అడ్వాన్స్‌డ్ A/B టెస్టింగ్

ప్రామాణిక A/B టెస్టింగ్ "ఈ వేరియంట్ గెలుస్తుందా?" అని సమాధానం ఇస్తుంది. మా అధునాతన ప్రయోగాత్మక ప్లాట్‌ఫారమ్ "ఎవరికి అది గెలుస్తుంది, ఎప్పుడు మరియు ఎందుకు" అని సమాధానం ఇస్తుంది, అదే సమయంలో వేగంగా మరియు బలమైన గణాంక శక్తితో ముగిసే ప్రయోగాలను డిజైన్ చేస్తుంది. మీ ప్రయోగాల నుండి గరిష్ట అభ్యాసాన్ని పొందేందుకు మేము సీక్వెన్షియల్ అనాలిసిస్, వైవిధ్యమైన చికిత్స ప్రభావాలు మరియు అడాప్టివ్ డిజైన్లను మిళితం చేస్తాము.

మేము సంక్లిష్ట వ్యాపార సవాళ్లను పరిష్కరించడానికిCausal Machine Learningను ఉపయోగిస్తాము.

మా మెథడాలజీలో గణాంక ప్రామాణికతను కాపాడుతూ ప్రయోగ వ్యవధిని తగ్గించే సీక్వెన్షియల్ హైపోథెసిస్ టెస్టింగ్, ఏ కస్టమర్ విభాగాలు చికిత్సల నుండి ఎక్కువగా ప్రయోజనం పొందుతాయో గుర్తించడానికి [కాజల్ ఫారెస్ట్ పద్ధతులు](/research#heterogeneous-treatment-effects) మరియు వినియోగదారులు ఒకరినొకరు ప్రభావితం చేసే సందర్భాల కోసం నెట్‌వర్క్ ఎఫెక్ట్ డిటెక్షన్ ఉన్నాయి. మార్కెట్‌ప్లేస్‌లు మరియు సోషల్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల కోసం, ఒక వినియోగదారు యొక్క రాండమైజేషన్ ఇతర వినియోగదారుల ఫలితాలను ప్రభావితం చేసే జోక్యాన్ని మేము గుర్తించి పరిగణనలోకి తీసుకుంటాము, సాంప్రదాయ A/B పరీక్షలు ఉత్పత్తి చేసే పక్షపాత అంచనాలను నివారిస్తాము.

మా ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను నడుపుతున్న ఇ-కామర్స్ కంపెనీలు ఖచ్చితత్వాన్ని కాపాడుతూనే ప్రయోగ వేగాన్ని పెంచుతాయి. సాధారణ A/B టెస్ట్ సమ్మరీలు కోల్పోయే "చెక్అవుట్ ఆప్టిమైజేషన్ కొత్త వినియోగదారులకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది కానీ పాత కస్టమర్లకు హాని చేస్తుంది" వంటి సూక్ష్మ అంతర్దృష్టులను టీమ్‌లు గుర్తిస్తాయి. కంపెనీలు ఎలాగైనా కన్వర్ట్ అయ్యే విభాగాల ఫలితాలకు ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఇవ్వకుండా నివారిస్తాయి, బదులుగా అధిక-లివరేజ్ జనాభాపై పునరావృతాలపై దృష్టి పెడతాయి.

మల్టీ-ఆర్మ్డ్ బాండిట్ సామర్థ్యాలు మీరు అన్వేషణ మరియు వినియోగాన్ని సమతుల్యం చేయడానికి అనుమతిస్తాయి, ప్రయోగాలు జరుగుతున్నప్పుడు మెరుగ్గా పనితీరు కనబరిచే వేరియంట్‌లకు ట్రాఫిక్‌ను డైనమిక్‌గా కేటాయిస్తాయి, తద్వారా సంచిత ప్రభావాన్ని గరిష్టం చేస్తాయి.