고급 A/B 테스팅

표준 A/B 테스팅은 "이 변형이 이기나요?"라는 질문에 답합니다. 저희의 고급 실험 플랫폼은 "누구에게, 언제, 왜 이기나요?"라는 질문에 답하며, 더 빠르게 완료되고 더 강력한 통계적 검정력을 가진 실험을 설계합니다. 저희는 순차 분석, 이질적 처리 효과, 적응형 설계를 결합하여 실험에서 최대의 학습을 추출합니다.

저희는Causal Machine Learning을 적용하여 복잡한 비즈니스 과제를 해결합니다.

저희 방법론은 통계적 타당성을 유지하면서 실험 기간을 단축하는 순차적 가설 검정, 어떤 고객 세그먼트가 처리에서 가장 많은 혜택을 받는지 식별하는 [인과 포레스트 방법](/research#heterogeneous-treatment-effects), 그리고 사용자가 서로에게 영향을 미치는 경우의 네트워크 효과 감지를 포함합니다. 마켓플레이스와 소셜 플랫폼의 경우, 한 사용자의 무작위화가 다른 사용자의 결과에 영향을 미치는 간섭을 식별하고 설명하여 기존 A/B 테스트가 생성하는 편향된 추정을 피합니다.

저희 플랫폼을 실행하는 이커머스 기업은 엄격함을 유지하면서 실험 속도를 높입니다. 팀은 "결제 최적화가 신규 사용자에게는 혜택을 주지만 재구매 고객에게는 해가 된다"와 같이 단순한 A/B 테스트 요약이 놓치는 미묘한 인사이트를 식별합니다. 기업은 어차피 전환했을 세그먼트의 결과를 과대 가중하는 것을 피하고 대신 높은 레버리지 집단에 반복을 집중합니다.

다중 무장 밴딧 기능을 통해 탐색과 활용의 균형을 맞추고, 실험이 진행되는 동안 성능이 더 좋은 변형에 트래픽을 동적으로 할당하여 누적 영향을 극대화합니다.