Test A/B/X2021-10-06T14:46:58+02:00

Test A/B/X





Les tests A/B/X sont une méthode de recherche utilisée pour mener des expériences comparant deux ou plusieurs variantes de modèles. En testant des modèles et en obtenant des informations basées sur les données sur les performances des tests des modèles respectifs, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées. Les tests A/B/X permettent de générer des résultats statistiquement significatifs, éliminant les conjectures des processus de prise de décision.
Comme pour d'autres aspects des opérations commerciales, les tests A/B/X peuvent être utilisés pour améliorer la stratégie de personnalisation. Pour y parvenir, le KPI souhaité, tel qu'une valeur de commande moyenne plus élevée, doit être identifié. VerL'entreprise présente ensuite une hypothèse sur la manière d'atteindre ce KPI souhaité. Un exemple d'hypothèse est qu'une nouvelle stratégie de recommandation augmentera la valeur moyenne des commandes. Les tests VerA/B/X sont ensuite lancés pour tester deux ou plusieurs systèmes de recommandation différents sur une période de temps pour voir lequel fonctionne le mieux. Par conséquent, la personnalisation peut être améliorée en utilisant cette méthode de test pour générer des informations précieuses.

Inscriptions dans les tests A/B/X

Les tests A/B/X sont une méthode de recherche utilisée pour mener des expériences comparant deux ou plusieurs variantes de modèles. En testant des modèles et en obtenant des informations basées sur les données sur les performances des tests des modèles respectifs, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées. Les tests A/B/X permettent de générer des résultats statistiquement significatifs, éliminant les conjectures des processus de prise de décision. Comme pour d'autres aspects des opérations commerciales, les tests A/B/X peuvent être utilisés pour améliorer la stratégie de personnalisation. Pour y parvenir, le KPI souhaité, tel qu'une valeur de commande moyenne plus élevée, doit être identifié. VerL'entreprise présente ensuite une hypothèse sur la manière d'atteindre ce KPI souhaité. Un exemple d'hypothèse est qu'une nouvelle stratégie de recommandation augmentera la valeur moyenne des commandes. Les tests VerA/B/X sont ensuite lancés pour tester deux ou plusieurs systèmes de recommandation différents sur une période de temps pour voir lequel fonctionne le mieux. Par conséquent, la personnalisation peut être améliorée en utilisant cette méthode de test pour générer des informations précieuses.

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