Geavanceerde A/B Testing

Standaard A/B-testen beantwoorden "wint deze variant?" Ons geavanceerde experimentatieplatform beantwoordt "voor wie wint het, wanneer en waarom" terwijl experimenten worden ontworpen die sneller eindigen en met sterkere statistische power. Wij combineren sequentiële analyse, heterogene behandeleffecten en adaptieve ontwerpen om maximaal leren uit uw experimenten te halen.

Wij passenCausal Machine Learningtoe om complexe zakelijke uitdagingen op te lossen.

Onze methodologie omvat sequentiële hypothesetesting die experimentduur verkort terwijl statistische validiteit behouden blijft, [causal forest methoden](/research#heterogeneous-treatment-effects) om te identificeren welke klantsegmenten het meest profiteren van behandelingen, en netwerkeffectdetectie voor gevallen waar gebruikers elkaar beïnvloeden. Voor marktplaatsen en sociale platforms identificeren en compenseren wij interferentie waarbij randomisatie van één gebruiker de uitkomsten van andere gebruikers beïnvloedt, waardoor vertekende schattingen worden vermeden die traditionele A/B-tests produceren.

E-commercebedrijven die ons platform gebruiken verhogen experimentsnelheid terwijl nauwkeurigheid behouden blijft. Teams identificeren genuanceerde inzichten zoals "checkout-optimalisatie helpt nieuwe gebruikers maar schaadt terugkerende klanten" die eenvoudige A/B-testsamenvattingen missen. Bedrijven vermijden overweging van resultaten uit segmenten die sowieso zouden hebben geconverteerd, en richten iteraties in plaats daarvan op populaties met hoge hefboomwerking.

Multi-armed bandit-mogelijkheden laten u exploratie en exploitatie balanceren, waarbij dynamisch verkeer wordt toegewezen aan beter presterende varianten terwijl experimenten lopen, waardoor cumulatieve impact wordt gemaximaliseerd.