Ilg'or A/B sinov
Standart A/B sinov "bu variant g'alabamiz?" degan savolga javob beradi. Bizning ilg'or eksperiment platformamiz "kim uchun g'alaba qozonadi, qachon va nima uchun" degan savolga javob beradi, shu bilan birga tezroq tugaydigan va kuchli statistik quvvatga ega eksperimentlarni loyihalashtiradi. Biz eksperimentlaringizdan maksimal o'rganishni olish uchun ketma-ket tahlil, heterogen davolash ta'sirlari va moslashuvchan dizaynlarni birlashtiramiz.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningmurakkab biznes muammolarini hal qilish uchun.
Bizning metodologiyamiz statistik haqiqiylikni saqlab qolgan holda eksperiment davomiyligini qisqartiruvchi ketma-ket gipoteza testlari, qaysi mijoz segmentlari davolashdan eng ko'p foyda ko'rishini aniqlash uchun [sabab-natija o'rmoni usullari](/research#heterogeneous-treatment-effects) va foydalanuvchilar bir-biriga ta'sir qiladigan holatlar uchun tarmoq ta'sirini aniqlashni o'z ichiga oladi. Bozorlar va ijtimoiy platformalar uchun biz bir foydalanuvchini randomizatsiya qilish boshqa foydalanuvchilar natijalariga ta'sir qiladigan aralashuvni aniqlash va hisobga olish, an'anaviy A/B testlar ishlab chiqaradigan noto'g'ri baholardan qochishni amalga oshiramiz.
Bizning platformamizdan foydalanadigan elektron tijorat kompaniyalari qat'iylikni saqlab qolgan holda eksperiment tezligini oshiradi. Jamoalar oddiy A/B test xulosalari o'tkazib yuboradigan "checkout optimallashtirish yangi foydalanuvchilarga foyda keltiradi, lekin takroriy mijozlarga zarar beradi" kabi nozik tushunchalarni aniqlaydi. Kompaniyalar baribir konvertatsiya qiladigan segmentlardan olingan natijalarga ortiqcha og'irlik berishdan qochadi, buning o'rniga yuqori ta'sirli populyatsiyalarga iteratsiyalarni yo'naltiradi.
Ko'p qo'lli bandit imkoniyatlari sizga tadqiqot va ekspluatatsiyani muvozanatlash, eksperimentlar davomida yaxshiroq ishlayotgan variantlarga trafikni dinamik taqsimlash, jamlangan ta'sirni maksimal darajada oshirish imkonini beradi.
Bizningmetodologiyamiz
Ma'lumotlarni sintez qilish
Keng qamrovli analitik asos yaratish uchun mavjud ma'lumotlar manbalaringizni integratsiyalaymiz.
Sabab-natija tahlili
Haqiqiy sabab-natija munosabatlarini aniqlash uchun Double Machine Learning dan foydalanish.
Strategik simulyatsiya
Qarorlaringiz ta'sirini bashorat qilish uchun turli senariylarni modellashtirish.
Operatsion miqyos
Mavjud tizimlaringiz bilan integratsiyalangan ishlab chiqarishga tayyor modellarni joylashtirish.
Boshlashga tayyormisiz?
Bizning jamoamiz eng zamonaviy tadqiqotlarni amaliy amalga oshirish bilan birlashtiradi.
Biz bilan bog'laningCausal AI o'qitish
Mutaxassislar tomonidan boshqariladigan kurslarimiz bilan DoubleML freymvorkini o'zlashtiring.
DoubleML ochiq manba
GitHub da Python va R paketlarimizni o'rganing.
“Mahorat - bu nima bo'lishini bashorat qilishdan nima uchun bo'lishi kerakligini tushunishga o'tishdir.”
Sanoat yetakchilari tomonidan ishonilgan
