Testare A/B Avansata

Testarea A/B standard raspunde la "castiga aceasta varianta?" Platforma noastra avansata de experimentare raspunde la "pentru cine castiga, cand si de ce" proiectand in acelasi timp experimente care se finalizeaza mai rapid si cu putere statistica mai mare. Combinam analiza secventiala, efectele eterogene de tratament si design-urile adaptive pentru a extrage invatare maxima din experimentele dumneavoastra.

AplicamCausal Machine Learningpentru a rezolva provocari complexe de business.

Metodologia noastra include testarea ipotezelor secventiale care reduce durata experimentului mentinand validitatea statistica, [metode de padure cauzala](/research#heterogeneous-treatment-effects) pentru a identifica ce segmente de clienti beneficiaza cel mai mult de tratamente si detectarea efectelor de retea pentru cazuri in care utilizatorii se influenteaza reciproc. Pentru marketplace-uri si platforme sociale, identificam si tinem cont de interferenta unde randomizarea unui utilizator afecteaza rezultatele altor utilizatori, evitand estimarile biasate pe care testele A/B traditionale le produc.

Companiile de e-commerce care ruleaza platforma noastra cresc viteza de experimentare mentinand rigoarea. Echipele identifica perspective nuantate precum "optimizarea checkout-ului beneficiaza utilizatorii noi dar dauneaza clientilor recurenti" pe care rezumatele simple ale testelor A/B le rateaza. Companiile evita supraponderarea rezultatelor din segmente care ar fi convertit oricum, concentrandu-si iteratiile pe populatii cu levier ridicat.

Capabilitatile multi-armed bandit va permit sa echilibrati explorarea si exploatarea, alocand dinamic traficul catre variantele cu performanta mai buna in timp ce experimentele ruleaza, maximizand impactul cumulativ.