打造无偏因果推断：AB实验应对双边市场挑战的秘诀

2022-11-18 10:38:20

AB实验：双边市场因果推断的利器

在当今数字时代，双边市场已成为我们日常生活的一部分。从电商平台到在线支付，从打车服务到共享经济，双边市场将不同的用户群体联系在一起，形成了一种相互依存的生态系统。

AB实验 作为因果推断的金科玉律，在评估干预措施的效果时发挥着至关重要的作用。通过将用户随机分配到实验组和对照组，AB实验消除了混杂因素的影响，提供了无偏的因果效应估计。然而，在双边市场中，AB实验面临着网络效应、用户异质性和用户学习等特有挑战。

双边市场的独特挑战

网络效应 指的是随着用户数量的增加，平台价值也随之提升的现象。在双边市场中，网络效应会导致AB实验中干预措施的效果随着用户数量的变化而改变。例如，在电商平台上增加某件商品的曝光率可能 initially 会提高销量，但随着更多用户购买该商品，供应减少将导致销量下降。

用户异质性 是指双边市场中的用户具有不同的特征和偏好。这种异质性导致AB实验中干预措施的效果在不同用户群体之间存在差异。例如，对年轻用户的促销策略可能比对老年用户更有效。

用户学习 是指用户随着时间的推移而学习和适应干预措施的现象。在AB实验中，用户学习会导致干预措施的效果随着时间的推移而改变。例如，用户可能最初对新功能感到兴奋，但随着时间的推移，他们的热情会减弱。

应对挑战的策略

为了应对双边市场中AB实验所面临的独特挑战，我们可以采用以下策略：

1. 前测实验： 在进行AB实验之前，先进行前测实验来了解用户行为的基线水平。这将有助于我们设计出更有效的AB实验。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Load data
data = pd.read_csv('data.csv')

# Split data into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('label', axis=1), data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# Create a baseline model
baseline_model = LogisticRegression()
baseline_model.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the baseline model on the test set
baseline_score = baseline_model.score(X_test, y_test)

print('Baseline score:', baseline_score)

2. 分层实验： 将用户划分为不同的层，并针对每个层分别进行AB实验。这将有助于我们评估干预措施对不同用户群体的效果。

# Stratify users by age group
age_groups = [18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65+]
X_train_age = pd.concat([X_train, data['age_group']], axis=1)
y_train_age = y_train
X_test_age = pd.concat([X_test, data['age_group']], axis=1)
y_test_age = y_test

# Create a model for each age group
models = {}
for age_group in age_groups:
    X_train_age_group = X_train_age[X_train_age['age_group'] == age_group]
    y_train_age_group = y_train_age[X_train_age['age_group'] == age_group]
    X_test_age_group = X_test_age[X_test_age['age_group'] == age_group]
    y_test_age_group = y_test_age[X_test_age['age_group'] == age_group]

    model = LogisticRegression()
    model.fit(X_train_age_group, y_train_age_group)
    models[age_group] = model

3. 动态实验： 随着时间的推移，调整AB实验的干预措施。这将有助于我们应对用户学习和网络效应的影响。

# Create a dynamic experiment
dynamic_experiment = Experiment()
dynamic_experiment.add_treatment('A', 50)
dynamic_experiment.add_treatment('B', 50)

# Run the experiment for 10 days
for i in range(10):
    # Update the treatment assignment based on user feedback
    dynamic_experiment.update_assignment(i)

    # Run the experiment for the current day
    dynamic_experiment.run(i)

4. 平台化实验： 构建一个实验平台，支持多种类型的AB实验。这将有助于我们提高实验效率和降低实验成本。

# Create an experiment platform
experiment_platform = ExperimentPlatform()
experiment_platform.add_experiment(dynamic_experiment)

# Run all experiments on the platform
experiment_platform.run()

成功的案例

AB实验在双边市场中已经取得了许多成功的案例。例如，电商平台通过AB实验优化了商品展示页面、商品搜索结果页面和支付流程，从而提高了用户的转化率和客单价。在线支付平台通过AB实验优化了支付流程和风控策略，从而提高了用户的支付成功率和降低了欺诈风险。打车平台通过AB实验优化了司机匹配算法和乘客价格策略，从而提高了司机的接单率和乘客的打车成功率。