בדיקות A/B מתקדמות

המתודולוגיה שלנו כוללת בדיקת השערות רציפה שמפחיתה משך ניסוי תוך שמירה על תוקף סטטיסטי, [שיטות יער סיבתי](/research#heterogeneous-treatment-effects) לזיהוי אילו פלחי לקוחות נהנים הכי הרבה מטיפולים, וזיהוי אפקטי רשת למקרים שבהם משתמשים משפיעים אחד על השני. עבור שווקים ופלטפורמות חברתיות, אנו מזהים ומתחשבים בהפרעה שבה אקראיות של משתמש אחד משפיעה על תוצאות של משתמשים אחרים, נמנעים מהערכות מוטות שבדיקות A/B מסורתיות מייצרות.

חברות מסחר אלקטרוני המפעילות את הפלטפורמה שלנו מגבירות מהירות ניסויים תוך שמירה על קפדנות. צוותים מזהים תובנות עדינות כמו "אופטימיזציית checkout מועילה למשתמשים חדשים אך פוגעת בלקוחות חוזרים" שסיכומי בדיקות A/B פשוטות מפספסים. חברות נמנעות מלתת משקל יתר לתוצאות מפלחים שהיו ממירים בכל מקרה, במקום זאת מתמקדות באיטרציות על אוכלוסיות בעלות מינוף גבוה.

יכולות multi-armed bandit מאפשרות לך לאזן בין חקירה וניצול, מקצות תנועה באופן דינמי לווריאנטים בעלי ביצועים טובים יותר בזמן שהניסויים רצים, ממקסמות השפעה מצטברת.