Causal Impact Analyse als Validierungsmethode

Bei Nexoya ist die Causal Impact Analyse eine der wichtigsten Validierungsmethoden, die wir zur Messung der Auswirkungen unserer Interventionen einsetzen. Wenn man versteht, wie diese Methode funktioniert und ihre Ergebnisse interpretiert, kann man wertvolle Erkenntnisse über die Wirksamkeit von Marketingentscheidungen gewinnen.

In unserem heutigen Blog werden wir die Methode in einfachen Worten erklären und ihre Bedeutung und Anwendungsmöglichkeiten erläutern, damit Sie datengestützte Erkenntnisse besser für Ihr Unternehmen nutzen können.

Lassen Sie uns direkt eintauchen!

Inhaltsverzeichnis:

1. Was ist Causal Impact?
2. Causal Impact Analyse: Wie funktioniert sie?
3. Interpretation der Ergebnisse
4. Anwendungen der Causal Impact Analyse
5. Causal Impact Analyse bei Nexoya

Was ist Causal Impact?

Causal Impact ist eine leistungsstarke statistische Methode, mit der Sie die Auswirkungen einer Intervention oder eines Ereignisses auf eine Zeitreihe messen können. Sie wurde von Google entwickelt und verwendet Bayes’sche strukturelle Zeitreihenmodelle, um beobachtete Ergebnisse mit dem zu vergleichen, was passiert wäre, wenn die Intervention nicht stattgefunden hätte – ein Szenario, das als kontrafaktisch bekannt ist.

Einfach ausgedrückt: Causal Impact beantwortet die Frage:

„Wie sähen die Daten aus, wenn nicht eingegriffen worden wäre?“

Diese Methode ist sehr wertvoll in Bereichen wie Marketing, Wirtschaft und Gesundheitswesen, wo das Verständnis der tatsächlichen Auswirkungen bestimmter Veränderungen oder Strategien entscheidend ist.

Der Causal Impact ist eine der vielen synthetischen Kontrolltechniken, die stellvertretend für A/B-Tests eingesetzt werden können. Dies ist besonders nützlich, wenn die Erstellung und Einrichtung eines A/B-Tests nicht praktikabel ist.

Causal Impact Analyse: Wie funktioniert sie?

Um den causal effect zu berechnen, stützt sich Causal Impact auf drei Schlüsselelemente:

1. Ein Zeitraum vor der Intervention: Reale Daten aus einem Zeitraum vor der Intervention, um eine Ausgangsbasis zu schaffen.
2. Ein Zeitraum nach der Intervention: Daten, die nach der Intervention erhoben wurden.
3. Kontrafaktische Daten: Externe Faktoren oder Ereignisse, die Trends in den Daten erklären können, wenn keine Intervention stattgefunden hätte.

Das kontrafaktische Szenario fungiert als Kontrollgruppe, die vorhersagt, was ohne die Intervention geschehen wäre. Durch den Vergleich dieses Szenarios mit den beobachteten Ergebnissen können Sie die tatsächliche Wirkung Ihrer Intervention isolieren.

Für genaue Ergebnisse:

• Der Zeitraum vor der Intervention sollte 2-3 Mal länger sein als der Zeitraum nach der Intervention.
• Das Modell berücksichtigt alternative Erklärungen (kontrafaktische Szenarien), um andere mögliche Ursachen für die beobachteten Veränderungen auszuschliessen.

Um besser zu verstehen, wie Causal Impact funktioniert, lassen Sie uns ein praktisches Beispiel betrachten:

In Abb. 1 sehen wir ein Beispiel für die Anwendung von Causal Impact. Die drei Zeitpunkte, die die Analyse charakterisieren, sind:

• t₀: Der Zeitpunkt, an dem die Datenbeobachtung beginnt.
• t_i: In dem Moment, in dem der Eingriff stattfindet.
• t_f: Das Ende des Beobachtungszeitraums, wenn wir die Auswirkungen messen.

Der gesamte Zeitraum von t₀ bis t_f liegt in der Vergangenheit, d. h. wir haben bereits reale Daten darüber, was vor und nach der Intervention passiert ist. Mit diesen Daten können wir das Modell erstellen und validieren.

Im Folgenden wird die Vorgehensweise Schritt für Schritt beschrieben:

• Modell-Training: Das Causal-Impact-Modell lernt das Verhalten der Zeitreihen während des Zeitraums vor der Intervention (von t₀ bis t_i). In dieser Phase verwendet es nur die kontrafaktischen Faktoren – externe Faktoren, die die Zeitreihe natürlich beeinflussen.
• Vorhersage: Anhand der gelernten Informationen sagt das Modell voraus, was nach der Intervention (t_i bis t_f) geschehen wäre, wenn keine Veränderungen stattgefunden hätten.
• Vergleich: Die vorhergesagten Werte werden mit den tatsächlich beobachteten Daten verglichen. Die Differenz zwischen diesen beiden Werten zeigt die tatsächliche Auswirkung der Intervention.

Interpretation der Ergebnisse

Im letzten Schritt der Causal Impact Analyse werden die vorhergesagten Werte (abgeleitet aus dem kontrafaktischen Szenario) mit den tatsächlich beobachteten Daten nach der Intervention verglichen. Das Ergebnis ist eine Kurve, die den Unterschied zwischen den beiden Zeitreihen visualisiert (siehe Abb. 2).

Diese Differenz stellt die Wirkung der Intervention dar:

• Zeigen die beobachteten Daten im Vergleich zur vorhergesagten Kurve einen deutlichen Auf- oder Abwärtstrend, deutet dies auf eine positive oder negative Wirkung der Intervention hin.

Zusätzlich zur Effektgrösse liefert das Causal-Impact-Modell ein Konfidenzintervall (dargestellt als grüner Bereich in Abb. 2). Dieses Intervall zeigt die Zuverlässigkeit des Modells in der Annahme, dass der beobachtete Effekt tatsächlich auf die Intervention zurückzuführen ist und nicht auf zufällige Schwankungen oder Rauschen.

• Ein enges Konfidenzintervall deutet auf eine höhere Sicherheit hin, dass die Intervention die Wirkung verursacht hat.
• Ein breites Konfidenzintervall deutet auf eine grössere Ungewissheit über den kausalen Zusammenhang hin.

Anwendungen der Causal Impact Analyse

Die Causal Impact Analyse ist ein vielseitiges Instrument, das in verschiedenen Branchen eingesetzt werden kann, um die Auswirkungen bestimmter Massnahmen zu messen und zu erklären. Einige bemerkenswerte Beispiele sind:

• Geschäftsentscheidungen: Bewertung der Auswirkungen neuer Strategien, wie Produkteinführungen, Preisänderungen oder betriebliche Anpassungen.
• Gesundheitswesen: Bewertung der Wirksamkeit einer neuen Behandlung, Therapie oder eines Gesundheitsprogramms auf die Patientenergebnisse.
• Marketing: Messen Sie den Einfluss von Kampagnen oder Werbeaktionen auf Schlüsselkennzahlen wie Verkäufe, Website-Traffic oder Kundenbindung.

In all diesen Fällen liefert Causal Impact klare, umsetzbare Erkenntnisse darüber, ob und inwieweit eine Massnahme erfolgreich war, und hilft so den Entscheidungsträgern, ihre Strategien mit Zuversicht zu validieren.

Causal Impact bei Nexoya

Bei Nexoya setzen wir die Causal Impact Analyse ein, um die Effektivität unserer KI-gesteuerten Budgetzuweisung auf die Marketingleistung unserer Kunden zu bewerten. Einfach ausgedrückt, hilft sie uns, den tatsächlichen Effekt unserer Optimierungsbemühungen von Rauschen oder externen Faktoren zu trennen. Diese Methode stellt sicher, dass die beobachteten Veränderungen eindeutig auf den Eingriff selbst zurückgeführt werden können und nicht durch andere Faktoren oder natürliche Schwankungen beeinträchtigt werden.

Um dies zu erreichen, bauen wir sorgfältig ein robustes kontrafaktisches Szenario auf. Wir kombinieren:

• Allgemeine Markttrends (externe Faktoren)
• Kundenspezifische Faktoren im Zusammenhang mit den eigenen Marketingbemühungen.

Durch die Kombination dieser externen Faktoren mit kundenspezifischen Trends können wir die tatsächlichen Auswirkungen der KI-Optimierung von Nexoya isolieren.

Im Folgenden wird die Umsetzung von Causal Impact Schritt für Schritt beschrieben:

1. Prä-Intervention (t₀ bis t_i): Wir trainieren das Causal Impact-Modell anhand der ausgewählten kontrafaktischen Daten. In dieser Phase erfassen wir die natürliche Leistung der Marketingmassnahmen des Kunden ohne die angewandte Optimierung.
2. Post-Intervention (t_i bis t_f): In diesem Zeitraum kommt die KI-Optimierung von Nexoya zum Einsatz, und wir beobachten die realen Leistungsdaten.
3. Vergleich: Wenn die beobachteten Daten während des Zeitraums nach der Intervention (t_i bis t_f) höher sind als die vom Modell generierte Vorhersage (kontrafaktisches Szenario), können wir die Verbesserung zweifelsfrei der KI-gesteuerten Optimierung von Nexoya zuschreiben.

Wenn die vorhergesagten Werte beispielsweise auf eine geringere Leistung im Vergleich zu den tatsächlich beobachteten Ergebnissen hindeuten, deutet dies auf eine eindeutig positive Wirkung unserer Intervention hin.

Dieser fortschrittliche Ansatz ermöglicht es uns, die von Nexoya gelieferte Leistungssteigerung zu quantifizieren und gleichzeitig alle Störfaktoren und externen Variablen herauszufiltern. Indem wir die Auswirkungen unserer KI-gesteuerten Budgetoptimierung klar isolieren, stellen wir sicher, dass Ihre Leistungsverbesserungen messbar, zuverlässig und umsetzbar sind.

Wenn Sie Ihre Marketing Performance mit einem zuverlässigen, datengesteuerten Ansatz steigern möchten, vereinbaren Sie einen Termin mit einem unserer Experten. Wir zeigen Ihnen gerne, wie Nexoya messbare Ergebnisse für Ihr Unternehmen erzielen kann.

Wenn Sie tiefer in die Theorie hinter der Causal Impact Analyse eintauchen möchten, können Sie auch die ausführliche Studie von Google hier lesen.