干货 | 贝叶斯结构模型在全量营销效果评估的应用
出处：
mp.weixin.qq.com
作者：
Yiwen
如何科学地推断某个产品策略对观测指标产生的效应非常重要，这能够帮助产品和运营更精准地得到该策略的价值，从而进行后续方向的迭代及调整。 在因果推断框架下，效果评估的黄金准则一定是“AB实验”，因为实验的分流被认为是完全随机且均匀的，在此基础上对比实验组与对照组的指标差异就可以体现某个干预带来的增量值。但是很多场景下，我们较难进行严格的AB实验，例如对于酒店的定价；现金奖励的发放等等，不适宜向不同人群展现不同的内容。对于这些问题，我们会采取因果推断的方法来进行策略的效果评估。 本文主要介绍BSTS模型原理以及CausalImpact对模型的代码实现，旨在面对一些具有特定周期性特点的数据时，更精准科学地进行因果效应值的估计。下文将首先对模型原理进行简要阐释；随后利用模拟数据展示代码逻辑，最后在具体的业务场景中进行实践。
