Продвинутое A/B-тестирование

Стандартное A/B-тестирование отвечает на вопрос «побеждает ли этот вариант?» Наша платформа продвинутого экспериментирования отвечает на вопросы «для кого он побеждает, когда и почему», одновременно проектируя эксперименты, которые завершаются быстрее и с большей статистической мощностью. Мы сочетаем последовательный анализ, гетерогенные эффекты воздействия и адаптивные дизайны для извлечения максимальных знаний из ваших экспериментов.

Мы применяемкаузальное машинное обучениедля решения сложных бизнес-задач.

Наша методология включает последовательную проверку гипотез, которая сокращает продолжительность эксперимента при сохранении статистической валидности, [методы каузальных лесов](/research#heterogeneous-treatment-effects) для выявления сегментов клиентов, получающих наибольшую выгоду от воздействий, и обнаружение сетевых эффектов для случаев, когда пользователи влияют друг на друга. Для маркетплейсов и социальных платформ мы выявляем и учитываем интерференцию, когда рандомизация одного пользователя влияет на результаты других, избегая смещённых оценок, которые дают традиционные A/B-тесты.

Компании электронной коммерции, использующие нашу платформу, увеличивают скорость экспериментирования, сохраняя строгость. Команды выявляют тонкие инсайты, такие как «оптимизация оформления заказа выгодна новым пользователям, но вредит постоянным», которые простые сводки A/B-тестов упускают. Компании избегают переоценки результатов из сегментов, которые конвертировались бы в любом случае, вместо этого фокусируя итерации на популяциях с высоким потенциалом.

Возможности многорукого бандита позволяют балансировать исследование и эксплуатацию, динамически распределяя трафик на лучшие варианты во время проведения экспериментов, максимизируя совокупное воздействие.