Causal Data Collection

Jenis pengumpulan data ini lebih ketat daripada jenis metode pengumpulan data lainnya. Karena pada pengumpulan jenis data ini kita perlu mengetahui hubungan sebab-akibat terhadap kinerja sesuatu (perusahaan, laman penjualan, dll). Misal kita memerlukan gambaran kinerja sebuah landing page, maka kita harus membandingkan beberapa landing page dan menggunakan rasio klik web tersebut, lalu menghubungkan dengan kemungkinan kinerja web tersebut terhadap peningkatan konsumen. Itulah yang disebut sebagai kausalitas dan experimental research.

Gambar oleh Gerd Altmann dari Pixabay 

Correlation and Causation

• Correlation = Hubungan diantara dua variabel, Contohnya adalah harga dan penjualan. Ada kemungkinan jika harga naik maka penjualan turun. Ini saling berikatan dan menyebabkan efek satu sama lain.
• Causation = Satu variabel yang mengakibatkan efek di variabel lain
• Jadi, correlation tidak sama dengan causation

3 Ciri kausalitas

1. Korelasi

   Apakah ada indikasi variabel saling berkaitan?

   Katakanlah X adalah harga, Y adalah penjualan. Apakah ada hubungan diantara keduanya?

2. Temporal anteseden

   Jika ingin mengatakan bahwa perubahan harga mendorong penjualan, maka harus bisa dipastikan perubahan harga terjadi sebelum perubahan penjualan.

3. Tidak ada faktor ketiga yang mendorong keduanya

   Dengan kata lain, perlu untuk mengontrol faktor-faktor lain yang memungkinkan terjadinya hubungan antar variabel.

   Jadi ada cerita populer tentang bangau membawa bayi. Cerita ini biasanya berasal dari negara-negara yang lebih dingin di mana mereka biasa melihatnya.

   misalnya segerombolan burung bangau lewat dan tiba-tiba hinggap di sebuah rumah dan beberapa bulan kemudian kita melihat bayi di rumah itu. Nah, apakah bangau benar-benar membawa bayi?

   Mari kita coba memahami masing-masing elemen yang berbeda dan lihat apakah ada sebab-akibat yang terjadi. Jika kita mulai berpikir tentang korelasi, mungkin ada semacam korelasi antara burung bangau dan bayi.

   Kita melihat rumah-rumah tempat singgah bangau. Lalu kita melihat bayi di rumah itu. Apakah mereka berhubungan? jawabannya, ya, mereka memiliki hubungan. Tetapi apakah itu yang dimaksud dengan sebab-akibat?

   Di satu sisi, ada korelasi. Bangau dan bayi di rumah yang sama. Apakah ada anteseden temporal? Ya, itu benar juga. Bangau ada dan bayi ada setelahnya.

   Tetapi apakah ada faktor ketiga yang mendorong keduanya?

   Dan di situlah sebab-akibat dan korelasi muncul secara berbeda. Apa pertanyaan kuncinya?

   Biasanya kita mulai memikirkan mengapa bangau duduk di rumah tertentu. jawabannya mungkin karena ini di negara yang lebih dingin. Kemudian kita mulai berpikir mengapa rumah-rumah itu lebih hangat(?) Biasanya rumah-rumah itu mungkin lebih hangat karena ada wanita hamil di dalamnya. dengan kata lain, disini ada faktor ketiga.

   Rumah menjadi hangat yang membuat wajar jika bangau akan datang dan duduk di atas rumah, kemudian melihat bayi lahir beberapa bulan kemudian di rumah itu. Ini tentang korelasi tapi jelas bukan tentang sebab-akibat.

   Jadi itulah perbedaan utama saat kita mulai berpikir tentang korelasi vs sebab-akibat.

   3 Faktor penting untuk kausalitas diatas

   1. Korelasi

      Bangau dan bayi di rumah yang sama

   2. Temporal antendensi

      Kemunculan bangau, lalu kemunculan bayi

   3. Tidak ada pihak ketiga yang mendorong keduanya

      Rumah menjadi hangat karena ada wanita hamil

Dengan memahami ini, pengetahuan akan manipulasi harga secara sistematis sudah dipahami dengan baik, untuk bisa mendapatkan efek kausalitas.

A/B Testing

Yaitu melakukan pengujian kinerja terhadap rasio atensi pelanggan dengan cara membandingkan 2 hal sejenis, lalu melihat hal yang mana yang memilik atensi lebih bagi pelanggan.

Managerial Question

• Pengoptimalan situs web
  • Situs web seperti apa?
  • Halaman navigasi seperti apa?
  • Ikon apa yang harus ditampilkan?
  • dll
  • Bagaimana itu semua harus dioptimalkan?
• Desain App
  • Bagaimana seharusnya dirancang dengan baik?
  • Bisa melakukannya secara ekstrim.
  • Dapat mulai berpikir tentang bagaimana seharusnya mendesain aplikasi secara umum, tetapi juga dapat mulai memikirkan versi aplikasi apa yang harus ditunjukkan kepada pelanggan yang berbeda.
• Customized Design
  • Kasus ekstremnya adalah pemasaran one on one.

Dengan memanipulasi halaman pembayaran dan sebagainya, dimaksudkan untuk mencoba memahami bagaimana perubahan sistematis ini menyebabkan perubahan perilaku pelanggan.