Tests A/B avances

Les tests A/B standard repondent a "cette variante gagne-t-elle ?" Notre plateforme d'experimentation avancee repond a "pour qui gagne-t-elle, quand et pourquoi" tout en concevant des experiences qui se terminent plus rapidement et avec une puissance statistique plus forte. Nous combinons l'analyse sequentielle, les effets de traitement heterogenes et les conceptions adaptatives pour extraire un maximum d'apprentissage de vos experiences.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour resoudre des defis commerciaux complexes.

Notre methodologie inclut des tests d'hypotheses sequentiels qui reduisent la duree de l'experience tout en maintenant la validite statistique, des [methodes de foret causale](/research#heterogeneous-treatment-effects) pour identifier quels segments de clients beneficient le plus des traitements, et la detection des effets de reseau pour les cas ou les utilisateurs s'influencent mutuellement. Pour les places de marche et les plateformes sociales, nous identifions et tenons compte de l'interference ou la randomisation d'un utilisateur affecte les resultats des autres utilisateurs, evitant les estimations biaisees que les tests A/B traditionnels produisent.

Les entreprises de e-commerce executant notre plateforme augmentent la velocite des experiences tout en maintenant la rigueur. Les equipes identifient des informations nuancees comme "l'optimisation du paiement beneficie aux nouveaux utilisateurs mais nuit aux clients recurrents" que les resumes simples des tests A/B manquent. Les entreprises evitent de surponderer les resultats des segments qui auraient converti de toute facon, concentrant plutot les iterations sur les populations a fort levier.

Les capacites de bandit multi-bras vous permettent d'equilibrer exploration et exploitation, allouant dynamiquement le trafic aux variantes les plus performantes pendant que les experiences s'executent, maximisant l'impact cumulatif.