зона роста замедление убыток◆ peak◇ knee◇ break-even○ охват
CATE — персональный причинный эффект: насколько изменится исход для конкретного клиента при применении воздействия. EV — экономическая ценность: CATE × ценность − стоимость.
Загрузка...
Вклад сегментов (CATE × ценность − стоимость)
Загрузка...
Создайте датасет и запустите прогон для получения рекомендаций
Таргетировать
Нет данных
Избегать
Нет данных
Тепловая карта CATE
Где эффект максимален: Age × Region
Загрузка...
Как читать график
График показывает зависимость выигрыша (gain) от доли охвата воздействием. Выигрыш — разница между causal-политикой (отбор по CATE) и baseline (отбор по риску).
Оси
X
Доля клиентов, к которым применяется воздействие (0–100%)
Y
Выигрыш над baseline: causal_value − risk_based_value
Кривые
━━━
Выигрыш: суммарный gain при данном охвате
┅┅┅
Маржинальный ROI: рентабельность следующего клиента (правая ось, %)
Зоны (фон)
■
Рост: каждый клиент даёт значимый прирост
■
Замедление: маржинальный эффект падает, gain ещё растёт
■
Убыток: добавление клиентов уменьшает общий выигрыш
Маркеры (◆)
◆
Peak — максимальный выигрыш
◆
Knee — перегиб, marginal ROI падает
◆
Break-even — безубыточность (gain ≈ 0)
○ Белый круг — текущее положение слайдера. Заливка слева — накопленный gain.
Подготовка CSV-файла
Формат: CSV, разделитель — запятая, кодировка UTF-8, первая строка — заголовки колонок.
Откуда взять: экспорт из CRM, DWH, либо синтетика через «Создать синтетику».
Общие колонки (observable — обязательны для всех сценариев)
Колонка
Тип
Описание
Источник
age
int
Возраст, лет
CRM
tenure
int
Стаж, месяцев
CRM
claims
int
Кол-во страховых случаев
DWH / Учёт
vehicle
str
Тип ТС: standard/premium/economy
CRM
region
str
Регион: capital/region/village
CRM
policy
str
Тип полиса: casco/osago
Учёт
power
float
Мощность двигателя, л.с.
CRM
risk
float
Скоринговый риск, 0..1
Скоринг
claim_amount
float
Средняя сумма выплаты, ₽
DWH
complexity
float
Сложность заявки, 0..1
Оценка
fraud_risk
float
Риск мошенничества, 0..1
Скоринг
premium
float
Годовая премия, ₽
Учёт
Колонки по сценариям
Сценарий
Лечение
Тип
Исход
Тип
retention
discount_offer
0/1
renewal
0/1
underwriting
price_increase
0/1
profit_change
float
claims
ai_claim_processing
0/1
renewal_after_claim
0/1
fraud
ai_investigation
0/1
fraud_profit
float
Обязательность: общие колонки — всегда. Колонки сценария — только для выбранного процесса. 0/1 — бинарное поле: 0 = нет, 1 = да. Строковые — без кавычек, регистр важен: premium, capital. Пропуски — не допускаются, все строки должны быть заполнены.
Агент-ассистент
Привет! Я анализирую causal-модель для текущего сценария. Спроси о рекомендациях, сегментах, ожидаемом эффекте или оптимальных параметрах.