Una relazione tra spesa e vendite è causale solo se confronta ciò che è avvenuto con ciò che sarebbe avvenuto senza l…
Una relazione tra spesa e vendite è causale solo se confronta ciò che è avvenuto con ciò che sarebbe avvenuto senza la decisione, per stesse unità e orizzonte. La domanda spesso influenza la spesa, le promozioni seguono periodi deboli e i canali mirano clienti già vicini all'acquisto. Questi percorsi creano performance attribuita ma non causata.
Decisione e metodo.
Autorizzate una raccomandazione solo se i principali percorsi di confondimento sono bloccati, misurati o lasciati esplicitamente incerti. Definite popolazione, intervento, confronto, risultato e orizzonte prima del design. Mappate variabili precedenti, criteri di targeting, domanda latente, concorrenza, mediatori e risultato. Preferite randomizzazione; altrimenti documentate l'ipotesi per variazione quasi sperimentale e cercate placebo o pre-trend. Riportate intervallo, sensibilità e popolazione coperta: una prova locale non è rendimento universale.
Esempio calcolato.
Una regressione storica attribuisce 18 € di vendite a ogni 1.000 € media, ma i budget aumentano prima di settimane forti e durante promozioni. La scomposizione stima 6 € di bias di domanda prevista, 3 € promozioni e 2 € stagionalità, cioè 11 €. Un test geografico comparabile misura 7 €, coerente con 18 € − 11 €. L'effetto causale utilizzabile è 7 € nel perimetro; 18 € è associazione descrittiva.
Controlli e limiti.
Effetto medio, sugli esposti, di una fascia di budget e di lungo periodo sono quantità diverse. Una causa comune apre un percorso non causale; controllare mediatore o collider può introdurre bias. Il grafo causale formalizza ipotesi ma non le rende vere; gli effetti variano e la sensibilità non rivela un confondente non misurato.
Risorse e fonti.
Scaricare il registro dei bias causali. Correlato: stimare ciò che non sarebbe accaduto, creare variazione geografica, scegliere un metodo di misurazione. Fonti: Pearl (2009); Hernán & Robins (2020); Shadish, Cook & Campbell (2002).