Cosa fare con le variabili confondenti?

Ho bisogno di fare un esperimento. Prima lasciami descrivere la situazione attuale. La compagnia per cui lavoro è un cinema. Ha una sezione di gioco in cui le persone in attesa di film possono passare il tempo giocando. Le persone possono pagare solo utilizzando la tessera prepagata. Purtroppo questa sezione di gioco non sta generando abbastanza vendite. Stiamo cercando di trovare la causa (e).

La mia ipotesi è che se accettiamo contanti come pagamento, le vendite aumenteranno.

Il mio piano è di avere un gruppo sperimentale e un gruppo di controllo. Il gruppo sperimentale accetterà pagamenti in contanti, il gruppo di controllo no. Le vendite di entrambi i gruppi vengono conteggiate prima e dopo l'esperimento.

La cosa difficile è che non riesco a trovare un modo per isolare il fattore di "pagamento in contanti" da altri fattori:

• Quando il film al cinema è buono, arriveranno più persone e aumenteranno anche le vendite
• Ogni cinema ha solo una sezione di gioco, non posso dividerlo in due sezioni (una accetta denaro, l'altra no)
• Se diversi siti accettano denaro e molti altri no, non penso di poter confrontare i risultati direttamente perché i visitatori sono diversi, il numero di unità di gioco è diverso

Sto cercando suggerimenti per isolare questa variabile di "pagamento in contanti", o forse un altro approccio del tutto.

Ecco alcuni suggerimenti relativi ai tuoi punti elenco sopra:

• Che dire dell'utilizzo delle entrate giornaliere come variabile esplicativa?
  • Quello che devi fare è formare un'equazione in cui prevedi le vendite di giochi dati una serie di altri fattori. Ci saranno fattori che ti interessano, ad esempio se hanno usato una carta prepagata. Tuttavia, è necessario includere anche i fattori che non ti interessano ma per i quali devi adeguarti, come gli incassi giornalieri. Ovviamente, se il film è un successo, le vendite di giochi aumenteranno.
• Supponiamo di avere N cinema. Seleziona i cinema N / 2 e inseriscili nel gruppo A e riposati nel gruppo B. Ora lascia che il gruppo A sia il gruppo di controllo e B il gruppo sperimentale. Se possibile, alternare questa configurazione, ovvero rendere il gruppo A la configurazione sperimentale per alcune settimane.
• Se riesci a confondere i gruppi (punto sopra), questo non è un problema. Anche se non puoi, puoi includere una variabile che rappresenta il numero di unità di gioco.

Le tecniche statistiche di cui probabilmente avrai bisogno sono la regressione lineare multipla (MLR). In sostanza, costruisci un'equazione del modulo:

Gaming sales = a0 + a1*Prepaid + a2*Takens + a3*<other things>

dove

• a0 , a1 , a2 sono solo numeri
• Prepagato è 0 o 1
• I take sono i take giornalieri.

MLR ti permetterà di calcolare i valori di a0-a2 . Quindi, se a1 è grande, ciò significa che Prepaid è importante.

Che ne dici di confrontare il prima e dopo aver introdotto l'opzione in contanti tra i due gruppi? Supponi di assegnare metà dei cinema all'opzione cash (trattamento) e la metà continua senza denaro (controllo). Ora, puoi confrontare come sono cambiate le vendite nel gruppo di trattamento dopo l'introduzione dell'opzione cash e anche come cambia le vendite nel gruppo di controllo. Se effettivamente l'opzione di cassa è efficace, la variazione nel gruppo di trattamento sarà maggiore della variazione nel gruppo di controllo.

Ricordo di aver letto un'interessante analisi statistica effettuata dalla prof.ssa Ayala Cohen presso il laboratorio statistico di Technion per valutare l'effetto della rimozione dei pannelli pubblicitari da una grande autostrada in Israele sugli incidenti in modo simile: per controllare altri fattori che sono cambiati durante questo periodo, essi ha confrontato la riduzione degli incidenti prima / dopo con un'autostrada parallela in cui i pannelli pubblicitari sono rimasti lì per tutto il periodo.

A parte il mio suggerimento statistico pratico, volevo sollevare un problema leggermente diverso: mi rendo conto che l'obiettivo del cinema è quello di massimizzare le entrate e, naturalmente, l'analisi (e la strategia) può essere orientata verso tale obiettivo. Tuttavia, vorrei suggerire una visione più ampia e olistica che le aziende e gli analisti dovrebbero considerare: il vantaggio complessivo. In questo caso, possiamo considerare il valore dell'aggiunta di gioco ai frequentatori del cinema. Sono più felici o più soddisfatti dell'esperienza complessiva? (questo può essere valutato, ad esempio, tramite un rapido questionario). Oppure, se il gioco è educativo, ad esempio, allora forse c'è un ulteriore vantaggio per quelli che giocano? Ricordo che in diversi cinema negli Stati Uniti ci sono giochi di parole sullo schermo prima dell'inizio di un film. Questi possono essere percepiti come divertenti ed educativi e potrebbero quindi essere un valore aggiunto. Infatti,

Quello che sto cercando di dire è che è utile definire il "successo" in senso lato e pensare in grande. Alla fine, il successo dipenderà anche dal benessere dei "clienti" e dall'impatto dei "trattamenti" sulla società, sulla cultura, sull'ambiente, ecc.

Scusate se questo è troppo filosofico, ma ho avuto così tanti studenti MBA che massimizzano i guadagni finanziari a breve termine e troppo pochi pensando a questioni che non sono monetarie. Tuttavia, il data mining e le statistiche possono essere utilizzati per cause più ampie.