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40 résultats
  1. MSC-P-001Comment transformer une affirmation marketing en question testable ?Science de la décision↗
  2. MSC-P-002Corrélation ou causalité : que permet réellement d’affirmer une analyse ?Mesure marketing↗
  3. MSC-P-003Comment exprimer l’incertitude d’un résultat marketing ?Science de la décision↗
  4. MSC-P-004Significativité ou taille d’effet : quel résultat faut-il interpréter ?Science de la décision↗
  5. MSC-P-005Comment mesurer un construit marketing qui n’est pas directement observable ?Études de marché↗
  6. MSC-P-006Comment concevoir puis valider une échelle de mesure ?Études de marché↗
  7. MSC-P-007Alpha ou oméga : comment évaluer la fiabilité d’une échelle ?Études de marché↗
  8. MSC-P-009ACP, AFE ou AFC : quelle méthode choisir ?Études de marché↗
  9. MSC-P-010Quand faut-il mener une expérience marketing ?Mesure marketing↗
  10. MSC-P-011Comment concevoir un A/B test qui estime réellement un effet ?Mesure marketing↗
  11. MSC-P-012De combien d’observations une expérience a-t-elle besoin ?Science de la décision↗
  12. MSC-P-013Comment mesurer l’effet incrémental d’une campagne avec un groupe témoin ?Mesure marketing↗
  13. MSC-P-017Comment détecter sélection, contamination et attrition dans une expérience ?Mesure marketing↗
  14. MSC-P-018Régression prédictive ou causale : qu’essaye-t-on d’estimer ?Modèles marketing↗
  15. MSC-P-019Comment diagnostiquer une régression marketing avant de l’interpréter ?Modèles marketing↗
  16. MSC-P-022Comment estimer une élasticité-prix et son incertitude ?Science des prix↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit : comment choisir pour une probabilité d’achat ?Science client↗
  18. MSC-P-029Quels clients présentent la probabilité de churn la plus élevée ?Science client↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT ou UTAUT2 : quel cadre pour étudier l’acceptation d’une technologie ?Études de marché↗
  20. MSC-H-001Mesure et causalité : comment établir un effet marketing ?Mesure marketing↗
  21. MSC-H-002Modèles de réponse marketing : forme, délai et saturationModèles marketing↗
  22. MSC-H-003Science des prix : relier prix, demande et contributionScience des prix↗
  23. MSC-H-004Science client et choix : comportement, valeur et hétérogénéitéScience client↗
  24. MSC-H-005Science de la mesure : construire des indicateurs validesÉtudes de marché↗
  25. MSC-H-006Méthodes statistiques de décision : choisir, quantifier, validerScience de la décision↗
  26. MSC-P-008Comment valider une échelle de mesure marketing ?Études de marché↗
  27. MSC-P-014Comment concevoir une expérience géographique marketing ?Mesure marketing↗
  28. MSC-P-015Comment estimer un effet avec une différence-de-différences ?Mesure marketing↗
  29. MSC-P-020Comment traiter l’endogénéité du prix ?Science des prix↗
  30. MSC-P-021Effets fixes ou aléatoires : quel modèle de panel choisir ?Modèles marketing↗
  31. MSC-P-023Comment estimer une fonction de demande ?Science des prix↗
  32. MSC-P-024Comment simuler un scénario prix-volume-marge ?Science des prix↗
  33. MSC-P-028Comment estimer la CLV avec BG/NBD et Gamma-Gamma ?Science client↗
  34. MSC-P-030Comment analyser la rétention avec un modèle de survie ?Science client↗
  35. MSC-P-031Comment construire une segmentation client utile ?Science client↗
  36. MSC-P-032Comment tester la stabilité d’une segmentation ?Science client↗
  37. MSC-P-033Comment valider une prévision marketing ?Science de la décision↗
  38. MSC-P-034Comment construire une simulation Monte Carlo pour une décision marketing ?Science de la décision↗
  39. MSC-P-035Comment modéliser saturation et adstock ?Modèles marketing↗
  40. MSC-P-039Quel test statistique choisir ?Science de la décision↗
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FICHE MÉTHODEMSC-H-001Expérimentation et causalité

Mesure et causalité : comment établir un effet marketing ?

Ce territoire relie la question causale au contrefactuel, au plan d’identification et à l’incertitude. Il distingue une association, une attribution descriptive et un effet incrémental.

Réponse directe

Choisir un design proportionné à la décision et expliciter l’effet estimé.

Ce territoire relie la question causale au contrefactuel, au plan d’identification et à l’incertitude. Il distingue une association, une attribution descriptive et un effet incrémental.

Modèle ou livrableQuestion → design → estimand → uncertainty → decision boundary

Hernán & Robins, Causal Inference: What IfRubin, 1974

ESTIMAND

Profil de l’estimation

Unité d’analyse
Décision × population × horizonNomenclature scientifique contrôlée (EN)decision × population × horizon
Estimand exact
A defensible chain from question to evidence
Modèle ou livrable
Question → design → estimand → uncertainty → decision boundary

01—06

Parcours du territoire

01 · MSC-P-002Corrélation ou causalité : que permet réellement d’affirmer une analyse ?→02 · MSC-P-010Quand faut-il mener une expérience marketing ?→03 · MSC-P-013Comment mesurer l’effet incrémental d’une campagne avec un groupe témoin ?→04 · MSC-P-014Comment concevoir une expérience géographique marketing ?→05 · MSC-P-015Comment estimer un effet avec une différence-de-différences ?→06 · MSC-P-017Comment détecter sélection, contamination et attrition dans une expérience ?→

01—08

Cadre d’analyse vérifiable

  1. 01
    Question

    Mesure et causalité : comment établir un effet marketing ?

  2. 02
    Estimand

    A defensible chain from question to evidence · decision × population × horizon

  3. 03
    Données

    population · unit_of_analysis · decision_horizon · outcome · assumptions

  4. 04
    Modèle ou livrable

    Question → design → estimand → uncertainty → decision boundary

  5. 05
    Calcul déclaré

    Question → design → estimand → uncertainty → decision boundary → A defensible chain from question to evidence

  6. 06
    Contrôles d’incertitude

    Unique decision intent · Explicit identification assumptions · Reproducible evidence trail

  7. 07
    Validation spécifique

    Vérifier données, stabilité de l’estimation et limites d’interprétation. Unique decision intent · Explicit identification assumptions · Reproducible evidence trail

  8. 08
    Limites

    Transformer une corrélation ou une attribution en preuve causale sans hypothèses d’identification.

Variables nécessaires

  • population
  • unit_of_analysis
  • decision_horizon
  • outcome
  • assumptions

Contrôles · Nomenclature scientifique contrôlée (EN)

  • Unique decision intent
  • Explicit identification assumptions
  • Reproducible evidence trail
Décision possible

Choisir un design proportionné à la décision et expliciter l’effet estimé.

Décision impossible

Transformer une corrélation ou une attribution en preuve causale sans hypothèses d’identification.

Sources scientifiques

2 sources

  1. Hernán & Robins, Causal Inference: What If
  2. Rubin, 1974

À lire ensuite

MSC-P-002Corrélation ou causalité : que permet réellement d’affirmer une analyse ?→MSC-P-010Quand faut-il mener une expérience marketing ?→MSC-P-013Comment mesurer l’effet incrémental d’une campagne avec un groupe témoin ?→MSC-P-014Comment concevoir une expérience géographique marketing ?→MSC-P-015Comment estimer un effet avec une différence-de-différences ?→MSC-P-017Comment détecter sélection, contamination et attrition dans une expérience ?→