Optimizelyは、企業がA/Bテストを実施する方法を変える新しい機能を実験プラットフォームに導入した。自動サンプル比不一致（SRM）検出は、実験者に保護手段を提供し、テストの完全性が損なわれないように設計されている。この革新的なツールは、正確なデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行う製品マネージャー、マーケティング担当者、エンジニア、実験チームにとって特に役立つものだ。
SRM検出の本質は、さまざまなバリエーションの実験への訪問者の流れを監視する、警戒心のある門番として機能する機能にある。これは、ユーザーがバリエーションを操作する際の行動を分析するOptimizelyの統計エンジンと連携して動作する。SRM検出により、統計エンジンがより成功したバリエーションを正確に判断できるようになり、チームがデジタルエクスペリエンスをより効率的に最適化できるようになる。訪問者の分布の不均衡が検出されないと、どのバリエーションのパフォーマンスが優れているかについて誤った結論につながり、最適ではない機能の実装につながる可能性があるため、これは非常に重要だ。
SRM検出に対するOptimizelyのアプローチは、不均衡を特定するだけでなく、実用的な洞察を提供することも目的としている。プラットフォームの実験健全性インジケーターは、不均衡の有無をユーザーに警告し、ユーザーが常に実験のステータスを認識できるようにする。さらに、ジャストインタイムのアラートが発行されるため、ユーザーは検出された不均衡の重大度を理解し、根本的な問題を診断し、迅速に是正措置を講じることができる。このレベルの応答性は、実験の結果に基づいて迅速な意思決定を行う必要がある企業にとって大変有益だ。
OptimizelyのSRM検出を支えるテクノロジーは洗練されており、堅牢だ。これは、統計学者のMichael Lindon氏とAlen Malek氏によって開発された逐次ベイズ多項式検定を採用しており、逐次統計の分野で大きな進歩を遂げている。全てのデータが収集された後でのみ不均衡を明らかにする従来のカイ二乗テストとは異なり、Optimizelyのアルゴリズムは訪問者数の重大な不均衡を継続的に監視し、早期に警告を発して即時介入を可能にする。この積極的なアプローチは、実験の品質を維持し、欠陥のあるテストによる悪影響の拡大を防ぐために不可欠だ。
SRMを確実かつタイムリーに検出できるようにするというOptimizelyの取り組みは、不均衡の一般的な原因への注目によってさらに実証されている。リダイレクト、遅延、強制バケット、外部スクリプトの依存関係などの問題は全てSRMにつながる可能性があり、Optimizelyのプラットフォームはこれらの課題を特定して効果的に対処するように設計されている。SRM検出のための包括的なソリューションを提供することで、Optimizelyは企業がより高い自信と精度を持ってデジタル実験を実施できるようにし、最終的にはユーザーにとってよりよい成果につながる。
出典：Optimizely
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