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광고를 본 사람과 안 본 사람을 그냥 비교하면 자가 선택 편향이 큽니다. PSM은 두 그룹을 비슷한 특성으로 매칭해 비교가 가능한 짝을 만듭니다. 마케팅 자리에 적용하는 PSM 워크플로."광고 본 사람들의 구매율 8%, 안 본 사람들 구매율 3% — 광고가 5%p 끌어올렸다." 이 단순 비교의 함정은 분명합니다. 광고를 본 사람들이 원래 더 관심 있었던 사람일 가능성이 큽니다(자가 선택 편향). 무작위 배정 lift 실험을 못 돌리는 자리에서 자주 마주칩니다. propensity score matching(PSM)은 이 편향을 줄여 인과 효과를 추정하는 표준 도구입니다.마케터가 이 글을 읽어야 하는 이유: 광고 노출과 전환의 단순 비교는 ROAS 보고에 자주 들어가지만 인과 효과는 거의 항상 과대 추정됩..

A/B 평균 효과 +5%p가 모든 사람에게 같지 않습니다. 일부에게는 +20%p, 일부에게는 -3%p. CATE·uplift forest로 효과의 이질성을 추정해 타겟 마케팅을 정밀화하는 흐름.A/B 결과 "B안이 평균 +5%p 효과"라는 한 줄은 사실 평균값입니다. 어떤 사용자에게는 +20%p, 어떤 사용자에게는 -3%p일 수 있습니다. 평균만으로 결정하면 효과 큰 사용자에 못 집중하고, 효과 음수인 사용자도 똑같이 처리합니다. CATE(Conditional Average Treatment Effect)·uplift forest는 이 이질성을 추정해 정밀한 타겟팅을 가능하게 합니다.마케터가 이 글을 읽어야 하는 이유: 같은 캠페인을 모든 사용자에게 동일하게 노출하는 시대는 지나갑니다. 효과가 큰 세그먼..

PSM·IPW는 propensity 모델이 틀리면 무너지고, 회귀는 outcome 모델이 틀리면 무너집니다. doubly robust는 두 모델을 결합해 둘 중 하나만 맞으면 정직한 효과 추정. 마케팅 인과 분석의 안전판.무작위 배정이 안 되는 자리에 인과 효과를 추정하려면 두 가지 길이 있습니다 — propensity 모델 기반(PSM·IPW) 또는 outcome 모델 기반(회귀). 두 길은 각각 서로 다른 자리에서 깨집니다. doubly robust(이중 안전) 추정은 두 모델을 결합해, 둘 중 하나만 맞으면 정직한 효과 추정을 보장합니다. 마케팅 인과 분석의 안전판.마케터가 이 글을 읽어야 하는 이유: 인과 분석 결과를 회의에서 신뢰성 있게 보고하려면 "이 추정의 모델 가정 중 어느 게 깨져도 결과..