اختبار A/B المتقدم

تتضمن منهجيتنا اختبار الفرضيات التسلسلي الذي يقلل مدة التجربة مع الحفاظ على الصلاحية الإحصائية، [أساليب الغابات السببية](/research#heterogeneous-treatment-effects) لتحديد شرائح العملاء الأكثر استفادة من العلاجات، واكتشاف تأثير الشبكة للحالات التي يؤثر فيها المستخدمون على بعضهم البعض. للأسواق والمنصات الاجتماعية، نحدد ونحسب التداخل حيث يؤثر عشوائية مستخدم واحد على نتائج المستخدمين الآخرين، متجنبين التقديرات المتحيزة التي تنتجها اختبارات A/B التقليدية.

تزيد شركات التجارة الإلكترونية التي تدير منصتنا سرعة التجريب مع الحفاظ على الدقة. تحدد الفرق رؤى دقيقة مثل "تحسين الدفع يفيد المستخدمين الجدد لكنه يضر بالعملاء المتكررين" التي تفوتها ملخصات اختبار A/B البسيطة. تتجنب الشركات المبالغة في ترجيح النتائج من الشرائح التي كانت ستتحول على أي حال، بدلاً من ذلك تركز التكرارات على المجموعات السكانية عالية الرافعة.

تتيح قدرات قاطع الطرق متعدد الأذرع الموازنة بين الاستكشاف والاستغلال، وتخصيص حركة المرور ديناميكياً للبدائل الأفضل أداءً أثناء تشغيل التجارب، مما يزيد التأثير التراكمي.