Zaawansowane testy A/B

Standardowe testy A/B odpowiadają na pytanie "czy ten wariant wygrywa?" Nasza zaawansowana platforma eksperymentalna odpowiada na pytania "dla kogo wygrywa, kiedy i dlaczego", jednocześnie projektując eksperymenty, które kończą się szybciej i z większą mocą statystyczną. Łączymy analizę sekwencyjną, heterogeniczne efekty przyczynowe i adaptacyjne projekty, aby wyodrębnić maksymalną wiedzę z Państwa eksperymentów.

StosujemyCausal Machine Learningdo rozwiązywania złożonych wyzwań biznesowych.

Nasza metodologia obejmuje sekwencyjne testowanie hipotez, które skraca czas trwania eksperymentu przy zachowaniu poprawności statystycznej, [metody lasów przyczynowych](/research#heterogeneous-treatment-effects) do identyfikacji, które segmenty klientów najbardziej korzystają z zabiegów, oraz wykrywanie efektów sieciowych w przypadkach, gdy użytkownicy wpływają na siebie nawzajem. Dla marketplace'ów i platform społecznościowych identyfikujemy i uwzględniamy interferencje, gdzie randomizacja jednego użytkownika wpływa na wyniki innych użytkowników, unikając obciążonych szacunków, które produkują tradycyjne testy A/B.

Firmy e-commerce prowadzące naszą platformę zwiększają szybkość eksperymentów przy zachowaniu rygoru. Zespoły identyfikują niuansowane spostrzeżenia jak "optymalizacja kasy korzysta nowym użytkownikom, ale szkodzi powracającym klientom", które proste podsumowania testów A/B pomijają. Firmy unikają przeceniania wyników z segmentów, które i tak by się przekonwertowały, zamiast tego koncentrując iteracje na populacjach o wysokiej dźwigni.

Możliwości multi-armed bandit pozwalają Państwu równoważyć eksplorację i eksploatację, dynamicznie alokując ruch do lepiej performujących wariantów podczas trwania eksperymentów, maksymalizując skumulowany wpływ.