La inferencia causal ayuda a estimar el impacto real de una accion sobre un resultado. Eso la vuelve especialmente util para marketing, producto y decision-making.
En que mejora al A/B testing clasico
El A/B test suele comparar medias entre grupos. La inferencia causal intenta ir mas alla y estimar que efecto tiene un tratamiento sobre clientes o segmentos concretos.
Ventajas principales
- segmentacion por impacto;
- estimaciones mas finas;
- menos ruido estadistico;
- posibilidad de reducir tamaño de muestra y tiempo de prueba.
Casos de uso
Puede mejorar campañas, recomendaciones, decisiones de retencion o cambios en producto, porque ayuda a entender mejor que funciona, para quien y en que medida.
Conclusiones
La inferencia causal no elimina la necesidad de experimentar, pero si hace los experimentos mucho mas utiles. Es una capa analitica muy potente para pasar de medir promedios a entender efectos reales sobre personas o grupos concretos.