Статистика, которая показывает, что могло бы быть: Контрафактическое обучение и моделирование прироста.
Статистика, которая расскажет, как могло бы быть: контрафактивное обучение и моделирование прироста
В нашем живом мире, где каждый выбор, каждое действие формируют реальность, кронируется не только завтрак, но и бизнес-стратегии. Разобраться в последствиях своих действий критически важно для принятия верных решений. Здесь на помощь приходят два мощных инструмента – контрафактивное обучение и моделирование прироста. Давайте заглянем за завесу этих понятий и посмотрим, как они могут кардинально изменить наш подход к анализу и оптимизации кампаний.
Контрафактивное обучение: что это такое?
Контрафактивное обучение – это не просто модное словосочетание. Это метод, который позволяет нам оценить предсказания модели, задавая ей вопрос: «Что было бы, если бы всё прошло иначе?»
Контрафактивные объяснения
Контрафактивные объяснения представляют собой ситуации, когда мы можем сказать: «Если бы X не произошло, Y не состоялся бы».
- Генерация контрафактивов: Это процесс изменения переменных в конкретной ситуации, чтобы увидеть, как изменится предсказание. Например, если вы подаете заявку на кредит, объяснение может заключаться в том, что повышение дохода или переезд в другой район увеличит ваши шансы на одобрение.
- Критерии хороших контрафактивов: Чтобы контрафактивное объяснение было хорошим, оно должно максимально точно воспроизводить заданное предсказание, вносить минимальные изменения в значения переменных и предлагать разнообразные объяснения для различных вариантов достижения другого результата.
Моделирование прироста: что это?
Моделирование прироста – это набор техник, помогающих оценить дополнительное воздействие действия или лечения на результат для клиентов. Это особенно актуально в тех случаях, когда важно понимать, как конкретное действие, например отправка рекламного письма, влияет на поведение потребителей.
Ключевые понятия в моделировании прироста
- Казуальная интерпретация: Моделирование прироста является задачей казуального вывода, поскольку подразумевает оценку разницы между двумя взаимно исключающими результатами для конкретного клиента (например, получил ли он рекламное письмо или нет).
- Рандомизированные эксперименты: Чтобы обойти контрафактивную природу этой задачи, моделирование прироста опирается на рандомизированные эксперименты, где потребители случайным образом распределяются между теми, кто получает лечение (группа лечения), и теми, кто его не получает (контрольная группа).
- Методы машинного обучения: Существует несколько подходов к моделированию прироста, включая метод двух моделей, метод трансформации классов и прямое моделирование прироста. Каждый из них имеет свои собственные метрики и методы оценки.
Практические приложения
Аналитика кампаний с Klaviyo
Когда вы запускаете маркетинговые кампании, такие инструменты, как Klaviyo, способны помочь вам оценить эффективность ваших сообщений. Но для того, чтобы по-настоящему понять влияние ваших кампаний, необходимо выйти за рамки простых метрик.
- Понимание производительности кампании: Отчеты Klaviyo могут помочь вам собрать данные о том, как ваши сообщения работают и что происходит после того, как кто-то открыл или кликнул по ним. Однако чтобы осознать, что могло бы произойти, вам нужно включить контрафактивное обучение и моделирование прироста.
- Идентификация ключевых метрик: Например, если вы заметили резкое падение коэффициентов конверсии, может оказаться недостаточным лишь устранить непосредственную проблему (например, метрику «добавить в корзину»). Применив контрафактивное обучение, вам необходимо выяснить, что бы произошло, если бы проблема не возникла, чтобы определить возможные улучшения.
Как внедрить контрафактивное обучение и моделирование прироста
Шаги для внедрения моделирования прироста
- Проектирование рандомизированных экспериментов: Случайным образом распределяйте клиентов между группами лечения и контроля, чтобы гарантировать отсутствие предвзятости в результатах.
- Выбор метода машинного обучения: Выберите один из методов моделирования прироста (метод двух моделей, трансформация классов или прямое моделирование прироста) в зависимости от ваших данных и метрик производительности.
- Обучение и оценка моделей: Обучите различные модели и оцените их, используя стратегии кросс-валидации и релевантные метрики производительности.
Шаги для генерации контрафактивных объяснений
- Определите критерии: Определите, какие изменения являются актуальными для предсказания (например, смена исхода классификации).
- Оптимизируйте значения переменных: Используйте алгоритмы оптимизации для поиска контрафактивного экземпляра, который минимизирует функцию потерь и достигает желаемого предсказания.
- Оцените и выберите контрафактивы: Оцените контрафактивные объяснения на основании таких критериев, как минимальные изменения значений переменных и разнообразие объяснений.
Заключение
Контрафактивное обучение и моделирование прироста – это мощные инструменты, которые помогают нам разгадать истинное влияние наших действий и принимать решения на основе данных. Интегрируя эти техники в аналитики кампаний, вы можете получить глубокие инсайты о том, что могло бы произойти, и оптимизировать свои стратегии для получения лучших результатов.
Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации? Подпишитесь на наш Telegram-канал: @neuroko
