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Growthbook-Testbericht: Open-Source-A/B-Testing und Feature Flags

Aktualisiert am 23. Oktober 2026 · AI Tools Hub · growthbook.io

GrowthBook ist eine Open-Source-Experimentierplattform, mit der Teams A/B-Tests, Feature Flags und Produkt-Rollouts aus dem Code heraus starten können. Sie verbindet sich mit bestehenden Data Warehouses und Tools für Produktanalysen, um Ergebnisse zu messen, ohne Ihren bestehenden Stack zu ersetzen. Teams können GrowthBook kostenlos selbst hosten oder die verwaltete GrowthBook Cloud nutzen.

Preise

Die selbst gehostete Version von GrowthBook ist unter der MIT-Lizenz kostenlos und kann auf Ihrer eigenen Infrastruktur betrieben werden. GrowthBook Cloud bietet eine Gratis-Version für kleine Teams sowie kostenpflichtige Pro- und Business-Pläne, die sich nach monatlich erfassten Nutzern und Sitzen skalieren. Diese beinhalten unbegrenzte Projekte, erweitertes SSO, Audit-Logs, Warehouse-Verbindungen und Prioritäts-Support; die veröffentlichten Cloud-Preise beginnen üblicherweise bei etwa 100 USD/Monat für Pro und 400 USD/Monat für Business, während Enterprise individuelle SLAs, Sicherheitsprüfungen und dedizierten Success Support hinzufügt.

Lizenz

Open Source

Hauptfunktionen

Vorteile

  • Open Source und selbst hostbar
  • Starker Code-first-Experimentier-Arbeitsablauf
  • Gutes Targeting und gute Rollout-Steuerung für Feature Flags
  • Gute Integration mit Data Warehouses und Analytics-Stacks
  • Geringere Anbieterbindung als bei vielen kommerziellen Experimentierplattformen

Nachteile

  • Self-Hosting erfordert Engineering-Wartung
  • Die Einrichtung der erweiterten Analysen kann Zeit in Anspruch nehmen
  • Kleineres Ökosystem als bei einigen Enterprise-Experimentier-Tools

Anwendungsfälle

Fazit

GrowthBook hebt sich für Teams hervor, die Experimentierung und Feature Flags ohne proprietäre Anbieterbindung wünschen, insbesondere wenn bereits ein Data Warehouse vorhanden ist. Es ist entwicklerfreundlich und kosteneffizient, aber das Self-Hosting und die Warehouse-Einrichtung können Engineering-Aufwand erfordern. Es eignet sich am besten für Produkt-, Engineering- und Datenteams, die Code-first-A/B-Tests und skalierbares Feature-Management benötigen.

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