用實地實驗來解讀大數據

大數據很少確實指出事件之間的因果關係，如果想靠著分析大數據做出行銷決定，可得小心再三。以我們研究過的某家大型零售商為例，該公司注意到購買生鮮商品的顧客常常也會購買大螢幕電視，便投入大筆行銷資金，提升生鮮商品銷量，希望也能帶動電視銷量。雖然生鮮商品銷量確實上升，電視銷量卻紋風不動，最後生鮮銷量上升的獲利還不夠支付行銷成本。

為了不落入如此窘況，愈來愈多公司執行資料分析會搭配實地實驗；透過控制變因的測試，就能知道資料分析找出的關係究竟是否為因果關係。然而，實地實驗的運用也需要當心：實驗太久、等到要付諸實行就已經過時，而且實驗過程也可能漏了某些副作用。所以，企業該如何判斷使用時機？答案要看以下四項問題而定。

1.實驗結果能夠推廣應用嗎？

決定是否做實驗前，必須先確定實驗情境是否類似於最後要實作的情境。如果只是抽樣某些顧客、做直效郵件的測試，事後要將結果推廣到所有顧客應該問題不大；然而如果是想調整店內的某些作法（像是員工與顧客的互動方式），就不見得能夠以小推大。小型實驗的時候，員工很容易就能完全遵照實驗的指示；特別是派來實驗不同作法的員工常常是精挑細選、受到特別關注，等於是額外的資源。然而，等到所有