Неограниченные тесты в любых каналах, байесовская статистика, динамическая аллокация трафика (MAB) и предиктивный таргетинг по сегментам. Client-side и server-side в одной платформе.
Вероятность, что вариант — лучший, и ожидаемый убыток от ошибки. Решения принимаются раньше и увереннее, чем на классических p-порогах.
Multi-Armed / Contextual Bandit в реальном времени переливает трафик на выигрывающий вариант и учитывает контекст пользователя. A/B + персонализация одновременно.
Гипотеза, победившая на одном сегменте, может проиграть на другом. Смотрим результаты по аудиториям и таргетируем на каждый сегмент свой вариант.
ML предсказывает, какая гипотеза будет успешна для каждого сегмента, и прогнозирует потенциальный аплифт — тестирование становится управляемым и дешевле.
Gravity Field позволяет проводить неограниченное количество тестов во всех форматах онлайн-коммуникаций: контентных блоках, товарных рекомендациях, баннерах, всплывающих окнах, уведомлениях и множестве других.
Тестируйте любые элементы UX в любых каналах: на сайте, в мобильном приложении и даже в офлайн-магазинах — в киосках самообслуживания, на устройствах продавцов-консультантов в зале и на кассе.
Динамическая аллокация — движок на алгоритмах машинного обучения («Multi-Armed Bandit» и «Contextual Bandit»), который в автоматическом режиме показывает наиболее релевантные предложения каждому пользователю в каждый момент времени.
Движок сам выбирает оптимальный вариант: учитывая персональные интересы и правила таргетинга и автоматически выбирая варианты, которые в реальном времени оптимизируют метрику — конверсию, выручку, CTR и т.д. Это объединяет A/B-тестирование с единовременной персонализацией.
Аналитика Gravity Field даёт возможность посмотреть результаты тестов в разрезе различных аудиторий. Разные сегменты часто по-разному реагируют на одну кампанию, и гипотеза, победившая для одного сегмента, может проиграть для другого.
После получения статистически значимых результатов для ключевых сегментов можно таргетировать на каждый сегмент наиболее успешные вариации и начать тестирование новых гипотез.
Предиктивный таргетинг — логичное продолжение A/B-тестирования в разрезе аудиторий. Движок на основе машинного обучения предсказывает, какая гипотеза будет наиболее успешна для каждого сегмента, и даже прогнозирует потенциальный аплифт по ключевой метрике.
Это делает процесс тестирования более управляемым и помогает оптимизировать затраты на проверку гипотез.
С Gravity Field вы показываете релевантные предложения не только в рамках одной страницы, но и на протяжении всей сессии и даже следующих сессий.
Платформа позволяет выстроить сквозной персонализированный путь для отдельных сегментов по всему сайту или приложению и измерить эффект от каждого взаимодействия в воронке.
В Gravity Field можно одновременно запускать кампании на стороне клиента (в браузере) и с сервера через API. Client-side даёт высокую скорость разработки и запуска — оптимально для быстрого тестирования точечных изменений интерфейса.
Серверные кампании обеспечивают более высокую производительность сайта и используются при значительных структурных изменениях страниц.
Покажем, как настроить эксперимент, включить автопилот MAB и читать результаты по сегментам.
