Просунуте A/B тестування

Стандартне A/B тестування відповідає на питання «цей варіант перемагає?» Наша просунута платформа експериментів відповідає на питання «для кого він перемагає, коли і чому», одночасно розробляючи експерименти, які завершуються швидше і з більшою статистичною потужністю. Ми поєднуємо послідовний аналіз, гетерогенні ефекти впливу та адаптивні дизайни для отримання максимального навчання з ваших експериментів.

Ми застосовуємоCausal Machine Learningдля вирішення складних бізнес-завдань.

Наша методологія включає послідовне тестування гіпотез, що скорочує тривалість експерименту зберігаючи статистичну валідність, [методи каузальних лісів](/research#heterogeneous-treatment-effects) для визначення, які сегменти клієнтів найбільше виграють від впливів, та виявлення мережевих ефектів для випадків, коли користувачі впливають один на одного. Для маркетплейсів та соціальних платформ ми виявляємо та враховуємо інтерференцію, коли рандомізація одного користувача впливає на результати інших користувачів, уникаючи зміщених оцінок, які дають традиційні A/B тести.

Компанії електронної комерції, що використовують нашу платформу, збільшують швидкість експериментів зберігаючи строгість. Команди виявляють нюансовані інсайти, такі як «оптимізація оформлення замовлення приносить користь новим користувачам, але шкодить постійним клієнтам», які прості підсумки A/B тестів пропускають. Компанії уникають переоцінки результатів сегментів, які б конвертувалися й так, натомість фокусуючи ітерації на популяціях з високим важелем.

Можливості multi-armed bandit дозволяють балансувати дослідження та експлуатацію, динамічно розподіляючи трафік на варіанти з кращою ефективністю під час проведення експериментів, максимізуючи кумулятивний вплив.