การทดสอบ A/B ขั้นสูง

การทดสอบ A/B มาตรฐานตอบคำถาม "ตัวแปรนี้ชนะหรือไม่?" แพลตฟอร์มการทดลองขั้นสูงของเราตอบคำถาม "ใครชนะ เมื่อไร และทำไม" พร้อมทั้งออกแบบการทดลองที่เสร็จเร็วขึ้นและมีพลังทางสถิติที่แข็งแกร่งขึ้น เราผสมผสานการวิเคราะห์เชิงลำดับ ผลกระทบการรักษาที่แตกต่างกัน และการออกแบบแบบปรับตัวเพื่อดึงการเรียนรู้สูงสุดจากการทดลองของคุณ\n\nระเบียบวิธีของเราประกอบด้วยการทดสอบสมมติฐานเชิงลำดับที่ลดระยะเวลาการทดลองในขณะที่ยังคงรักษาความถูกต้องทางสถิติ, [วิธีการ Causal Forest](/research#heterogeneous-treatment-effects) เพื่อระบุว่ากลุ่มลูกค้าใดได้รับประโยชน์สูงสุดจากการรักษา, และการตรวจจับผลกระทบเครือข่ายสำหรับกรณีที่ผู้ใช้มีอิทธิพลต่อกัน สำหรับตลาดกลางและแพลตฟอร์มโซเชียล เราจะระบุและพิจารณาการแทรกแซงที่การสุ่มตัวอย่างผู้ใช้รายหนึ่งส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ของผู้ใช้รายอื่น เพื่อหลีกเลี่ยงการประมาณค่าที่ลำเอียงที่เกิดจากการทดสอบ A/B แบบดั้งเดิม\n\nบริษัทอีคอมเมิร์ซที่ใช้แพลตฟอร์มของเราจะเพิ่มความเร็วในการทดลองในขณะที่ยังคงรักษาความเข้มงวด ทีมงานระบุข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดอ่อน เช่น "การปรับแต่งการชำระเงินให้ประโยชน์แก่ผู้ใช้ใหม่ แต่ทำร้ายลูกค้าที่กลับมาใช้บริการซ้ำ" ซึ่งสรุปผลการทดสอบ A/B แบบง่ายๆ พลาดไป บริษัทต่างๆ หลีกเลี่ยงการให้ความสำคัญกับผลลัพธ์จากกลุ่มที่จะแปลงอยู่แล้ว โดยหันไปเน้นการทำซ้ำในกลุ่มประชากรที่มีอิทธิพลสูงแทน\n\nความสามารถของ Multi-armed bandit ช่วยให้คุณสามารถสร้างสมดุลระหว่างการสำรวจและการใช้ประโยชน์ จัดสรรปริมาณการเข้าชมไปยังตัวแปรที่มีประสิทธิภาพดีกว่าแบบไดนามิกในขณะที่การทดลองดำเนินอยู่ เพื่อเพิ่มผลกระทบสะสมสูงสุด