Tests A/B avancés

Les tests A/B standard répondent à "cette variante gagne-t-elle ?" Notre plateforme d expérimentation avancée répond à "pour qui gagne-t-elle, quand et pourquoi" tout en concevant des expériences qui se terminent plus rapidement et avec une puissance statistique plus forte. Nous combinons l analyse séquentielle, les effets de traitement hétérogènes et les conceptions adaptatives pour extraire un maximum d apprentissage de vos expériences.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour résoudre des défis commerciaux complexes.

Notre méthodologie inclut des tests d hypothèses séquentiels qui réduisent la durée de l expérience tout en maintenant la validité statistique, des [méthodes de forêt causale](/research#heterogeneous-treatment-effects) pour identifier quels segments de clients bénéficient le plus des traitements, et la détection des effets de réseau pour les cas où les utilisateurs s influencent mutuellement. Pour les places de marché et les plateformes sociales, nous identifions et tenons compte de l interférence où la randomisation d un utilisateur affecte les résultats des autres utilisateurs, évitant les estimations biaisées que les tests A/B traditionnels produisent.

Les entreprises de e-commerce exécutant notre plateforme augmentent la vélocité des expériences tout en maintenant la rigueur. Les équipes identifient des informations nuancées comme 'l optimisation du paiement bénéficie aux nouveaux utilisateurs mais nuit aux clients récurrents' que les résumés simples des tests A/B manquent. Les entreprises évitent de surpondérer les résultats des segments qui auraient converti de toute façon, concentrant plutôt les itérations sur les populations à fort levier.

Les capacités de bandit multi-bras vous permettent d équilibrer exploration et exploitation, allouant dynamiquement le trafic aux variantes les plus performantes pendant que les expériences s exécutent, maximisant l impact cumulatif.