关于展博
你好，我是何赞，花名展博。独立增长咨询顾问，帮助内容、电商、SaaS 与消费应用团队在加预算、建实验平台或落地 Agent 前，先把数据、实验与决策流程中最影响业务判断的断点找出来。
Zhanbo Growth Lab 是我的个人增长实验室：沉淀方法论 + 提供 增长决策可信度诊断 与后续平台共建。
当前聚焦 内容、电商、SaaS 与平台型业务；游戏与出海方向的合作将在 2026 年 10 月竞业限制解除后启动。游戏行业经验以匿名、方法论化方式沉淀在案例中，不承接受限业务。
我现在优先解决什么问题
不是"AI 顾问"，也不是"什么都做的数据外包"。我用两周时间回答一个问题：
你当前看到的数据、做过的实验和准备投入的预算 / Agent，到底能不能信？
- 业务后台、归因、BI 看到的是三套数，ROI 口径在预算会上反复吵架；
- 有实验工具但实验量少、结论没人敢用、结果互相污染；
- 准备自建或采购实验平台、BI、数据中台，立项前需要一次外部判断；
- 团队在试 AI Agent，却停留在聊天、报表和 Demo，担心数据底座撑不起自动化。
这就是 增长决策可信度诊断 要解决的问题。其他能力（数据治理、实验体系共建、单场景 Agent PoC、平台共建）都是诊断之后的自然升级。
结构化能力画像
服务与实践领域
- 增长决策可信度诊断、实验平台、营销数据底座、决策工作流、企业 Agent 治理
典型业务环境
- 内容 / 电商 / SaaS / 平台型业务的增长与实验
- 多产品线并行、需要在同一套数据与实验底座上做决策的团队
曾参与的能力建设类型
- 正交流量框架、实验治理、统计分析引擎
- 营销数据底座、指标语义层、ROI360
- 决策工作流、策略沉淀、规则与信号引擎
- 企业级 Agent：Schema 居中、分级授权、可审计执行
方法论风格
- 先诊断、后试点；先可观测、后自动化；先受控执行、再逐步放权
- 共建 > 外包：把方法沉淀进客户团队
合作边界
- 适合联合建设、方法论输出、架构与治理评审
- 不承诺"无数据基础条件下的全自动增长"
- 不做纯广告投放代理、素材制作外包、人月外包
- 竞业期内不承接游戏行业相关咨询
稀缺组合
我不是泛 AI 顾问，也不是单一实验或数据工具专家。差异化来自四条能力线在同一个人身上的交叉：
- 实验科学 — 因果验证、流量分层、指标治理；在快手参与过从互斥桶到重叠框架的真实升级
- 营销数据平台 — 多源归因、指标语义层、ROI360、行为与内容数据建模
- 增长方法论研究 — 渠道生命周期、批量运营、策略引擎（观察者视角）
- 企业级 Agent 治理 — Schema 居中、分级授权、可审计执行、独立验证
方法论沉淀在 文章 中的《企业级 Agent 建设实践》《极致 AB 实验的前置》等长文。真实锚点案例见 从"有分流"到可规模化实验。
经历背景
| 阶段 | 关键词 | 经验 |
|---|---|---|
| IT / 数据咨询 | IBM、TalkingData | 企业信息化、数据咨询、客户交付 |
| 出行与内容 | 滴滴、快手 | 数据分析、A/B 实验平台、推荐 / 搜索相关数据产品 |
| 电商与算法平台 | Shopee / SEA | 电商智能算法平台，多模态算法、标注、机器翻译、CV、AIGC |
在快手时期参与实验方法论的内部推广，曾作为内部培训师输出实验平台与数据产品内容。曾为某出海数字业务团队提供实验平台诊断与建设咨询，项目后受邀全职加入——最终选择保持独立顾问路径。
工作信念
- 先诊断，再建设：没有可信数据和清晰决策问题，dashboard 只会制造更多噪音。
- 平台是决策系统，不是功能堆叠：真正有价值的平台要改变团队看数、判断、行动、复盘的方式。
- AI Agent 需要边界和反馈：关键不是自动化按钮，而是目标函数、数据质量、动作审计和人工确认。
- 把经验沉淀为系统：资深专家的经验应该变成规则、模板、信号和 playbook，不只留在个人脑子里。
- 诚实的商业目标：客户购买的是"减少什么成本、提升什么决策速度、降低什么业务风险、如何证明有效"。
联系与下一步
如果你正对增长数据可信度、实验准备度或 AI 决策前置条件负责，建议先做 5 分钟自检——营销买量用广告数据可信度快检，实验平台用实验能力自检；提交结果后预约 1v1 诊断或团队工作坊。也可以直接留言：
其他联系方式：
- 邮箱：zanhe@139.com
- 微信公众号：展博增长实验室
- GitHub：@datazhanbo