In the 1700s, a British ship’s captain observed the lack of scurvy
among sailors serving on the naval ships of Mediterranean
countries, where citrus fruit was part of their rations. He then
gave half his crew limes (the Treatment group) while the other
half (the Control group) continued with their regular diet. Despite
much grumbling among the crew in the Treatment group, the
experiment was a success, showing that consuming limes
prevented scurvy. While the captain did not realize that scurvy is
a consequence of vitamin C deficiency, and that limes are rich in
vitamin C, the intervention worked. British sailors eventually
were compelled to consume citrus fruit regularly, a practice that
gave rise to the still-popular label limeys (1).
Some 300 years later, Greg Linden at Amazon created a prototype
to show personalized recommendations based on items in the
shopping cart (2). You add an item, recommendations show up;
add another item, different recommendations show up. Linden
notes that while the prototype looked promising, ―a marketing
senior vice-president was dead set against it,‖ claiming it will
distract people from checking out. Greg was ―forbidden to work
on this any further.‖ Nonetheless, Greg ran a controlled
experiment, and the ―feature won by such a wide margin that not
having it live was costing Amazon a noticeable chunk of change.
With new urgency, shopping cart recommendations launched.‖
Since then, multiple sites have copied cart recommendations.
The authors of this paper were involved in many experiments at
Amazon, Microsoft, Dupont, and NASA. The culture of
experimentation at Amazon, where data trumps intuition (3), and
a system that made running experiments easy, allowed Amazon to
innovate quickly and effectively. At Microsoft, there are multiple
systems for running controlled experiments. We describe several
architectures in this paper with their advantages and
disadvantages. A unifying theme is that controlled experiments
have great return-on-investment (ROI) and that building the
appropriate infrastructure can accelerate innovation. Stefan
Thomke’s book title is well suited here:
ใน 1700s , กัปตันอังกฤษเรือสังเกตขาดเลือดออกตามไรฟัน
ในหมู่ชาวเรือให้บริการบนเรือกองทัพเรือเมดิเตอร์เรเนียน
ประเทศที่ส้มผลไม้เป็นส่วนหนึ่งของอาหารของพวกเขา จากนั้นเขาก็ให้ลูกน้อง
ครึ่งมะนาว ( กลุ่ม ) ส่วนอีกครึ่ง
( กลุ่มควบคุม ) ต่อด้วยอาหารปกติของพวกเขา แม้
มากบ่นในหมู่ลูกเรือในกลุ่มการรักษา
การทดลองที่ประสบความสำเร็จแสดงให้เห็นว่าการบริโภคมะนาว
ป้องกันโรคเลือดออกตามไรฟัน ในขณะที่กัปตันไม่ได้ตระหนักว่า เลือดออกตามไรฟัน คือ
ผลพวงของภาวะขาดวิตามินซี และมะนาวอุดมไปด้วยวิตามิน C
, การแทรกแซงการทำงาน กะลาสีชาวอังกฤษในที่สุด
ถูกสะกดให้กินผลไม้ส้มเป็นประจำ เป็นการปฏิบัติที่
ให้สูงขึ้นไป limeys ป้ายยังนิยม ( 1 )
300 ปีต่อมาเกร็ก ลินเดนที่ Amazon สร้างต้นแบบ
แสดงส่วนบุคคลแนะนำตามรายการใน
รถเข็น ( 2 ) คุณเพิ่มรายการแนะนำแสดง ;
เพิ่มรายการอื่นแนะนำที่แตกต่างกันไป Linden
สังเกตว่าในขณะที่ต้นแบบดูแนวโน้มการตลาด
อาวุโสรองประธานคือผมอยากคัดค้านมัน ‖อ้างว่ามันจะ
กวนใจผู้คนจากการตรวจสอบเกร็กคือผมอยากห้าม
นี้เพิ่มเติมใด ๆ ‖กระนั้น , เกร็ก วิ่งควบ
การทดลอง และผมอยากมีวอนด้วยเช่นขอบกว้างที่ไม่
มีอยู่เป็นทุนก้อนใหญ่ของ Amazon สามารถเปลี่ยนแปลง .
กับความเร่งด่วน ช้อปปิ้ง แนะนำ เปิดตัว ‖
ตั้งแต่นั้น หลายไซต์ ได้คัดลอก
แนะนำรถผู้เขียนของบทความนี้เกี่ยวข้องกับการทดลองหลายที่
Amazon , Microsoft , ดูปองท์ , และนาซา วัฒนธรรม
การทดลองที่ Amazon ที่มีข้อมูลเท่านั้น ปรีชา ( 3 ) และระบบที่ใช้ทดลองทำ
ง่ายให้ Amazon เพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ที่ Microsoft มีหลายระบบ
วิ่งทดลองควบคุม เราอธิบายหลาย
สถาปัตยกรรมในกระดาษนี้มีข้อดีและข้อเสียของพวกเขา
. การรวมกระทู้ที่ควบคุมการทดลอง
ได้ผลตอบแทนที่ดีในการลงทุน ( ROI ) และอาคารที่เหมาะสมสามารถเร่ง
โครงสร้างพื้นฐานนวัตกรรม ชื่อหนังสือคือสเตฟาน
thomke เหมาะดีที่นี่ :
การแปล กรุณารอสักครู่..