Haladó A/B tesztelés

A standard A/B tesztelés arra válaszol, hogy "nyer-e ez a variáns?" Haladó kísérleti platformunk arra válaszol, hogy "kinél nyer, mikor és miért", miközben olyan kísérleteket tervez, amelyek gyorsabban és erősebb statisztikai erővel fejeződnek be. Ötvözzük a szekvenciális elemzést, a heterogén kezelési hatásokat és az adaptív tervezéseket, hogy maximális tanulságot nyerjünk a kísérletekből.

Alkalmazzuk aCausal Machine Learningetösszetett üzleti kihívások megoldására.

Módszertanunk magában foglalja a szekvenciális hipotézis-tesztelést, amely csökkenti a kísérlet időtartamát, miközben fenntartja a statisztikai érvényességet, [okozati erdő módszereket](/research#heterogeneous-treatment-effects) annak azonosítására, mely ügyfélszegmensek profitálnak leginkább a kezelésekből, és hálózati hatás észlelést olyan esetekhez, ahol a felhasználók befolyásolják egymást. Piacterek és közösségi platformok esetén azonosítjuk és figyelembe vesszük az interferenciát, ahol egy felhasználó randomizálása befolyásolja más felhasználók eredményeit, elkerülve a hagyományos A/B tesztek által produkált torzított becsléseket.

Platformunkat futtató e-kereskedelmi vállalatok növelik a kísérletezési sebességet, miközben fenntartják a szigorúságot. A csapatok olyan árnyalt betekintéseket azonosítanak, mint "a pénztár optimalizálás az új felhasználóknak kedvez, de árt a visszatérő ügyfeleknek", amelyeket az egyszerű A/B teszt összefoglalók kihagynak. A vállalatok elkerülik az olyan szegmensek eredményeinek túlsúlyozását, amelyek amúgy is konvertáltak volna, ehelyett a magas megtérülésű populációkra összpontosítva az iterációkat.

Multi-armed bandit képességek lehetővé teszik a felfedezés és kiaknázás egyensúlyozását, dinamikusan allokálva a forgalmat a jobban teljesítő variánsokhoz, miközben a kísérletek futnak, maximalizálva a kumulatív hatást.