Prueba A/B/X
Las pruebas A/B/X son un método de investigación utilizado para realizar experimentos que comparan dos o más variantes de modelos. Al probar modelos y obtener información basada en datos sobre el rendimiento de las pruebas de los modelos respectivos, las empresas pueden tomar decisiones informadas. Las pruebas A/B/X ayudan a generar resultados estadísticamente significativos, eliminando las conjeturas de los procesos de toma de decisiones.
Al igual que con otros aspectos de las operaciones comerciales, las pruebas A/B/X se pueden utilizar para mejorar la estrategia de personalización. Para lograr esto, se debe identificar el KPI deseado, como un valor de pedido promedio más alto. 1TP236 Según la empresa, la empresa esboza una hipótesis sobre cómo lograr este KPI deseado. Un ejemplo de una hipótesis es que una nueva estrategia de recomendación aumentará el valor promedio del pedido. 1TP236 Luego comienza con pruebas A/B/X para probar dos o más sistemas de recomendación diferentes durante un período de tiempo para ver cuál funciona mejor. Por lo tanto, la personalización se puede mejorar mediante el uso de este método de prueba para generar información valiosa.
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Las pruebas A/B/X son un método de investigación utilizado para realizar experimentos que comparan dos o más variantes de modelos. Al probar modelos y obtener información basada en datos sobre el rendimiento de las pruebas de los modelos respectivos, las empresas pueden tomar decisiones informadas. Las pruebas A/B/X ayudan a generar resultados estadísticamente significativos, eliminando las conjeturas de los procesos de toma de decisiones. Al igual que con otros aspectos de las operaciones comerciales, las pruebas A/B/X se pueden utilizar para mejorar la estrategia de personalización. Para lograr esto, se debe identificar el KPI deseado, como un valor de pedido promedio más alto. 1TP236 Según la empresa, la empresa esboza una hipótesis sobre cómo lograr este KPI deseado. Un ejemplo de una hipótesis es que una nueva estrategia de recomendación aumentará el valor promedio del pedido. 1TP236 Luego comienza con pruebas A/B/X para probar dos o más sistemas de recomendación diferentes durante un período de tiempo para ver cuál funciona mejor. Por lo tanto, la personalización se puede mejorar mediante el uso de este método de prueba para generar información valiosa.
