උසස් A/B පරීක්ෂණ

සාමාන්‍ය A/B පරීක්ෂණයක් "මෙම ප්‍රභේදය ජය ගනීද?" යන ප්‍රශ්නයට පිළිතුරු සපයයි. අපගේ උසස් අත්හදා බැලීමේ වේදිකාව "එය ජය ගන්නේ කාටද, කවදාද සහ ඇයි" යන ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සපයන අතරම වේගයෙන් අවසන් වන සහ ශක්තිමත් සංඛ්‍යානමය බලයක් සහිත අත්හදා බැලීම් සැලසුම් කරයි. ඔබගේ අත්හදා බැලීම්වලින් උපරිම ඉගෙනීමක් ලබා ගැනීම සඳහා අපි අනුක්‍රමික විශ්ලේෂණය, විෂමජාතීය ප්‍රතිකාර බලපෑම් සහ අනුවර්තන සැලසුම් ඒකාබද්ධ කරමු.

සංකීර්ණ ව්‍යාපාරික අභියෝග විසඳීම සඳහා අපිCausal Machine Learningභාවිතා කරමු.

අපගේ ක්‍රමවේදයට සංඛ්‍යානමය වලංගුභාවය පවත්වා ගනිමින් අත්හදා බැලීමේ කාලසීමාව අඩු කරන අනුක්‍රමික උපකල්පන පරීක්ෂණ, ප්‍රතිකාරවලින් වැඩිපුරම ප්‍රතිලාභ ලබන්නේ කුමන පාරිභෝගික අංශද යන්න හඳුනා ගැනීමට [causal forest methods](/research#heterogeneous-treatment-effects) සහ පරිශීලකයින් එකිනෙකාට බලපෑම් කරන අවස්ථා සඳහා ජාල බලපෑම් හඳුනා ගැනීම ඇතුළත් වේ. වෙළඳපල සහ සමාජ වේදිකා සඳහා, එක් පරිශීලකයෙකු සසම්භාවී කිරීම අනෙකුත් පරිශීලකයින්ගේ ප්‍රතිඵලවලට බලපාන මැදිහත්වීම් අපි හඳුනාගෙන ඒවා සැලකිල්ලට ගනිමු, එමඟින් සාම්ප්‍රදායික A/B පරීක්ෂණ මඟින් නිපදවන පක්ෂග්‍රාහී ඇස්තමේන්තු මග හරිනු ලැබේ.

අපගේ වේදිකාව ක්‍රියාත්මක කරන ඊ-වාණිජ්‍යය සමාගම් නිරවද්‍යතාවය පවත්වා ගනිමින් අත්හදා බැලීමේ වේගය වැඩි කරයි. සාමාන්‍ය A/B පරීක්ෂණ සාරාංශවලට මග හැරෙන "checkout ප්‍රශස්තකරණය නව පරිශීලකයින්ට වාසිදායක වුවද නැවත පැමිණෙන පාරිභෝගිකයින්ට අවාසිදායක වේ" වැනි සියුම් අවබෝධයන් කණ්ඩායම් හඳුනා ගනී. කෙසේ හෝ පරිවර්තනය වන අංශවල ප්‍රතිඵලවලට වැඩි බරක් දීමෙන් සමාගම් වැළකී සිටින අතර, ඒ වෙනුවට වැඩි බලපෑමක් ඇති කළ හැකි ජනගහනයන් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි.

Multi-armed bandit හැකියාවන් මඟින් ගවේෂණය සහ භාවිතය සමතුලිත කිරීමටත්, අත්හදා බැලීම් ක්‍රියාත්මක වන අතරතුර වඩා හොඳින් ක්‍රියා කරන ප්‍රභේද වෙත ට්‍රැෆික් ගතිකව වෙන් කිරීමටත් ඔබට ඉඩ සලසයි, එමඟින් සමුච්චිත බලපෑම උපරිම වේ.