A/B Testing Avanzato

L'A/B testing standard risponde a "questa variante vince?" La nostra piattaforma di sperimentazione avanzata risponde a "per chi vince, quando e perché" mentre progetta esperimenti che si concludono più velocemente e con maggiore potenza statistica. Combiniamo analisi sequenziale, effetti eterogenei del trattamento e design adattivi per estrarre il massimo apprendimento dai Suoi esperimenti.

Applichiamo ilCausal Machine Learningper risolvere sfide aziendali complesse.

La nostra metodologia include test di ipotesi sequenziali che riducono la durata dell'esperimento mantenendo la validità statistica, [metodi di causal forest](/research#heterogeneous-treatment-effects) per identificare quali segmenti di clientela beneficiano maggiormente dai trattamenti, e rilevamento degli effetti di rete per i casi in cui gli utenti si influenzano a vicenda. Per marketplace e piattaforme social, identifichiamo e teniamo conto dell'interferenza dove la randomizzazione di un utente influenza i risultati di altri utenti, evitando stime distorte che i test A/B tradizionali producono.

Le aziende e-commerce che utilizzano la nostra piattaforma aumentano la velocità degli esperimenti mantenendo il rigore. I team identificano insight sfumati come "l'ottimizzazione del checkout beneficia i nuovi utenti ma penalizza i clienti abituali" che i riassunti semplici dei test A/B mancano. Le aziende evitano di sovrappesare i risultati da segmenti che avrebbero convertito comunque, concentrando invece le iterazioni su popolazioni ad alto leverage.

Le capacità multi-armed bandit Le permettono di bilanciare esplorazione e sfruttamento, allocando dinamicamente il traffico alle varianti con migliori prestazioni mentre gli esperimenti sono in corso, massimizzando l'impatto cumulativo.