Causal Impact

Was ist Causal Impact?

Wenn Holdback-Experimente oder Conversion-Lift-Tests nicht durchführbar sind, bietet Causal Impact eine Alternative ohne Umsatzeinbußen. Typische Anwendungen: den Effekt einer neuen Kampagne messen, die Wirkung einer Budgeterhöhung quantifizieren oder den Wert von Brand-Kampagnen gegenüber Stakeholdern belegen. Das Open-Source-Paket ist für R und Python verfügbar und erfordert eine ausreichend lange Vorperiode ohne die zu messende Maßnahme.

Causal Impact ist eine von Google Research entwickelte statistische Methode, mit der Sie den kausalen Effekt einer Marketingmaßnahme messen können, ohne eine echte Kontrollgruppe einzurichten. Die Methode analysiert Zeitreihendaten und erstellt ein kontrafaktisches Szenario: Was wäre passiert, wenn Sie die Kampagne nicht geschaltet hätten? Die Differenz zwischen prognostiziertem und tatsächlichem Ergebnis ist der kausale Effekt.

Technisch basiert Causal Impact auf bayesianischen Strukturmodellen. Das Open-Source-Paket (verfügbar für R und Python) nutzt historische Daten und Kontrollvariablen, um eine Vorhersage für den Interventionszeitraum zu berechnen. Voraussetzung ist eine ausreichend lange Vorperiode ohne die zu messende Maßnahme und mindestens eine stabile Kontrollzeitreihe, die nicht von der Intervention betroffen war.

Für Google-Ads-Manager ist Causal Impact besonders nützlich, wenn Holdback Experimente oder Conversion Lift nicht durchführbar sind. Typische Anwendungen: Sie möchten den Effekt einer neuen Kampagne messen, die Wirkung einer Budgeterhöhung quantifizieren oder den Wert von Brand-Kampagnen belegen. Im Vergleich zu Incrementality Testing mit Kontrollgruppen ist Causal Impact weniger präzise, dafür aber jederzeit ohne Umsatzeinbußen anwendbar.