Gelismis A/B Testi

Standart A/B testi "bu varyant kazanir mi?" sorusunu yanitlar. Gelismis deney platformumuz "kimin icin, ne zaman ve neden kazanir" sorusunu yanitlarken daha hizli ve daha guclu istatistiksel gucle biten deneyler tasarlar. Deneylerden maksimum ogrenme elde etmek icin sirali analiz, heterojen tedavi etkileri ve adapfit tasarimlari birlestiriyoruz.

UyguluyoruzNedensel Makine Ogrenimikarmasik is zorluklarini cozmek icin.

Metodolojimiz, istatistiksel gecerliligi korurken deney suresini azaltan sirali hipotez testini, tedavilerden en cok hangi musteri segmentlerinin yararlnadigini belirlemek icin [nedensel orman yontemlerini](/research#heterogeneous-treatment-effects) ve kullanicilarin birbirini etkiyledigi durumlar icin ag etkisi tespitini icerir. Pazar yerleri ve sosyal platformlar icin, bir kullanicinin rastgelesmesinin diger kullanicilarin sonuclarini etkledigi mudahaleyi belirliyor ve hesaba katiyoruz, geleneksel A/B testlerinin ureftigi yanlmis tahminlerden kaciyoruz.

Platformumuzu calistan e-ticaret sirketleri, titizligi korurken deney hizini artirmaktadir. Ekipler, basit A/B test ozetlerinin kaciridigi "odeme optimizasyonu yeni kullanicilara fayda sagliyor ancak tekrar eden musterilere zarar veriyor" gibi incelikli icerikler belirler. Sirketler, zaten donusecek olan segmentlerden elde edilen sonuclari asiri agirlandirmaktan kacinarak bunun yerine yuksek kaldirac gucune sahip populasyonlara odaklanan yinelemeler yapar.

Cok kollu haydut yetenekleri, deney devam ederken trafigi daha iyi performans gosteren varyantlara dinamik olarak tahsis ederek kesif ve kullanimi dengelemenize olanak tanir ve kumulatif etkiyi maksimize eder.