GrowthBook

GrowthBook ist eine Open-Source-Plattform für Feature-Flagging und A/B-Tests, die Unternehmen dabei unterstützt, Funktionen sicher zu veröffentlichen und deren Auswirkungen mit Zuversicht zu messen. Betrachten Sie es als Ihr komplettes Experimentier-Toolkit, das mit Ihrer bestehenden Dateninfrastruktur zusammenarbeitet.

Die Plattform kombiniert zwei wesentliche Funktionen: Feature-Flags, mit denen Sie steuern können, wer neue Funktionen sieht und wann, sowie A/B-Test-Tools, die Ihnen helfen zu verstehen, welche Änderungen Ihr Produkt tatsächlich verbessern. Was GrowthBook besonders macht, ist sein warehouse-nativer Ansatz – es verbindet sich direkt mit Ihren Datenquellen wie BigQuery, Snowflake oder Google Analytics, ohne dass Sie Daten an andere Orte senden müssen.

Gegründet im Jahr 2021, ist GrowthBook schnell gewachsen und unterstützt mittlerweile Experimente bei Tausenden von Unternehmen. Sie können es als gehosteten Cloud-Service nutzen oder auf Ihren eigenen Servern installieren, um vollständige Kontrolle und Datenschutz zu gewährleisten.

Der Einstieg mit GrowthBook ist unkompliziert, egal ob Sie die Cloud-Version oder die selbst gehostete Option wählen. Erstellen Sie zunächst ein kostenloses Konto auf growthbook.io oder folgen Sie den Docker-Setup-Anweisungen für das Self-Hosting.

Einrichtung Ihres ersten Experiments:

• Verbinden Sie Ihre Datenquelle (BigQuery, Snowflake, Google Analytics usw.)

• Definieren Sie Ihre Metriken mit dem visuellen Abfrage-Builder oder SQL

• Erstellen Sie Feature Flags im Dashboard mit Zielgruppenregeln

• Installieren Sie das leichtgewichtige SDK in Ihrem Anwendungscode

• Starten Sie Ihr Experiment und überwachen Sie die Ergebnisse in Echtzeit

Best Practices für den Erfolg:

• Beginnen Sie mit einfachen Feature Flags, bevor Sie zu komplexen Experimenten übergehen

• Verwenden Sie den Visual Editor für Website-Tests, die keine Codeänderungen erfordern

• Richten Sie ein korrektes Tracking ein, um eine genaue Datenerfassung zu gewährleisten

• Überprüfen Sie statistische Ergebnisse mit ihren Bayesianischen oder Frequentistischen Engines

• Treten Sie ihrer Slack-Community für Unterstützung und Best Practices bei

Die Plattform merkt sich Ihre Einstellungen und bietet detaillierte Dokumentationen, die Sie durch jeden Schritt des Experimentierprozesses führen.

• Open-Source Feature-Flagging- und A/B-Testplattform

• Funktioniert mit bestehenden Data-Warehouse- und Analysetools

• Leichte SDKs für mehrere Programmiersprachen

• Visueller Editor für No-Code-Website-Experimente

• Erweiterte Statistik (Bayesianisch, Frequentistisch, CUPED)

• Echtzeit-Feature-Flag-Updates und Targeting

• Enterprise-Sicherheits- und Compliance-Funktionen

• Optionen für Self-Hosting oder Cloud-Bereitstellung

• Unbegrenzte Experimente und Traffic

• Community-Support und Dokumentation