Avanceret A/B Test

Standard A/B-test besvarer "vinder denne variant?" Vores avancerede eksperimenteringsplatform besvarer "for hvem vinder den, hvornaar og hvorfor" samtidig med at eksperimenter designes der afsluttes hurtigere og med staerkere statistisk styrke. Vi kombinerer sekventiel analyse, heterogene behandlingseffekter og adaptive designs for at udtraekke maksimal laering fra dine eksperimenter.

Vi anvenderCausal Machine Learningtil at lose komplekse forretningsudfordringer.

Vores metodologi inkluderer sekventiel hypotesetest der reducerer eksperimentvarighed mens statistisk validitet opretholdes, [kausale skovmetoder](/research#heterogeneous-treatment-effects) til at identificere hvilke kundesegmenter der far mest gavn af behandlinger, og netvaerkseffektdetektion for tilfaelde hvor brugere pavirker hinanden. For markedspladser og sociale platforme identificerer og tager vi hojde for interferens hvor randomisering af en bruger pavirker andre brugeres resultater, hvilket undgar partiske estimater som traditionelle A/B-tests producerer.

E-handelsvirksomheder der korer vores platform oger eksperimenthastighed mens stringensen opretholdes. Teams identificerer nuancerede indsigter som "checkout-optimering gavner nye brugere men skader tilbagevendende kunder" som simple A/B-test resumeer overser. Virksomheder undgar at overvagte resultater fra segmenter der alligevel ville have konverteret, og fokuserer i stedet iterationer pa hojt gearvirkende befolkninger.

Multi-armed bandit-funktioner lader dig balancere udforskning og udnyttelse, dynamisk allokere trafik til bedre praesterende varianter mens eksperimenter korer, og maksimere den kumulative effekt.