Ujian A/B Lanjutan

Ujian A/B standard menjawab "adakah varian ini menang?" Platform eksperimen lanjutan kami menjawab "untuk siapa ia menang, bila, dan mengapa" sambil mereka bentuk eksperimen yang selesai lebih cepat dan dengan kuasa statistik yang lebih kuat. Kami menggabungkan analisis berurutan, kesan rawatan heterogen, dan reka bentuk adaptif untuk mengekstrak pembelajaran maksimum daripada eksperimen anda.

Kami menggunakanCausal Machine Learninguntuk menyelesaikan cabaran perniagaan yang kompleks.

Metodologi kami termasuk ujian hipotesis berurutan yang mengurangkan tempoh eksperimen sambil mengekalkan kesahihan statistik, [kaedah causal forest](/research#heterogeneous-treatment-effects) untuk mengenal pasti sesuai dengan profil pelanggan yang paling mendapat manfaat daripada rawatan, dan pengesanan kesan rangkaian untuk kes di mana pengguna mempengaruhi satu sama lain. Untuk pasaran dan platform sosial, kami mengenal pasti dan mengambil kira gangguan di mana pengrawakan seorang pengguna mempengaruhi hasil pengguna lain, mengelakkan anggaran berat sebelah yang dihasilkan oleh ujian A/B tradisional.

Syarikat e-dagang yang menjalankan platform kami meningkatkan kelajuan eksperimen sambil mengekalkan ketegasan. Pasukan mengenal pasti wawasan bernuansa seperti "pengoptimuman pembayaran menguntungkan pengguna baharu tetapi merugikan pelanggan berulang" yang terlepas oleh ringkasan ujian A/B mudah. Syarikat mengelakkan pemberat berlebihan hasil daripada segmen yang akan menukar juga, sebaliknya memfokuskan lelaran pada populasi leveraj tinggi.

Keupayaan multi-armed bandit membolehkan anda mengimbangi penerokaan dan eksploitasi, memperuntukkan trafik secara dinamik kepada varian berprestasi lebih baik semasa eksperimen berjalan, memaksimumkan impak kumulatif.