We’ve traditionally relied on A/B testing at DoorDash to guide our decisions.
Author Archives: Stas Sajin
Sharpening the Blur: Removing dilution to maximize experiment power
When it comes to reducing variance in experiments, the spotlight often falls on sophisticated methods like CUPED (Controlled Experiments Using Pre-Experiment Data).
Afrontar los retos del desajuste de la proporción de muestras en las pruebas A/B
La experimentación no sólo es la piedra angular de la innovación y la toma de decisiones acertadas, sino que a menudo se considera el patrón oro para la resolución de problemas, gracias en parte a sus raíces en el método científico.
Equilibrio entre velocidad y confianza en la experimentación
Ejecutar miles de experimentos con eficacia significa equilibrar cuidadosamente nuestra velocidad con los controles necesarios para mantener la confianza en los resultados experimentales, pero encontrar ese equilibrio nunca es fácil.
Managing Supply and Demand Balance Through Machine Learning
At DoorDash, we want our service to be a daily convenience offering timely deliveries and consistent pricing.