A / B / X Testi





A/B/X testi, iki veya daha fazla model varyantını karşılaştıran deneyler yapmak için kullanılan bir araştırma yöntemidir. Şirketler, modelleri test ederek ve ilgili modellerin test edilmesinin performansı hakkında veriye dayalı içgörüler elde ederek, bilgiye dayalı kararlar verebilirler. A/B/X testi, karar verme süreçlerinde tahmin yürütmeyi ortadan kaldırarak istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar üretmeye yardımcı olur.
İş operasyonlarının diğer yönlerinde olduğu gibi, kişiselleştirme stratejisini geliştirmek için A/B/X testi kullanılabilir. Bunu başarmak için, daha yüksek bir ortalama sipariş değeri gibi istenen KPI tanımlanmalıdır. 1TP236 Şirkete göre, şirket bu istenen KPI'ya nasıl ulaşılacağına dair bir hipotez ortaya koyuyor. Bir hipotez örneği, yeni bir öneri stratejisinin ortalama sipariş değerini artıracağıdır. 1TP236 Ardından, hangisinin en iyi sonucu verdiğini görmek için iki veya daha fazla farklı öneri sistemini belirli bir süre boyunca test etmek için A/B/X testi ile başlar. Bu nedenle, değerli içgörüler oluşturmak için bu test yöntemi kullanılarak kişiselleştirme geliştirilebilir.

A / B / X Testindeki Listeler

A/B/X testi, iki veya daha fazla model varyantını karşılaştıran deneyler yapmak için kullanılan bir araştırma yöntemidir. Şirketler, modelleri test ederek ve ilgili modellerin test edilmesinin performansı hakkında veriye dayalı içgörüler elde ederek, bilgiye dayalı kararlar verebilirler. A/B/X testi, karar verme süreçlerinde tahmin yürütmeyi ortadan kaldırarak istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar üretmeye yardımcı olur. İş operasyonlarının diğer yönlerinde olduğu gibi, kişiselleştirme stratejisini geliştirmek için A/B/X testi kullanılabilir. Bunu başarmak için, daha yüksek bir ortalama sipariş değeri gibi istenen KPI tanımlanmalıdır. 1TP236 Şirkete göre, şirket bu istenen KPI'ya nasıl ulaşılacağına dair bir hipotez ortaya koyuyor. Bir hipotez örneği, yeni bir öneri stratejisinin ortalama sipariş değerini artıracağıdır. 1TP236 Ardından, hangisinin en iyi sonucu verdiğini görmek için iki veya daha fazla farklı öneri sistemini belirli bir süre boyunca test etmek için A/B/X testi ile başlar. Bu nedenle, değerli içgörüler oluşturmak için bu test yöntemi kullanılarak kişiselleştirme geliştirilebilir.