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40 resultados
  1. MSC-P-001¿Cómo transformar una afirmación de marketing en una pregunta comprobable?Ciencia de la decisión↗
  2. MSC-P-002Correlación o causalidad: ¿qué permite afirmar realmente un análisis?Medición de marketing↗
  3. MSC-P-003¿Cómo expresar la incertidumbre de un resultado de marketing?Ciencia de la decisión↗
  4. MSC-P-004Significación o tamaño del efecto: ¿qué resultado debe interpretarse?Ciencia de la decisión↗
  5. MSC-P-005¿Cómo medir un constructo de marketing que no es directamente observable?Investigación de mercados↗
  6. MSC-P-006¿Cómo diseñar y validar una escala de medición?Investigación de mercados↗
  7. MSC-P-007Alfa u omega: ¿cómo evaluar la fiabilidad de una escala?Investigación de mercados↗
  8. MSC-P-009ACP, AFE o AFC: ¿qué método elegir?Investigación de mercados↗
  9. MSC-P-010¿Cuándo debe realizarse un experimento de marketing?Medición de marketing↗
  10. MSC-P-011¿Cómo diseñar una prueba A/B que estime realmente un efecto?Medición de marketing↗
  11. MSC-P-012¿Cuántas observaciones necesita un experimento?Ciencia de la decisión↗
  12. MSC-P-013¿Cómo medir el efecto incremental de una campaña con un grupo de control?Medición de marketing↗
  13. MSC-P-017¿Cómo detectar selección, contaminación y pérdida en un experimento?Medición de marketing↗
  14. MSC-P-018Regresión predictiva o causal: ¿qué se intenta estimar?Modelos de marketing↗
  15. MSC-P-019¿Cómo diagnosticar una regresión de marketing antes de interpretarla?Modelos de marketing↗
  16. MSC-P-022¿Cómo estimar la elasticidad-precio y su incertidumbre?Ciencia de precios↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit: ¿cómo elegir para una probabilidad de compra?Ciencia del cliente↗
  18. MSC-P-029¿Qué clientes presentan la mayor probabilidad de churn?Ciencia del cliente↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT o UTAUT2: ¿qué marco usar para estudiar la aceptación tecnológica?Investigación de mercados↗
  20. MSC-H-001Medición y causalidad: ¿cómo establecer un efecto de marketing?Medición de marketing↗
  21. MSC-H-002Modelos de respuesta de marketing: forma, retardo y saturaciónModelos de marketing↗
  22. MSC-H-003Ciencia de precios: conectar precio, demanda y contribuciónCiencia de precios↗
  23. MSC-H-004Ciencia del cliente y elección: comportamiento, valor y heterogeneidadCiencia del cliente↗
  24. MSC-H-005Ciencia de la medición: construir indicadores válidosInvestigación de mercados↗
  25. MSC-H-006Métodos estadísticos de decisión: elegir, cuantificar, validarCiencia de la decisión↗
  26. MSC-P-008¿Cómo validar una escala de medición de marketing?Investigación de mercados↗
  27. MSC-P-014¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?Medición de marketing↗
  28. MSC-P-015¿Cómo estimar un efecto con diferencias en diferencias?Medición de marketing↗
  29. MSC-P-020¿Cómo tratar la endogeneidad del precio?Ciencia de precios↗
  30. MSC-P-021Efectos fijos o aleatorios: ¿qué modelo de panel elegir?Modelos de marketing↗
  31. MSC-P-023¿Cómo estimar una función de demanda?Ciencia de precios↗
  32. MSC-P-024¿Cómo simular un escenario precio-volumen-margen?Ciencia de precios↗
  33. MSC-P-028¿Cómo estimar la CLV con BG/NBD y Gamma-Gamma?Ciencia del cliente↗
  34. MSC-P-030¿Cómo analizar la retención con un modelo de supervivencia?Ciencia del cliente↗
  35. MSC-P-031¿Cómo construir una segmentación de clientes útil?Ciencia del cliente↗
  36. MSC-P-032¿Cómo probar la estabilidad de una segmentación?Ciencia del cliente↗
  37. MSC-P-033¿Cómo validar un pronóstico de marketing?Ciencia de la decisión↗
  38. MSC-P-034¿Cómo construir una simulación Monte Carlo para una decisión de marketing?Ciencia de la decisión↗
  39. MSC-P-035¿Cómo modelar saturación y adstock?Modelos de marketing↗
  40. MSC-P-039¿Qué prueba estadística elegir?Ciencia de la decisión↗
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FICHA DE MÉTODOMSC-P-010Experimentación y causalidad

¿Cuándo debe realizarse un experimento de marketing?

Un experimento es preferible cuando la pregunta se refiere al efecto de una acción y la asignación puede controlarse sin un riesgo desproporcionado. De lo contrario, el diseño observacional debe explicitar sus supuestos.

Respuesta directa

Elegir un diseño proporcional a la decisión y al riesgo.

Un experimento es preferible cuando la pregunta se refiere al efecto de una acción y la asignación puede controlarse sin un riesgo desproporcionado. De lo contrario, el diseño observacional debe explicitar sus supuestos.

Modelo o resultadoDecision value > experiment cost + risk

Rubin, 1974

ESTIMAND

Perfil de la estimación

Unidad de análisis
Unidad asignada × grupo × periodoTerminología científica controlada (EN)eligible unit × assignment
Estimando exacto
Design candidate for a causal estimand
Modelo o resultado
Decision value > experiment cost + risk

01—08

Marco de análisis verificable

  1. 01
    Pregunta

    ¿Cuándo debe realizarse un experimento de marketing?

  2. 02
    Estimando

    Design candidate for a causal estimand · eligible unit × assignment

  3. 03
    Datos

    eligible_population · treatment · outcome · assignment_unit

  4. 04
    Modelo o resultado

    Decision value > experiment cost + risk

  5. 05
    Cálculo declarado

    Decision value > experiment cost + risk → Design candidate for a causal estimand

  6. 06
    Controles de incertidumbre

    Ethics and risk · Contamination · Operational feasibility

  7. 07
    Validación específica

    Comprobar datos, estabilidad de la estimación y límites de interpretación. Ethics and risk · Contamination · Operational feasibility

  8. 08
    Límites

    Exigir causalidad fuerte cuando no existe variación creíble.

Variables necesarias

  • eligible_population
  • treatment
  • outcome
  • assignment_unit

Controles · Terminología científica controlada (EN)

  • Ethics and risk
  • Contamination
  • Operational feasibility
Decisión posible

Elegir un diseño proporcional a la decisión y al riesgo.

Decisión no sustentada

Exigir causalidad fuerte cuando no existe variación creíble.

Fuentes científicas

1 fuente

  1. Rubin, 1974

Conexiones metodológicas

Territorio principalMedición y causalidad: ¿cómo establecer un efecto de marketing?

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