Geschäftsentscheidungen mit Double Machine Learning verbessern

Kundenaktionen, wie sich für ein Programm anzumelden oder einen Kauf zu tätigen, können den Gewinn eines Unternehmens echt beeinflussen. Firmen wollen wissen, wie sich diese Aktionen auf das Verhalten der Kunden auswirken, wie zum Beispiel mehr Geld auszugeben oder der Marke treu zu bleiben. Dieses Wissen hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen über Marketingstrategien und Investitionen zu treffen.

#Was ist Causal Impact?

Causal Impact (CI) bezieht sich auf die Veränderung im Ergebnis eines Kunden aufgrund einer speziellen Aktion. Zum Beispiel, wenn sich ein Kunde für einen Abonnementdienst anmeldet, wie viel mehr wird er dann ausgeben? Unternehmen nutzen CI, um die Effektivität ihrer Marketingkampagnen zu bewerten oder um Entscheidungen über zukünftige Investitionen zu treffen. CI zu messen ist besonders wichtig, wenn direkte Tests wie A/B-Experimente nicht möglich sind.

#Warum Double Machine Learning nutzen?

Double Machine Learning (DML) ist eine Methode, die Unternehmen hilft, CI auf eine zuverlässigere Weise zu schätzen. Es verwendet fortschrittliche Datenanalysetechniken, um grosse Mengen an Kundendaten zu verstehen. Mit DML können Firmen hunderte von Kundenaktionen über Millionen von Kunden effizient analysieren. Diese Methode ist oft genauer als traditionelle Ansätze, die manchmal wichtige Details übersehen können.

#Wie berechnen Unternehmen derzeit den Causal Impact?

Viele Unternehmen verlassen sich auf eine traditionelle Methode namens Potential Outcomes Framework, um CI zu schätzen. Dieses Framework bewertet die möglichen Ergebnisse für Kunden basierend auf ihren Aktionen. Hier ist eine vereinfachte Version, wie es funktioniert:

1. Kunden gruppieren: Kunden werden in Gruppen eingeteilt, basierend darauf, wie wahrscheinlich sie eine Aktion durchführen. Diese Gruppierung berücksichtigt verschiedene Faktoren, wie oft sie einkaufen oder wie viel sie ausgeben.

2. Ausgaben vorhersagen: Ein Modell wird erstellt, um vorherzusagen, wie viel Geld Kunden in der Kontrollgruppe (die, die die Aktion nicht durchgeführt haben) ausgegeben hätten. Indem man dies mit den tatsächlichen Ausgaben derjenigen vergleicht, die die Aktion durchgeführt haben, können Unternehmen den CI berechnen.

Diese Methode erfordert, viele komplexe Faktoren zu vereinfachen, was manchmal zu falschen Schätzungen führen kann.

#Was macht DML anders?

DML verbessert traditionelle Methoden, indem es die Verzerrungen in den Schätzungen von CI minimiert. Hier sind einige wichtige Merkmale von DML:

1. Residualanalyse: DML verwendet eine Methode der Residuen, die sich auf die Unterschiede zwischen dem, was erwartet wurde, und dem, was tatsächlich passiert ist, konzentriert. Dies gibt ein genaueres Bild der Auswirkungen von Kundenaktionen.

2. Flexible Modelle: DML passt sich gut an verschiedene Arten von Daten und Kundenaktionen an, was es vielseitig für unterschiedliche Geschäftsbedürfnisse macht.

3. Konfidenzintervalle: Ein Vorteil von DML ist, dass es leicht Konfidenzintervalle erstellen kann. Das sind Bereiche, die helfen, die Unsicherheit in den Schätzungen zu quantifizieren und Unternehmen ein klareres Bild des Risikos geben.

#Was Unternehmen von DML haben

Mit DML können Firmen mehrere Vorteile erreichen:

• Skalierbarkeit: DML kann riesige Datenmengen verarbeiten, sodass Unternehmen CI für mehrere Aktionen gleichzeitig berechnen können. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für Unternehmen mit Millionen von Kunden.

• Plattformübergreifende Unterstützung: DML kann mit verschiedenen Datenverarbeitungssystemen arbeiten, was es anpassungsfähig für unterschiedliche Technologien macht, die Unternehmen bereits nutzen.

• Schnellere Experimente: Mit DML können Unternehmen schnell verschiedene Szenarien testen und Erkenntnisse gewinnen, ohne umfangreiche Vorbereitungen oder Zeit dafür zu brauchen.

#Der Prozess der Verwendung von DML zur Schätzung des Causal Impact

1. Datensammlung: Umfassende Daten über Kundenaktionen und Ausgabenmuster sammeln.

2. Modellentwicklung: Ein DML-Modell erstellen, das verschiedene Faktoren berücksichtigt, die das Kundenverhalten beeinflussen.

3. Schätzung der kausalen Effekte: Den DML-Ansatz verwenden, um CI-Werte für jede Kundenaktion zu schätzen.

4. Analyse der Ergebnisse: Die CI-Werte auf Bevölkerungsebene und Kundenebene überprüfen, die zeigen, wie verschiedene Gruppen von Kunden auf Aktionen reagieren.

5. Anpassungen und Verbesserungen: Basierend auf den ersten Ergebnissen das Modell anpassen, um die Genauigkeit zu verbessern und die Schätzungen zu verfeinern.

#Anwendungen von DML in der Praxis

DML kann in verschiedenen Branchen angewendet werden, wie Einzelhandel, Streaming-Dienste und digitale Werbung. Zum Beispiel:

• Ein Streaming-Dienst könnte analysieren, wie sich ein kostenloses Probeabo auf die Abonnementraten und die Kundenbindung auswirkt.

• Einzelhändler könnten die Effektivität einer Marketingkampagne bewerten, indem sie die Ausgaben unter Kunden vergleichen, die einen Rabatt erhalten haben, mit denen, die keinen erhalten haben.

Die Vielseitigkeit von DML ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, unabhängig von ihrem spezifischen Markt.

#Einschränkungen und zukünftige Entwicklungen

Obwohl DML bedeutende Vorteile bietet, kann es Herausforderungen geben. Die Qualität der Schätzungen hängt stark von der Qualität der gesammelten Daten ab. Wenn die Daten unvollständig oder voreingenommen sind, kann das zu ungenauen Schlussfolgerungen führen. Ausserdem ist eine kontinuierliche Validierung der Ergebnisse entscheidend, um sicherzustellen, dass die Erkenntnisse zuverlässig und umsetzbar sind.

In Zukunft werden Unternehmen wahrscheinlich weiterhin DML-Techniken verfeinern, um das Kundenverhalten besser zu verstehen. Zukünftige Fortschritte könnten sich darauf konzentrieren, die Methoden zur Datensammlung zu verbessern, die Modellgenauigkeit weiter zu steigern und Verzerrungen in den Schätzungen zu reduzieren.

#Fazit

Double Machine Learning bietet einen robusten Rahmen zur Schätzung des kausalen Impacts von Kundenaktionen auf die Geschäftsergebnisse. Durch den Einsatz fortschrittlicher Datenanalysetechniken können Unternehmen bessere Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen, was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen führt. Da Unternehmen zunehmend auf datengestützte Strategien angewiesen sind, wird DML eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung von Marketing- und Investitionsstrategien spielen.