为数据流，它可以实现准实时评估。目前我构建的是基于历史数据的分析版本，但理论上可以集成到数据管道中，对新增用户进行快速价值初筛和渠道效果近实时反馈。”古民回答。
“你提到资源分配偏差，”李明总监终于开口，声音平稳，听不出情绪，“基于你的分析，如果我们调整预算分配，从那些‘有效成本’高的渠道，转移到‘有效成本’低的渠道，你预估能带来多少效率提升？或者说，在同样的总预算下，能多获取多少‘有效用户’？”
古民调出最后一张图，这是模型进行的模拟优化结果。“根据过去三个月的数据模拟，如果将对低质量渠道的预算（约占分析样本中广告预算的35%），重新分配到高质量渠道，在保持相同总花费的情况下，模型预测获取的‘中高价值用户’数量，可以增加约50%到120%，具体取决于渠道组合和流量采买上限。同时，整体用户群的平均长期价值预测也会有显著提升。”
50%到120%。这个数字让会议室再次陷入安静。这意味着，按照当前模式，有超过三分之一的预算可能被严重低效使用，而优化潜力巨大。
“你的分析，”李明缓缓说道，“基于一个关键假设：你的‘价值用户’定义，比我们现有的指标，更能代表长期业务利益。如何证明这一点？如何证明这些‘高价值’用户，未来的留存、付费、生命周期价值就一定更高？而不是仅仅因为你定义的行为更复杂？”
这是一个触及根本的问题。古民早有预料。“两点证明。第一，回溯验证。”他展示了一组曲线，比较了被模型在早期（注册后7天）判定为“高价值”和“低价值”的用户，在后续30天、60天的实际留存率和人均GMV曲线。差异显著，高价值组的曲线衰减远慢于低价值组，人均GMV也更高。“模型基于早期行为的预测，与后续事实高度吻合。第二，相关性分析。”他又展示了一组数据，表明“价值评分”与用户在未来一个季度的实际总付费、活跃天数等指标，存在显著正相关，相关性远高于传统的“是否完成注册”或“次日是否留存”。
评审们看着屏幕上一条条清晰的数据曲线和统计结果，无人再轻易质疑
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