Statsig Funktionen
Welche Funktionen hat Statsig?
Produktanalytik
- Analysen auf Benutzerebene
Management
- Flaggen-Management
- Rollout- und Rollback-Steuerung
- Überwachung
Funktionalität
- Steuerung mehrerer Umgebungen
- Funktionstests
- Low-Code-Schnittstelle
Analytics
- Berichte und Analysen
- Heatmaps
Experimentelles Design
- Multivariate Testkapazitäten
- Gleichzeitiges Testen
- Mobiles Testen
Informatik
- WYSIWYG
- KI/Maschinelles Lernen
- Wenig bis gar keine Codierung
Top-bewertete Statsig Alternativen
Filter für Funktionen
Nutzerverhalten
Klick-Tracking | Verfolgt, wo Benutzer auf eine Webseite klicken. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Eye-Tracking | Verfolgt, wo Benutzer den Mauszeiger auf einer Webseite bewegen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Mausbewegung | Verfolgt die Mausbewegung auf einer Webseite. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Frustrations-Tracking | Sehen Sie, wo Benutzer auf einer Webseite die größten Schwierigkeiten haben. | Nicht genügend Daten verfügbar |
A/B-Tests
Fehler- und Bugverfolgung | Verfolgt Sitzungen, in denen Benutzer auf Fehler und Bugs gestoßen sind. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Split-URL-Tests | Teilen Sie den Web-Traffic zu einer Seite auf zwei verschiedene URLs auf. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenanalyse | Bietet Einblicke in die Beziehungen zwischen Benutzerinformationen und Benutzerverhalten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Notes | Hinterlassen Sie Notizen zu Sitzungen und Fehlern. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Informationen für Besucher
Benutzeridentifikation | Sammelt Benutzerinformationen (Standort, IP-Adresse, E-Mail-Adresse usw.). | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Suchfeld | Durchsuchen Sie Sitzungen nach Schlüsselwörtern oder IP-Adressen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Produktanalytik
Analysen auf Kontoebene | Möglichkeit, Analysen auf Kontoebene anzuzeigen. Diese Funktion wurde in 24 Statsig Bewertungen erwähnt. | 83% (Basierend auf 24 Bewertungen) | |
Analysen auf Benutzerebene | Basierend auf 25 Statsig Bewertungen. Möglichkeit, Analysen auf Benutzerebene anzuzeigen. | 83% (Basierend auf 25 Bewertungen) | |
Segmentierung | Wie in 24 Statsig Bewertungen berichtet. Möglichkeit, die Nutzung über Segmente hinweg zu vergleichen, z. B. Rolle, Unternehmensgröße usw. | 82% (Basierend auf 24 Bewertungen) | |
Trichter | Wie in 24 Statsig Bewertungen berichtet. Sehen Sie, wie sich Benutzer über gruppierte Seitensequenzen durch ein Produkt bewegen | 81% (Basierend auf 24 Bewertungen) | |
Warnungen | Erhalten Sie automatisierte Warnungen und Berichte, die auf Leistungsgewinnen oder -verlusten basieren. Diese Funktion wurde in 24 Statsig Bewertungen erwähnt. | 67% (Basierend auf 24 Bewertungen) | |
Multi-Produkt-Analytik | Wie in 23 Statsig Bewertungen berichtet. Zeigen Sie Analysen für mehrere Produkte in einem einzigen Dashboard an, einschließlich produktübergreifender Interaktion | 67% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Benutzer-Bewertung | Bewertet Kunden und Besucher, um gefährdete oder florierende Konten zu identifizieren. 23 Rezensenten von Statsig haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 68% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Integrationen | Basierend auf 23 Statsig Bewertungen. Umfang und Funktionalität von Integrationen mit Produkten von Drittanbietern. | 73% (Basierend auf 23 Bewertungen) |
Einsatz
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Management
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Registry | Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flaggen-Management | Gewährt Benutzern ein zentrales Dashboard für die organisierte Verwaltung von Feature-Flags. Diese Funktion wurde in 63 Statsig Bewertungen erwähnt. | 94% (Basierend auf 63 Bewertungen) | |
Rollout- und Rollback-Steuerung | Wie in 52 Statsig Bewertungen berichtet. Gewährt Benutzern eine granulare Kontrolle über Rollouts und Rollbacks von Funktionen. | 90% (Basierend auf 52 Bewertungen) | |
Überwachung | Ermöglicht es Benutzern, den Status der bereitgestellten Funktionen und die Anwendungsleistung über automatisierte Warnungen zu verfolgen. Diese Funktion wurde in 54 Statsig Bewertungen erwähnt. | 87% (Basierend auf 54 Bewertungen) | |
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Funktionalität
Steuerung mehrerer Umgebungen | Wie in 54 Statsig Bewertungen berichtet. Ermöglicht Benutzern die reibungslose Bereitstellung von Funktionen in einer Vielzahl von Umgebungen. | 87% (Basierend auf 54 Bewertungen) | |
Funktionstests | Ermöglicht es Teams, Funktionen in der Produktion für ausgewählte Zielgruppen zu testen, ohne sie bereitstellen zu müssen. 60 Rezensenten von Statsig haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 94% (Basierend auf 60 Bewertungen) | |
Low-Code-Schnittstelle | Wie in 46 Statsig Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern eine Low-Code-Oberfläche zum Erstellen und Verwalten von Feature-Management-Systemen. | 84% (Basierend auf 46 Bewertungen) |
Transaktionen
Metriken | Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Infrastruktur-Management | Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Zusammenarbeit | Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Analytics
Berichte und Analysen | Wie in 78 Statsig Bewertungen berichtet. Stellt Berichts- und Analysetools bereit, um die Ergebnisse des Experiments zu quantifizieren. | 87% (Basierend auf 78 Bewertungen) | |
Heatmaps | Wie in 47 Statsig Bewertungen berichtet. Bietet Heatmap-Funktionen, um zu beurteilen, mit welchen Teilen der Website Besucher am meisten interagieren. | 60% (Basierend auf 47 Bewertungen) |
Experimentelles Design
Multivariate Testkapazitäten | Ermöglicht das gleichzeitige Testen mehrerer Variablen während eines einzelnen Tests. Diese Funktion wurde in 69 Statsig Bewertungen erwähnt. | 89% (Basierend auf 69 Bewertungen) | |
Gleichzeitiges Testen | Ermöglicht die gleichzeitige Bereitstellung mehrerer Experimente. Diese Funktion wurde in 69 Statsig Bewertungen erwähnt. | 89% (Basierend auf 69 Bewertungen) | |
Mobiles Testen | Ermöglicht das Testen mobiler Webseiten während A/B-Tests. 63 Rezensenten von Statsig haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 63 Bewertungen) |
Informatik
WYSIWYG | Die WYSIWYG-Funktionen (What You See is What You Get) ermöglichen die Bearbeitung von Webseiten ohne HTML. Das bedeutet, dass Sie Seiten mit Bildern und Text direkt und ohne Codierung bearbeiten können. Diese Funktion wurde in 56 Statsig Bewertungen erwähnt. | 66% (Basierend auf 56 Bewertungen) | |
KI/Maschinelles Lernen | Basierend auf 50 Statsig Bewertungen. Verwendet Algorithmen und kontinuierliche Dateneingabe, um die Technologie in die Lage zu versetzen, Erkenntnisse zu gewinnen und Tests zu optimieren. | 63% (Basierend auf 50 Bewertungen) | |
Wenig bis gar keine Codierung | Wie in 65 Statsig Bewertungen berichtet. Erfordert wenig bis gar keine Programmierkenntnisse. In der Regel bedeutet dies, dass es mit vorgefertigtem Code geliefert wird. | 74% (Basierend auf 65 Bewertungen) |
Generative KI
Textgenerierung | Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Textzusammenfassung | Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. | Nicht genügend Daten verfügbar |