BAYESIAN A/B TESTING

Tinggalkan p-value dan istilah statistik yang membingungkan.
Fokus pada probabilitas yang sederhana, bermakna, dan membantu Anda mengambil keputusan dengan percaya diri.

Apa Itu Bayesian A/B Testing?

Bayesian A/B testing adalah metode statistik untuk membandingkan versi berbeda dari sebuah situs web, aplikasi, atau produk dengan menganalisis data hasil eksperimen.
Berbeda dengan A/B testing klasik, pendekatan ini menggunakan prinsip probabilitas Bayesian yang lebih intuitif dan mudah ditafsirkan.

Jika organisasi Anda merasa A/B testing tradisional sulit dijelaskan atau diterapkan, pendekatan Bayesian dapat membuat proses eksperimen menjadi lebih cepat, jelas, dan relevan secara bisnis.

Mengapa Lebih Baik dari A/B Testing Klasik?

Ada tiga keunggulan utama.

1. Kejelasan

   Statistik klasik sering bergantung pada konsep yang rumit dan tidak intuitif seperti p-value, interval kepercayaan, dan hipotesis nol.
   Sebaliknya, pendekatan Bayesian memberikan hasil yang jelas: probabilitas bahwa varian A bekerja lebih baik daripada varian B.
   Lebih jauh lagi, probabilitas ini dapat diterjemahkan langsung ke dalam konteks bisnis, misalnya probabilitas bahwa varian A akan menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi.
   Hal ini membuat komunikasi dengan pemangku kepentingan menjadi jauh lebih mudah.

2. Kemudahan Penggunaan

   Bayesian A/B testing memungkinkan Anda memantau hasil eksperimen kapan saja tanpa mengorbankan validitas.
   Artinya, pengujian dapat dihentikan lebih awal ketika hasilnya sudah cukup kuat untuk diambil keputusan dengan yakin.

3. Ukuran Sample lebih kecil

   Dalam beberapa kasus, jumlah data yang diperlukan dapat dikurangi dengan memanfaatkan pengetahuan atau insight yang sudah ada mengenai variasi yang diuji.

Bagaimana Cara Kerja Bayesian A/B Testing?

Dalam Bayesian A/B testing, asumsi awal mengenai performa tiap varian diwakili oleh distribusi probabilitas.
Saat data baru dikumpulkan, distribusi ini diperbarui menggunakan teorema Bayes untuk menghasilkan distribusi posterior yang mencerminkan keyakinan terbaru terhadap performa setiap varian.

Distribusi ini kemudian digunakan untuk membuat inferensi, seperti menghitung probabilitas bahwa satu versi lebih baik dari yang lain, atau memperkirakan dampak bisnis yang diharapkan dari masing-masing opsi.

Bagaimana Cara Memulai Bayesian A/B Testing?

Baik Anda baru mengenal A/B testing maupun sudah berpengalaman tetapi ingin melampaui batas metode klasik, kami dapat membantu Anda menerapkan Bayesian A/B testing dengan mudah.

Kami menyediakan:

• Template notebook siap pakai dan paket Python untuk mendukung analis serta data scientist.

• Proses bisnis terstandarisasi untuk Bayesian A/B testing dengan input dan output yang jelas.

• Pelatihan dan pendampingan bagi tim data science dan pengambil keputusan bisnis.