Explora el impacto.
Haz visibles los supuestos.
Compara qué pasaría al trasladar un efecto a otras poblaciones. Un espacio para tomar decisiones, con la incertidumbre a la vista.
Experimento de origen
EVIDENCIA / INPUTEl efecto introducido no acredita significancia. CR, AOV y ARPU se modelan por separado; no se suman sus lifts.
Poblaciones destino
Bases anuales elegibles, en EUR. Cada fila debe representar una población distinta.
| Segmento | Usuarios/año | CR (%) | AOV (€) | Ajuste (%) | Eliminar |
|---|
Completa usuarios/año, CR y AOV: el impacto se recalcula automáticamente. Ejemplo ficticio: 100000 usuarios, CR 2 y AOV 50. Deja el ajuste en 100 % para empezar.
Ajuste por segmento: 100 % no modifica el escenario; 0 % elimina el efecto. No es un score de similitud. Los datos faltantes bloquean el cálculo.
Supuestos de expansión
MANUALPorcentaje del efecto de origen que se conserva. Un valor negativo invierte el efecto; 0 % supone ausencia de efecto.
Ajuste temporal independiente: proporción del impacto anual realizada por exposición y duración. Esta versión no modela curvas de ramp-up o decay.
Una proyección que puedes explicar.
Base anual = usuarios elegibles × CR × AOV.
Efecto destino = efecto origen × conservación del escenario × ajuste del segmento.
Impacto = cambio en ingresos × realización temporal. Para CR en puntos porcentuales, el efecto se suma a la tasa base.
ARPU base se deriva de CR × AOV: exige la misma población y definición de compra. Esta versión asume un pedido por usuario convertido. No estima margen, causalidad, intervalos ni probabilidades. La transportabilidad debe contrastarse con réplicas; no se deduce de estos controles.