron internetowych (nie tylko stron internetowych)
• Zintegruj się z wieloma innymi aplikacjami marketingowymi, z których korzystasz
• Obsługa klienta

I wiele więcej w zależności od używanego narzędzia.

Jednym z przykładów jest Nelio, oprogramowanie do testowania A/B typu open source dla witryn WordPress i WooCommerce. Jest bezpłatny dla 500 odsłon miesięcznie. Jeśli masz do 5000 odwiedzających, musisz zapłacić cenę wywoławczą 29 USD miesięcznie. Pochodzi z nieograniczonymi eksperymentami i wsparciem technicznym.

Powinieneś także wiedzieć, że istnieje inny rodzaj bezpłatnego narzędzia, które możesz wybrać — narzędzia do testowania A/B typu open source.

Co się w nich wyróżnia?

Bezpłatne i otwarte narzędzia do testowania A/B (z przykładami)

Narzędzia do testowania A/B typu open source zapewniają pewne korzyści premium, a jednocześnie są bezpłatne.

Oto kilka przykładów:

1. Wasabi

Jest to całkowicie bezpłatne narzędzie do testowania A/B typu open source firmy Intuit. Więc jaki jest haczyk? Nie jest już aktywnie rozwijany i nie ma wsparcia. Ponadto, aby wdrożyć tę platformę do eksperymentów w 100% opartą na interfejsie API, potrzebna jest pewna wiedza techniczna.

2. Próżność

Próżność umożliwia także przeprowadzanie eksperymentów w witrynach i aplikacjach. Ale podobnie jak Wasabi, możesz potrzebować programisty, który pomoże zainstalować i skonfigurować Vanity do uruchamiania testów A/B.

3. Mojito

Jest to stos eksperymentów typu open source, który umożliwia tworzenie i uruchamianie testów za pomocą git.

4. Podział

Split to oparta na szafie platforma do testowania A/B, która pozwala na maksymalne dostosowanie i rozszerzalność.

Ale oczywiście nie ma zespołu wsparcia. A to jest trudne, ponieważ wdrażanie tych narzędzi zwykle wymaga solidnego zaplecza technicznego.

Jesteś tylko ty, narzędzie i twoje eksperymenty. Jeśli coś pójdzie nie tak lub nie wiesz, jak wykonać określone działanie, musisz mieć nadzieję, że znajduje się to w dokumentacji lub istnieje społeczność/forum pomocy, do którego możesz się udać.

Ponadto nikt nie jest zobowiązany do usuwania błędów, które możesz znaleźć.

Jedno bezpłatne narzędzie stoi przed wszystkimi tymi narzędziami open source. To jest Optymalizacja Google.

Chociaż był ulubionym rozwiązaniem wśród marketerów, nie został zaprojektowany do całkowitego eksperymentowania. Czasami jednak korzystanie z Optymalizacji Google ma sens.

Kiedy korzystam z bezpłatnego narzędzia do testowania A/B, takiego jak Google Optimize?

Oprócz tego, że są fantastycznym wprowadzeniem do świata oprogramowania do testowania A/B witryn, narzędzia do testowania A/B Google, takie jak Google Optimize, są świetne do:

• Udowodnienie, że nowy pomysł na projekt działa w Twojej witrynie
• Wprowadzanie drobnych zmian w celu poprawy współczynnika konwersji witryny
• Uzyskiwanie pewności, że proponowany pomysł nie obniży bieżącej wydajności witryny oraz
• Ogólnie rzecz biorąc, pomagając podejmować świadome decyzje, które zwiększają wynik finansowy przy istniejącym ruchu

Ostatecznie jednak zespoły ds. optymalizacji w końcu wychodzą poza to.

Lorenzo Carreri, konsultant ds. optymalizacji współczynnika konwersji i eksperymentów, powiedział:

Debata na temat Optymalizacji Google

Co to jest Optymalizacja Google?

Optymalizator Google umożliwia bezpłatne przeprowadzanie testów A/B w celu poprawy wydajności witryny. Ma prosty interfejs, który każdy może łatwo rozgryźć podczas pierwszego testu — i doskonale integruje się z Google Analytics.

Jest również kompatybilny z Google Ads, Google BigQuery, Accelerated Mobile Pages (AMP) itp. Oprócz testów A/B możesz przeprowadzać testy przekierowań, personalizacji, wielowymiarowe i banery w Google Optimize.

Inne wspaniałe zalety Optymalizacji Google to:

• Łatwe rozwiązywanie problemów samodzielnie przy niewielkiej wiedzy technicznej,
• Zdefiniuj szczegółową segmentację odbiorców bez stresu i
• Przeglądaj raporty z testów w łatwym do zrozumienia interfejsie i terminach.

Idealnie nadaje się do testów A/B dla małych firm. Ale kiedy aktywnie pracujesz nad rozwojem, szybko odkryjesz, że jesteś ograniczony na tak wiele sposobów.

Ponieważ Optymalizator Google jest narzędziem bezpłatnym, nie zużywają one wielu zasobów. Na przykład nie możesz przesłać zdjęcia bezpośrednio na platformę. Musi być hostowany gdzie indziej.

Gdy Twoje potrzeby przekroczą pewien punkt, Optymalizator Google nie będzie już w stanie obsłużyć Twoich testów. Musisz przejść na płatne narzędzie Google do testowania A/B, Google Optimize 360.

Inne ograniczenia to:

• Jednorazowo możesz wykonać tylko 5 testów
• Nie możesz ustawić więcej niż 3 cele
• Możesz testować tylko strony internetowe, a nie aplikacje
• Twoje testy nie mogą trwać dłużej niż 90 dni
• W testowaniu wielowymiarowym maksymalna liczba zmiennych wynosi 16
• W edytorze kodu Google Optimize nie można wpisać więcej niż 10 240 znaków kodu
• A jeśli nie korzystasz z Google Analytics, integracja Google Optimize z Twoim „obcym” narzędziem analitycznym może być kłopotliwa

Nie zrozum mnie źle. Nie uderzamy w to ukochane narzędzie. Oferujemy tylko inną perspektywę.

Optymalizator Google nie został zaprojektowany jako początek i koniec testów A/B. Dlatego oferują zaawansowaną wersję 360 w niestandardowej cenie.

Poza tym spojrzenie na Optymalizację i Optymalizację 360 jako jedną usługę pokazuje, że zasadniczo Optymalizacja Google jest narzędziem freemium.

Jeśli chcesz skalować swoje testy A/B, przejście na płatną opcję jest dobrym sposobem.

6 powodów, dla których warto zrezygnować z narzędzi testowych Google A/B

Choć bezpłatne narzędzia, takie jak Google Optimize, są wygodne do testowania A/B, nadszedł czas na zmianę.

Zalecamy dokonanie zmiany, gdy 6 następujących problemów zaczyna wpływać na prędkość testu lub wprowadzać nieprzezroczystość w sposobie obliczania wyników testów krytycznych:

1. Zbyt hojna interpretacja bayesowska

W dokumentacji Optimize Google stwierdza, że ​​używa wnioskowania bayesowskiego „aby lepiej odpowiadać na pytania, które faktycznie mają marketerzy”.

Oto trochę tła na ten temat:

Wnioskowanie bayesowskie to metoda dokonywania świadomych domysłów, wykorzystująca wcześniejsze informacje do aktualizacji prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia.

Oto przykład ilustrujący to w prostszy sposób.

Wyobraź sobie, że masz zawiązane oczy i poproszono Cię o wybranie z koszyka 3 pomarańczy i 1 jabłka. Szanse na to, że zbierzesz jabłko są niewielkie, prawda? 1 na 4, czyli 0,25, czyli 25% szans na zerwanie jabłka.

Co by było, gdyby powiedziano ci, że ostatnie 3 osoby, które miały zawiązane oczy i poproszono o wybór, wybrały pomarańczę? Jak myślisz o swoich szansach na zerwanie jabłka teraz? Całkiem pewny siebie, prawda? To dlatego, że wiesz, że były tylko 3 pomarańcze, a jeśli 3 osoby już je zerwały, masz 100% szans na zerwanie jabłka.

Więc mentalnie dostosowujesz prawdopodobieństwo, że zdarzenie zerwania jabłka jest prawdziwe, na podstawie wiedzy o wcześniejszych wydarzeniach.

I to jest struktura, z której korzysta Google Optimize — i wielu twierdzi, że brakuje jej rygoru i jest zbyt nieprzejrzysta, zwłaszcza jeśli chodzi o „wstępny” wybór!

Oto co mam na myśli.

W dokumentacji ich odpowiedź na pytanie „Czym jest „prawdopodobieństwo bycia najlepszym”?” idzie:

Zauważ, że jest to przewidywanie i nie jest oparte na ostatecznych wynikach. Jest to dodatek do faktu, że wcześniejsze założenia/przekonania są uwzględniane w twoich danych. Optymalizator Google nie informuje, jakie dokładnie są te wcześniejsze założenia/przekonania.

Na drugim końcu spektrum mamy metodologię statystyczną opartą na częstości, wykorzystywaną przez inne narzędzia testowe.

Według Wikipedii

Częste wnioskowanie pozwala na podejmowanie jasnych decyzji „idź” lub „nie idź” po przeprowadzeniu dobrze zdefiniowanych eksperymentów losowych przy minimalnym ryzyku wpływania na wyniki z błędami.

Właśnie to narzędzie Convert Experiences wykorzystuje do swoich testów.

2. Ograniczenia funkcji

Google nie jest zainteresowany oferowaniem wszystkich swoich możliwości testowania wszystkim. Byłoby to sprzeczne z intuicją i prowadziłoby do marnowania pieniędzy na zasoby, takie jak serwery, które kosztują prawdziwe dolary. Bez ograniczeń funkcji bezpłatnej Optymalizacji Google korzystałoby z niej wiele osób, wywierając ogromną presję na firmę.

Tak więc po prostu nie ma sensu, aby Google, który jest biznesem nastawionym na zysk, robił to.

Jeśli dopiero zaczynasz, nie wpływa to tak bardzo na Twoje cele optymalizacji. Jednak gdy się rozwijasz, ograniczenia funkcji Optymalizacji Google będą hamować Twój rozwój.

Jak wspomnieliśmy powyżej, ograniczenia te obejmują maksymalnie:

• 5 testów
• 3 gole
• 90 dni pracy
• 16 zmiennych i
• 10240 znaków w edytorze kodu

I jest więcej…

Ty:

• Nie można testować złożonych funkcji
• Nie można dodawać celów podczas trwania testu
• Nie można dostosować odbiorców Google Analytics

Ponadto nie ma funkcji, która zachęcałaby zwycięzców do personalizacji. Pozwala to zweryfikować tych zwycięzców, próbując powtórzyć wzrosty uzyskane z eksperymentów bez natychmiastowej zmiany rzeczy.

Konwertuj Doświadczenia ma tę funkcję.

3. Brak wsparcia

Prawda jest taka, że ​​żaden programista nastawiony na biznes nie zapłaci za dedykowany zespół wsparcia do obsługi niepłacących klientów.

Jeśli chodzi o pomoc, najlepsze, co możesz uzyskać od Google Optimize, to ich centrum zasobów.

Z drugiej strony jest bardzo szczegółowy. Dostajesz wszystko, od wskazówek, samouczków wideo Google Optimize, społeczności, wskazówek dotyczących wprowadzania itp. Ale nie ma pomocy na żywo.

Nie ma do kogo zadzwonić, nie ma czatu na żywo, nie ma wsparcia przez e-mail. Możesz to uzyskać tylko wtedy, gdy zdecydujesz się na płatną opcję – Google Optimize 360.

4. Wpływ SEO jako wynik testów

Istnieją pewne najlepsze praktyki przeprowadzania testów A/B bez negatywnego wpływu na SEO.

Ale jeśli przeprowadzasz testy A/B za pomocą Google Optimize, i tak ryzykujesz uszkodzenie SEO.

Dzieje się tak z powodu migotania — co się dzieje, gdy użytkownik odwiedza testowaną stronę i widzi oryginalną wersję tej strony przez ułamek sekundy przed wyświetleniem jej wariantu.

Nie tylko wpływa to na jakość wyników testu, ale także szkodzi wrażeniach użytkownika.

A Google jest duży pod względem doświadczenia użytkownika w odniesieniu do SEO.

Aby rozwiązać ten problem, Google Optimize ma fragment kodu zapobiegający migotaniu, który możesz dodać do strony.

Ten fragment kodu zapobiegający migotaniu sprawia, że ​​elementy Twojej witryny są przezroczyste (lub niewidoczne) do momentu załadowania wariantu z kodu JavaScript Optymalizatora Google. Tak więc, zamiast widzieć ułamek sekundy oryginału, strona pozostaje biała, dopóki wariant nie będzie gotowy.

Jest jednak problem z tym fragmentem, który nawet Google Optimize rozpoznaje po tym ostrzeżeniu na stronie pomocy „Zainstaluj fragment zapobiegający migotaniu”.

Mówią:

Ponieważ wydłuża czas ładowania strony. Tak więc użytkownicy oglądający wariant mają gorsze wrażenia niż ci, którzy przejmują kontrolę.

Więc pomimo wysiłków, aby usunąć migotanie za pomocą fragmentu kodu, Twoje SEO nadal ma cios.

Konwertuj Doświadczenia szybko wyświetlają Twoje wariacje, bez denerwującego migotania.

5. Testowana inflacja liczby odwiedzających

Twoja liczba odwiedzających to liczba unikalnych użytkowników miesięcznie, którzy odwiedzają Twoją witrynę i biorą udział w aktywnych testach. Ta liczba nie określa, ile razy (sesji) dany użytkownik odwiedził Twoją witrynę, ale ile jest tych unikalnych użytkowników.

Optymalizator Google ma sposób rejestrowania liczby odwiedzających, co negatywnie wpływa na wyniki testu.

To narzędzie Google do testowania A/B wykorzystuje regułę Google Analytics, w której sesja jest mierzona jako 30 minut i czasami może zostać rozciągnięta do 4 godzin. Oznacza to dla Ciebie, że jeśli ktoś odwiedzi Twoją witrynę o 9 rano, a następnie wróci do 14 (5 godzin później), Google Optimize zarejestruje to jako 2 unikalnych użytkowników.

To sprawia, że ​​współczynniki konwersji są niższe niż w rzeczywistości, a wyniki są mniej dokładne i imponujące.

Dlaczego tak jest? Google Optimize to bezpłatna platforma testowa. Aby zminimalizować wykorzystanie pamięci serwera do przechowywania danych użytkownika, muszą one utrzymywać te sesje krótko.

Jeśli więc potrzebujesz lepszych wyników, rozważ płatną alternatywę, która jest warta każdej zainwestowanej w nią złotówki.

6. Debata wokół pobierania próbek

Google zaprzecza, że ​​próbkowanie występuje w Optimize, Optimize 360, Analytics lub Analytics 360. Zamiast tego twierdzi, że pobiera niespróbkowane dane z tabel danych Google Analytics i nie przeprowadza dalszego próbkowania w samej aplikacji optymalizacyjnej.

Oto oficjalne oświadczenie ich zespołu wsparcia:

Dane Optymalizacji są pobierane z bazowych tabel danych Google Analytics i nie są próbkowane. Ponadto Optimize nie narzuca żadnego próbkowania w interfejsie Optimize. Oznacza to, że wszelkie dane widoczne w Optymalizacji są niespróbkowane, niezależnie od tego, czy korzystasz z Optymalizacji, Optymalizacji 360, Analytics czy Analytics 360.

To powiedziawszy, doświadczeni optymalizatorzy zauważają niepokojący trend próbkowania w witrynach o dużym natężeniu ruchu (pomyśl o milionach odwiedzających).

Silver Ringvee, dyrektor ds. technologii w Speero, stwierdził, że pobieranie próbek jest problemem, z którym ich zespół spotyka się na co dzień:

W Speero większość witryn, z którymi współpracujemy, ma dość dużą liczbę odwiedzających, generując miliony odwiedzin każdego miesiąca. Oczywiście większość z tych witryn ma Google Analytics i nie wszystkie z nich mają wersję premium GA360.

Oznacza to, że próbkowanie to problem, z którym borykamy się na co dzień, zwłaszcza analizując wyniki testów A/B z wykorzystaniem niestandardowych segmentów. Niezależnie od tego, czy jest to Optimize, czy inne narzędzie, próbkowanie nadal stanowi problem, jeśli chodzi o analizę tych danych w Google Analytics.

Biorąc to pod uwagę, liczby widoczne w raportach Optymalizacji Google nie są próbkowane, ale nie pozwalają na żadną zaawansowaną analizę. Chociaż dane w raportach Optymalizacji Google nie są próbkowane i nie są one wyraźnie napisane w Warunkach korzystania, uważam, że na te dane nadal mają wpływ ograniczenia gromadzenia danych wymienione w Warunkach korzystania z Google Analytics. Za tym przekonaniem przemawia fakt, że Optimize opiera się na tym samym zbiorze danych co Google Analytics, aw Optimize widzieliśmy kilka dziwnych liczb dla witryn, które otrzymują ogromne ilości odwiedzin (100 milionów i więcej miesięcznie).

Dlaczego w ogóle odbywa się pobieranie próbek? To sposób na zaoszczędzenie pieniędzy na infrastrukturze lub szybsze ładowanie raportów. Zmniejsza to jednak dokładność wyników, ponieważ patrzysz tylko na część danych z oryginalnego zestawu danych.

Silver Ringvee of Speero znalazł rozwiązanie pozwalające obejść problemy z próbkowaniem:

W przypadku każdej krytycznej decyzji biznesowej (np. wybór zwycięzcy testu A/B) zawsze czekam dłużej i otrzymuję raporty oparte na 100% danych. Niestety bezpłatna wersja Google Analytics nie daje nam takiej możliwości. Witryny, które przyciągają wielu odwiedzających, będą musiały radzić sobie z pobieraniem próbek. Zwłaszcza w przypadku korzystania z niestandardowych segmentów, które są bardzo popularne do analizy wyników testów A/B.

Tak więc próbkowanie może skutkować wypaczeniem danych z testów A/B, które mogą sprowadzić Cię na złą ścieżkę. Jeśli masz duży ruch w swojej witrynie, rozważ przejście na płatne narzędzie, które nie zepsuje Twoich danych, a zamiast tego dostarczy Ci dokładnych raportów.

Jak wybrać alternatywę dla bezpłatnych narzędzi do testowania A/B?

Dzięki darmowym rozwiązaniom do testów dzielonych trafisz w naturalne punkty zatrzymania. A to może utrudnić uzyskiwanie wyników eksperymentów.

Ale to w porządku. Oznacza to tylko, że awansowałeś do punktu, w którym nie jesteś już początkującym.

A nawet jeśli nie jesteś jeszcze na poziomie przedsiębiorstwa, możesz znaleźć odpowiednie narzędzie, które będzie pasować do tego stanowiska, na którym się znajdujesz.

Oto jak:

1. Zastanów się, dlaczego?

Dlaczego decydujesz się na przejście na płatne narzędzie?

Gdy zrozumiesz, jakie ograniczenia chcesz pominąć, oraz funkcje, z których chcesz zacząć korzystać, pomoże Ci to w podjęciu wspaniałej decyzji.

Czy próbujesz pozbyć się migotania? Czy chcesz przeprowadzić więcej równoległych testów? A może szukasz wsparcia eksperckiego podczas skalowania swojego biznesu?

Gdy znajdziesz funkcje, które napędzają Twoją migrację, następną rzeczą do zrobienia jest ocena dostępnych narzędzi pod kątem określonych kryteriów.

2. Wykonaj porównanie narzędzi do testowania A/B

Nie wszystkie narzędzia są sobie równe. Oczywiście cechy są jednym z czynników różnicujących. Ale jest w tym coś więcej.

Nawet jeśli oferują te same funkcje w tej samej cenie, istnieją inne cechy pod powierzchnią, które mogą być dla Ciebie ważne i warte oceny.

Możesz mieć pytania takie jak:

• Jakie jest ich stanowisko w sprawie prywatności użytkowników?
• Jakiego modelu cenowego używają?
• Czy ich cechy mają sens w porównaniu z kosztami?
• Czy okazują troskę o świat?

3. Lista preferowanych narzędzi

W tym momencie możesz znaleźć 3 lub 4 narzędzia, które pasują do Twojego pomysłu na idealne narzędzie.

W przypadku niektórych narzędzi Twoja początkowa ocena może uderzyć w kamienną ścianę podczas sprawdzania cen. Wiele narzędzi do testowania A/B ujawnia niestandardową cenę dopiero po wielu rozmowach z przedstawicielami handlowymi.

Po ustaleniu preferowanych narzędzi z krótkiej listy przetestuj je w bezpłatnej wersji próbnej. A potem znajdź swojego zwycięzcę.

W miarę odchodzenia od Google Optimize (lub dowolnego innego bezpłatnego narzędzia do testowania A/B) możesz wkraczać w bardziej złożone środowisko. Płatne narzędzia są lepiej wyposażone i mogą być skomplikowane w porównaniu z darmowymi alternatywami.

Dlatego Twój zwycięzca powinien mieć świetną obsługę klienta. Niezależnie od tego, czy jest to czat na żywo, czy całodobowa pomoc telefoniczna i e-mailowa, będziesz potrzebować niezawodnego wsparcia, z którego zawsze możesz skorzystać, aby Twoja praca nie spowalniała z powodu żadnego wyzwania.

Wybierz narzędzie, którego użytkownicy tak mówią o zespole wsparcia:

• „Zespół obsługi klienta jest szybki, kompetentny i zorientowany na rozwiązania”.

• „Wsparcie jest zawsze przyjazne i pomocne”.

• „Wsparcie jest na najwyższym poziomie i bardzo responsywne”.

Wybrane narzędzie powinno mieć odpowiedni zespół wsparcia, który pomoże Ci w płynnym przejściu z bezpłatnych na płatne narzędzia do testowania A/B i skalowaniu programu testowego.

Skrót do znalezienia alternatywy dla bezpłatnych narzędzi do testowania A/B

Jeśli chcesz znaleźć alternatywę dla bezpłatnego narzędzia do testowania A/B, ale nie chcesz jeszcze wydawać na to gotówki, skorzystaj z bezpłatnej wersji próbnej Convert Experiences. Daje Ci bezpłatny dostęp przez 15 dni, dzięki czemu możesz ocenić, jak dobrze odpowiada Twoim potrzebom przed podjęciem decyzji o zakupie. Możesz zintegrować się z ponad 100 narzędziami i przeprowadzać testy A/B na swoich warunkach. Bez limitów.

Wniosek

Bezpłatne narzędzia do testowania A/B, takie jak Google Optimize, są idealne do rozpoczęcia testowania interfejsu użytkownika, UX, witryn internetowych, aplikacji itp. Oczywiście mają one jednak ograniczenia, ponieważ nie przynoszą dochodów właścicielom narzędzi .

Oznacza to dla Ciebie, że gdy potrzebujesz zrobić coś więcej niż tylko podstawowe eksperymenty, funkcje tych darmowych i otwartych narzędzi testowych będą Cię ograniczać.

Aby przekroczyć tę barierę i przenieść swoją optymalizację na wyższy poziom, musisz wybrać płatne alternatywy GO. Niesamowite jest to, że możesz uzyskać niedrogie i potężne narzędzie, takie jak Convert Experiences, które zapewnia nieograniczone funkcje z dedykowanym zespołem wsparcia, które pomogą Ci zmaksymalizować ROI.