Majaribio ya A/B ya Hali ya Juu

Majaribio ya kawaida ya A/B yanajibu "je toleo hili linashinda?" Jukwaa letu la majaribio ya hali ya juu linajibu "kwa nani linashinda, lini, na kwa nini" wakati linaunda majaribio yanayomalizika haraka na nguvu kubwa zaidi ya takwimu. Tunachanganya uchambuzi wa mfuatano, athari tofauti za matibabu, na miundo inayobadilika kutoa ujifunzaji wa juu kutoka majaribio yako.

TunatumiaCausal Machine Learningkutatua changamoto ngumu za biashara.

Mbinu yetu inajumuisha kupima nadharia za mfuatano zinazopunguza muda wa jaribio wakati zinadumisha uhalali wa takwimu, [mbinu za msitu wa kisababishi](/research#heterogeneous-treatment-effects) kutambua makundi gani ya wateja yanafaidika zaidi na matibabu, na ugunduzi wa athari za mtandao kwa hali ambapo watumiaji wanaathiriana. Kwa masoko na majukwaa ya kijamii, tunatambua na kuzingatia kuingiliwa ambapo randomization ya mtumiaji mmoja inaathiri matokeo ya watumiaji wengine, kuepuka makadirio yenye upendeleo ambayo majaribio ya jadi ya A/B yanazalisha.

Kampuni za biashara ya mtandaoni zinazoendesha jukwaa letu zinaongeza kasi ya jaribio wakati zinadumisha ukali. Timu zinatambua maarifa ya kina kama "uboreshaji wa checkout unafaidisha watumiaji wapya lakini kudhuru wateja wa mara kwa mara" ambayo muhtasari rahisi wa majaribio ya A/B haukosi. Kampuni zinaepuka kutilia uzito matokeo kutoka makundi ambayo yangebadilika hata hivyo, badala yake zinalenga iterations kwa idadi ya watu yenye leverage kubwa.

Uwezo wa multi-armed bandit unakuruhusu kusawazisha uchunguzi na unyonyaji, kugawa trafiki kwa nguvu kwa toleo zinazofanya vizuri wakati majaribio yanaendelea, kuongeza athari ya jumla.