Edasijõudnud A/B testimine

Standardne A/B testimine vastab küsimusele "kas see variant võidab?" Meie edasijõudnud eksperimenteerimisplatvorm vastab "kelle jaoks ta võidab, millal ja miks", disainides samal ajal eksperimente, mis lõppevad kiiremini ja suurema statistilise võimsusega. Ühendame jadaanalüüsi, heterogeensed raviefektid ja adaptiivsed disainid, et ammutada eksperimentidest maksimaalne õpe.

RakendameCausal Machine Learning-utkeerukate äriprobleemide lahendamiseks.

Meie metoodika hõlmab jadahüpoteeside testimist, mis vähendab eksperimendi kestust, säilitades statistilise kehtivuse, [kausaalse metsa meetodeid](/research#heterogeneous-treatment-effects) tuvastamaks, millised kliendisegmendid saavad ravidest kõige rohkem kasu, ja võrgustikuefektide tuvastamist juhtudel, kus kasutajad mõjutavad üksteist. Turuplatside ja sotsiaalplatvormide jaoks tuvastame ja arvestame häirivaid, kus ühe kasutaja randomiseerimine mõjutab teiste kasutajate tulemusi, vältides kallutatud hinnanguid, mida traditsioonilised A/B testid toodavad.

E-kaubanduse ettevõtted, kes jooksutavad meie platvormi, suurendavad eksperimenteerimise kiirust, säilitades ranguse. Meeskonnad tuvastavad nüansirikkaid taipamisi nagu "kassaoptimeerimine toob kasu uutele kasutajatele, kuid kahjustab korduvskliente", mida lihtsad A/B testi kokkuvõtted märkamata jäävad. Ettevõtted väldivad tulemuste ülekaalutamist segmentidest, mis oleksid nagunii konverteerunud, keskendudes iteratsioonides selle asemel kõrge mõjuga populatsioonidele.

Mitme-haruga bandiidi võimekused võimaldavad tasakaalustada uurimist ja ärakasutamist, jaotades dünaamiliselt liiklust paremini toimivatele variantidele, samal ajal kui eksperimendid jooksevad, maksimeerides kumulatiivset mõju.