Uzlabota A/B testēšana

Standarta A/B testēšana atbild "vai šis variants uzvar?" Mūsu progresīvā eksperimentēšanas platforma atbild "kam tas uzvar, kad un kāpēc", vienlaikus izstrādājot eksperimentus, kas beidzas ātrāk un ar lielāku statistisko jaudu. Mēs apvienojam secīgo analīzi, heterogēnos apstrādes efektus un adaptīvos dizainus, lai iegūtu maksimālo mācīšanos no jūsu eksperimentiem.

Mēs pielietojamKauzālo mašīnmācīšanoslai risinātu sarežģītas biznesa problēmas.

Mūsu metodoloģija ietver secīgo hipotēžu testēšanu, kas samazina eksperimenta ilgumu, saglabājot statistisko derīgumu, [kauzālo mežu metodes](/research#heterogeneous-treatment-effects), lai identificētu, kuri klientu segmenti visvairāk gūst labumu no apstrādes, un tīkla efektu noteikšanu gadījumiem, kad lietotāji ietekmē viens otru. Tirgus vietām un sociālajām platformām mēs identificējam un ņemam vērā iejaukšanos, kur viena lietotāja randomizācija ietekmē citu lietotāju rezultātus, izvairoties no neobjektīviem novērtējumiem, ko rada tradicionālie A/B testi.

E-komercijas uzņēmumi, kas izmanto mūsu platformu, palielina eksperimentu ātrumu, saglabājot stingrību. Komandas identificē niansētas atziņas, piemēram, "norēķināšanās optimizācija dod labumu jauniem lietotājiem, bet kaitē atkārtotiem klientiem", ko vienkārši A/B testu kopsavilkumi neuzrāda. Uzņēmumi izvairās no pārmērīgas rezultātu svēršanas no segmentiem, kas būtu konvertējušies jebkurā gadījumā, tā vietā fokusējot iterācijas uz augstas sviras populācijām.

Daudzrocīgo bandītu iespējas ļauj līdzsvarot izpēti un izmantošanu, dinamiski piešķirot trafiku labāk strādājošiem variantiem, kamēr eksperimenti darbojas, maksimizējot kumulatīvo ietekmi.