Técnica econométrica y estadística que calcula el efecto del tratamiento comparando el cambio en los resultados a lo largo del tiempo entre un grupo expuesto y un grupo de control.
Explicación y Contexto Conceptual
Difference-in-Differences (DiD o Diferencias en Diferencias) es una de las herramientas de inferencia causal más prestigiosas y utilizadas en analítica de marketing avanzado y econometría de medios. Su enorme utilidad radica en su capacidad para medir el impacto de una campaña o intervención publicitaria en situaciones del mundo real donde no es posible realizar una asignación aleatoria perfecta.
El método opera calculando dos diferencias consecutivas: primero, la diferencia en la variable de interés (por ejemplo, ventas semanales) antes y después del lanzamiento de la campaña dentro del grupo que recibió la publicidad; segundo, la misma diferencia temporal antes y después dentro de un grupo que no recibió publicidad (control). La resta de estas dos variaciones (la diferencia de las diferencias) aísla el impacto neto del anuncio.
La gran virtud de DiD es que cancela de forma automática tanto los sesgos constantes en el tiempo entre ambos grupos (por ejemplo, que una ciudad siempre venda más que otra) como las tendencias temporales generales externas que afectan a todos los mercados por igual (como inflación, feriados o cambios estacionales).
Ejemplo en la Práctica
En la ciudad con campaña las ventas crecieron de $100k a $140k (+40k). En la ciudad control crecieron de $80k a $90k (+10k) por estacionalidad. El impacto real atribuible al marketing es: 40k - 10k = $30,000.