Während herkömmliche A/B-Tests in hohem Maße auf der Analyse verdeckter Daten beruhen, kombiniert Synthetic Users auf innovative Weise Benutzersimulationstechniken mit Tests mehrerer Versionen, um Unterschiede in der Benutzererfahrung vorherzusagen, bevor neue Funktionen in Betrieb genommen werden. Plattform-UnterstützungParallele Simulation von mehr als 200 BenutzerprofilenVerhalten in verschiedenen Testversionen, Erstellung von mehrdimensionalen Bewertungsberichten einschließlich Erfolgsquote, Zeitaufwand und emotionaler Tendenz.
- Quantitativer Vergleich: Genaue Berechnung der Verbesserung der neuen Version in Bezug auf Schlüsselkennzahlen wie Konversionsrate, Zeit für die Aufgabenerledigung usw.
- Qualitative Analyse: liefert Erkenntnisse, die mit herkömmlichen Daten nur schwer zu erfassen sind, wie z. B. "ältere Nutzer sind durch die neue Navigationsstruktur verwirrt".
- Risikowarnung: Identifizierung von Problemen, die durch neue Versionen ausgelöst werden können
In einer E-Commerce-Fallstudie entdeckte die Plattform im Vorfeld, dass ein scheinbar optimierter Checkout-Prozess in Wirklichkeit die Abbruchrate bei mobilen Nutzern um 18% erhöhte, wodurch erhebliche Verluste vermieden wurden. Der Testbericht enthielt umsetzbare Empfehlungen, wie z. B. die Positionierung der wichtigsten Schaltflächen um 15 Pixel nach oben zu verschieben, was die Effizienz der Optimierung erheblich verbesserte.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSynthetische Benutzer: ein KI-Testwerkzeug zur Simulation des realen BenutzerverhaltensDie
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