Pažangus A/B testavimas

Standartinis A/B testavimas atsako į "ar ši variantė laimi?" Mūsų pažangi eksperimentavimo platforma atsako į "kam ji laimi, kada ir kodėl", tuo pat metu projektuodama eksperimentus, kurie baigiasi greičiau ir su stipresne statistine galia. Sujungiame nuoseklią analizę, heterogeninius poveikius ir adaptyvius dizainus, kad išgautume maksimalų mokymąsi iš jūsų eksperimentų.

Taikomepriežastinį mašininį mokymąsisudėtingų verslo iššūkių sprendimui.

Mūsų metodologija apima nuoseklų hipotezių testavimą, kuris sumažina eksperimento trukmę, išlaikydamas statistinį pagrįstumą, [priežastinių miškų metodus](/research#heterogeneous-treatment-effects), kad nustatytume, kurie klientų segmentai labiausiai naudojasi nuo intervencijų, ir tinklo efektų aptikimą atvejams, kai vartotojai įtakoja vieni kitus. Prekyvietėms ir socialinėms platformoms nustatome ir atsižvelgiame į interferenciją, kai vieno vartotojo randomizacija paveikia kitų vartotojų rezultatus, vengdami šališkų įverčių, kuriuos sukuria tradiciniai A/B testai.

E. prekybos įmonės, naudojančios mūsų platformą, didina eksperimentavimo greitį, išlaikydamos griežtumą. Komandos nustato niuansuotas įžvalgas, tokias kaip "atsiskaitymo optimizavimas naudingas naujiems vartotojams, bet kenkia pasikartojantiems klientams", kurias paprasti A/B testų apibendrimai praleidžia. Įmonės vengia pernelyg didelio dėmesio segmentų rezultatams, kurie būtų konvertuoti bet kokiu atveju, vietoj to orientuodamosi į aukšto sverto populiacijas.

Daugialypės rankinio bandito galimybės leidžia subalansuoti tyrinėjimą ir išnaudojimą, dinamiškai paskirstant srautą geriau veikiančioms variantėms, kol eksperimentai vyksta, maksimizuojant kaupiamąjį poveikį.