Коротко — какие гипотезы причинно‑следственной связи проверять, как их тестировать и какие меры принять.
1) Ошибки в измерении/атрибуции
- Проверка: сравнить выручку по независимым данным (кассы, ERP) и выборкам без персонализации; проверить корректность расчёта «выручки на карту».
- Метод: контрольные когорты / технический аудит ETL.
- Мера: исправить отчёты; ввести holdout‑группу для постоянной валидации.
2) Каннибализация и сдвиг ассортимента
- Гипотеза: скидки переводят покупателей с платных товаров на низкомаржинальные или стимулируют перенос покупок между категориями.
- Что проверить: изменение средней корзины $\Delta R=R_{after}-R_{before}$, средняя маржа, доля категорий, коэффициент повторных покупок.
- Метод: разбор по SKU и категориям, cohort analysis, attribution по корзине.
- Мера: исключить низкомаржинальные товары из персонализации; ставить минимальную маржу (guardrail) для предложений.
3) Слишком большие или нецелевые скидки (переперсонализация)
- Гипотеза: алгоритм даёт скидки там, где они не стимулируют дополнительную покупку.
- Что проверить: redemption rate, incremental uplift $U=\mathbb{E}[Y|T=1]-\mathbb{E}[Y|T=0]$ по сегментам; ROI кампании.
- Метод: A/B с контрольной группой, uplift‑моделирование.
- Мера: оптимизировать цель модели — не максимизация кликов/исполнений, а максимизация инкрементальной прибыли; ввести caps (максимальная глубина/частота скидок).
4) Снижение средней маржи — скидки дешевле роста продаж
- Гипотеза: выручка может падать, но маржа страдает сильнее.
- Что проверить: incremental profit $\Delta \Pi =(P-C)\Delta Q-D$ и ROI $=\frac{\Delta \Pi }{D}$.
- Метод: поштучный/корзинный анализ, моделирование чувствительности.
- Мера: оптимизация по марже, не по выручке; использовать персонализацию, направленную на товары с высокой маржой.
5) Поведенческие эффекты: отложенные/перенесённые покупки и ожидание скидок
- Гипотеза: клиенты ждут скидок и покупают реже/меньше вне промо.
- Что проверить: изменение частоты покупок, время до следующей покупки, средний интервал между покупками.
- Метод: survival/retention analysis, сравнение частоты у получавших и не получавших скидки.
- Мера: frequency capping, случайные неперсонализированные дни без скидок, ограничение срока действия предложений.
6) Фрод/злоупотребления картой лояльности
- Проверка: всплески красных метрик (краткие возвраты, слухи о массовых редемпциях).
- Метод: правила аномалий, ручная выборка.
- Мера: верификация транзакций, лимиты по сумме/количеству использований.
7) Конкурентная реакция и внешние факторы
- Проверка: мониторинг цен конкурентов, сезонность, акции.
- Метод: difference‑in‑difference vs региональные контрольные магазины.
- Мера: скорректировать стратегию цен/скидок, конкурентный анализ.
8) Плохая сегментация/модель персонализации
- Гипотеза: модель выбирает неправильные офферы.
- Проверка: качественные проверки предложений, uplift по сегментам, precision/recall по отклику.
- Метод: A/B тестирование разных стратегий персонализации (revenue‑maximizing vs margin‑maximizing vs retention).
- Мера: поменять KPI модели; ввести multi‑objective optimization (маржа + retention).
Практический план приоритизации (быстрое действие)
1. Немедленно включить holdout‑контроль (5–10% покупателей) для реального сравнения.
2. Быстрый разрез по марже и SKU: найти категории с наибольшим падением маржи.
3. Запустить A/B тесты альтернативных правил (ограничение глубины скидки, исключение низкомаржинальных товаров, frequency cap).
4. Перепрофилировать модель на цель «incremental profit» и пересчитать guardrails.
5. Постоянный мониторинг KPI: выручка, маржа, средняя корзина, частота, Uplift $U$, ROI кампаний.
Ключевые контрольные метрики для мониторинга
- Выручка по карте и в целом; $\Delta R$.
- Инкрементальная выручка и прибыль: $\Delta \Pi =(P-C)\Delta Q-D$.
- Uplift $U=\mathbb{E}[Y|T=1]-\mathbb{E}[Y|T=0]$.
- Redemption rate, frequency, average basket, маржинальность по SKU/категории, ROI.
Если нужно — могу предложить конкретную схему A/B теста, список SQL‑запросов для нужных метрик и порогов для guardrails.