В Netflix причинно-следственный анализ имеет решающее значение для принятия решений и улучшения опыта пользователей. Ежегодный саммит по причинно-следственному анализу и экспериментированию собирает вместе экспертов для обмена методологическими разработками и инновационными применениями.Одна из презентаций была посвящена разработке более быстрого и автоматизированного подхода для оценки годового воздействия с помощью тестирования А/Б, решающего проблемы с необлюдаемыми периодами выставления счетов и необлюдаемыми когортами регистрации.Другая презентация представила систематическую основу для оценки игровых событий с помощью синтетических моделей контроля, решающую проблемы с ограниченными данными и сценариями вмешательства, когда тестирование А/Б нецелесообразно.Двойное машинное обучение было применено для сравнения важности различных метрик в тестах А/Б, решающее потенциальные предвзятости при гетерогенных эффектах лечения.Опросные тесты А/Б с гетерогенной предвзятостью неполного ответа были проанализированы с помощью условных средних эффектов лечения, склонностей и итерационного пропорционального подбора для обеспечения точного представления мнений пользователей.Дизайн был выделен как неотъемлемая часть причинно-следственного анализа в Netflix, с акцентом на оптимизации пользовательских интерфейсов и представлении данных для облегчения принятия решений через экспериментирование.