分布で見る効果検証入門 | CADC 2024

ビジネスにおいて、広告や販促などの施策の効果検証を行い、サービスやユーザーの理解を促進することは非常に重要です。しかし、因果推論や計量経済学を用いる効果検証では、平均的な効果が推定されることがほとんどです。本研究では、効果の分布を表すDistributional Treatment Effectに着目し、A/Bテストが行われている状況において利用可能な推定手法を提案しました。効果を分布で表す場合、広告や販促などの施策が具体的にどの程度の売り上げのユーザーを増加させたかといった情報を得ることが可能となります。これにより、施策の影響の理解が向上することでより良い意思決定につながるだけでなく、次の施策への示唆がもたらされることになります。

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  Byambadalai Undral

  AI事業本部 AI Lab Econチーム リサーチサインテスト

  AI Lab Econ チーム所属。米国ボストン大学で経済学のPhDを取得し、米国スタンフォード大学のポスドクを経て、サイバーエージェント入社。研究分野は計量経済学であり、特に因果推論や機械学習に興味がある。