因果关系预测的方法包括回归分析法、经济计量模型、投入产出法等。

最常见的用来求因果关系的方法，是拆解法。把一个结果指标，从多个角度拆解，找到影响它的原因。相关分析、回归分析、聚类分析，本质上不是“分析”，而是计算。通过计算，得出两列数字或者几列数字之间的关系。至于这个关系到底有没有含义，计算公式本身就不负责解释了。

既然复杂的方法不好用，有没有简单的办法？有！比如基于最朴素的感觉：既然A会引发B，那么A产生了B就该产生，A结束了，B会慢慢结束（或者B死掉）。人们就此总结出了因果推断四大原则：

原因发生在结果以前，原因发生以后，结果发生，原因持续期间，结果持续，原因消失以后，结果消失。想剔除杂糅因素，最好的办法就是分组测试，把样本塞到密封箱子里，然后一组组地测试效果。比如我想测用户对不同文案响应率，理论上，我应该用同样的商品、价格、转化位置，选同一批人，同一个渠道，然后可以开测了。

很难找到一模一样的两组人，完全剔除杂糅因素。

很难穷尽目标用户类型，因此测来测去可能都是同一类人的意见。

测试环境很难完全封闭，特别是要测试的是大促销、新品这种热门话题。

很难在合法合规的情况下，完全搞差异化方案，涉嫌价格歧视与欺骗消费者，《反垄断法》和工商局都不是吃干饭的。

消费者永远是趋利的，他们会自己想办法突破测试屏蔽，最后选优惠最大的方案。

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文章来源：天狐定制

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