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

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

Привет, Хабр! Меня зовут Кореньков Александр, и я работаю в команде «Выгода и вовлечение» в направлении продуктовой аналитики онлайн-доставки в компании X5 Digital. Занимаюсь машинным обучением на...

Хабр

Surprising result, nice study design

When "Likes" went private on X there was no detectable change in the number of Likes received on posts by "high reputational risk" accounts

https://arxiv.org/pdf/2601.11140

#CausalInference #DifferenceInDifference #SocialMedia #Research

Diff-in-diff: жизнь за пределами идеального эксперимента

Привет, Хабр! На связи команда ad-hoc аналитики X5 Tech. Основная задача аналитика при проведении А/Б тестирования - оценка эффекта воздействия (тритмента). В этой статье мы обсудим, что такое идеальный эксперимент и почему он позволяет корректно оценить эффект от воздействия. Затем расскажем, когда идеальный эксперимент невозможен и дадим интуитивное обоснование того, как метод difference-in-difference помогает справиться с оценкой эффекта воздействия в таких ситуациях. В конце мы обсудим формальные предпосылки метода и покажем на примере симуляций последствия их невыполнения.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/867734/

#статистика #эконометрика #causal_inference #differenceindifference #diffindiff #абтесты #эксперимент #линейная_регрессия #абтестирование #treatment

Diff-in-diff: жизнь за пределами идеального эксперимента

Привет, Хабр! На связи команда ad-hoc аналитики X5 Tech. Основная задача аналитика при проведении А/Б тестирования - оценка эффекта воздействия (тритмента). Примеров задач по оценке эффекта...

Хабр