高级A/B测试

我们的方法论包括在保持统计有效性的同时缩短实验持续时间的序贯假设检验，识别哪些客户细分最受益于处理的[因果森林方法](/research#heterogeneous-treatment-effects)，以及用于用户相互影响情况的网络效应检测。对于市场平台和社交平台，我们识别并考虑一个用户的随机化影响其他用户结果的干扰，避免传统A/B测试产生的偏差估计。

在我们平台上运行实验的电商公司在保持严谨性的同时提高实验速度。团队识别出细微的洞察，如"结账优化有利于新用户但不利于回头客"，这是简单的A/B测试摘要会遗漏的。公司避免过度加权那些无论如何都会转化的细分市场的结果，而是将迭代集中在高杠杆人群上。

多臂赌博机功能让您在探索和利用之间取得平衡，在实验运行时动态将流量分配给表现更好的变体，最大化累积影响。