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隨機對照實驗
在公共領域的應用
謝宗震 (johnson@dsp.im)
DSP 智庫驅動 首席資料科學家
2016/07/15 @ 資料科學愛好者年會
2
• 清華統計博士(數學系、統計所)
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• DSP 智庫驅動資料科學家
• D4SG 資料英雄計畫主持人
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謝宗震 博士
johnson@dsp.im
DSP 智庫驅動
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「資料思考」
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為什麼要談公共領域的應用
5
因為我有一顆為社會服務的心
不是因為商業案例通通不能講
6
受測對象 隨機分派 實驗組/對照組 結果比較前測
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(非必要)
用一頁介紹 隨機對照實驗
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三個公共領域案例
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如何消滅貧窮?
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接種疫苗提升孩童免疫力
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接種疫苗提升孩童免疫力
受測對象:134個村落共1640位1-3歲孩童。隨機分派如下:
http://goo.gl/980UiV
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382 位孩童來自 30 個村落
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接種疫苗提升孩童免疫力
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http://goo.gl/980UiV
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有疫苗注射站 + 微薄獎勵
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接種疫苗提升孩童免疫力
前測 / 結果比較 (為期18個月)
http://goo.gl/980UiV
有疫苗注射站
有疫苗注射站 + 微薄獎勵
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95% C.I. [3%, 9%] [11%, 23%] [30%, 47%]
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Personal + Amount
[Name], you have not paid your fine of
£[Amount]. Pay immediately or a warrant
will be issued to the bailiffs. Call
03007909901 quote ref [number] div
[number]
17
寫一封有效果的討債簡訊
結果比較
https://goo.gl/yMe9jO
18
寫一封有效果的討債簡訊
成效評估
實驗設定 樣本數 簡訊轉換率 還款率 平均還款金額
None 366 - 5.2% £4.46
Standard 361 56.0% 23.2% £8.62
Amount 364 52.5% 25.2% £10.53
Personal 362 55.5% 33.0% £12.87
Personal + Amount 364 57.4% 29.0% £11.74
從 None 改用 Personal 方案,每年可以增加 £860,000 的收入
後來又做了一筆樣本數為 3,633 的實驗,其結果一致
如何提升慈善捐款?
http://goo.gl/R1yY7t
如何提升慈善捐款?
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用一句標語打動人心
只要捐款一次,以後不再打擾!
21
用一句標語打動人心
受測對象:2008年4月至2009年9月,共 830,364戶家庭。隨機分派如下:
Kamdar et al. SPI, 2015
控制組 (標準版勸募函):415,138份
實驗組 (唯一版勸募函):415,226份致力於幫助唇顎裂兒童的國際
慈善機構。成立於1999年,
至今提供87國兒童免費治療。
22
用一句標語打動人心
成效評估
實驗設定 Control Once and Done
樣本數 415,138 415,226
捐款者 1,413 2,722
首次捐款金額 $71,566 $152,928
% do not mail 19% 38%
再次捐款者 618 768
總捐款金額 $178,609 $260,783
扣除do not mail的家庭後,
Control 方案有 50%願再次捐款,Once and Done 也有45%
從 Once and Done 方案總募款收入高於原始方案 46%
23
四個挑戰面向
設計面 工程面 管理面分析面
24
開始之前,如何規劃一個實驗
25
從 定義目標 開始
top-down 把真實問題限縮到可以被量化驗證的程度
• Business goals
• 希望 [捐款金額倍增]
• Marketing goals
• 優化 [勸募函的轉換率] 使得 [捐款金額提升 x%]
• Conversion goals
• 利用 [Once and Done 方案] 提升 [轉換率 y%]
• Transform goals to KPIs
• 今年度有 [xxx 捐款戶] [總捐款金額 yyy]
top-down
好的KPI
• 容易被驗證
• 能夠解決原始問題
• 能夠獲得洞見
設計面
26
或是從 發現問題 開始
把真實問題限縮到可以被量化驗證的程度
• 以線上捐款為例:
• 觀察捐款頁面的放棄率 (abandonment rate)
• 發現問題
• 主頁的「捐款支持」點擊數很高,但在捐款頁面的放棄率也高
• 找出原因
• 捐款頁面要填的欄位很多,解釋文字又複雜
• 提出建議
• 提出幾個改版方案以降低捐款頁面的放棄率
bottom-up
設計面
27
前測
驗證隨機分派機制是否合理
A/A 測試 A/B 測試
工程面
28
如何開始實驗
29
測試目標 太多怎麼辦
PIE Framework
• 列出潛在測試目標 (Potential)
• 以轉換率高低對各個頁面做排序
• homepage > product page > category page 1, cart page …
• 考量測試目標的重要性 (Importance)
• 以80/20法則選擇首要測試目標
• category page 1的流量是否大到需要優先做優化
• 考量測試目標的效率 (Ease)
• 技術考量
• 組織考量
• 政策考量
管理面
30
PIE framework table
http://goo.gl/EaazmH
管理面
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測試方案 太多怎麼辦
考量效率
開發時間 預期效果
(轉換率)
顯著樣本數 測試時間 總時程
完全重新設計 30天 10% → 15% 599 3天 33天
只改變色調 2天 10% → 11% 14,313 72天 74天
如何決定要做哪種測試執?
• 欲要進行提升訪客註冊率的測試,
手上有兩種方案,你會怎麼選?
管理面
32
測試方案 太多怎麼辦
考量效率
如何決定要做哪種測試執?
• 欲要進行提升訪客註冊率的測試,
手上有兩種方案,你會怎麼選?
開發時間 預期效果
(轉換率)
顯著樣本數 測試時間 總時程
完全重新設計 30天 10% → 15% 599 3天 33天
只改變色調 2天 10% → 11% 14,313 72天 74天
需要一點統計學素養
顯著樣本數計算工具:http://goo.gl/kywZdu
管理面
在測試過程中已經有統計顯著
差異,能不能提早停止實驗?
33
多重測試
• 同時測試多種方案 (A/B/N Testing, Multivariate Testing)
• 測試按鈕顏色 (綠、藍)
• 測試按鈕顏色(綠, 藍) x 按鈕文字 (註冊, 加入)
• 按鈕顏色 (2) x 按鈕文字 (2) x 文案說明 (2) x 主視覺 (2)
• 對重要的方案進行測試
• 測試之間的獨立性
分析面
局部最佳
全部最佳
34
最後,實驗設計的真實面
35
實驗設計的真實面
• 實驗的前提假設就是做不到
• 無法隨機抽樣
• 無法獨立實驗 (同時間不同部門也在做)
• 在一個公司或組織裡
• 誰提案?誰買單?誰實驗?
• 誰根據實驗結果設計行動?
• 誰負責執行結果?
• 分析結果出爐
• 不論是新方案根本沒效果,或是舊方案大錯特錯
• 若是究責政,辦公室政治問題如何處理?
真實面
公司或組織導入實驗設計必須面對的問題
36
thank you
johnson@dsp.im

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