標籤: Cluster Data

Doordash 是一家總部位在舊金山的外送平台，如同在台灣的 Uber Eats 或 Foodpanda，Doordash 作為一個平台負責媒合消費者與店家，並透過外送師（Dasher）協助完成每筆訂單。假設今天 Doordash 想要在某個地區發放折扣並檢視其成效，於是他們隨機地將一個地區裡面的消費者分為實驗組 (Treatment Group) 與對照組 (Control Group)，可想而知實驗組的消費者可能會更傾向去訂購，於是那一個地區的外送師會為了處理實驗組的訂單而疲於奔命。最後當我們檢視實驗效果的時候，其實很難說實驗組與對照組下訂的數量差異，到底是來自於優惠券的發放？還是因為外送師被實驗組大量佔據，導致根本就沒有 Supply 可以去處理對照組的 Demand？這個時候透過 A/B testing 估計的處置效果就會有 bias。