Advanced A/B Testing

সাধারণ A/B টেস্টিং উত্তর দেয় "এই সংস্করণটি কি সফল হয়েছে?" আমাদের উন্নত এক্সপেরিমেন্টেশন প্ল্যাটফর্ম উত্তর দেয় "এটি কার জন্য, কখন এবং কেন সফল হয়েছে" এবং এমন এক্সপেরিমেন্ট ডিজাইন করে যা দ্রুত শেষ হয় এবং যার পরিসংখ্যিক ক্ষমতা আরও শক্তিশালী। আপনার এক্সপেরিমেন্ট থেকে সর্বোচ্চ শিক্ষা আহরণ করতে আমরা সিকোয়েনশিয়াল অ্যানালাইসিস, হেটেরোজেনিয়াস ট্রিটমেন্ট ইফেক্ট এবং অ্যাডাপ্টিভ ডিজাইন একত্রিত করি।

আমরা জটিল ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জ সমাধানের জন্যCausal Machine Learningপ্রয়োগ করি।

আমাদের পদ্ধতিতে সিকোয়েনশিয়াল হাইপোথিসিস টেস্টিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা পরিসংখ্যিক বৈধতা বজায় রেখে এক্সপেরিমেন্টের সময়কাল কমায়, [ক্যাজুয়াল ফরেস্ট পদ্ধতি](/research#heterogeneous-treatment-effects) যা কোন গ্রাহক বিভাগগুলো চিকিৎসা থেকে সবচেয়ে বেশি উপকৃত হয় তা চিহ্নিত করে এবং নেটওয়ার্ক ইফেক্ট ডিটেকশন যা ব্যবহারকারীরা একে অপরকে প্রভাবিত করার ক্ষেত্রে কাজ করে। মার্কেটপ্লেস এবং সোশ্যাল প্ল্যাটফর্মের জন্য আমরা ইন্টারফারেন্স চিহ্নিত করি এবং বিবেচনায় নিই যেখানে একজন ব্যবহারকারীর র্যান্ডমাইজেশন অন্য ব্যবহারকারীর ফলাফলকে প্রভাবিত করে, যা সনাতন A/B টেস্টের পক্ষপাতদুষ্ট অনুমান এড়াতে সাহায্য করে।

আমাদের প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারী ই-কমার্স কোম্পানিগুলো কঠোরতা বজায় রেখে এক্সপেরিমেন্টের গতি বাড়ায়। টিমগুলো "চেকআউট অপ্টিমাইজেশান নতুন ব্যবহারকারীদের উপকৃত করে কিন্তু পুরনো গ্রাহকদের ক্ষতি করে"-এর মতো সূক্ষ্ম অন্তর্দৃষ্টি চিহ্নিত করে যা সাধারণ A/B টেস্টের সারাংশ মিস করে। কোম্পানিগুলো সেই বিভাগগুলোর ফলাফলকে অতিরিক্ত গুরুত্ব দেওয়া এড়িয়ে যায় যারা এমনিতেও কনভার্ট হতো, পরিবর্তে উচ্চ-প্রভাবশালী জনগোষ্ঠীর ওপর ইটারেশন ফোকাস করে।

মাল্টি-আর্মড ব্যান্ডিট সক্ষমতা আপনাকে অন্বেষণ এবং ব্যবহারের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখতে দেয়, এক্সপেরিমেন্ট চলাকালীন ভালো পারফর্ম করা সংস্করণগুলোতে গতিশীলভাবে ট্রাফিক বরাদ্দ করে যা সামগ্রিক প্রভাবকে সর্বোচ্চ করে তোলে।