服务范围声明：本工作室聚焦 内容、电商、SaaS 与平台型业务，不承接游戏（含手游 / 休闲 / 中重度）行业及相关出海投放业务。
我提供的不是一次性 PPT 或"AI Demo"，而是围绕 增长决策基础设施 的一条能力链：数据可信 → 实验验证 → 决策工作流 → 受控 Agent 执行 → 效果追踪。
服务按承诺深度分为三层，客户通常从最轻的一层开始进入：
三层服务包#
1. 增长智能化诊断（2 – 3 周）#
适合场景
- 正在判断是否应建设数据、实验或 Agent 能力
- 团队内部对"从哪里开始"存在分歧
- 已经在做数据 / 实验 / AI 投入，但缺少一次系统的外部评估
工作方式
- 3 – 5 场访谈（管理层、增长、业务、BI、研发、产品）
- 只读数据快照 + 现有文档 / 看板 / 流程审阅
- 六维评估（数据基础、实验能力、决策流程、系统连接、组织准备度、Agent 治理）
核心交付物
- 增长智能化成熟度评估（L0 – L4）
- 问题地图与优先级矩阵
- Quick Win 清单（30 天内可落地）
- 30 / 60 / 90 天建设路线图
结束时你会得到：一份可以在管理层立项时直接使用的评估文档，以及"应该先做什么、暂时不做什么"的清晰判断。
2. 关键场景 PoC（4 – 8 周）#
适合场景
- 已有明确痛点（例：ROI 口径不齐、归因链路不清、Agent 落地卡在治理）
- 需要在有限范围内验证价值，再决定是否规模化投入
- 内部希望有一个可以给董事会 / 投资人看的样本
工作方式
- 单场景闭环：从数据链路 → 指标定义 → 决策 / Agent 工作流 → 效果评估
- 与客户团队联合开发（不做全部外包，避免"交付即失效"）
- 每 2 周一次里程碑评审
典型 PoC 场景
- 增长数据口径对齐 + ROI360 首版
- 关键业务动作归因 + 决策工作流 PoC
- 单场景企业 Agent（如异常发现 / 资源调度建议 / 规则淘汰），带审批、审计、回滚
- 单产品线实验平台首个百量级实验闭环
核心交付物
- 数据与接口方案、指标口径文档
- 单场景可运行闭环（代码、配置、看板、Agent 工作流）
- 评估指标与结果报告
- 规模化建议：应留、应改、应停
3. 平台共建与能力落地（3 – 6 个月，可分阶段）#
适合场景
- 多团队、多产品线、长期增长基础设施升级
- 已经过诊断或 PoC，确认要做平台，但缺方法论与架构判断
- 希望在共建过程中把方法沉淀进客户团队，而不是外包依赖
工作方式
- 联合团队：客户负责研发与业务，我负责架构、方法论、关键 PRD 与治理机制
- 里程碑驱动、可暂停：每阶段结束后可决定是否进入下一阶段
- 组织赋能：workshop、内部培训、内部文档模板
典型建设方向
- 营销数据底座：多源数据、归因、BI 指标治理、语义层、ROI360
- 实验平台：正交流量框架、参数分发、统计分析引擎、实验治理
- 决策工作流 / 企业 Agent：Schema 居中、分级授权、可审计执行、独立验证
- 策略产能：规则引擎、策略模板、监控 Agent、异常发现与建议
核心交付物
- 目标架构 & 分阶段路线图
- 系统方案（数据模型、接口、模块、权限、审计）
- 核心模块联合开发
- 治理机制（权限、审批、回滚、效果闭环）
- 团队赋能：内部方法论、模板、playbook
交付方式（横切在三层之上）#
| 方式 | 说明 |
|---|
| 诊断咨询 | 访谈 + 只读快照 + 文档审阅，快速判断瓶颈 |
| 方案设计 | 把业务目标拆成数据链路、产品模块、系统架构、阶段计划 |
| 陪跑实施 | 客户团队研发 + 我做架构评审、PRD / 指标 / 实验 / Agent 治理评审 |
| 工作坊 / 培训 | 面向业务、BI、产品、研发的实验方法论与 Agent 治理培训 |
工作原则#
- Read-only first：诊断阶段只读访问，不改生产后台、生产配置。
- Local-first：原始数据优先在本地或客户环境处理，不把敏感数据放进 LLM 上下文。
- 可复跑：诊断脚本、指标口径、数据快照、报告都能被客户团队复现。
- 先诊断再建设：不把复杂问题直接压成一个 dashboard 或一个 Agent。
- 人类保留决策权：Agent 用于监控、分析和建议；高风险操作必须有人审批。
- 共建 > 外包：把方法沉淀进客户团队，避免"交付即失效"。
单项服务（历史保留链接）#
以下为面向特定痛点的单项服务，仍可作为诊断或 PoC 的模块进入：
| 服务 | 适合团队 | 典型周期 | 核心输出 |
|---|
| 增长数据诊断 | ROI、归因、看板口径争议大的团队 | 1 – 2 周 | 诊断报告、问题清单、Quick Win、路线图 |
| 增长平台建设咨询 | 希望从多后台手工操作升级为统一增长平台的团队 | 4 – 12 周 | 平台蓝图、能力分层、PRD / 架构方案、实施陪跑 |
| A/B 实验与增长体系 | 希望用实验驱动产品、商业化、增长效率的团队 | 2 – 6 周 | 实验成熟度评估、统计方案、指标体系、治理流程 |
从哪里开始#
- 先了解服务 → 上面三层中的某一层
- 再判断服务包 → 上面三层中的某一层
- 再看案例 → 案例与实践
如需进一步了解合作形态，可邮件联系，详见 关于我。
实验平台搭建与诊断冲刺 2 周内，把你的 A/B 实验从"看看数据"变成"支撑 AI 决策的可信反馈闭环"。
服务范围：面向 内容、电商、SaaS 与平台型业务，不承接游戏行业相关咨询。
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贝叶斯系统。
尤其关注 AI / Agent 决策是否具备可信反馈闭环 —— 这是下一个十年增长团队的核心基础设施。
适合谁 本服务特别适合：
📈 内容 / 电商 / SaaS 的产品 / 增长 / 算法团队 🔬 日均 DAU 10 万+，正在遇到实验规模瓶颈的团队 🤖 准备引入 AI Agent 决策，但缺乏可信测量体系的团队 典型场景：
“我们的实验结果经常互相矛盾，产品和数据团队吵个不停”
“分流好像有问题，同一个用户进多个组，数据根本不敢信”
“想上 AI 做自动决策，但连 A/B 实验的基线都没打牢”
“实验做了不少，但真正推动产品前进的没几个”
服务周期 🕒 2 周密集诊断 + 4 周陪跑实施（可选）
六维诊断框架 我提供实验平台与增长测量体系的诊断、设计和实施陪跑，覆盖六个核心模块：
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 实验驱动增长的四大场景 场景 目标 衡量方式 用户体验优化 持续优化产品手感与体验 时长、留存、GMV / 完成率 产品特性探索 验证产品方向，降低创新风险 用户需求满足度、功能渗透率 增长与运营效率 产品内与渠道侧双向优化 ROI、渠道生命周期、获客成本 商业化收益 平衡用户体验与变现效率 ARPU、LTV、付费深度 你将拿到什么（核心交付物） 不是空泛的"咨询报告"，而是工程团队拿到就能用的决策文档：
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增长平台建设咨询 4 周内，把增长团队从「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」的智能增长体系。
服务范围：面向 内容、电商、SaaS 与平台型业务，不承接游戏行业相关咨询。
优秀的业务专家把时间花在决策上，不是每天切多个后台粘数。
当你的业务方一半时间在做"数据搬运工"，跨职能协作要靠 Excel / 飞书文件夹，财务对账要翻多个系统——你缺的不是人，是平台。
适合谁 本服务特别适合：
🚀 中大型增长团队：多产品线并行，规模化增长诉求明确 👥 5 人以上增长团队：业务方人均管理后台超过 5 个，人效瓶颈明显 🛠️ 已有技术团队但缺产品架构：BI 做了很多报表但没人用，系统越做越乱 🤖 想上 AI Agent 但缺基础底座：不知道从哪里开始智能化转型 典型场景：
“业务方每天切 5 - 8 个平台后台，数据割裂，看数效率极低”
“老 BI 累计了上百张报表，没有统一模型，没人知道该信哪张”
“内容 / 素材管理全靠人工上传打标，跨职能协作成本高到离谱”
“想上 AI 做自动化决策，但连基础的数据打通都没做好”
服务周期 🕒 4 周蓝图设计 + 12 周实施陪跑（可选）
增长平台能力分层模型 我们不做"一步到位"的空中楼阁——从 L1 到 L4，每层都有明确的业务价值：
能力层级 核心功能 业务价值 L1 数据基建 统一数仓、ROI360 看板、内容 / 渠道效果、增长效果 数据打通，看数效率提升 50% 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分钟级 L3 操作工具 跨渠道批量创编、内容 / 素材库、账户财务对账 业务方与创作端人效提升 30% L4 AI Agent 增长 Monitor + 决策 Agent 双轮驱动 80% 日常监控、分析、建议自动化 四大建设抓手 不追求大而全，每个抓手都指向具体的业务结果：
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增长数据诊断冲刺 2 周内，把你的增长数据从"去后台看数"升级为"数据可信 + 效率可测 + 归因清晰 + 决策可复现"的增长系统。
服务范围：面向 内容、电商、SaaS 与平台型业务，不承接游戏行业相关咨询。
90% 的增长决策问题，不是团队不够努力，而是数据本身就不全面、不可信。
ROI 算不准、归因有坑、老板和团队对不上数——这些根本不是"再招两个人"能解决的问题。
适合谁 本服务特别适合：
🚀 成长期内容 / 电商 / SaaS 团队：数据散、ROI 不稳、扩量困难 📊 中小型增长团队：业务方依赖后台和经验，缺统一看板 📈 已有自研 BI 的成熟团队：老板、业务、BI 对 ROI 口径争议大 🎯 准备规模化增长投入的新项目：需要确认数据、事件、归因和看板基础是否可靠 典型场景：
“业务后台、数据平台、BI 三套数据，ROI 差 30%，不知道信谁”
“钱花出去了，但不知道哪条渠道 / 哪个动作真正带来价值”
“归因链路一升级，老经验就不管用”
“业务同学每天盯多个后台，人效极低，还经常漏异常”
服务周期 🕒 2 周数据诊断 + 4 周落地陪跑（可选）
我们要回答的四个核心问题 问题 本质 为什么重要 数据准不准 可信度基线 数据错了，所有决策都是错的 钱花得好不好 效率诊断 找到预算浪费，释放 20 - 30% 的增长空间 归因链路有没有坑 基础建设 事件、归因、上报、聚合环环相扣，一个环节错全错 团队能否持续决策 组织能力 从"人盯数"变成"数找人" 诊断范围全覆盖 不只是看某个后台的数据，而是全链路端到端扫描：
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