Avansert A/B-testing

Standard A/B-testing svarer på "vinner denne varianten?" Vår avanserte eksperimenteringsplattform svarer på "for hvem vinner den, når og hvorfor" samtidig som den designer eksperimenter som fullføres raskere og med sterkere statistisk kraft. Vi kombinerer sekvensiell analyse, heterogene behandlingseffekter og adaptive design for å trekke ut maksimal læring fra eksperimentene dine.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å løse komplekse forretningsutfordringer.

Vår metodikk inkluderer sekvensiell hypotesetesting som reduserer eksperimentvarighet samtidig som statistisk gyldighet opprettholdes, [kausale skogmetoder](/research#heterogeneous-treatment-effects) for å identifisere hvilke kundesegmenter som har mest nytte av behandlinger, og deteksjon av nettverkseffekter for tilfeller der brukere påvirker hverandre. For markedsplasser og sosiale plattformer identifiserer og tar vi hensyn til interferens der randomisering av en bruker påvirker andre brukeres resultater, og unngår skjeve estimater som tradisjonelle A/B tester produserer.

E-handelsselskaper som kjører vår plattform øker eksperimenthastigheten samtidig som de opprettholder presisjon. Team identifiserer nyansert innsikt som "kassaoptimalisering gagner nye brukere men skader gjentakende kunder" som enkle A/B testsammendrag går glipp av. Selskaper unngår å overvekte resultater fra segmenter som ville ha konvertert uansett, og fokuserer i stedet iterasjoner på høyinnflytelsespopulasjoner.

Multi-armed bandit-evner lar deg balansere utforskning og utnyttelse, dynamisk allokere trafikk til bedre presterende varianter mens eksperimenter kjører, og maksimere kumulativ effekt.