従来のA/Bテストが埋もれたデータ分析に大きく依存しているのに対し、Synthetic Usersは革新的にユーザーシミュレーション技術とマルチバージョンテストを組み合わせ、新機能が稼動する前にユーザーエクスペリエンスの違いを予測します。プラットフォームサポート200以上のユーザープロファイルの並列シミュレーションさまざまなテストバージョンでの行動、成功率、消費時間、感情傾向など多角的な評価レポートを作成。
- 定量的比較：コンバージョン率、タスク完了時間など、主要な測定基準における新バージョンの改善を正確に計算します。
- 質的分析：「高齢のユーザーは新しいナビゲーション構造に戸惑っている」など、従来のデータでは捉えることが難しい洞察を提供する。
- リスク警告：新リリースによって引き起こされる可能性のあるエッジケースの問題を特定する。
あるEコマースのケーススタディでは、最適化されたように見えるチェックアウトプロセスが、実際にはモバイルユーザーの離脱率を18%増加させ、大きな損失を回避していることを、プラットフォームが事前に発見しました。テストレポートには、「キーボタンの位置を15px上に移動する」などの実行可能な推奨事項が含まれており、最適化の効率が大幅に改善されました。
この答えは記事から得たものである。合成ユーザー：実際のユーザー行動をシミュレートするAIテストツールについて
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil