FunnelCausalNet: Funnel-aware Joint Conversion-Revenue Uplift for Multi-tier Coupon Allocation
漏斗感知的转化-营收联合 uplift 建模与多层级优惠券分配
🧭 多臂 uplift · 漏斗耦合 + 预算分配 ★ 深度解读
AMap Alibaba Group
硬耦合转化概率与条件价值的漏斗结构，配套预算分配与审计不确定性层
📌 工作参考价值（4 点）
- GMV 目标建议改成硬漏斗：mu_gmv = mu_conv * mu_val，用 BCE 训练转化头、转化者子集上 log(1+GMV) MSE 训练价值头；在转化率 4.6%–45.4% 的零膨胀优惠券场景，比直接 GMV 回归的 PEHE 低 18–48%。
- 不要用 narrow-α conformal 下界驱动预算分配，重尾/零膨胀下容易塌缩成全不发券；优先用 RCT 臂均值锚定后的点估计输入 Lagrangian 分配器，或把 α 放宽到 0.10–0.20。
- 离线评估多臂补贴策略时，建议扫 LP 前沿或 EOM 曲线，得到 (ΔGMV%, ΔROI) 完整 tradeoff，而不是只看单点 AUUC；策略匹配子集上用 Hájek IPW 估计更贴近 RCT 日志。
- 若漏斗日志模糊或异步，可换 soft penalty；但在支持关系确定、零膨胀严重的真实 RCT 场景，硬耦合更稳。共享表示可能带来跨头协方差，理论方差优势只能当 regime heuristic。