ایڈوانسڈ A/B ٹیسٹنگ

عام A/B ٹیسٹنگ جواب دیتی ہے کہ 'کیا یہ ورژن جیت گیا؟' ہمارا ایڈوانسڈ تجرباتی پلیٹ فارم جواب دیتا ہے کہ 'یہ کس کے لیے جیتا، کب اور کیوں' جبکہ ایسے تجربات ڈیزائن کرتا ہے جو زیادہ تیزی سے ختم ہوتے ہیں اور جن کی شماریاتی طاقت زیادہ ہوتی ہے۔ ہم آپ کے تجربات سے زیادہ سے زیادہ سیکھنے کے لیے ترتیب وار تجزیہ، متنوع علاج کے اثرات، اور انکولی ڈیزائنز کا امتزاج کرتے ہیں۔

ہمCausal Machine Learningکو پیچیدہ کاروباری چیلنجوں کو حل کرنے کے لیے لاگو کرتے ہیں۔

ہمارے طریقہ کار میں ترتیب وار مفروضہ ٹیسٹنگ شامل ہے جو شماریاتی درستگی برقرار رکھتے ہوئے تجربے کے دورانیے کو کم کرتی ہے، [سببی جنگلات کے طریقے](/research#heterogeneous-treatment-effects) اس بات کی نشاندہی کرنے کے لیے کہ کون سے کسٹمر سیگمنٹس علاج سے زیادہ فائدہ اٹھاتے ہیں، اور نیٹ ورک اثر کا پتہ لگانا ان کیسز کے لیے جہاں صارفین ایک دوسرے پر اثر انداز ہوتے ہیں۔ مارکیٹ پلیسز اور سوشل پلیٹ فارمز کے لیے، ہم اس مداخلت کی نشاندہی کرتے ہیں اور اسے مدنظر رکھتے ہیں جہاں ایک صارف کی رینڈمائزیشن دوسرے صارفین کے نتائج پر اثر انداز ہوتی ہے۔

ای کامرس کمپنیاں ہمارا پلیٹ فارم چلا کر سختی کو برقرار رکھتے ہوئے تجربات کی رفتار میں اضافہ کرتی ہیں۔ ٹیمیں ایسی باریک بصیرتیں حاصل کرتی ہیں جیسے 'چیک آؤٹ اصلاحات نئے صارفین کو فائدہ پہنچاتی ہیں لیکن پرانے صارفین کو نقصان' جو سادہ A/B ٹیسٹ رپورٹوں سے نظر نہیں آتیں۔ کمپنیاں ان حصوں سے نتائج کو زیادہ وزن دینے سے گریز کرتی ہیں جنہوں نے ویسے بھی خریداری کر لی ہوتی۔

ملٹی آرمڈ بینڈٹ صلاحیتیں آپ کو دریافت (exploration) اور استحصال (exploitation) کے درمیان توازن برقرار رکھنے کی اجازت دیتی ہیں، جس سے تجربات کے دوران بہتر کارکردگی والے ورژنز کو ٹریفک متحرک طور پر مختص کیا جاتا ہے۔