A/B/X Testing





A/B/X testing is een onderzoeksmethode die wordt gebruikt om experimenten uit te voeren waarbij twee of meer modelvarianten worden vergeleken. Door modellen te testen en datagestuurde inzichten te krijgen over de prestaties van het testen van respectievelijke modellen, kunnen bedrijven weloverwogen beslissingen nemen. A/B/X testing helpen bij het genereren van statistisch significante resultaten, waardoor gissingen uit besluitvormingsprocessen worden geëlimineerd.
Net als bij andere aspecten van de bedrijfsvoering, kunnen A/B/X testing worden gebruikt om de personalisatiestrategie te verbeteren. Om dit te bereiken moet de gewenste KPI, zoals een hogere gemiddelde orderwaarde, worden geïdentificeerd. Vervolgens schetst het bedrijf een hypothese over hoe deze gewenste KPI te bereiken. Een voorbeeld van een hypothese is dat een nieuwe aanbevelingsstrategie de gemiddelde orderwaarde zal verhogen. Vervolgens wordt gestart met A/B/X testing om gedurende een bepaalde periode twee of meer verschillende aanbevelingssystemen te testen om te zien welke het beste werkt. Daarom kan personalisatie worden verbeterd door deze testmethode te gebruiken om waardevolle inzichten te genereren.

Listings in A/B/X Testing

A/B/X testing is een onderzoeksmethode die wordt gebruikt om experimenten uit te voeren waarbij twee of meer modelvarianten worden vergeleken. Door modellen te testen en datagestuurde inzichten te krijgen over de prestaties van het testen van respectievelijke modellen, kunnen bedrijven weloverwogen beslissingen nemen. A/B/X testing helpen bij het genereren van statistisch significante resultaten, waardoor gissingen uit besluitvormingsprocessen worden geëlimineerd. Net als bij andere aspecten van de bedrijfsvoering, kunnen A/B/X testing worden gebruikt om de personalisatiestrategie te verbeteren. Om dit te bereiken moet de gewenste KPI, zoals een hogere gemiddelde orderwaarde, worden geïdentificeerd. Vervolgens schetst het bedrijf een hypothese over hoe deze gewenste KPI te bereiken. Een voorbeeld van een hypothese is dat een nieuwe aanbevelingsstrategie de gemiddelde orderwaarde zal verhogen. Vervolgens wordt gestart met A/B/X testing om gedurende een bepaalde periode twee of meer verschillende aanbevelingssystemen te testen om te zien welke het beste werkt. Daarom kan personalisatie worden verbeterd door deze testmethode te gebruiken om waardevolle inzichten te genereren.