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本研究回顾了因果机器学习（CML）在营销中的三个主要目的，将营销干预措施的影响与机器学习算法进行了影响，以从数据学习统计模式。首先，CML通过考虑以数据驱动方式同时影响干预和业务成果（例如销售）的重要控制变量来实现更可靠的影响评估。其次，它有助于数据驱动的客户群的检测，而营销干预措施特别有效或无效，这一过程称为效果节制或异质性分析。第三，与第二点密切相关，它允许最佳的客户细分成组，应以干预措施来定位，以最大程度地提高整体有效性。讨论基于最近的经验应用，所有这些旨在通过利用数据驱动的评估和对不同客户群体的干预措施的优化来增强营销中的决策支持。
营销中的因果机学习
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