उन्नत A/B टेस्टिंग

मानक A/B टेस्टिंग उत्तर देती है "क्या यह वेरिएंट जीतता है?" हमारा उन्नत प्रयोग प्लेटफॉर्म उत्तर देता है "यह किसके लिए जीतता है, कब और क्यों" जबकि ऐसे प्रयोगों को डिज़ाइन करता है जो तेजी से और मजबूत सांख्यिकीय शक्ति के साथ समाप्त होते हैं। हम अनुक्रमिक विश्लेषण, विषम उपचार प्रभावों और अनुकूली डिज़ाइन को जोड़कर आपके प्रयोगों से अधिकतम सीख निकालते हैं।

हम लागू करते हैंCausal Machine Learningजटिल व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने के लिए।

हमारी पद्धति में अनुक्रमिक परिकल्पना परीक्षण शामिल है जो सांख्यिकीय वैधता बनाए रखते हुए प्रयोग अवधि को कम करता है, [Causal Forest विधियां](/research#heterogeneous-treatment-effects) यह पहचानने के लिए कि कौन से ग्राहक खंड उपचारों से सबसे अधिक लाभान्वित होते हैं, और उन मामलों के लिए नेटवर्क प्रभाव का पता लगाना जहां उपयोगकर्ता एक दूसरे को प्रभावित करते हैं। मार्केटप्लेस और सोशल प्लेटफॉर्म के लिए, हम हस्तक्षेप की पहचान करते हैं और उसे ध्यान में रखते हैं जहां एक उपयोगकर्ता का यादृच्छिकीकरण अन्य उपयोगकर्ताओं के परिणामों को प्रभावित करता है, पारंपरिक A/B परीक्षणों द्वारा उत्पादित पक्षपातपूर्ण अनुमानों से बचते हुए।

हमारे प्लेटफॉर्म पर चलने वाली ई-कॉमर्स कंपनियां कठोरता बनाए रखते हुए प्रयोग वेग बढ़ाती हैं। टीमें सूक्ष्म अंतर्दृष्टि की पहचान करती हैं जैसे "चेकआउट अनुकूलन नए उपयोगकर्ताओं को लाभ पहुंचाता है लेकिन दोहराने वाले ग्राहकों को नुकसान पहुंचाता है" जो सरल A/B परीक्षण सारांश चूक जाते हैं। कंपनियां उन खंडों के परिणामों को अधिक महत्व देने से बचती हैं जो वैसे भी रूपांतरित हो जाते, बजाय उच्च-लीवरेज आबादी पर पुनरावृत्तियों पर ध्यान केंद्रित करने के।

Multi-Armed Bandit क्षमताएं आपको अन्वेषण और शोषण को संतुलित करने देती हैं, प्रयोगों के चलने के दौरान बेहतर प्रदर्शन करने वाले वेरिएंट को गतिशील रूप से ट्रैफ़िक आवंटित करती हैं, संचयी प्रभाव को अधिकतम करती हैं।