Testes A/B Avançados

Testes A/B padrão respondem "esta variante vence?" Nossa plataforma de experimentação avançada responde "para quem ela vence, quando e por quê", enquanto projeta experimentos que terminam mais rápido e com maior poder estatístico. Combinamos análise sequencial, efeitos heterogêneos de tratamento e designs adaptativos para extrair máximo aprendizado de seus experimentos.

AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafios complexos de negócios.

Nossa metodologia inclui testes de hipótese sequenciais que reduzem a duração do experimento mantendo a validade estatística, [métodos de floresta causal](/research#heterogeneous-treatment-effects) para identificar quais segmentos de clientes mais se beneficiam de tratamentos, e detecção de efeitos de rede para casos em que usuários influenciam uns aos outros. Para marketplaces e plataformas sociais, identificamos e consideramos interferência onde a randomização de um usuário afeta os resultados de outros usuários, evitando estimativas enviesadas que testes A/B tradicionais produzem.

Empresas de e-commerce que usam nossa plataforma aumentam a velocidade de experimentação mantendo o rigor. Equipes identificam insights diferenciados como "otimização de checkout beneficia novos usuários mas prejudica clientes recorrentes" que resumos simples de testes A/B perdem. Empresas evitam dar peso excessivo a resultados de segmentos que teriam convertido de qualquer forma, focando iterações em populações de alta alavancagem.

Capacidades de multi-armed bandit permitem equilibrar exploração e aproveitamento, alocando dinamicamente tráfego para variantes de melhor desempenho enquanto experimentos estão em execução, maximizando o impacto cumulativo.