Erweiterte A/B-Tests
Standard-A/B-Tests beantworten die Frage "Gewinnt diese Variante?" Unsere fortschrittliche Experimentierplattform beantwortet "Für wen gewinnt sie, wann und warum" und entwickelt gleichzeitig Experimente, die schneller abgeschlossen werden und stärkere statistische Power haben. Wir kombinieren sequenzielle Analyse, heterogene Treatment-Effekte und adaptive Designs, um maximales Lernen aus Ihren Experimenten zu extrahieren.
Wir nutzenKausales Machine Learningum komplexe Geschäftsherausforderungen zu lösen.
Unsere Methodik umfasst sequenzielle Hypothesentests, die die Experimentdauer reduzieren und gleichzeitig die statistische Validität wahren, [Causal-Forest-Methoden](/research#heterogeneous-treatment-effects) zur Identifizierung der Kundensegmente, die am meisten von Treatments profitieren, und Netzwerkeffekt-Erkennung für Fälle, in denen Nutzer sich gegenseitig beeinflussen. Für Marktplätze und soziale Plattformen identifizieren und berücksichtigen wir Interferenzen, bei denen die Randomisierung eines Nutzers die Ergebnisse anderer Nutzer beeinflusst, und vermeiden so verzerrte Schätzungen, die traditionelle A/B-Tests produzieren.
E-Commerce-Unternehmen, die unsere Plattform nutzen, steigern die Experimentgeschwindigkeit bei gleichbleibender Qualität. Teams identifizieren nuancierte Erkenntnisse wie "Checkout-Optimierung nützt Neukunden, schadet aber Stammkunden", die einfache A/B-Test-Zusammenfassungen übersehen. Unternehmen vermeiden eine Übergewichtung von Ergebnissen aus Segmenten, die ohnehin konvertiert hätten, und konzentrieren Iterationen stattdessen auf Populationen mit hohem Hebel.
Multi-Armed-Bandit-Fähigkeiten ermöglichen es Ihnen, Exploration und Exploitation auszubalancieren, indem Sie während laufender Experimente dynamisch Traffic auf besser performende Varianten verteilen und so die kumulative Wirkung maximieren.
UnsereMethodik
Datensynthese
Wir integrieren Ihre vorhandenen Datenquellen, um eine umfassende analytische Grundlage zu schaffen.
Kausalanalyse
Mit Double Machine Learning identifizieren wir echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen.
Strategische Simulation
Wir modellieren verschiedene Szenarien, um die Auswirkungen Ihrer Entscheidungen vorherzusagen.
Operative Skalierung
Wir implementieren produktionsreife Modelle, die sich in Ihre bestehenden Systeme integrieren.
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Unser Team verbindet Spitzenforschung mit praktischer Umsetzung.
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“Wahre Kompetenz zeigt sich im Übergang von der Vorhersage zur Erkenntnis - vom Wissen, was geschieht, zum Verstehen, warum es so sein muss.”
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