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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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随机对照试验的意义，不只局限于市场分析领域。当面对关于客户服务以及公司内部人事等难以找到正确答案的问题时，与其依靠个人的直觉，不如通过随机对照试验定期进行分析和判断，这种方法会给公司的长期发展带来非常大的好处。
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比如美国大陆航空公司，针对飞机晚点时应该采取怎样的客户服务，就进行了随机对照试验。
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他们将面临这些问题的旅客随机分为3组。第一组是“只发送正式的道歉信”，第二组是“除了道歉信外还特别赠送一段时间的免费会员服务”，第三组是“没有任何回应”。
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随后的跟踪调查结果显示，没有收到道歉信的旅客在事情发生几个月后仍然感到愤怒。而收到道歉信的两组旅客在第二年的消费金额则增长了8%。也就是说，虽然飞机晚点给旅客留下了不好的感受，但真诚的道歉成功地扭转了负面印象。在获得一段时间免费会员服务的旅客当中，有30%的人在免费会员服务到期后选择自掏腰包续费会员服务，这也为美国大陆航空公司增加了一笔收入。
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从此以后，每当出现问题的时候，美国大陆航空公司都会向遭受损失的旅客发送道歉信并提供一段时间的免费会员服务。结果，他们的销售额增加了1. 5亿美元。
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当我们面对“找不到正确答案的问题”时，首先应该想到的就是进行随机对照试验。只要采取随机对照试验，并且对后续的数据进行采集，就能够找到“怎样做才好”以及“能够创造多少利益”这些问题的答案，至少能够在通往正确判断的道路上实实在在地更进一步。
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“随意”并不是真正的随机
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虽然有些人认为随机不可靠，但实际上并非如此。也有人将随机理解为“非人为”，总之就是不受人类意志的控制，或者也可以称为“或然性”。
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在这里必须注意的一点是，人类似乎“非人为”或者“随意地”提出的数字，实际上并非真正意义上的随机。
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比如说选择题的答案，按理说出题人应该是“随意地”决定一个选项，可正确答案是C的概率却要远远高于答案A。
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再比如，将字母A和字母B以随机的方式每3个排在一起，那么在总共8种可能的排列中，“AAA”和“BBB”这种3个同样字母的连续组合出现的概率应该是2/8，也就是25%（如图4–2）。可是当我们“随意地”排列字母A和字母B时，很多人会感觉“将3个同样的字母排列在一起会显得不自然”，从而下意识地避免这种组合，结果导致其出现的概率远低于25%。
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图4–2 将A和B以随机的方式每3个排在一起
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想要实现真正的随机，就必须彻底放弃这种“潜意识”的判断，追求更加严密的无序性。万幸的是，如今我们只需要在Excel电子表格中键入“=rand（）”，就能够非常简单地得到一个随机数。
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或许在你的办公室中，也有认为随机化是“不负责任”的人。可是，如今就连美国政府都已经承认了随机化的力量。
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在美国，要求政策实施前必须进行随机对照试验的法规已经多达数千条，从公立学校的升学到法官的判决，许许多多的行政机构也已经开始进行随机对照试验，并且得出了各种各样的实证评价。就连美国总统奥巴马成功连任的背后，也有丹·西罗克在资金募集和争取投票中导入庞大数据进行A/B测试所做出的贡献。
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日本有句俗话叫作“白痴的思考毫无意义”，意思就是说脑子不好的人就是想破了头也没有用，干脆不要浪费脑细胞。我觉得，我们人类基本上都是这种“白痴”。面对那些不管怎么想都想不出所以然的问题，认为只要仔细思考就一定能够找到答案的这种想法，本身就是非常愚蠢的。
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我们所能做的，就是采取随机化的方法听天由命，然后利用统计分析的方法聆听上天带给我们的答案。
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