¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?
Un experimento geográfico compara zonas test y control antes y durante la intervención. El diseño debe limitar contaminación, desequilibrio previo y dependencia temporal.
Redacción científica : Marketing Science Center
Respuesta directa
Estimar un efecto incremental agregado en las zonas y el periodo estudiados.
Un experimento geográfico compara zonas test y control antes y durante la intervención. El diseño debe limitar contaminación, desequilibrio previo y dependencia temporal.
Hernán & Robins, Causal Inference: What IfVaver & Koehler, 2011
01
Resumen operativo
Pregunta científica y alcance
¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?
Admisible
Estimar un efecto incremental agregado en las zonas y el periodo estudiados.
Prohibido
Atribuir el efecto a cada individuo o extrapolar sin reservas a otros mercados.
02
Tres niveles de lectura
- 01
Responsable — Conectar el resultado con una decisión, un umbral útil y un coste de error declarados.
- 02
Profesional — Fijar población, unidad, horizonte, variables disponibles y regla de análisis antes del cálculo.
- 03
Analista — Reproducir el cálculo, cuantificar la incertidumbre y documentar diagnósticos, fallos y sensibilidad.
03
Situación de marketing concreta
Un experimento geográfico compara zonas test y control antes y durante la intervención. El diseño debe limitar contaminación, desequilibrio previo y dependencia temporal.
04
Pregunta científica y alcance
¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing?
Resultado incremental en las zonas geográficas tratadas
Datos necesarios
Zona geográfica × periodo
La población, la unidad de análisis, la fecha de origen y el horizonte deben declararse en el entregable. Sin ellos, el estimando cambia sin advertencia.
05
Por qué puede fallar un análisis simple
- Atribuir el efecto a cada individuo o extrapolar sin reservas a otros mercados.
- Ajuste en el periodo previo
- Efectos entre zonas
- Potencia a nivel geográfico
06
Intuición del método
El método no convierte automáticamente una asociación en evidencia. Vincula una pregunta declarada con un estimando, una especificación, datos compatibles y una regla de interpretación limitada.
Resultado incremental en las zonas geográficas tratadas
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Datos necesarios
Diccionario de símbolos científicos
Y_test_post- Resultado agregado observado en las zonas de prueba durante el periodo de intervención declarado. Unidad:
resultado agregado declarado· Tipo:número· Función:entrada Y0_test_post- Resultado agregado contrafactual suministrado externamente para esas zonas de prueba sin tratamiento; esta rama no lo estima. Unidad:
mismo resultado agregado· Tipo:número· Función:entrada z- Valor crítico normal bilateral para el nivel de confianza declarado. Unidad:
adimensional· Tipo:número positivo· Función:parámetro supplied_SE- Error estándar suministrado externamente para el contraste condicional; esta rama no lo estima. Unidad:
mismo resultado agregado· Tipo:número positivo· Función:entrada conditional_increment- Resultado agregado observado menos el contrafactual suministrado, condicionado a ambas entradas. Unidad:
resultado agregado· Tipo:número· Función:salida CI- Intervalo normal alrededor del contraste condicional mediante el error estándar suministrado. Unidad:
resultado agregado· Tipo:par ordenado· Función:salida
Entradas exactas y selladas del motor
treated_geo_post_outcome- Valor:
120· Unidad:índice· Tipo:número· Estado de los datos:sintético counterfactual_post_outcome- Valor:
110· Unidad:índice· Tipo:número· Estado de los datos:sintético standard_error- Valor:
4· Unidad:índice· Tipo:número· Estado de los datos:sintético z_critical- Valor:
1.95996398454· Unidad:adimensional· Tipo:número· Estado de los datos:parámetro declarado
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Modelo formal
Modelo formal
conditional_incremental_outcome = treated_geo_post_outcome − counterfactual_post_outcome; CI = conditional_incremental_outcome ± z_critical × standard_errorAfirmaciones respaldadas: MSC-P014-C01 · MSC-P014-C02 · MSC-P014-C03 · MSC-P014-C04 · MSC-P014-C05 · MSC-P014-C06
Pregunta científica y alcance
Resultado incremental en las zonas geográficas tratadas
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Cálculo declarado
- 01
Validar el agregado tratado, el contrafactual suministrado, el error estándar positivo suministrado y el periodo de intervención fijo.
- 02
Restar el contrafactual sin tratamiento suministrado del resultado posterior al tratamiento y formar el intervalo normal.
- 03
Informar solo una ilustración condicional; el diseño geográfico aleatorizado, el ajuste del contrafactual y la incertidumbre geográfica quedan fuera de esta rama.
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Ejemplo numérico o caso de aplicación
Ilustración sintética — valores didácticos, no observados — datos sintéticos o parámetros declarados; ninguna observación real
Entradas selladas
treated_geo_post_outcome=120 [índice]counterfactual_post_outcome=110 [índice]standard_error=4 [índice]z_critical=1.95996398454 [adimensional]
Resultados reproducibles
conditional_increment=10CI95=[2.160144; 17.839856]
Dosier verificado: afirmaciones vinculadas a fuentes a nivel de pasaje, cálculo Python/R reproducido, límites explícitos y revisión científica independiente completada.
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Supuestos de validez
- ¿Se asignaron zonas geográficas no solapadas antes de la intervención y se analizaron según la asignación?
- ¿La construcción del contrafactual es independiente de la selección del modelo posterior al tratamiento?
- ¿El método de incertidumbre respeta el pequeño número de zonas y la dependencia temporal?
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Diagnósticos e incertidumbre
Diagnósticos e incertidumbre
Ajuste en el periodo previo · Efectos entre zonas · Potencia a nivel geográfico · Distinguir el diseño geográfico aleatorizado del control BSTS · Periodos placebo
Diagnóstico acotado
Ilustración condicional con contrafactual y error estándar suministrados; no es un experimento geográfico ajustado.
Contrato explícito de incertidumbre · quantified_conditional
Método : Cálculo determinista del motor de referencia sobre el segmento de entradas sellado.
Objetivo : Incertidumbre del resultado incremental basado en el contrafactual suministrado.
Evidencia del motor : metric.ci_lower= · metric.ci_upper=
Interpretación : El intervalo usa un error estándar y un contrafactual suministrados; no valida un experimento geográfico ajustado.
Detenerse si
Atribuir el efecto a cada individuo o extrapolar sin reservas a otros mercados.
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Interpretación del resultado
- Estimar un efecto incremental agregado en las zonas y el periodo estudiados.
- El resultado está condicionado por la población, el horizonte, la especificación y los controles declarados. No debe extenderse a otra decisión sin nueva justificación.
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Conclusión admisible y prohibida
Admisible
Estimar un efecto incremental agregado en las zonas y el periodo estudiados.
Prohibido
Atribuir el efecto a cada individuo o extrapolar sin reservas a otros mercados.
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Decisión de marketing posible
- 01
Estimar un efecto incremental agregado en las zonas y el periodo estudiados.
- 02
El resultado está condicionado por la población, el horizonte, la especificación y los controles declarados. No debe extenderse a otra decisión sin nueva justificación.
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Cuándo usar — cuándo detenerse
Usar si
Estimar un efecto incremental agregado en las zonas y el periodo estudiados.
Zona geográfica × periodo
Detenerse si
Atribuir el efecto a cada individuo o extrapolar sin reservas a otros mercados.
Alternativas metodológicas
- Realizar un experimento aleatorizado con pares de zonas e inferencia basada en la aleatorización.
- Usar un control sintético o diseño BSTS preespecificado solo cuando no sea posible aleatorizar y etiquetarlo como observacional.
- Usar periodos placebo y sensibilidad excluyendo cada zona por turno para examinar la estabilidad del contrafactual.
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Contrato de reproducibilidad
Python y R son las referencias ejecutables. SPSS y SAS siguen siendo sintaxis secundarias hasta verificarse con los mismos datos, especificación y diagnósticos.
El motor selecciona únicamente el segmento y la rama explícita de esta página. Su hash, salidas y diagnósticos quedan sellados en el expediente atómico; no se permite ninguna rama genérica de respaldo.
Huella del segmento: 975b12b0153042485fcfcd6db1e894c2386ab04c6491184f6365423348c2fb46
CSV · CC0
msc-validation-inputs-v1.csv ↓Python · MIT
msc-validation-reference-v1.py ↓R · MIT
msc-validation-reference-v1.R ↓SPSS / SAS · MIT · solo inspección
SPSS ↓SAS ↓Modelo formal
conditional_incremental_outcome = treated_geo_post_outcome − counterfactual_post_outcome; CI = conditional_incremental_outcome ± z_critical × standard_errorDosier verificado: afirmaciones vinculadas a fuentes a nivel de pasaje, cálculo Python/R reproducido, límites explícitos y revisión científica independiente completada.
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Entregable final esperado
- 01
¿Cómo diseñar un experimento geográfico de marketing? —
Zona geográfica × periodo - 02
Y_test_post · Y0_test_post · z · supplied_SE · conditional_increment · CI
- 03
conditional_incremental_outcome = treated_geo_post_outcome − counterfactual_post_outcome; CI = conditional_incremental_outcome ± z_critical × standard_error - 04
Ajuste en el periodo previo · Efectos entre zonas · Potencia a nivel geográfico · Distinguir el diseño geográfico aleatorizado del control BSTS · Periodos placebo
- 05
Estimar un efecto incremental agregado en las zonas y el periodo estudiados. / Atribuir el efecto a cada individuo o extrapolar sin reservas a otros mercados.
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Fuentes científicas y estado de la evidencia
Dosier verificado: afirmaciones vinculadas a fuentes a nivel de pasaje, cálculo Python/R reproducido, límites explícitos y revisión científica independiente completada.
MSC-P014-C01— El objetivo causal contrasta resultados potenciales medios bajo dos intervenciones definidas.MSC-P014-C02— La consistencia vincula el resultado observado con el resultado potencial bajo la política asignada.MSC-P014-C03— El estimando causal supone que la asignación de un cliente no altera el resultado de otro cliente.MSC-P014-C04— Los experimentos geográficos aleatorizan regiones no solapadas entre condiciones de tratamiento.MSC-P014-C05— La segmentación geográfica hace operativa la intervención regional asignada.MSC-P014-C06— El diseño debe seguir un proceso explícito.
Conexiones metodológicas