Optimizely gegen LaunchDarkly: Was ist besser für A/B-Tests und Feature-Flagging?

Wenn Ihr Veröffentlichungsdatum näher rückt, kehren dieser trockene Geschmack und das sinkende Gefühl zurück. When they have worked on an a series new functions, fear you are in last minute to be used bugs and are not safe how the users are use the new function.

Aber die Veröffentlichung neuer Veröffentlichungen muss nicht wie ein Horrorfilm ablaufen. Feature-Management-Tools wie Optimizely und LaunchDarkly bieten detaillierte Kontrollen zur Funktionsbereitstellung und A/B-Tests, mit denen sie neue Funktionen evaluieren können, im Hinblick auf Benutzerakzeptanz und Bugs, ohne dass dies Auswirkungen hat. In diesem Artikel präsentieren wir eine unvoreingenommene Bewertung beider Lösungen.

Benennzeichnung von Functions

With feature flagging can your development can the veröffentlichung einer neuen funktion so lange, bis sie in der Produktionsumgebung vollständig auf Qualität getestet wurden. Accepted, you want expand your web app with a new In-App-Caufffunction. Üblicherweise wird Ihr Team Code in einer lokalen Test-, Staging- und Betaumgebung schreiben, bevor es ihn schließlich in einer Produktionsumgebung bereitstellt. This provide but can lead to unbeabsichtigte fehlers or performance verzögerungen.

This can test and verfeinern with tools like Optimizely and LaunchDarkly the new purchase function with a little sub-group of true users in a production environment, before they allow for all your other users. Da Sie die Nutzerakzeptanz vor der Veröffentlichung kennen, können Sie die Risiken einer Live-Übertragung minimieren.

With two tools can control the functions, the different users see, without additional code to writing. LaunchDarkly hat jedoch ein breiteres Spektrum an dokumentierten SDKs im Vergleich zu Optimizely SDKs.

LaunchDarkly hat eine intuitive Oberfläche, die es Ihnen ermöglicht Create a Feature-Flag mit einem einzigartigen Flaggenschlüssel. Sie können außerdem die Feature-Flags veröffentlichen, die für alle Ihre verfügbar sind clientseitige und mobile SDKs.

In ähnlicher Weise verfügt Optimizely auch über eine GUI, with the you Create a Feature-Flag mit dem Noblen Variablen. Anschließend generiert es automatisch einen Codeausschnitt in der Entwicklungsumgebung Ihrer Wahl. If you provide this code cut on your website or app, you can be to switch this specific function.

A/B-Tests

Beide Tools bieten intuitive Benutzeroberflächen, um neue Funktionen A/B-Tests durchzuführen und zu verstehen, wie sich die Testergebnisse auf Umsatz- oder Engagement-Metriken auswirken. In this view is only very little, which these both tools different different.

Angenommen, Sie möchten den Checkout-Prozess Ihrer Website verbessern. This should have least two different checkout processes A/B testing to select the select that does to more umsatz and less abbruchrates. Sie können dieses Experiment entweder mit Optimizely oder LaunchDarkly ausführen.

Create a experiments in LaunchDarkly requires the following schritte:

1. Create a Metric um zu messen, wie sich verschiedene Flaggen verhalten. Sie können eine primäre Kennzahl erstellen, z. B. den Umsatz, und auch eine sekundäre Kennzahl definieren, z. B. die Anzahl der hinzugefügten Artikel im Warenkorb.
2. Baue das Experiment by you give him a unique name and the test hypothese.
3. Switch the feature flag um mit der Datenaufnahme zu beginnen. Zu einem bestimmten Zeitpunkt können Sie nur ein Experiment pro Flagge durchführen.
4. Starte eine Iteration in the environment your choice. LaunchDarkly startet automatisch eine neue Iteration, wenn Sie Änderungen am Experiment vornehmen.

Ebenso ist Folgendes erforderlich, um ein Experiment in Optimizely zu erstellen:

1. Definiere die URL target or page location by the place, to you want to carry your experiment.
2. Create variantes die du gerne testen würdest. Use the Visualeditor of Optimizely or create your HTML5 code.
3. Identifizieren Sie welche Teilmenge Ihres Publikums würde das Experiment sehen. Die Standardoption ist Jeder.
4. Füg die Metriken hinzu das wirst du im Experiment messen.
5. Order to, how the traffic will sent zu all deinen Testvariationen.
6. Implementieren Sie das Optimizely-Code-Snippet um den Test zu veröffentlichen.

Testing new functions

Beide Tools helfen Ihnen dabei, Bereitstellung und Veröffentlichung zu entkoppeln. This engineers can provide new functions in the production environment, without they provide all users for available.

Ihr Softwareteam unterzieht bereits alle neuen Funktionen oder die meisten der folgenden Testphasen:

• Komponententests check the individual code units on logic
• Integrationstests die testen, wie gut verschiedene Softwaremodule zusammenarbeiten
• Leistungstests to determine how your software under last, stress and production traffic
• Regressionstests die erneut bestätigen, dass neue Änderungen bestehende Funktionen nicht negativ beeinflussen
• Functionstests Stellen Sie fest, ob jede Funktion wie erwartet funktioniert oder nicht
• Usability-Tests die belegen, wie einfach es für Endbenutzer ist, die neuen Funktionen zu verwenden
• Betatest das testete die neuen Funktionen mit einer kleinen Gruppe von Beta-Usern
• Kanarien-Tests das beschränkt die Veröffentlichung neuer Funktionen auf eine kleine Gruppe von Live-Benutzern

Es wird immer schwieriger und kostspieliger, Codebereitstellungen rückgängig zu machen, wenn sie jede dieser Testphasen durchlaufen. Idealerweise benötigen Sie auch die neu entwickelten Funktionen, bevor Sie in die nächste Phase überführen.

Sowohl LaunchDarkly als auch Optimizely helfen Ihnen auf unterschiedliche Weise dabei, Veröffentlichungsrisiken zu minimieren.

With LaunchDarkly can you can carry unit, integration, beta and canary tests directly in the production environment. Testing in the production spart Zeit und Geld, da keine Vorproduktionsphase erforderlich ist. Es schafft auch eine CI/CD-Kultur und verbessert die Zeitpläne für die Softwarebereitstellung. To example you can use launchDarkly, to first Scheintest einzelne Codeteile und testen Sie dann das gesamte System mit durchgängige Integrationstests before they carry canarientests with Precise Targeting-Regeln.

Optimizely verfolgt einen herkömmlichen Ansatz zur Trennung der verschiedenen Testumgebungen. Es gibt Ihnen mehr Kontrolle bei mehrstufigen Tests in separaten sequentiellen Umgebungen. This include a local test environment, on only Developer can access, a pre-production environment, in the code with a major team together with a small group of beta stars, and the last production environment.

Costs

Beide Tools bieten individuelle Preisangebote, die auf Ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. LaunchDarkly hat jedoch einen transparenten Start- und Mittelklasse-Preisplan.

Dunkel angefangen Hut drei Preispläne:

• EIN Starterpaket for 8.33 USD per sitzplatz and month with annual payment
• EIN Pro-Tarif for 16.67 USD per sitzplatz and month with annual payment
• Und ein Plan for company das wird dynamisch berechnet, basierend auf Ihren spezifischen Bedürfnissen

Optimizely Feature Experimentation hat zwei Preisstufen — Accelerate und Scale. Bei beiden Tarifen wird ein dynamischer Preis berechnet, der auf Ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Weitere Informationen zu diesen Plänen finden Sie hier.

Sollten Sie Optimizely oder LaunchDarkly verwenden, um die Nutzerergebnisse zu verbessern?

Wenn es um die Steuerung der Funktionsverwaltung geht, bieten beide Tools ähnlich robuste Methoden an, mit denen sie die mit der Bereitstellung neuer Funktionen verbundenen Risiken minimieren und die Kundenbindung sowie die Konversionsrate verbessern können.

If the cost your large problem, you are found that the Starter and Pro plans of LaunchDarkly are preisgünstiger. Optimizely is but a hard competition, if you zufällig operating a e-commerce-shop or also require a content management system.

Unabhängig davon, für welches Tool Sie sich entscheiden, können Sie mParticle verwenden, um Kundendaten in Echtzeit aus all Ihren Web-, Mobil-, Zahlungs-, OTT- und Social-Media-Quellen an Optimizely or LaunchDarkly zu leiten. Verwende mParticles Integrationen to streaming customer data to Optimizely and LaunchDarkly, without that special technical work are required.

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