Разширено A/B тестване
Стандартното A/B тестване отговаря на "тази вариант печели ли?" Нашата платформа за разширено експериментиране отговаря на "за кого печели, кога и защо", като същевременно проектира експерименти, които завършват по-бързо и с по-голяма статистическа мощ. Комбинираме последователен анализ, хетерогенни ефекти от лечение и адаптивни дизайни, за да извлечем максимално обучение от вашите експерименти.
ПрилагамеCausal Machine Learningза решаване на сложни бизнес предизвикателства.
Нашата методология включва последователно тестване на хипотези, което намалява продължителността на експеримента, като същевременно поддържа статистическа валидност, [методи на каузална гора](/research#heterogeneous-treatment-effects) за идентифициране кои клиентски сегменти се възползват най-много от лечения, и откриване на мрежови ефекти за случаи, когато потребителите влияят един на друг. За пазари и социални платформи идентифицираме и отчитаме интерференция, при която рандомизацията на един потребител влияе на резултатите на други потребители, избягвайки отклонени оценки, които традиционните A/B тестове произвеждат.
Компаниите за електронна търговия, работещи с нашата платформа, увеличават скоростта на експериментиране, като същевременно поддържат строгост. Екипите идентифицират нюансирани прозрения като "оптимизацията на касата е от полза за новите потребители, но вреди на повтарящите се клиенти", които простите обобщения на A/B тестове пропускат. Компаниите избягват да претеглят прекалено резултатите от сегменти, които така или иначе биха конвертирали, вместо това фокусирайки итерациите върху популации с висок ливъридж.
Възможностите за multi-armed bandit ви позволяват да балансирате изследването и експлоатацията, динамично разпределяйки трафик към по-добре представящите се варианти, докато експериментите работят, максимизирайки кумулативното въздействие.
Нашатаметодология
Синтез на данни
Интегрираме вашите съществуващи източници на данни, за да изградим изчерпателна аналитична основа.
Каузален анализ
Използване на Double Machine Learning за идентифициране на истински причинно-следствени връзки.
Стратегическа симулация
Моделиране на различни сценарии за прогнозиране на въздействието на вашите решения.
Оперативен мащаб
Разгръщане на готови за производство модели, които се интегрират със съществуващите ви системи.
Готови ли сте да започнете?
Нашият екип съчетава авангардни изследвания с практическа реализация.
Свържете се с насОбучение по Causal AI
Овладейте рамката DoubleML с нашите експертно водени курсове.
DoubleML Open Source
Разгледайте нашите пакети за Python и R в GitHub.
“Майсторството е преходът от предсказване на това, което се случва, към разбиране защо трябва да се случи.”
Доверие от водещи компании
