Một công ty thương mại điện tử muốn hiểu hiệu quả của chương trình khuyến mãi của họ và không chắc liệu họ có nên tiếp tục hay không. Trước đây, công ty đã giảm giá cho các khách hàng khác nhau. Trong lịch sử, mỗi khách hàng được chỉ định một chỉ số sức mua và giảm giá nhiều hơn cho khách hàng có chỉ số sức mua cao hơn vì họ có xu hướng mua nhiều hơn. Nó có một bộ dữ liệu hồ sơ lịch sử cho mỗi khách hàng chứa chỉ số sức mua hàng, số tiền chiết khấu và lợi nhuận được tạo ra từ chiết khấu nhất định.
Chỉ đơn giản là thực hiện hồi quy lợi nhuận trên số tiền chiết khấu không mang lại cho chúng tôi hiệu quả chính xác của chiết khấu vì lợi nhuận bị ảnh hưởng bởi cả chiết khấu và chỉ số sức mạnh của khách hàng. Người ta có thể thực hiện thử nghiệm A / B bằng cách tạo một chương trình khuyến mãi mới và giảm giá chỉ cho một nhóm người ngẫu nhiên trong khi vẫn giữ những người khác làm nhóm kiểm soát. Tuy nhiên, làm như vậy rất tốn thời gian và nếu giảm giá không giúp ích gì, nó có thể gây hại cho doanh nghiệp.
Như chúng ta biết rằng chỉ số mua hàng của khách hàng là yếu tố duy nhất ảnh hưởng đến cả mức chiết khấu được đưa ra và lợi nhuận được tạo ra, phân tích suy luận nhân quả của chúng tôi có thể giúp ước tính ảnh hưởng của chiết khấu đối với lợi nhuận được kiểm soát bởi sức mua của khách hàng mà không cần tiến hành thử nghiệm A / B đắt tiền. Sau khi tải bộ dữ liệu lên nền tảng của chúng tôi, bạn chỉ cần chọn Suy luận nhân quả và đặt Kết quả là lợi nhuận, Điều trị là số tiền chiết khấu và Nguyên nhân phổ biến làm chỉ số sức mua của khách hàng. Nhấp vào Chạy để chạy phân tích và chờ kết quả. Bạn cũng có thể xem một ví dụ về phân tích nhấn vào đây.
Hình dưới đây cho thấy giá trị hiệu quả xử lý trung bình cho biết lợi nhuận thay đổi bao nhiêu nếu chiết khấu được tăng thêm 1. Như bạn có thể thấy rằng kết quả là -0,039 (khoảng tin cậy 95% là [-0,011, -0,0676]), trung bình giảm giá không giúp tăng lợi nhuận mà làm giảm nó.
