Inférence causale en marketing : de la corrélation à la décision
Un cadre pratique pour distinguer les signaux corrélés des interventions qui changent réellement les résultats business.
La corrélation est utile jusqu’au moment où elle justifie un budget
Les personnes plus exposées peuvent acheter davantage sans que l’exposition ait créé cet achat. Décrire une relation ne suffit pas à prouver l’effet d’une intervention.
Une question causale contient une intervention
Remplacez «qu’est-ce qui est associé au revenu ?» par «que devient le revenu si nous augmentons, retirons ou modifions cette activité pour une population et une période définies ?».
Les facteurs de confusion sont le concurrent caché
L’intention peut augmenter à la fois l’exposition au retargeting et la probabilité d’achat. Sans design adapté, le marketing peut recevoir le crédit d’une demande préexistante.
La randomisation casse la sélection
La randomisation équilibre en espérance les caractéristiques préexistantes. Si elle est impossible au niveau individuel, des expériences géographiques ou autres méthodes explicites peuvent être envisagées.
La décision est l’unité importante
Définissez avant l’analyse ce qui déclenche une hausse, un maintien, une refonte ou un arrêt. Une mesure causale utile modifie une décision.