Что такое синтетический контроль

Синтетический контроль — это метод, в котором сравнение для объекта с воздействием строят как взвешенную комбинацию объектов без воздействия.

Например, для города, где запустили CRM-программу, создают сочетание нескольких других городов, которое хорошо воспроизводило его показатели до запуска.

«Синтетический» здесь означает составной. Это не выдуманные клиенты и не сгенерированные продажи.

Зачем нужен такой подход

Иногда нет одного города, достаточно похожего на исследуемый.

Но комбинация нескольких городов может лучше воспроизвести его прошлую динамику, сезонность и важные характеристики.

В классическом варианте веса неотрицательны и в сумме равны единице. Их подбирают по данным до воздействия.

Пример расчёта

Условный пример. Для города с новой программой подобраны веса:

  • город Б — 50%;
  • город В — 30%;
  • город Г — 20%.

После запуска месячная выручка на клиента в этих городах составила 1 000, 1 200 и 800 рублей.

Показатель синтетического контроля:

0,5 × 1 000 + 0,3 × 1 200 + 0,2 × 800 = 1 020 рублей.

В городе с программой фактически получено 1 140 рублей.

Разница:

1 140 − 1 020 = 120 рублей на клиента.

Это оценка эффекта при обоснованности выбранного сравнения.

Почему важны данные до запуска

Метод должен убедительно воспроизводить прошлое объекта, а не только один последний месяц.

Плохое совпадение до программы ослабляет доверие к сценарию «что было бы без неё».

Нельзя подбирать веса по результатам после запуска, чтобы получить желаемую разницу.

Какие ограничения проверить

Города сравнения не должны получать исследуемое воздействие или заметные последствия его распространения.

Нужно также исключать альтернативные объяснения: например, открытие крупного магазина только в исследуемом городе.

Даже хорошее совпадение прошлого не гарантирует одинакового влияния всех будущих событий.

Как проверить устойчивость

Посмотрите, сохраняется ли вывод при исключении отдельных городов из набора.

Также используют плацебо-проверки: условно назначают запуск объектам без программы и оценивают, насколько необычна фактическая разница на их фоне, учитывая качество совпадения до запуска.

Синтетический контроль помогает построить аргументированное сравнение, но не заменяет проверку причин, по которым объекты могли разойтись.