稳健异质优势比：针对未购商品的价格敏感性估计

问题定义：挖掘对干预的异质响应是数据驱动运营的关键步骤，例如用于个性化治疗或定价。我们研究如何从交易级数据估计价格敏感性。在因果推断术语中，我们估计异质处理效应，当（a）对处理（此处为顾客是否购买产品）的响应为二值，且（b）处理分配部分观测（此处仅对已购商品有完整信息）。方法论/结果：我们提出一种递归划分过程以估计异质优势比，一种在医学与社会科学中广泛使用的处理效应度量。我们整合对抗式填补步骤，以允许即使在部分观测处理分配存在时也能稳健估计。我们在合成数据上验证方法论，并将其应用于来自政治科学、医学与收益管理的三个案例研究。管理启示：我们的稳健异质优势比估计方法是一种简单直观的工具，用于量化患者或顾客的异质性并个性化干预，同时消除了许多收益管理数据中的核心局限。