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The standard test answers one narrow question. When you're maximizing revenue instead of detecting a difference, or your users aren't independent, or there's only one of you to test on, that question is the wrong one.
A rewrite anchored in ZCL active experimentation: hypotheses, randomized assignment during context provisioning, outcome joins, uncertainty-budgeted e
The three feedback loops a real test-and-learn framework closes, why losing tests need the same rigor as wins, and how to build a review cadence that updates scores.
Can you run multiple A/B tests at the same time? Usually yes. When interaction effects matter, and how to set up mutually exclusive experiments in Optimizely.
Introduction to AI-Driven Experimentation For years, A/B testing has served as the gold...
GrowthBook shipped version 5.0 this month and put it back on Product Hunt for its second launch....
If you went looking for a feature-flag vendor in the last twelve months, you probably ran into a...
Innovation comes from experimentation. Don’t shy away from testing new frameworks or tech stacks....
CUPED는 사전 데이터로 분산을 깎습니다. 그런데 사전 데이터가 없을 때는? Stratified A/B는 세그먼트로 표본을 나눠 비교하고, post-stratification은 사후에 세그먼트별로 보정합니다. 같은 표본·같은 결정에 더 짧은 실험 기간으로 닿는 또 다른 분산 축소 도구.
광고 운영 플랫폼의 Auto Optimize는 사실 Multi-Armed Bandit입니다. A/B 테스트와 어떻게 다르고, 언제 어떤 걸 써야 하는지 마케터 시각으로 정리.
A/B 못 돌리는 마케팅 개입(가격 인상·프로모션 종료·UI 변경)의 진짜 효과를 어떻게 측정할까. 이중차분법(DiD)이 처리·대조군과 사전·사후 두 축을 동시에 빼주는 원리, 그리고 평행 추세 가정이 깨지면 무엇이 망가지는지.
실험 기간을 줄이고 싶다면 표본을 늘리지 말고 분산을 깎아라. Microsoft·Netflix·Booking이 표준으로 쓰는 CUPED를 마케터 시각으로 풀어봅니다.