Advanced A/B Testing

የተለመደው A/B ቴስቲንግ "ይህ አማራጭ አሸንፏል?" ለሚለው ጥያቄ ምላሽ ይሰጣል። የእኛ የላቀ የሙከራ ፕላቲፎርም ግን "ለማን አሸነፈ፣ መቼ እና ለምን" ለሚሉት ጥያቄዎች ምላሽ ሲሰጥ፣ ሙከራዎች በፍጥነት እንዲጠናቀቁ እና ጠንካራ ሳይንሳዊ ኃይል እንዲኖራቸው ያደርጋል። ከሙከራዎችዎ ከፍተኛ ትምህርት ለማግኘት ተከታታይ ትንተናን፣ ተለዋዋጭ የህክምና ውጤቶችን እና ከአካባቢው ጋር የሚጣጣሙ ዲዛይኖችን እናጣምራለን።

እኛ ውስብስብ የቢዝነስ ተግዳሮቶችን ለመፍታትCausal Machine Learningን እንጠቀማለን።

የእኛ ዘዴ ሳይንሳዊ ትክክለኛነትን በመጠበቅ የሙከራ ጊዜን የሚቀንስ ተከታታይ የንድፈ-ሀሳብ ፍተሻን፣ የትኞቹ የደንበኛ ክፍሎች ከህክምናው የበለጠ እንደሚጠቀሙ ለመለየት የሚረዱ [የCausal Forest ዘዴዎችን](/research#heterogeneous-treatment-effects) እና ተጠቃሚዎች እርስ በእርስ በሚቀራረቡበት ጊዜ የሚፈጠረውን ተፅእኖ መለየትን ያካትታል። ለገበያ ቦታዎች እና ለማህበራዊ ፕላቲፎርሞች፣ የአንድ ተጠቃሚ ምርጫ በሌሎች ተጠቃሚዎች ውጤት ላይ የሚያመጣውን ተፅእኖ ለይተን እናሰላለን፣ ይህም የተለመዱ የA/B ሙከራዎች የሚያመጡትን የተዛባ ግምት ያስቀራል።

የእኛን ፕላቲፎርም የሚጠቀሙ የኢ-ኮሜርስ ኩባንያዎች የሳይንሳዊ ጥንካሬን በመጠበቅ የሙከራ ፍጥነታቸውን ይጨምራሉ። ቡድኖች የተለመዱ የA/B ሙከራዎች የሚያመልጧቸውን እንደ "የክፍያ ሂደት ማሻሻያ ለአዲስ ተጠቃሚዎች ጠቃሚ ሲሆን ለነባር ደንበኞች ግን ጎጂ ነው" ያሉ ጥልቅ ግንዛቤዎችን ይለያሉ። ኩባንያዎች ያለ ማስታወቂያም ሊገዙ የሚችሉ ደንበኞች ውጤት ላይ ከማተኮር ይልቅ ከፍተኛ ተፅእኖ በሚፈጥሩ ሰዎች ላይ ስራቸውን ያተኩራሉ።

የMulti-armed bandit አቅሞች አሰሳን እና አጠቃቀምን ሚዛናዊ ለማድረግ ያስችሉዎታል፣ ይህም ሙከራዎች በሚካሄዱበት ጊዜ የተሻለ ውጤት ወደሚያመጡ አማራጮች ተጠቃሚዎችን በቅጽበት በመመደብ አጠቃላይ ተፅእኖን ይጨምራል።