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應用場景

進階 A/B 測試

標準 A/B 測試回答「呢個版本係咪勝出?」我哋嘅進階實驗平台回答「對邊個勝出、幾時勝出、點解勝出」,同時設計能更快完成且具有更強統計檢定力嘅實驗。我哋結合序貫分析、異質性處理效應同自適應設計,由實驗入面提取最大學習價值。

我哋應用因果機器學習解決複雜嘅業務挑戰。

我哋嘅方法包括喺維持統計有效性嘅同時縮短實驗時間嘅序貫假設檢定、識別邊啲客戶群體由處理入面受益最多嘅[因果森林方法](/research#heterogeneous-treatment-effects),以及用於偵測用戶互相影響情況嘅網絡效應偵測。對於市場平台同社交平台,我哋識別並考慮一個用戶嘅隨機化影響其他用戶結果嘅干擾,避免傳統 A/B 測試產生嘅偏誤估算。

運行我哋平台嘅電子商務公司喺保持嚴謹性嘅同時提高實驗速度。團隊能識別簡單 A/B 測試摘要遺漏嘅細微洞察,例如「結帳優化對新用戶有益但對回頭客有害」。公司避免過度加權來自無論點都會轉換嘅客群嘅結果,而係將迭代聚焦喺高槓桿人群上。

多臂老虎機功能令你喺實驗運行時平衡探索同利用,動態分配流量到表現更好嘅版本,最大化累積影響。

我哋嘅方法論

01

數據整合

我哋整合你現有嘅數據來源,建立全面嘅分析基礎。

02

因果分析

使用 Double Machine Learning 識別真正嘅因果關係。

03

策略模擬

建模唔同情境嚟預測你決策嘅影響。

04

營運規模化

部署同你現有系統整合嘅生產就緒模型。

精通係由預測會發生咩事,過渡到明白點解一定會咁。

深受業界領袖信賴