商业分析中的“说服模型”是如何帮美国总统赢得大选的？
有人说，总统选举就是最高规模的营销活动。
事实上，总统选举的标准一定要超过那些普通的商业营销。在这种精益求精的无情竞争中，可支配的资源显得尤为宝贵，无论是付费的邮寄广告还是竞选志愿者的时间都是如此。因此，如果要把这些资源用在本来就会支持本阵营的选民上，这无疑是巨大的浪费。更为糟糕的是，某些接触还会起到反作用，本来会给本阵营投票的选民，可能在看到了无效的竞选广告后，改变主意而投奔对方阵营。
在商业领域，营销活动难免会产生一些这样的"误伤"，不可避免地覆盖那些绝对会买以及谢绝推销的客户，尽管汇总起来的利润率可能还是可以接受的，但这种粗线条的做法并不是最理想的做法。想把这些活动做到精细化，就要依赖一个前沿的分析模型——
增量模型
（也叫说服模型）
这个模型在2012年时，被奥巴马的竞选团队使用得恰到好处。当时共和党已经控制了美国众议院，因此很多人预测奥巴马在2012年总统大选中也许很难连任。但是在一群数据分析师的帮助下，竞选团队使用增量模型锁定了目标选民，集中力量把广告投放在那些最有可能被说服去支持奥巴马的选民身上。
Daniel Porter是奥巴马竞选团队的数据分析总监。他和团队的任务就是：让正确的选民看到奥巴马的竞选宣传。在一些列的备选模型中，他们选择了增量模型，因为这个模型的用途就是预测谁是最“容易被说服”的——也就是那些倾向于支持共和党候选人罗姆尼、但是有可能被说服进而投票给奥巴马的选民们。只要找出这些人是谁，奥巴马团队就能集中精力去说服这些人，而不用再花时间和金钱投广告给那些一定（不）会投票给奥巴马，或是被投放了广告后会适得其反的选民了。
图片@swampland.time.com
简而言之，数据团队要帮助奥巴马达成以下目的：
1.锁定目标：哪些选民会因为电话、家访、宣传以及广告等政治活动接触而产生积极反应。
2.采取行动：接触那些可说服的选民，避开那些可能因接触而产生不良反应的选民。
想要达到这个目的，奥巴马的竞选团队需要的不是政治资金的投入，而是数据。不管奥巴马竞选团队如何聪明，他们必须要获得相应的数据序列才能解决说服问题。为此，他们选择了数千名摇摆州*的选民开始进行A/B测试。如果测试成功，这样的方法将会被推而广之。
*摇摆州，swing states，即多数选民政治立场不坚定的州。这也是总统大选中的兵家必争之地。2012年总统大选的战场州包括佛罗里达州、科罗拉多、内华达、新罕普什尔、俄亥俄、北卡罗来纳、维吉尼亚、宾夕法尼亚、威斯康辛。
在测试中，一部分选民获得了竞选活动的接触，无论是家访、广告还是电话（实验组）；而另外一些选民则没有接触（对照组）。随后对不同组别的选民进行民意调查，看看他们是否支持奥巴马，发现实验组（被接触的）选民对奥巴马的支持率比控制组（没有被接触的）高了5%。
数据表明，竞选活动整体上可发挥积极作用，这对于竞选团队而言当然是好消息，但这也意味着分析活动才刚刚开始。Daniel团队面对的终极挑战是要逐个区分，究竟接触哪些选民才能取得预想效果。这是说服模型可以发挥作用的地方。
Daniel的建模团队对每个摇摆州都建立了说服模型，然后再用模型去预测数百万摇摆选民里每个选民的支持奥巴马的可能性。模型覆盖了80多项变量，其中包括政治、人口学变量、投票历史、家庭收入、杂志订阅等等。其中最为宝贵的数据来源是民主党全国委员会的数据库，这里记录着此前总统选举中每个选民对家访的反应，到底是热情迎接还是闭门不见。
在锁定了“最有可能被说服”的选民后，竞选团队配备的大量资源开始发挥作用。志愿者会站在街上宣传鼓劲，也会拨打电话到家里，劝说他们为奥巴马投票。当志愿者开始家访时，他们并不是挨家挨户敲门，而是针对那些被模型锁定为“可影响”的选民敲门。这样的微观定位甚至让志愿者有底气去传统共和党的领地敲门，因为即便在传统的共和党支持地区，也会有选民值得争取，这样的举动完全打破了美国总统选举中的传统做法。
传单也主要用来针对那些可说服的选民。正如敲门家访那样，只有那些被预测为可能会改变主意投票给奥巴马的选民才会获得传单。传统的营销活动是把传单和广告寄给所有潜在的客户，而不是那些因为传单才购买的客户。虽然其中的差异可能很微妙，但这些差异却极为重要。换句话说，说服建模不是要确定接触是否可行，而是与不接触相比，它是否能取得"更好"的效果。
说服建模取得了显著的效果。相比其他传统竞选定位方法，这种方式让更多的选民选择了奥巴马。
图片@CNN.com
这种方法发挥效用的途径之一就是避免了那些接触之后反而会起到反作用的选民（即那些"谢绝打扰"的选民）。正如大家此前猜测的那样，有些选民如果主动去接触，还不如让他们自己拿主意。因此，在竞选活动最激烈的时候，竞选团队也有意避开那些被预测为不应接触的选民。
说服模型也引导了奥巴马竞选团队的广告投放。在广告购买时，针对模型锁定的目标群体，竞选团队向这些人爱看的节目投放广告，结果他们在2012年的竞选电视广告有效率比2008年时提高了14%。
广告行业的老话是“我知道我一半的广告费浪费了，但我不知道哪一半”，但增量模型可以找出哪些用户对广告的接受度是最高的，而哪些不是。你只要集中金钱和精力去转化那些最容易被广告转化的用户就行，这不仅可以帮你节省开销，还能帮你提高转化效果。
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A/B Testing是一个强大且应用广泛的实验方法。在工作中非常容易遇到。即使你在统计课上学过假设检验，但是实际工作中的A/B Test还是与书本里教的不同。
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GroupM美国营销分析经理
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References:
https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/video/How-uplift-modeling-helped-Obamas-campaign-and-can-aid-marketers
http://book.ifeng.com/a/20180329/108610_0.shtml
https://www.voachinese.com/a/article-20120103-battleground-states-136614963/792468.html
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