A/B/X Badanie





Testy A/B/X to metoda badawcza służąca do przeprowadzania eksperymentów porównujących dwa lub więcej wariantów modelu. Testując modele i uzyskując oparty na danych wgląd w wydajność testowania odpowiednich modeli, firmy mogą podejmować świadome decyzje. Testy A/B/X pomagają generować statystycznie istotne wyniki, eliminując domysły z procesów decyzyjnych.
Podobnie jak w przypadku innych aspektów działalności biznesowej, testy A/B/X można wykorzystać do doskonalenia strategii personalizacji. Aby to osiągnąć, należy określić pożądany KPI, taki jak wyższa średnia wartość zamówienia. VerFirma przedstawia następnie hipotezę, jak osiągnąć ten pożądany KPI. Przykładem hipotezy jest to, że nowa strategia rekomendacji zwiększy średnią wartość zamówienia. Następnie inicjowane są testy VerA/B/X w celu przetestowania dwóch lub więcej różnych systemów rekomendacji przez pewien okres czasu, aby zobaczyć, który z nich działa najlepiej. W związku z tym personalizację można ulepszyć, stosując tę metodę testowania do generowania cennych spostrzeżeń.

Notowania w A/B/X Testowanie

Testy A/B/X to metoda badawcza służąca do przeprowadzania eksperymentów porównujących dwa lub więcej wariantów modelu. Testując modele i uzyskując oparty na danych wgląd w wydajność testowania odpowiednich modeli, firmy mogą podejmować świadome decyzje. Testy A/B/X pomagają generować statystycznie istotne wyniki, eliminując domysły z procesów decyzyjnych. Podobnie jak w przypadku innych aspektów działalności biznesowej, testy A/B/X mogą być wykorzystane do doskonalenia strategii personalizacji. Aby to osiągnąć, należy określić pożądany KPI, taki jak wyższa średnia wartość zamówienia. VerFirma przedstawia następnie hipotezę, jak osiągnąć ten pożądany KPI. Przykładem hipotezy jest to, że nowa strategia rekomendacji zwiększy średnią wartość zamówienia. Następnie inicjowane są testy VerA/B/X w celu przetestowania dwóch lub więcej różnych systemów rekomendacji przez pewien okres czasu, aby zobaczyć, który z nich działa najlepiej. W związku z tym personalizację można ulepszyć, stosując tę metodę testowania do generowania cennych spostrzeżeń.