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采取随机化的方法，可以使进行比较的两组之间各个条件基本相同。而唯一不同的条件，就是我们希望通过试验进行控制的肥料。如果在这种状态下，两组的产量出现了“并非误差的差距”，那么我们就可以用实际情况来证明“肥料的不同是使产量出现差距的原因”这一因果关系。
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费希尔根据他在洛桑实验站得出的研究成果创作了《试验设计》一书，随后这本书成为各个领域的学者们争相研究的对象，并且一度成为全世界科学论文中被引用次数最多的著作。
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在费希尔之前，就连小麦产量这样的问题都因为太多的可能性而难以进行科学分析，何况人类以及由人类群体组成的社会，对于以前的科学观念来说完全就是无法想象的。但是，自从有了费希尔创造的试验设计，不管是心理学、教育学还是政策学，甚至与我们的工作直接相关的经营学，这些以十分复杂且充满误差的人类为研究对象的科学，在20世纪已经遍地开花。
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如果在伦理和预算上允许进行试验，那么与其毫无章法地强调自己的理论，不如找一群志愿者，随机分成几组，设定不同的状况，对结果的差异进行统计学分析。再也没有比这更加简单易懂且强有力的研究方法了。
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正如我在前文之中所提到过的那样，由此得到的试验结果，必定能够成为你在商业竞争中最为有力的武器。
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“当各个条件随机化之后，希望进行比较的两组之间就会有大致相同的状况”，如果将这一性质放在我们平时的工作中，就相当于将日照和排水换成顾客与员工的年龄与性别、心理特征等，即便这些条件千差万别，只要“在某种程度上使之随机化，就没有任何问题”。
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通过适当地进行随机对照试验所得到的结果，可以说在科学上是完全正确的。如果你通过随机对照试验得到的结果具有一定的创新性，那么这就是可以整理成论文发表在学术杂志上的研究成果。
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我认为，所谓科学并不是穿着白大褂整天摆弄那些奇怪的仪器和药品，带着谦虚的精神和大胆尝试的态度去寻找真理才是科学。
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16 “一次购买两台缝纫机可以打9折”能够增加销量吗？
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小成本大收益的随机对照试验
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如果说为了避免出现错误而进行的随机对照试验属于“防守”的话，那么接下来，让我们看看随机对照试验在“进攻”上又有怎样的表现。
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随机对照试验可以以较少的成本，大幅降低犯错的概率。
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为什么要这么说呢？假设你在一家销售缝纫和编织品的公司上班，你的下属提出了“我们举办一个促销活动，一次购买两台缝纫机打9折”的建议。你面对这样的提议，会有怎样的想法？
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一般来说，每家只会买一台缝纫机。就算是有2名以上成员对缝纫很感兴趣的大家庭，也没有必要特意买两台缝纫机。相信很多人都会有这样的感觉，所以对于上述的提议只会认为“这家伙在说傻话”，然后一笑了之。
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但实际上，这并不是白痴的想法。不仅如此，在实际案例中，某家美国企业还用这种方法成功地将销量提高了3倍以上，可以说这个提议带来了一个非常成功的促销活动。
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美国的乔安公司原本只是一家销售布料的公司，但是因为其很早就进军互联网销售领域，如今已经发展成为集缝纫、编织、蛋糕装饰等家庭手工于一体的大型综合企业。简单地说，乔安公司就相当于汤泽屋[1]。
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乔安公司利用当时较为领先的独特计算方法，积极地进行A/B测试。每次开展促销活动之前，都会对几个促销方案进行随机对照试验。将那些经过试验证明行不通的方案首先排除，要比反复开会讨论有效率多了。剩下的“虽然没什么坏处但似乎也没有什么意义”的方案，将其随机化后与真正希望实施的促销计划进行对照试验再作判断，想必也没有什么损失。
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而他们大胆的“进攻”态势所取得的最大成功，就是之前提到过的“一次购买两台缝纫机可以打9折”的促销活动。
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这一方案所引发的现实结果虽然十分简单，但却是所有人都始料未及的。看到这一促销广告的顾客当然不会为了9折而购买两台缝纫机。但是，他们会为了享受9折的优惠，特意劝说邻居或者朋友一起购买。
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也就是说，乔安公司或许在不经意间雇用了一个非常优秀的销售团队。结果正如之前所说，看到这一促销广告的顾客与没看到促销广告的顾客相比，人均销量提高了3倍以上。当然，这两组顾客是随机化的结果，除了是否看到促销广告之外的其他条件，基本都是相同的。由此可见，产生这3倍以上的销量差，主要就是因为“是否看到促销广告”。
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如果你所在企业过于害怕失败，与提出新方案相比更喜欢想方设法地对新方案加以反驳，那么这种做法实在是愚蠢之极。避免无谓的风险和成本浪费固然重要，但就好像在没有统计学证明的前提下无法判断某个结论是绝对正确的一样，在没有统计学证明的前提下也无法判断某个结论是绝对错误的。
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只要拥有一定的统计学思维能力，近年来在商业中应用随机对照试验并不需要太多的成本。比如说，在多个DM设计中找出最好的一个，单纯的讨论根本无法得出准确的答案。与其不断重复那种浪费人工成本的没完没了的会议，不如在比较便宜的媒体上进行小规模的随机对照试验，可以更加迅速、经济、准确地找到答案。
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赚取1. 5亿美元的客户服务
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