謝宗震/隨機對照實驗在公共領域的應用

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

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• 清華統計博士（數學系、統計所）
• 2007年開始寫R
• DSP 智庫驅動資料科學家
• D4SG 資料英雄計畫主持人
• 「資料力，做公益」的交流與媒合平台
• 農業政策、家庭暴力、社會安全、NPO營運優化
謝宗震博士
johnson@dsp.im

DSP 智庫驅動
資料科學
人才培育
顧問諮詢改造社會
企業、政府團訓班
資料營隊
Data Challenge
資料力，做公益
D4SG
「資料思考」
DMS + R solution
3

4
為什麼要談公共領域的應用

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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

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受測對象隨機分派實驗組/對照組結果比較前測
http://goo.gl/a604qo
(非必要)
用一頁介紹隨機對照實驗
Randomized Controlled Trial, RCT

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三個公共領域案例
四個實驗挑戰面向

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如何消滅貧窮？
https://goo.gl/MVHfb9

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如何消滅貧窮？
https://goo.gl/MVHfb9
接種疫苗提升孩童免疫力

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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
379 位孩童來自 30 個村落
Banerjee et al. BMJ, 2010

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實驗組 / 對照組
有疫苗注射站
有疫苗注射站 + 微薄獎勵
對照組

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前測 / 結果比較 (為期18個月)
有疫苗注射站
有疫苗注射站 + 微薄獎勵
對照組
95% C.I. [3%, 9%] [11%, 23%] [30%, 47%]
1-3歲孩童
疫苗接種率

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統計顯著 vs. 商業顯著
獎勵在每天11:00-14:00發放，故減少該注射站護理人員的人事成本
Camp w.
incentives
$27
Camp
$56
平均每位孩童接種疫苗的成本比較

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寫一封有效果的討債簡訊
如何幫助法院討債？

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受測對象：2012年1-2月 1,817位曾收到警告函的債務人。
隨機分派至以下5種設定：
Haynes et al. J. PAM, 2013
實驗設定簡訊內容
None
Standard
Amount
Personal
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]

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結果比較
https://goo.gl/yMe9jO

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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？
http://goo.gl/R1yY7t
用一句標語打動人心
只要捐款一次，以後不再打擾！

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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。

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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%

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四個挑戰面向
設計面工程面管理面分析面

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開始之前，如何規劃一個實驗

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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

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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

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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

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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

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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

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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？

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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

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最後，實驗設計的真實面

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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

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