Proves A/B Avançades

Les proves A/B estàndard responen a "guanya aquesta variant?" La nostra plataforma d'experimentació avançada respon "per a qui guanya, quan i per què" mentre dissenya experiments que acaben més ràpid i amb major poder estadístic. Combinem anàlisi seqüencial, efectes de tractament heterogenis i dissenys adaptatius per extreure el màxim aprenentatge dels seus experiments.

ApliquemAprenentatge Automàtic Causalper resoldre reptes empresarials complexos.

La nostra metodologia inclou proves d'hipòtesis seqüencials que redueixen la durada dels experiments mantenint la validesa estadística, [mètodes de boscos causals](/research#heterogeneous-treatment-effects) per identificar quins segments de clients es beneficien més dels tractaments, i detecció d'efectes de xarxa per a casos on els usuaris s'influeixen mútuament. Per a mercats i plataformes socials, identifiquem i tenim en compte la interferència on l'aleatorització d'un usuari afecta els resultats d'altres usuaris, evitant estimacions esbiaixades que produeixen les proves A/B tradicionals.

Les empreses de comerç electrònic que utilitzen la nostra plataforma augmenten la velocitat d'experimentació mantenint el rigor. Els equips identifiquen perspectives matisades com "l'optimització del procés de pagament beneficia els nous usuaris però perjudica els clients recurrents" que els resums simples de proves A/B passen per alt. Les empreses eviten sobrevalorar resultats de segments que haurien convertit de totes maneres, enfocant les iteracions en poblacions d'alt impacte.

Les capacitats de bandit multibraç li permeten equilibrar exploració i explotació, assignant dinàmicament trànsit a les variants de millor rendiment mentre els experiments s'executen, maximitzant l'impacte acumulatiu.