Iterative Causal Segmentation: Filling the Gap between Market Segmentation and Marketing Strategy

要約

因果的機械学習 (ML) の分野は、近年大幅な進歩を遂げています。
注目すべき進歩には、過去 5 年間に導入されたメタ学習器 (arXiv:1706.03461v6) や異種二重ロバスト推定器 (arXiv:2004.14497) などの手法が含まれます。
これらの進歩にもかかわらず、この分野は依然として課題に直面しており、特に因果関係変数と交絡共変量の両方が重要な意思決定指標として機能する必要がある密結合システムの管理において顕著です。
このシナリオは、マーケティングのセグメンテーションや段階的なマーケティングの向上など、マーケティングのための因果関係 ML のアプリケーションで一般的です。
この研究では、この問題に対処するために、正式に証明されたアルゴリズムである反復的因果セグメンテーションを紹介します。

要約(オリジナル)

The field of causal Machine Learning (ML) has made significant strides in recent years. Notable breakthroughs include methods such as meta learners (arXiv:1706.03461v6) and heterogeneous doubly robust estimators (arXiv:2004.14497) introduced in the last five years. Despite these advancements, the field still faces challenges, particularly in managing tightly coupled systems where both the causal treatment variable and a confounding covariate must serve as key decision-making indicators. This scenario is common in applications of causal ML for marketing, such as marketing segmentation and incremental marketing uplift. In this work, we present our formally proven algorithm, iterative causal segmentation, to address this issue.

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