Inferencia causal en marketing: de la correlación a la decisión
Un marco práctico para separar señales correlacionadas de intervenciones que realmente cambian resultados de negocio.
La correlación es útil hasta que se convierte en una afirmación presupuestaria
Quienes ven más anuncios pueden comprar más sin que los anuncios hayan causado la compra. Describir una relación no demuestra el efecto de una intervención.
Una pregunta causal contiene una intervención
Cambia «¿qué se asocia con ingresos?» por «¿qué ocurre con ingresos si aumentamos, retiramos o cambiamos esta actividad para una población y periodo definidos?».
Los factores de confusión son el competidor oculto
La intención puede aumentar tanto la exposición al retargeting como la compra. Sin diseño adecuado, marketing puede recibir crédito por demanda preexistente.
La aleatorización rompe la selección
La asignación aleatoria equilibra en expectativa las características previas. Cuando no es posible a nivel individual, pueden usarse experimentos geográficos u otros diseños con supuestos explícitos.
La decisión es la unidad importante
Define antes qué resultado implica escalar, mantener, rediseñar o detener. La medición causal debe cambiar una decisión.