Pruebas A/B avanzadas

Las pruebas A/B estándar responden a "¿gana esta variante?" Nuestra plataforma de experimentación avanzada responde "¿para quién gana, cuándo y por qué?" mientras diseña experimentos que terminan más rápido y con mayor poder estadístico. Combinamos análisis secuencial, efectos de tratamiento heterogéneos y diseños adaptativos para extraer el máximo aprendizaje de sus experimentos.

AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafíos empresariales complejos.

Nuestra metodología incluye pruebas de hipótesis secuenciales que reducen la duración de los experimentos manteniendo la validez estadística, [métodos de bosques causales](/research#heterogeneous-treatment-effects) para identificar qué segmentos de clientes se benefician más de los tratamientos, y detección de efectos de red para casos donde los usuarios se influyen mutuamente. Para marketplaces y plataformas sociales, identificamos y tenemos en cuenta la interferencia donde la aleatorización de un usuario afecta los resultados de otros usuarios, evitando estimaciones sesgadas que producen las pruebas A/B tradicionales.

Las empresas de comercio electrónico que utilizan nuestra plataforma aumentan la velocidad de experimentación manteniendo el rigor. Los equipos identifican información matizada como "la optimización del proceso de pago beneficia a los nuevos usuarios pero perjudica a los clientes recurrentes" que los resúmenes simples de pruebas A/B pasan por alto. Las empresas evitan sobrevalorar resultados de segmentos que habrían convertido de todos modos, enfocando las iteraciones en poblaciones de alto impacto.

Las capacidades de bandido multibrazo le permiten equilibrar exploración y explotación, asignando dinámicamente tráfico a las variantes de mejor rendimiento mientras los experimentos se ejecutan, maximizando el impacto acumulativo.