Etsy は、売上を伸ばすために、購入者に無料のアイスクリームを提供するなど、アイデアを試す実験を行っています。ユーザーの行動をより深く理解するために、彼らはセグメンテーションを使用し、異なるユーザーグループに基づいた分析を可能にしています。以前の Etsy のプラットフォームでは、事前に定義されたセグメンテーションが限られており、詳細な分析を妨げ、洞察を得るのに時間がかかっていました。そこで、チームは実験者が独自のセグメントを定義できる「セグメンテーションライブラリ」を開発しましたが、これは遅く複雑なプロセスでした。この新しいアプローチでは、ユーザーは SQL クエリと結合キーを使用してセグメンテーションを作成できるため、理解しやすく、共有しやすくなりました。デプロイ前に、これらのカスタムセグメンテーションは、正確性と安全性を確保するために検証プロセスを経ます。データパイプラインにおける動的なタスク生成により、コードを変更することなく、新しいセグメンテーションの自動処理が可能になりました。この変革により、利用可能なセグメンテーションの数が大幅に増加しました。改善されたシステムは、より迅速かつ深い洞察を提供し、チームがより良いデータに基づいた意思決定を行うことを可能にしています。全体として、これらの変更により、Etsy の実験プロセスはより柔軟で効率的になりました。