1.2.5 AI辅助因果实验案例

在电商平台的日常运营中，频繁进行实验以评估新功能和策略的效果是常见的做法。为了验证不同促销活动对销售的影响，企业决定采用实验方式来论证。

1.确定关键指标

数据分析师与AI一同明确评估实验结果的关键性能指标。在此案例中，关键指标可能包括销售额、利润额、转化率等与销售相关的指标，具体视企业关注的角度而定。

❑ 销售额：聚焦于企业销售规模和市场份额。通过分析销售额，企业可以了解促销活动期间的总销售额，有助于评估促销活动对整体销售的影响。数据分析师与AI协商计算销售额的方式，包括总销售额、每日销售额、销售额趋势等。

❑ 利润额：关注销售所带来的实际利润。通过分析利润额，企业可以了解促销活动对盈利能力的影响。数据分析师与AI讨论计算利润额的方法，包括销售成本、销售费用和税费等因素，以确定实际的净利润。

❑ 转化率：衡量用户从访问电商平台到最终购买的比率。通过分析转化率，企业可以了解促销活动是否影响用户的购买决策。数据分析师与AI一同讨论如何计算转化率，包括浏览次数、点击率、加入购物车次数和最终购买次数。

在确定这些关键绩效指标时，数据分析师需要和AI深入讨论，以确保所选指标与电商平台的实际业务目标一致。

2.确定实验方法

数据分析师可以与AI合作，讨论实验方法。AI可以提供建议，例如采用随机AB组对照实验，以确保对照组和实验组的比例相似。数据分析师与AI共同讨论实验周期、样本选择和干扰因素的控制策略。以下是讨论后的主要内容。

❑ 实验策略：采用随机AB组对照实验，其中A组为对照组，B组为实验组。对照组将保持现有的促销策略，而实验组将应用新的促销活动策略。用户被随机分配，以确保两组在关键特征上的比例相似。

❑ 实验周期：设定实验周期为7天，这个周期足够长，可以反映促销活动的影响并减少周期内的随机波动。

❑ 样本选择：随机选择一定数量的用户作为实验样本，分为A组和B组。考虑样本的代表性和样本量的合理性，以确保覆盖不同的用户群体和行为习惯。

❑ 干扰因素控制：确保商品、渠道、客户、网站体验等运营策略的稳定性，选择非假期进行测试，以确保实验结果主要受促销活动的影响。

3.收集数据

数据分析师可以与AI讨论如何进行数据收集，包括数据源、数据收集工具、数据采集粒度和数据采集维度等，以确保数据的准确性和完整性。

❑ 数据源：数据源通常包括销售系统、网站分析工具、订单管理系统、用户数据库等。

❑ 数据收集工具：流量数据使用企业已有的流量分析工具（如Google Analytics）作为数据源，销售数据则使用企业的销售管理系统作为数据源。

❑ 数据采集粒度：在实验中，通常需要采集每个用户的每个互动行为，因此粒度是基于每次事件生成的。后续可以根据需求进行每日、每小时汇总等。

❑ 数据采集维度：指定采集哪些数据，包括数据维度和数据指标。数据维度通常包括用户属性、用户设备、地域信息、用户访问行为、商品信息、订单信息、来源渠道等，而数据指标主要包括各个行为和事件的次数（例如提交订单次数）、价值（例如提交订单金额）、时间（例如浏览时长）等。

在数据收集期间，数据分析师可以定期与AI交互，报告实验进展，解决潜在的问题或挑战，以确保实验按计划进行。

4.检验和分析数据

一旦数据收集完成，分析师可以与AI一同讨论数据检验和分析过程，包括数据清洗和预处理、描述性统计分析以及核心的假设检验。

❑ 数据清洗和预处理：数据分析师可以与AI讨论数据清洗和预处理的步骤，以确保数据的质量，包括去除异常值、处理缺失值以及统一数据格式等。

❑ 描述性统计分析：数据分析师可以借助AI进行描述性统计分析，了解实验组和对照组的销售额数据的基本特征，包括计算偏度、数据中心性、数据分布、数据异常等。

❑ 假设检验：数据分析师可以与AI讨论采用哪种假设检验方法，如T检验或ANOVA。AI可以协助解释假设检验的过程，包括设置零假设和备选假设，然后根据数据进行评估，得出评估指标，包括显著性水平P值以及验证结果。具体验证过程可以由AI辅助完成或提供操作步骤。

5.解释验证结果

基于假设检验的结果，数据分析师与AI讨论结果的含义以及如何呈现结果，以便业务人员更容易地理解整个过程。

❑ 分析指标和结果解释：数据分析师可以与AI一同讨论所选显著性水平（例如α=0.05）和P值的计算方式。AI可以协助解释实验结果，判断在何种情况下应拒绝或接受零假设，并得出新促销活动对销售额是否有显著影响的结论。

❑ 数据可视化：数据分析师可以与AI探讨如何通过数据可视化方法呈现实验结果，例如创建图表、折线图和柱状图，以帮助决策者更好地理解实验结果。

6.因果关系判定与业务建议

最后，数据分析师可以与AI一同分析实验结果，讨论对电商平台运营策略和效果的影响，并提出建议，例如是否继续采用新促销活动策略。

❑ 当新促销活动对销售产生影响时，业务方应考虑如何继续该促销活动。此外，可以进一步分析促销活动的各个因素（例如价格、产品选择、活动策略、折扣策略、爆款运营、渠道平台等），以优化和提升效果。

❑ 当新促销活动对销售没有显著影响时，数据分析师、业务方和AI可以一同深入分析为何新促销活动未对销售产生明显的影响。这可能涉及多个因素，如市场竞争、产品定价、促销策略的执行等。数据分析师和AI可以检查实验的执行细节，确保实验组和对照组之间没有干扰因素，并确保实验设计合理。如发现问题，可以改进实验设计以提高有效性。当获得初步结果时，可以提出改进策略，包括重新调整促销活动的定价、更有针对性地定位特定目标受众、改善宣传和广告策略等。