على الرغم من الطلب على المنصات التي تتيح للمطورين تجربة إصدارات مختلفة من التطبيقات ، فإن البنية التحتية المطلوبة تظل معقدة نسبيًا. إلى جانب خطوط أنابيب البيانات والأساليب الإحصائية ، تعتمد البنية التحتية للتجريب على سير العمل التحليلي غالبًا ما يتم الحصول عليها من بيئات السحابة التي يصعب تكوينها.
ظهرت الكثير من الشركات الناشئة في السنوات الأخيرة لتجريد البنية التحتية لتجربة التطبيقات ، بما في ذلك الإحصائيات ، بشكل مثالي. وصول أحدث هو EPPO ، الذي خرج اليوم من الشبح بمبلغ 19.5 مليون دولار بما في ذلك سلسلة A 16 مليون دولار من Menlo Ventures وجولة البذور بقيمة 3.5 مليون دولار بقيادة Amplify Partners. يخبر أحد المصادر المطلع على الأمر TechCrunch أن تقييم ما بعد المال هو 80 مليون دولار. موقع البناء. لم يوفر أي شيء في المشهد التجاري قوة أنظمة التجريب مثل Airbnb ، مما يعني بناء نفس النظام مرارًا وتكرارًا ، كما قال لـ TechCrunch عبر البريد الإلكتروني. لقد قمت ببناء EPPO للاستفادة من مكدس البيانات الحديثة وأحدث في أدبيات الاستدلال السببي ، مما يسمح للشركات بربط جهود فريق المنتج بمقاييس العمل مثل الإيرادات ، مع القوة الإحصائية المعززة.
تعترف Sharma بأن مساحة تجربة التطبيق أصبحت مزدحم ، إن لم يكن مشبعًا ، مع المنافسين. لكنه يقول إن EPPO متباينة من خلال أدوات التحليل الخاصة بها ، والتي تستخدم فترات الثقة لجعل من السهل على فهم نتائج تجربة عشوائية وتفسيرها ظاهريًا. تدعم EPPO أيضًا التجربة مع النماذج من الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم الآلي ، وتستفيد من تقنيات لإجراء تجارب حية تُظهر ما إذا كان هناك نموذج يتفوق على آخر. النهج الذي يحاول إزالة التباين في مقياس يمكن حسابه من خلال المعلومات قبل التجريبية. على سبيل المثال ، على سبيل المثال ، تدير شركة حجز العقارات تجربة تهدف إلى زيادة عدد الحجوزات اليومية التي يتلقونها. يمكن أن يتراوح عدد الحجوزات لكل عقار يوميًا من الصفر إلى الآلاف. ولكن يمكن تحديد متوسط الحجوزات في اليوم لكل خاصية قبل التجربة ؛ من خلال الكؤوس ، يمكن استخدام هذه المعرفة لاختبار ما إذا كانت الخصائص تبدأ في تلقي المزيد أو أقل أو أقل من نفس العدد من الحجوزات في اليوم بعد التجربة قبل ذلك.
ائتمانات الصورة: eppo
من بين جميع المنتجات في مكدس البيانات الحديثة ، فإن التجربة لديها واحدة من أوضح العلاقات مع عائد الإيرادات على الاستثمار لأنها تضخ مقاييس C-suite- ومجلس الإدارة في كل قرار يتخذه فريق المنتج ، كما قال شارما. خاصة في أسواق الركود الصعبة ، يحتاج C-Suite إلى فرق منتجاتها على الأرجح لدفع مقاييس الأعمال مثل الإيرادات. بدون تجريب ، تكون فرق المنتج في دورة مستمرة من الشحن ، مشيرة إلى مقاييس الغرور على مستوى المشاركة ونقرات ، ولكنها لم تكن ثقة أبدًا في أن التوقعات المالية للأعمال قد تحسنت من عملها.
تؤكد شارما ذلك أيضًا تعتبر EPPO أكثر تحفظًا للخصوصية من معظم منصات التجريب لأنها تقوم بجميع حساب البيانات في السحابة ، على ندفة الثلج. على عكس جمع النقرات والمشاركة وغيرها من المعلومات الشخصية ، فإن منصة EPPO تخزن فقط نتائج التجربة المجمعة والمجهولة. هو قال. تتطلب منصات التجريب الأخرى إرسال عالم البيانات إليهم ، وتخزين النسخ المتماثلة بشكل أساسي للنظام الإيكولوجي للبيانات لكل عميل.
بالطبع ، حتى أفضل برنامج تجريب ليس مفيدًا إذا لم يستخدمه الموظفون. قد يكون من الصعب تحقيق الشراء ، جزئياً لأن التجربة يمكن أن تكشف t
ظهرت الكثير من الشركات الناشئة في السنوات الأخيرة لتجريد البنية التحتية لتجربة التطبيقات ، بما في ذلك الإحصائيات ، بشكل مثالي. وصول أحدث هو EPPO ، الذي خرج اليوم من الشبح بمبلغ 19.5 مليون دولار بما في ذلك سلسلة A 16 مليون دولار من Menlo Ventures وجولة البذور بقيمة 3.5 مليون دولار بقيادة Amplify Partners. يخبر أحد المصادر المطلع على الأمر TechCrunch أن تقييم ما بعد المال هو 80 مليون دولار. موقع البناء. لم يوفر أي شيء في المشهد التجاري قوة أنظمة التجريب مثل Airbnb ، مما يعني بناء نفس النظام مرارًا وتكرارًا ، كما قال لـ TechCrunch عبر البريد الإلكتروني. لقد قمت ببناء EPPO للاستفادة من مكدس البيانات الحديثة وأحدث في أدبيات الاستدلال السببي ، مما يسمح للشركات بربط جهود فريق المنتج بمقاييس العمل مثل الإيرادات ، مع القوة الإحصائية المعززة.
تعترف Sharma بأن مساحة تجربة التطبيق أصبحت مزدحم ، إن لم يكن مشبعًا ، مع المنافسين. لكنه يقول إن EPPO متباينة من خلال أدوات التحليل الخاصة بها ، والتي تستخدم فترات الثقة لجعل من السهل على فهم نتائج تجربة عشوائية وتفسيرها ظاهريًا. تدعم EPPO أيضًا التجربة مع النماذج من الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم الآلي ، وتستفيد من تقنيات لإجراء تجارب حية تُظهر ما إذا كان هناك نموذج يتفوق على آخر. النهج الذي يحاول إزالة التباين في مقياس يمكن حسابه من خلال المعلومات قبل التجريبية. على سبيل المثال ، على سبيل المثال ، تدير شركة حجز العقارات تجربة تهدف إلى زيادة عدد الحجوزات اليومية التي يتلقونها. يمكن أن يتراوح عدد الحجوزات لكل عقار يوميًا من الصفر إلى الآلاف. ولكن يمكن تحديد متوسط الحجوزات في اليوم لكل خاصية قبل التجربة ؛ من خلال الكؤوس ، يمكن استخدام هذه المعرفة لاختبار ما إذا كانت الخصائص تبدأ في تلقي المزيد أو أقل أو أقل من نفس العدد من الحجوزات في اليوم بعد التجربة قبل ذلك.
ائتمانات الصورة: eppo
من بين جميع المنتجات في مكدس البيانات الحديثة ، فإن التجربة لديها واحدة من أوضح العلاقات مع عائد الإيرادات على الاستثمار لأنها تضخ مقاييس C-suite- ومجلس الإدارة في كل قرار يتخذه فريق المنتج ، كما قال شارما. خاصة في أسواق الركود الصعبة ، يحتاج C-Suite إلى فرق منتجاتها على الأرجح لدفع مقاييس الأعمال مثل الإيرادات. بدون تجريب ، تكون فرق المنتج في دورة مستمرة من الشحن ، مشيرة إلى مقاييس الغرور على مستوى المشاركة ونقرات ، ولكنها لم تكن ثقة أبدًا في أن التوقعات المالية للأعمال قد تحسنت من عملها.
تؤكد شارما ذلك أيضًا تعتبر EPPO أكثر تحفظًا للخصوصية من معظم منصات التجريب لأنها تقوم بجميع حساب البيانات في السحابة ، على ندفة الثلج. على عكس جمع النقرات والمشاركة وغيرها من المعلومات الشخصية ، فإن منصة EPPO تخزن فقط نتائج التجربة المجمعة والمجهولة. هو قال. تتطلب منصات التجريب الأخرى إرسال عالم البيانات إليهم ، وتخزين النسخ المتماثلة بشكل أساسي للنظام الإيكولوجي للبيانات لكل عميل.
بالطبع ، حتى أفضل برنامج تجريب ليس مفيدًا إذا لم يستخدمه الموظفون. قد يكون من الصعب تحقيق الشراء ، جزئياً لأن التجربة يمكن أن تكشف t
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
