ABテスト

10/4 Optimizely X リリース

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この記事はOptimizely blog を翻訳、編集したものです。

Introducing Optimizely X: The Experimentation Platform

Optimizely X リリース! その中身とは

 

2016年10月4日、Optimizely X がリリースされました。

Optimizely XはこれまでのOptimizelyを大幅にグレードアップし、それに新たな製品をいくつか盛り込んだプラットフォーム。どのような機能が加わったのか、Optimizely blogでは製品ごとに紹介をしています。

OptimizelyのCEO、Dan Siroker氏のコメント(一部省略)

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「より良いビジネス決定をし、実験を通してより良いユーザーエクスぺリエンスを加えるために、Optimizely Xは、経営陣、マーケティング・チーム、製品チームと開発チームに権限を与えます。

Optimizely Xは、これまでの実験の限界を押し上げ、顧客のためのデジタルエクスペリエンスへと変換することによりユーザーエクスペリエンスをより高度なものへと大躍進させるでしょう。

Optimizely X を使えばインターネットのつながりのあるものならどんなチャンネル、デバイスでもABテストを可能にしてくれます。」

それではOptimizely X に含まれる各製品についてご紹介いたします。

Optimizely X Web Experimentation

Optimizely X Web Experimentationは、最も簡単で最も強力にウェブサイトの実験を走らせることができます。
レスポンシブルなサイトや一つのページしかないアプリなどを含む現代の複雑なサイト構造にも対応できるような、業界をリードする実験製品を完全に作り直しました。
より強力な視覚のエディタとワンクリック統合が提供され、企業ががたやすく実験を走らせるプラットフォームになっています。

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Optimizely X Web Personalization

Optimizely X Web Personalizationは1stパーティーと3rdパーティーのデータを取り入れながら行動のターゲティングを行い、ユーザーごとに最適なユーザーエクスペリエンスを提供します。また顧客のサイト上での行動を微調整し、カギとなるビジネス指標に与えるボトムラインの影響を理解するたのリアルタイムでの実験が可能です。

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Optimizely X Web Recommendations

Optimizely X Web Recommendationsでは、製品、カテゴリー、コンテンツのレコメンデーションをいかなるウェブ・ページにでも自動的に加えることができます。機械学習機能を活用し、レコメンデーションを洗練させることでROIの自動化を図りましょう。またネイティブなアルゴリズム、配置、プレゼンテーションの実験機能が搭載されています。

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Optimizely X Full Stack

Optimizely X Full Stackでは、より高度な実験を実現するために作られた、開発者向けツールです。

Python, Java, Ruby,  Node,SDK などの人気なコーディング言語を使用したアプリケーションならなんでも実験を走らせることができます。

1つのテストプラットフォーム上で、エンジニアが社内のリソースを持って、製品価格、検索結果アルゴリズム、サイトの再設計をサーバー側やクライアント側で広く深く行うことが可能になります。

Amazon Echo、Fitbit、VR、コネクティット体重計、スマート冷蔵庫、ゲーム機など、インターネットのつながりのある商品なら何でも実験が可能です。

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Optimizely X Mobile

Optimizely X MobileはネイティブなiOSとAndroidアプリのために作り直されたモバイル用のツールです。多くの機能が追加され、また強力な開発者ツールを含んでいます。

どんな地域にいて、どんなデバイスを使っているユーザーでも実験を走らせることができ、より多くの顧客を引き込むことができます。

またApple Store やGoogle Play のレビューを待たずに新機能を公開することが可能です。

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Optimizely X OTT

Optimizely X OTTはテレビ・アプリケーション実験を可能にする全く新しい製品です。

Optimizely X OTTは、tvOSまたはAndroidテレビを用いて、ナビゲーション、アプリの配置、サイトデザイン、特集コンテンツ、他サービスと連動したメッセージテストなどの顧客体験のテストを可能にします。

 Stats Engineを用いることでリアルタイムで計測結果を確認でき、実験の効果を測定することができるので、確かな結果をもとに確信をもって決定を下すことができるようになります。

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石井雄大

株式会社ギャプライズ テクノロジーソリューション事業部
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