Как мы научились честно считать эффект промокодов: Causal Inference в онлайн-доставке X5 Digital

Сегодня расскажу о модели, которую мы построили для оценки реального эффекта промокодов. Главные вопросы: кому, какой, и зачем мы выдаем промокод. Спойлер: ответ нас удивил. И именно этот ответ стал главной причиной, по которой эту модель вообще стоило строить. Представьте стандартный отчёт по промокампании: «Пользователи, применившие промокод, потратили на 800 рублей больше среднего». Бизнес доволен, маркетинг рапортует об успехе. Но подождите, а сколько из них потратили бы эти деньги и без промокода? Это не риторический вопрос. Это принципиальная проблема, которая называется selection bias — систематическая ошибка отбора.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1005410/

#causal_inference #differenceindifference #propensity_score_matching #uplift_modeling #a_b_testing #counterfactual_learning #catboost #machine_learning #data_science #python