Eu preciso fazer um experimento. Primeiro, deixe-me descrever a situação atual. A empresa em que trabalho é um cinema. Possui uma seção de jogos onde as pessoas que estão esperando filmes podem passar o tempo jogando. As pessoas podem pagar apenas usando cartão de associação pré-pago. Infelizmente, esta seção de jogos não está gerando vendas suficientes. Estamos tentando encontrar a (s) causa (s).
Minha hipótese é que, se aceitarmos dinheiro como pagamento, as vendas aumentarão.
Meu plano é ter um grupo experimental e um grupo de controle. O grupo experimental aceitará pagamento em dinheiro, o grupo controle não. As vendas dos dois grupos são registradas antes e depois do experimento.
O difícil é que não consigo encontrar uma maneira de isolar o fator 'pagamento em dinheiro' de outros fatores:
- Quando o filme exibido no cinema é bom, mais pessoas virão e as vendas também aumentarão
- Cada cinema tem apenas uma seção de jogos, não posso dividi-lo em duas seções (uma aceita dinheiro, a outra não)
- Se vários sites aceitam dinheiro e outros não, acho que não posso comparar os resultados diretamente porque os visitantes são diferentes, o número de unidades de jogo é diferente
Estou procurando sugestões para isolar essa variável "pagamento em dinheiro" ou talvez outra abordagem.
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Respostas:
Aqui estão algumas sugestões relacionadas aos pontos de marcador acima:
As técnicas estatísticas que você provavelmente precisará são de regressão linear múltipla (MLR). Essencialmente, você constrói uma equação da forma:
Onde
O MLR permitirá calcular os valores de a0-a2 . Portanto, se a1 for grande, isso indica que o Pré-pago é importante.
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Que tal comparar o antes e o depois de introduzir a opção de dinheiro entre os dois grupos? Digamos que você atribua metade dos cinemas à opção de dinheiro (tratamento) e metade continue com sem dinheiro (controle). Agora, você pode comparar como as vendas mudaram no grupo de tratamento após a introdução da opção de caixa e também comparar como as vendas mudam no grupo de controle. Se de fato a opção em dinheiro for efetiva, a mudança no grupo de tratamento será maior que a mudança no grupo de controle.
Lembro-me de ler uma interessante análise estatística feita pela professora Ayala Cohen no laboratório de estatística da Technion para avaliar o efeito da remoção de painéis de publicidade de uma grande rodovia em Israel sobre acidentes de maneira semelhante: para controlar outros fatores que mudaram durante esse período, eles comparou a redução de acidentes antes / depois a uma rodovia paralela onde placas de publicidade permaneceram lá durante o período.
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Além da minha sugestão estatística prática, eu queria levantar uma questão um pouco diferente: percebo que o objetivo do cinema é maximizar as receitas e, é claro, a análise (e a estratégia) podem ser direcionadas para esse objetivo. No entanto, gostaria de sugerir uma visão mais ampla e holística que as empresas e os analistas devem considerar: o benefício geral. Nesse caso, podemos considerar o valor da adição de jogos para os freqüentadores de cinema. Eles estão mais felizes ou mais satisfeitos com a experiência geral? (isso pode ser avaliado, por exemplo, através de um questionário rápido). Ou, se o jogo é educacional, por exemplo, então talvez haja um benefício adicional para quem está jogando? Lembro que em vários cinemas nos EUA há jogos de palavras na tela antes do início do filme. Estes podem ser percebidos como divertidos e educacionais, podendo, portanto, agregar valor. De fato,
O que estou tentando dizer é que é útil definir "sucesso" de uma maneira ampla e pensar grande. No final, o sucesso dependerá também do bem-estar dos "clientes" e do impacto dos "tratamentos" na sociedade, cultura, meio ambiente, etc.
Desculpe se isso é muito filosófico, mas tive tantos alunos de MBA maximizando ganhos financeiros de curto prazo e muito pouco pensando em questões que não são monetárias. No entanto, a mineração de dados e as estatísticas podem ser usadas para causas mais amplas.
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