Что такое корреляция

Корреляция — это статистическая связь между величинами: значения одной связаны с изменением значений другой.

Например, клиенты с большим числом покупок могут чаще пользоваться приложением.

Это полезное наблюдение, но оно ещё не отвечает на вопрос, что именно вызывает рост покупок.

Как описывают связь

Для количественных показателей часто используют коэффициент корреляции Пирсона. Он характеризует линейную связь и принимает значения от −1 до +1.

  • Положительное значение означает, что большие значения одного показателя обычно связаны с большими значениями другого.
  • Отрицательное — что большие значения одного связаны с меньшими значениями другого.
  • Значение около нуля говорит об отсутствии выраженной линейной связи.

При этом нелинейная связь может существовать и при корреляции, близкой к нулю. На показатель также влияют выбросы и состав данных.

Почему связь не равна эффекту

Условный пример. CRM-команда обнаружила: чем больше писем получает клиент, тем больше у него покупок.

Возникает идея увеличить число писем всем. Но возможны разные объяснения.

Общая причина. Заинтересованные клиенты чаще покупают и чаще входят в сегменты рассылок.

Обратная причинность. Покупки запускают письма: подтверждение заказа, инструкцию, просьбу об отзыве. Тогда больше писем становится следствием покупок.

Причинный эффект коммуникации. Некоторые сообщения действительно помогают совершать дополнительные покупки.

В данных эти механизмы могут действовать одновременно.

Для чего корреляция полезна

Она помогает искать закономерности, формулировать гипотезы и строить прогнозы.

Например, посещение страницы доставки может быть связано с последующей покупкой и помогать оценивать готовность клиента. Но принудительное увеличение просмотров этой страницы не обязательно увеличит продажи.

Для прогноза достаточно устойчивой связи. Для решения «что изменить, чтобы получить результат» нужны основания говорить о причинности.

Как проверить гипотезу

Если вопрос касается частоты сообщений, можно случайно распределить подходящих клиентов между режимами коммуникации.

Затем сравнить покупки, маржинальный доход и отписки за одинаковое время.

Корреляционный анализ подсказывает, где искать возможный эффект. Эксперимент помогает проверить, возникает ли он при изменении конкретного условия.