प्रगत A/B टेस्टिंग

मानक A/B टेस्टिंग "हे व्हेरिएंट जिंकते का?" याचे उत्तर देते. आमचे प्रगत प्रयोग प्लॅटफॉर्म "ते कोणासाठी जिंकते, केव्हा आणि का" याचे उत्तर देते आणि कमी वेळेत आणि अधिक सांख्यिकीय शक्तीसह प्रयोग डिझाइन करते. आम्ही तुमच्या प्रयोगांमधून जास्तीत जास्त शिकण्यासाठी सिक्वेन्शिअल विश्लेषण, हेटेरोजेनियस ट्रीटमेंट इफेक्ट्स आणि अडॅप्टिव्ह डिझाइन्स एकत्र करतो.

आम्हीCausal Machine Learningवापरून जटिल व्यावसायिक आव्हाने सोडवतो.

आमच्या कार्यपद्धतीमध्ये सिक्वेन्शिअल हायपोथिसिस टेस्टिंगचा समावेश आहे जे सांख्यिकीय वैधता राखून प्रयोगाचा कालावधी कमी करते, कोणत्या ग्राहक विभागांना उपचारांचा सर्वात जास्त फायदा होतो हे ओळखण्यासाठी [causal forest methods](/research#heterogeneous-treatment-effects) आणि वापरकर्ते एकमेकांवर प्रभाव टाकतात अशा प्रकरणांसाठी नेटवर्क इफेक्ट डिटेक्शन. मार्केटप्लेस आणि सोशल प्लॅटफॉर्मसाठी, आम्ही हस्तक्षेपाचा विचार करतो जिथे एका वापरकर्त्याचे यादृच्छिकीकरण इतर वापरकर्त्यांच्या निकालांवर परिणाम करते, ज्यामुळे पारंपारिक A/B चाचण्यांद्वारे निर्माण होणारे पक्षपाती अंदाज टाळले जातात.

आमचा प्लॅटफॉर्म चालवणाऱ्या ई-कॉमर्स कंपन्या अचूकता राखून प्रयोगाचा वेग वाढवतात. टीम्स अशा सूक्ष्म अंतर्दृष्टी ओळखतात की "चेकआउट ऑप्टिमायझेशन नवीन वापरकर्त्यांना फायदा देते परंतु नियमित ग्राहकांना त्रास देते" ज्या साध्या A/B टेस्ट सारांशांमध्ये सुटतात. कंपन्या अशा विभागांमधील निकालांना जास्त महत्त्व देणे टाळतात जे तरीही खरेदी करणार होते, त्याऐवजी उच्च-लीव्हरेज लोकसंख्येवर लक्ष केंद्रित करतात.

मल्टी-आर्मड बँडिट क्षमता तुम्हाला एक्सप्लोरेशन आणि एक्सप्लॉइटेशनचा समतोल राखू देतात, प्रयोग सुरू असताना चांगल्या कामगिरी करणाऱ्या व्हेरिएंट्सकडे ट्रॅफिक डायनॅमिकली वळवतात आणि एकूण प्रभाव वाढवतात.