Advanced A/B Testing

A/B testing standar menjawab "apakah varian ini menang?" Platform eksperimentasi canggih kami menjawab "untuk siapa ia menang, kapan, dan mengapa" sambil merancang eksperimen yang selesai lebih cepat and dengan kekuatan statistik yang lebih kuat. Kami menggabungkan analisis sekuensial, efek perlakuan heterogen, and desain adaptif untuk mengekstrak pembelajaran maksimal dari eksperimen Anda.

Kami menerapkanCausal Machine Learninguntuk memecahkan tantangan bisnis yang kompleks.

Metodologi kami mencakup pengujian hipotesis sekuensial yang mengurangi durasi eksperimen sambil mempertahankan validitas statistik, [metode causal forest](/research#heterogeneous-treatment-effects) untuk mengidentifikasi segmen pelanggan mana yang paling diuntungkan dari perlakuan, and deteksi efek jaringan untuk kasus di mana pengguna memengaruhi satu sama lain. Untuk marketplace and platform sosial, kami mengidentifikasi and memperhitungkan interferensi di mana randomisasi satu pengguna memengaruhi hasil pengguna lain, menghindari estimasi bias yang dihasilkan A/B test tradisional.

Perusahaan e-commerce yang menjalankan platform kami meningkatkan kecepatan eksperimen sambil mempertahankan ketelitian. Tim mengidentifikasi wawasan bernuansa seperti "optimasi checkout menguntungkan pengguna baru tetapi merugikan pelanggan berulang" yang terlewatkan oleh ringkasan A/B test sederhana. Perusahaan menghindari overweighting hasil dari segmen yang tetap akan melakukan konversi, sebagai gantinya memfokuskan iterasi pada populasi dengan leverage tinggi.

Kemampuan multi-armed bandit memungkinkan Anda menyeimbangkan eksplorasi and eksploitasi, secara dinamis mengalokasikan lalu lintas ke varian yang berkinerja lebih baik saat eksperimen berjalan, memaksimalkan dampak kumulatif.