高度なA/Bテスト

標準的なA/Bテストは「このバリアントが勝つか？」に答えます。当社の高度な実験プラットフォームは「誰に対して、いつ、なぜ勝つか」に答え、より速く、より強い統計的検出力で終了する実験を設計します。逐次分析、異質性処置効果、適応的デザインを組み合わせて、実験から最大の学習を引き出します。

当社は因果機械学習を活用して複雑なビジネス課題を解決します。

当社の手法には、統計的妥当性を維持しながら実験期間を短縮する逐次仮説検定、処置から最も利益を得る顧客セグメントを特定する[因果フォレスト手法](/research#heterogeneous-treatment-effects)、ユーザーが互いに影響を与えるケースでのネットワーク効果検出が含まれます。マーケットプレイスやソーシャルプラットフォームでは、あるユーザーのランダム化が他のユーザーの結果に影響する干渉を特定して考慮し、従来のA/Bテストが生成するバイアスのある推定値を回避します。

当社のプラットフォームで運営するEコマース企業は、厳密性を維持しながら実験速度を向上させます。チームは、単純なA/Bテストの要約では見逃される「チェックアウトの最適化は新規ユーザーには有益だがリピート顧客には有害」のような微妙なインサイトを特定します。企業は、いずれにせよコンバージョンしたであろうセグメントの結果を過大評価することを避け、代わりに高レバレッジな母集団に反復を集中させます。

マルチアームドバンディット機能により、実験実行中により良いパフォーマンスを示すバリアントにトラフィックを動的に割り当て、累積インパクトを最大化しながら探索と活用のバランスを取ることができます。