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A/B 实验与增长测量体系 A/B 实验不是一个按钮，也不是一个报表，而是一套让产品、算法、运营和增长团队能持续学习的测量系统。 我提供实验平台与增长测量体系的诊断、设计和实施陪跑，尤其关注 AI / Agent 决策是否具备可信反馈闭环。 六维诊断框架 模块 诊断对象 核心问题 流量管理与分流能力 分层、分桶、互斥、正交 是否支撑实验规模和复杂度 实验管理与流程规范 创建、审核、发布、回滚、归档 是否有完整生命周期管理 统计分析引擎能力 p-value、置信区间、CUPED、序贯检验 结论是否科学可信 指标体系健康度 北极星指标、护栏指标、长期指标 是否避免短期指标误导 工程架构与稳定性 SDK、配置、日志、容灾 是否稳定可靠 实验文化与组织效能 假设质量、复盘机制、决策习惯 是否真正用实验学习 Agent-ready Measurement 当团队开始用 AI / Agent 做投放建议、预算调整、素材推荐时，实验体系要新增一个问题：反馈信号是否足够正确、及时、稳定，能让 Agent 越学越好，而不是越优化越偏。 典型交付物 《实验平台成熟度诊断报告》 《流量分层与分桶模型建议》 《实验流程与治理方案》 《统计分析引擎能力清单》 《指标体系与护栏指标设计》 《Agent-ready Measurement 检查清单》 《实验平台 30/60/90 天改进路线图》

UA 买量增长数据诊断 UA Growth Data Diagnostic 帮助出海游戏 Studio 建立一套可验证、可复跑、可落地的买量增长诊断体系，把「去后台看数」升级为「数据可信度 + 买量效率 + 归因链路 + 决策系统」的系统诊断。 适合团队 成长期出海游戏 Studio：数据散、ROI 不稳、扩量困难 中小型休闲游戏发行团队：优化师依赖后台和经验，缺统一看板 已有自研 BI 的成熟团队：老板、UA、BI 对 ROI 口径争议大 准备规模化买量的新项目：需要确认 SDK、事件、归因和看板基础是否可靠 要回答的四个问题 数据准不准：媒体后台、MMP、SDK、BI 之间的 spend、install、revenue、ROI 是否一致？ 钱花得好不好：预算是否流向高质量 campaign、GEO、素材和媒体？ 归因链路有没有坑：AppsFlyer / SKAN / SDK / S2S / ad revenue 回传是否导致 ROI 失真？ 团队能否持续决策：是否有日常盯盘、异常告警、action tracking 和复盘机制？ 诊断范围 广告平台与媒体后台：账户、Campaign、Ad Set、Creative、Spend、Action History 归因平台 / MMP：Attribution、Cost、Cohort、SKAN、Raw Data、Data API 游戏 SDK 与事件：SDK 初始化、Event Taxonomy、Revenue、S2S、Ad Mediation 自有数据聚合与 BI：数据源、ETL、维度、指标合同、看板和治理 标准流程 Discovery / 业务访谈：确认业务目标、投放规模、数据现状、组织结构和痛点排序。 Read-only 数据授权与诊断快照：建立一次可复跑的数据快照，避免截图和人工导出造成偏差。 UA Diagnostic Data Room：用本地 SQLite / DuckDB 建立诊断数据房间。 四大诊断分析：Data Trust、UA Efficiency、Attribution & Event Chain、Decision System。 报告与路线图：输出评分、问题清单、Quick Win 和 30/60/90 天路线图。 典型交付物 《诊断范围确认表》 《数据授权与安全边界清单》 《数据可信度评分》 《买量效率评分与浪费 / 机会清单》 《归因缺口表与事件链路图》 《决策系统改进建议》 《30/60/90 天增长系统路线图》

发行/投放平台建设咨询 面向出海游戏发行团队，帮助从「多后台人工看数 + 手工操作」升级为「统一数据底座 + 策略辅助 + AI Agent」的智能发行体系。 背景问题 优化师每天切换 5–8 个平台后台，数据割裂，看数效率低 老 BI 累计大量零散报表，没有统一模型，数据准确性和时效性堪忧 素材管理依赖人工上传、打标、测试，设计与投放协作成本高 KOL、达人、合同、付款和效果数据割裂 账户充值、授信、对账全靠人工，财务与投放口径难统一 能力分层 能力层 核心功能 业务价值 L1 数据基建 统一数仓、ROI360 看板、素材效果、营销效果 数据打通，看数效率提升 L2 智能辅助 Campaign 红绿看板、异常预警、信号体系 问题发现从天级缩短到小时级或分钟级 L3 操作工具 跨媒体批量创编、素材库、账户财务对账 优化师和设计师人效提升 L4 AI Agent UA Monitor + Ad Agent 双轮驱动 日常监控、分析、建议自动化 四大建设抓手 出价与预算：长期 LTV 目标反推出价、跨媒体边际 ROI 均衡、预算 pacing。 点位与回传信号：自定义事件管道、事件质量评分、MMP postback + 自研回传。 人群与一方数据：高价值用户 seed、设备图谱、RTA 能力规划。 素材与创意智能：统一素材库、素材标签、效果归因、疲劳检测、批量创编。 典型交付 平台蓝图：业务问题拆解、角色工作流、L1–L5 能力分层、MVP 范围 产品与数据方案：ROI360、Campaign 健康度、素材效果、账户财务看板设计 实施路线图：Phase 1 数据底座、Phase 2 效率工具、Phase 3 策略引擎与 AI Agent