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方法详情

因果图与安慰剂检验联动的营销增量评估法

先明确营销动作、结果及共同影响因素,再检验估计对错误假设的敏感性,比直接用营销期间销售增长代表增量效果更可靠。
领域:营销营销方法、广告投放方法、数据分析方法待人工复核待人工确认
可执行性
86
CEO:待人工复核

决策路径

系统审核结论

待人工复核

决定是否展示创建经营任务入口。

我的处理状态

待人工确认

只代表人工跟进意图,不会单独解锁创建入口。

下一步

先完成人工复核

先处理审核结论,别把人工标记误当成任务入口。

来源

平台:GitHub(code_repository、open-source workflow)

作者/项目:PyWhy / DoWhy

去重使用的来源链接:

https://github.com/py-why/dowhy

适用范围

市场:US

平台:淘宝、拼多多(参考DoWhy因果分析流程迁移)

类目:母婴非电子用品, 家居收纳, 日用品

审核分解

来源可信度:14/20

步骤清晰度:22/25

结构化程度:18/20

边界清晰度:15/15

执行可行性:17/20

我的处理状态

当前:待人工确认。处理状态用于记录人工判断;是否能创建经营任务,仍以页面上方“系统审核结论”为准。

下一步:先处理系统审核结论

当前 CEO 审核状态是「待人工复核」。只有标记为「可创建任务」的方法才会展示创建入口。

去方法审核队列处理查看可创建任务的方法

如果这个方法已经人工确认可执行,需要在审核队列把 CEO 审核结论推进到「可创建任务」;只改下方人工决策状态不会打开创建入口。

CEO 审核结论

适合辅助复盘,但因果图、识别条件和解释需要具备统计能力的人员审核。

Agent生成变量字典、诊断报告和反驳检验草稿;识别假设由人工签署,预算调整不自动执行。

执行步骤

  1. 1.定义单一营销动作、分析单位、目标结果和观察窗口,将目标人群限定为可识别的US业务样本。
  2. 2.绘制包含既有需求、价格、库存、节日和流量来源的因果图,区分处理前变量与处理后变量。
  3. 3.检查效应是否可识别,以及营销组与比较组是否存在足够可比样本。
  4. 4.优先采用可行的随机留出;观察性数据仅在明确假设下选择匹配、加权等估计方案。
  5. 5.执行与估计方案相适配的安慰剂、子样本和敏感性检查,记录未观测混杂的影响。
  6. 6.输出增量效应区间和证据等级;识别失败或结果不稳健时不据此增加预算。

判断指标

  1. 1.增量订单或增量贡献的区间估计
  2. 2.比较组协变量平衡程度
  3. 3.样本重叠程度及加权后有效样本量
  4. 4.安慰剂检验与子样本结果
  5. 5.结论对未观测混杂假设的敏感性

输入数据要求

  1. 1.营销曝光或参与记录及发生时间
  2. 2.匿名化订单、贡献和退款结果
  3. 3.处理前价格、库存、历史销售及流量特征
  4. 4.促销、节日和同期经营变更记录
  5. 5.业务负责人确认的因果假设

排除规则

  1. 1.排除Electronics和High-return fashion。
  2. 2.没有合适比较组或样本重叠不足时不输出可信增量结论。
  3. 3.不得将营销后产生的点击等中介变量无条件作为混杂变量控制。
  4. 4.同期重大改价、断货或活动叠加无法处理时只做描述性复盘。
  5. 5.不得把通过反驳检验等同于证明不存在混杂。

风险与适用边界

  1. 1.观察性因果分析依赖无法完全由数据验证的假设。
  2. 2.平台归因订单和因果增量订单含义不同,不能混用。
  3. 3.US样本可能较少,整体店铺效应不能直接外推到US。
  4. 4.DoWhy提供通用分析能力,不提供淘宝、拼多多官方数据接口或确定的业务收益。

来源摘要与执行说明

DoWhy贡献建模、识别、估计和反驳检验的因果分析流程,可迁移为淘宝、拼多多营销复盘。具体贡献包括显式因果假设、效应识别及安慰剂或稳健性检查。业务变量选择与营销决策规则由本报告设计;未实时核验仓库维护状态和当前服务。

输出格式:营销增量评估包:因果图、识别假设、比较组诊断、估计区间、反驳检验和证据等级。

执行示例:评估一次站内营销活动时,先检查参与商品是否原本就具有更强增长趋势;若缺乏可比商品或稳健性检查不通过,则不把活动期间增长计为营销增量。