Fortgeschratt A/B Testing
Standard A/B Testing beäntwert "gewënnt dës Variant?" Eis fortgeschratt Experimentatiounsplattform beäntwert "fir wien gewënnt et, wéini, a firwat" wärend Experimenter entwéckelt ginn déi méi séier ofgeschloss sinn a mit méi staarker statistescher Kraaft. Mir kombinéieren sequentiell Analyse, heterogen Behandlungseffekter, an adaptiv Designen fir maximal Léieren aus Ären Experimenter ze extrahéieren.
Mir uwendangenCausal Machine Learningfir komplex Geschäftserausfuerderungen ze léisen.
Eis Methodologie beinhalt sequentiell Hypothesetest déi d'Experimentdauer reduzéiert wärend statistesch Validitéit erhale bleift, [kausale Bösch Methoden](/research#heterogeneous-treatment-effects) fir ze identifizéieren wéi eng Clientssegmenter am meeschte vu Behandlungen profitéieren, an Netzwierkeffekt Detektioun fir Fäll wou Benotzer sech géigesäiteg beaflossen. Fir Maarplazen a sozial Plattformen identifizéieren a berécksiichtegen mir Interferenz wou Randomisatioun vun engem Benotzer d'Resultater vun anere Benotzer beaflosst, vermeide verzerrt Schätzungen déi traditionell A/B Tester produzéieren.
E-Commerce Entreprisen déi eis Plattform lafen erhéijen Experiment Vitesse wärend Rigueur erhale bleift. Teams identifizéieren nuancéiert Erkenntnisser wéi "Checkout Optimisatioun profitéiert nei Benotzer mee schuet wiederkéierend Clienten" déi einfach A/B Test Resuméen verpassen. Entreprisen vermeiden Resultater vu Segmenter ze iwwerbewäerten déi souwisou konvertéiert hätten, anstatt Iteratiounen op héich-Héibel Populatioune fokusséieren.
Multi-armed Bandit Kapazitéiten loossen Iech Exploratioun an Exploitatioun balanséieren, dynamesch Traffic op besser-leeschtend Varianten allokéieren wärend Experimenter lafen, maximal kumulativen Impakt.
EisMethodologie
Date Synthese
Mir integréieren Är existent Datequellen fir eng ämfaassend analytesch Basis ze bauen.
Kausale Analyse
Benotze vu Double Machine Learning fir richteg Ursach-a-Wierkung Bezéiungen ze identifizéieren.
Strategesch Simulatioun
Modelléiert verschidde Szenarioen fir den Impakt vun Ären Entscheedungen virzëgoen.
Operationell Skala
Deployt produktiounsbereete Modeller déi mit Äre bestehende Systemer integréieren.
Bereet fir Unzefänken?
Eist Team kombinéiert cutting-edge Fuerschung mit praktescher Implementatioun.
Kontaktéiert eisCausal AI Formatioun
Beherrscht de DoubleML Framework mit eisen Expert-geleet Coursen.
DoubleML Open Source
Entdeckt eis Python an R Packageen op GitHub.
“Meeschterschaft ass den Iwwergang vu Prognos op d'Verstoe firwat et muss sinn.”
Vertraut vun Industrieführer
