Teste A/B/X
O teste A/B/X é um método de pesquisa usado para realizar experimentos comparando duas ou mais variantes de modelo. Ao testar modelos e obter informações baseadas em dados sobre o desempenho dos respectivos modelos de teste, as empresas podem tomar decisões informadas. O teste A/B/X ajuda a gerar resultados estatisticamente significativos, eliminando as suposições dos processos de tomada de decisão.
Como em outros aspectos das operações de negócios, o teste A/B/X pode ser usado para melhorar a estratégia de personalização. Para conseguir isso, o KPI desejado, como um valor médio de pedido mais alto, deve ser identificado. VerA empresa então apresenta uma hipótese sobre como atingir esse KPI desejado. Um exemplo de hipótese é que uma nova estratégia de recomendação aumentará o valor médio do pedido. O teste VerA/B/X é então iniciado para testar dois ou mais sistemas de recomendação diferentes durante um período de tempo para ver qual deles funciona melhor. Portanto, a personalização pode ser aprimorada usando esse método de teste para gerar insights valiosos.
Listagens nos testes A/B/X
O teste A/B/X é um método de pesquisa usado para realizar experimentos comparando duas ou mais variantes de modelo. Ao testar modelos e obter informações baseadas em dados sobre o desempenho dos respectivos modelos de teste, as empresas podem tomar decisões informadas. O teste A/B/X ajuda a gerar resultados estatisticamente significativos, eliminando as suposições dos processos de tomada de decisão. Como em outros aspectos das operações de negócios, o teste A/B/X pode ser usado para melhorar a estratégia de personalização. Para conseguir isso, o KPI desejado, como um valor médio de pedido mais alto, deve ser identificado. VerA empresa então apresenta uma hipótese sobre como atingir esse KPI desejado. Um exemplo de hipótese é que uma nova estratégia de recomendação aumentará o valor médio do pedido. O teste VerA/B/X é então iniciado para testar dois ou mais sistemas de recomendação diferentes durante um período de tempo para ver qual deles funciona melhor. Portanto, a personalização pode ser aprimorada usando esse método de teste para gerar insights valiosos.
