Avancerad A/B-testning

Standard A/B-testning besvarar "vinner denna variant?" Vår avancerade experimentplattform besvarar "för vem vinner den, när och varför" samtidigt som den designar experiment som avslutas snabbare och med starkare statistisk styrka. Vi kombinerar sekventiell analys, heterogena behandlingseffekter och adaptiva designer för att extrahera maximal lärdom från era experiment.

Vi tillämparCausal Machine Learningför att lösa komplexa affärsutmaningar.

Vår metodik inkluderar sekventiell hypotestestning som minskar experimentvaraktigheten samtidigt som statistisk validitet bibehålls, [kausala skogsmetoder](/research#heterogeneous-treatment-effects) för att identifiera vilka kundsegment som gynnas mest av behandlingar, och nätverkseffektdetektering för fall där användare påverkar varandra. För marknadsplatser och sociala plattformar identifierar och beaktar vi interferens där randomisering av en användare påverkar andra användares utfall, och undviker partiska uppskattningar som traditionella A/B-tester producerar.

E-handelsföretag som kör vår plattform ökar experimenthastigheten samtidigt som rigorösitet bibehålls. Team identifierar nyanserade insikter som "kassaoptimering gynnar nya användare men skadar återkommande kunder" som enkla A/B-testsammanfattningar missar. Företag undviker att övervikta resultat från segment som skulle ha konverterat ändå, och fokuserar istället iterationer på högpåverkande populationer.

Multi-armed bandit-kapaciteter låter er balansera utforskning och exploatering, dynamiskt allokera trafik till bättre presterande varianter medan experiment pågår, och maximera kumulativ påverkan.