Napredno A/B testiranje

Standardno A/B testiranje odgovara na pitanje "pobjeduje li ova varijanta?" Nasa napredna platforma za eksperimentiranje odgovara "za koga pobjeduje, kada i zasto" dok dizajnira eksperimente koji zavrsavaju brze i s jacom statistickom snagom. Kombiniramo sekvencijalnu analizu, heterogene ucinke tretmana i adaptivne dizajne za izvlacenje maksimalnog ucenja iz vasih eksperimenata.

PrimjenjujemoCausal Machine Learningza rjesavanje slozenih poslovnih izazova.

Nasa metodologija ukljucuje sekvencijalno testiranje hipoteza koje smanjuje trajanje eksperimenta uz odrzavanje statisticke valjanosti, [metode kauzalnih suma](/research#heterogeneous-treatment-effects) za identificiranje koji segmenti kupaca najvise profitiraju od tretmana, i detekciju mreznih ucinaka za slucajeve gdje korisnici utjecu jedni na druge. Za trznice i drustvene platforme, identificiramo i uzimamo u obzir interferenciju gdje randomizacija jednog korisnika utjece na ishode drugih korisnika, izbjegavajuci pristrane procjene koje tradicionalni A/B testovi proizvode.

E-commerce tvrtke koje koriste nasu platformu povecavaju brzinu eksperimentiranja uz odrzavanje rigoroznosti. Timovi identificiraju nijansirana otkrica poput "optimizacija naplate koristi novim korisnicima, ali skodi stalnim kupcima" koja jednostavni sazeci A/B testova propustaju. Tvrtke izbjegavaju pretjerano vrednovanje rezultata iz segmenata koji bi ionako konvertirali, umjesto toga fokusirajuci iteracije na populacije visoke poluge.

Mogucnosti multi-armed bandita omogucuju vam uravnotezenje istraživanja i iskoristivanja, dinamicno dodjeljujuci promet varijantama boljih performansi dok eksperimenti traju, maksimizirajuci kumulativni utjecaj.