第177章轉正答辯：不展示PPT
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”的十倍甚至更高。
“這意味著，”古民的聲音依舊平穩，但每個字都清晰有力，“我們可能將相當一部分預算，花費在了那些隻能帶來‘註冊’這個動作，但幾乎無法帶來後續真實價值的渠道上。這些預算的效率極低。”
負責渠道采購和投放的負責人臉色變得不太自然。一位資深數據分析專家提問：“你的價值用戶定義是否過於嚴格？有些用戶可能是慢熱型，或者被其他因素影響。另外，渠道之間的差異性，比如目標人群不同，是否會導致價值評估的偏差？”
“問題很好。”古民似乎早有準備，“關於價值定義，模型支持調整閾值和權重。我們可以放寬標準，比如將‘完成一次任意訂單’即視為有價值，或者縮短觀察期。”他快速調整了幾個參數，重新運行。結果比例有所變化，高價值用戶比例上升到25%，但不同渠道之間的巨大效率差異依然存在，相對排名基本穩定。“關於渠道差異，模型可以控製基本的人群屬性，如地域、基礎設備類型等。但核心行為模式的差異，如註冊後是否有探索行為、是否使用核心功能、是否產生非補貼交易，這些是評估用戶與平臺真實關聯度的關鍵，應超越簡單的人口學標簽。”
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另一位評審，產品線的負責人問：“這個模型能實時運行嗎？還是隻能事後分析？”
“模型的核心是定義和算法。隻要有用戶行為數據流，它可以實現準實時評估。目前我構建的是基於曆史數據的分析版本，但理論上可以集成到數據管道中，對新增用戶進行快速價值初篩和渠道效果近實時反饋。”古民回答。
“你提到資源分配偏差，”李明總監終於開口，聲音平穩，聽不出情緒，“基於你的分析，如果我們調整預算分配，從那些‘有效成本’高的渠道，轉移到‘有效成本’低的渠道，你預估能帶來多少效率提升？或者說，在同樣的總預算下，能多獲取多少‘有效用戶’？”
古民調出最後一張圖，這是模型進行的模擬優化結果。“根據過去三個月的數據模擬，如果將對低質量渠道的預算（約占分析樣本中廣告預算的35%），重新分配到高質量渠道，在保持相同總花費的情況下，模型預測獲取的‘中高價值用戶’數量，可以增加約50%到120%，具體取決於渠道組合和流量采買上限。同時，整體用戶群的平均長期價值預測也會有顯著提升。”
50%到120%。這個數字讓會議室再次陷入安靜。這意味著，按照當前模式，有超過三分之一的預算可能被嚴重低效使用，而優化潛力巨大。
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