https://zhanbo.netlify.app/services/Recent content in Services on Zhanbo Growth LabHugozh-CNFri, 05 Jun 2026 00:00:00 +0800https://zhanbo.netlify.app/services/experiment-platform/Fri, 05 Jun 2026 00:00:00 +0800https://zhanbo.netlify.app/services/experiment-platform/<h1 id="ab-实验与增长测量体系">A/B 实验与增长测量体系</h1> <p>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。</p> <p>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 <strong>AI / Agent 决策是否具备可信反馈闭环</strong>。</p> <h2 id="六维诊断框架">六维诊断框架</h2> <table> <thead> <tr> <th>模块</th> <th>诊断对象</th> <th>核心问题</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>流量管理与分流能力</td> <td>分层、分桶、互斥、正交</td> <td>是否支撑实验规模和复杂度</td> </tr> <tr> <td>实验管理与流程规范</td> <td>创建、审核、发布、回滚、归档</td> <td>是否有完整生命周期管理</td> </tr> <tr> <td>统计分析引擎能力</td> <td>p-value、置信区间、CUPED、序贯检验</td> <td>结论是否科学可信</td> </tr> <tr> <td>指标体系健康度</td> <td>北极星指标、护栏指标、长期指标</td> <td>是否避免短期指标误导</td> </tr> <tr> <td>工程架构与稳定性</td> <td>SDK、配置、日志、容灾</td> <td>是否稳定可靠</td> </tr> <tr> <td>实验文化与组织效能</td> <td>假设质量、复盘机制、决策习惯</td> <td>是否真正用实验学习</td> </tr> </tbody> </table> <h2 id="agent-ready-measurement">Agent-ready Measurement</h2> <p>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。</p> <h2 id="典型交付物">典型交付物</h2> <ul> <li>《实验平台成熟度诊断报告》</li> <li>《流量分层与分桶模型建议》</li> <li>《实验流程与治理方案》</li> <li>《统计分析引擎能力清单》</li> <li>《指标体系与护栏指标设计》</li> <li>《Agent-ready Measurement 检查清单》</li> <li>《实验平台 30/60/90 天改进路线图》</li> </ul>https://zhanbo.netlify.app/services/ua-growth-diagnostic/Fri, 05 Jun 2026 00:00:00 +0800https://zhanbo.netlify.app/services/ua-growth-diagnostic/<h1 id="ua-买量增长数据诊断">UA 买量增长数据诊断</h1> <p><strong>UA Growth Data Diagnostic</strong> 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。</p> <h2 id="适合团队">适合团队</h2> <ul> <li>成长期出海游戏 Studio：数据散、ROI 不稳、扩量困难</li> <li>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</li> <li>已有自研 BI 的成熟团队：老板、UA、BI 对 ROI 口径争议大</li> <li>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</li> </ul> <h2 id="要回答的四个问题">要回答的四个问题</h2> <ol> <li><strong>数据准不准</strong>：媒体后台、MMP、SDK、BI 之间的 spend、install、revenue、ROI 是否一致？</li> <li><strong>钱花得好不好</strong>：预算是否流向高质量 campaign、GEO、素材和媒体？</li> <li><strong>归因链路有没有坑</strong>：AppsFlyer / SKAN / SDK / S2S / ad revenue 回传是否导致 ROI 失真？</li> <li><strong>团队能否持续决策</strong>：是否有日常盯盘、异常告警、action tracking 和复盘机制？</li> </ol> <h2 id="诊断范围">诊断范围</h2> <ul> <li>广告平台与媒体后台：账户、Campaign、Ad Set、Creative、Spend、Action History</li> <li>归因平台 / MMP：Attribution、Cost、Cohort、SKAN、Raw Data、Data API</li> <li>游戏 SDK 与事件：SDK 初始化、Event Taxonomy、Revenue、S2S、Ad Mediation</li> <li>自有数据聚合与 BI：数据源、ETL、维度、指标合同、看板和治理</li> </ul> <h2 id="标准流程">标准流程</h2> <ol> <li><strong>Discovery / 业务访谈</strong>：确认业务目标、投放规模、数据现状、组织结构和痛点排序。</li> <li><strong>Read-only 数据授权与诊断快照</strong>：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。</li> <li><strong>UA Diagnostic Data Room</strong>：用本地 SQLite / DuckDB 建立诊断数据房间。</li> <li><strong>四大诊断分析</strong>：Data Trust、UA Efficiency、Attribution &amp; Event Chain、Decision System。</li> <li><strong>报告与路线图</strong>：输出评分、问题清单、Quick Win 和 30/60/90 天路线图。</li> </ol> <h2 id="典型交付物">典型交付物</h2> <ul> <li>《诊断范围确认表》</li> <li>《数据授权与安全边界清单》</li> <li>《数据可信度评分》</li> <li>《买量效率评分与浪费 / 机会清单》</li> <li>《归因缺口表与事件链路图》</li> <li>《决策系统改进建议》</li> <li>《30/60/90 天增长系统路线图》</li> </ul>https://zhanbo.netlify.app/services/publishing-platform/Fri, 05 Jun 2026 00:00:00 +0800https://zhanbo.netlify.app/services/publishing-platform/<h1 id="发行投放平台建设咨询">发行/投放平台建设咨询</h1> <p>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。</p> <h2 id="背景问题">背景问题</h2> <ul> <li>优化师每天切换 5–8 个平台后台，数据割裂，看数效率低</li> <li>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</li> <li>素材管理依赖人工上传、打标、测试，设计与投放协作成本高</li> <li>KOL、达人、合同、付款和效果数据割裂</li> <li>账户充值、授信、对账全靠人工，财务与投放口径难统一</li> </ul> <h2 id="能力分层">能力分层</h2> <table> <thead> <tr> <th>能力层</th> <th>核心功能</th> <th>业务价值</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>L1 数据基建</td> <td>统一数仓、ROI360 看板、素材效果、营销效果</td> <td>数据打通，看数效率提升</td> </tr> <tr> <td>L2 智能辅助</td> <td>Campaign 红绿看板、异常预警、信号体系</td> <td>问题发现从天级缩短到小时级或分钟级</td> </tr> <tr> <td>L3 操作工具</td> <td>跨媒体批量创编、素材库、账户财务对账</td> <td>优化师和设计师人效提升</td> </tr> <tr> <td>L4 AI Agent</td> <td>UA Monitor + Ad Agent 双轮驱动</td> <td>日常监控、分析、建议自动化</td> </tr> </tbody> </table> <h2 id="四大建设抓手">四大建设抓手</h2> <ol> <li><strong>出价与预算</strong>：长期 LTV 目标反推出价、跨媒体边际 ROI 均衡、预算 pacing。</li> <li><strong>点位与回传信号</strong>：自定义事件管道、事件质量评分、MMP postback + 自研回传。</li> <li><strong>人群与一方数据</strong>：高价值用户 seed、设备图谱、RTA 能力规划。</li> <li><strong>素材与创意智能</strong>：统一素材库、素材标签、效果归因、疲劳检测、批量创编。</li> </ol> <h2 id="典型交付">典型交付</h2> <ul> <li>平台蓝图：业务问题拆解、角色工作流、L1–L5 能力分层、MVP 范围</li> <li>产品与数据方案：ROI360、Campaign 健康度、素材效果、账户财务看板设计</li> <li>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</li> </ul>