Estimandos y estimaciones causales

En esta sección, se describe cómo Meridian define las principales variables que se desean estimar, incluidos el resultado incremental, el ROI, el ROI marginal y las curvas de respuesta. Estas cantidades se definen con resultados potenciales y datos contrafácticos, que son el lenguaje de la inferencia causal.

Con definiciones claras de los estimandos, puedes revisar las suposiciones que se requieren para que el MMM proporcione una inferencia válida. Esas suposiciones ayudan a garantizar que el modelo realmente pueda estimar tales cantidades. Si no se cumplen las suposiciones, las estimaciones pueden estar muy sesgadas.

Te recomendamos que definas claramente las variables causales que se desean estimar y las suposiciones requeridas para cualquier metodología de MMM. Si esto no se hace, es probable que los resultados del modelo se malinterpreten. Aún más importante, ignorar las suposiciones requeridas puede hacer que el análisis carezca prácticamente de sentido debido a un sesgo subyacente grave.

Las definiciones de la siguiente sección no dependen de ningún aspecto de las especificaciones del modelo Meridian. Las mismas definiciones se pueden aplicar a cualquier MMM. Definir la variable causal que se desea estimar es fundamental para cualquier análisis de MMM, de modo que los resultados sean interpretables y para poder determinar si un modelo en particular es adecuado para el análisis y bajo qué suposiciones.