Napredno A/B testiranje

Standardno A/B testiranje odgovarja na vprasanje "ali ta razlicica zmaga?" Nasa napredna platforma za eksperimentiranje odgovarja na vprasanje "za koga zmaga, kdaj in zakaj", medtem ko oblikuje poskuse, ki se zakljucijo hitreje in z vecjo statisticno mocjo. Kombiniramo sekvencno analizo, heterogene ucinke zdravljenja in prilagodljive zasnove za maksimalno ucenje iz vasih poskusov.

Uporabljamokavzalno strojno ucenjeza resevanje kompleksnih poslovnih izzivov.

Nasa metodologija vkljucuje sekvencno testiranje hipotez, ki zmanjsa trajanje poskusa ob ohranjanju statisticne veljavnosti, [metode kavzalnega gozda](/research#heterogeneous-treatment-effects) za identificiranje, kateri segmenti strank imajo najvec koristi od zdravljenj, in zaznavanje omreznih ucinkov za primere, ko uporabniki vplivajo drug na drugega. Za trznice in druzbene platforme identificiramo in upostevamo interferenco, kjer randomizacija enega uporabnika vpliva na rezultate drugih uporabnikov, s cimer se izognemo pristranskim ocenam, ki jih proizvajajo tradicionalni A/B testi.

Podjetja za e-trgovino, ki uporabljajo naso platformo, povecajo hitrost eksperimentiranja ob ohranjanju strogosti. Ekipe identificirajo niansirana spoznanja, kot je "optimizacija blagajne koristi novim uporabnikom, vendar skodi ponovnim strankam", ki jih preprosti povzetki A/B testov zgresesijo. Podjetja se izognejo precenjevanju rezultatov iz segmentov, ki bi se vseeno pretvorili, namesto tega pa osredotocijo iteracije na populacije z visoko vzvodno mocjo.

Zmogljivosti multi-armed bandit omogocajo uravnotezenje razisCevanja in izkoriscanja, dinamicno dodeljevanje prometa boljsim razlicicam med izvajanjem poskusov, kar maksimizira kumulativni ucinek.