源分配决策的偏差。”

他停顿了一下，观察评审的反应。李明总监身体微微前倾，手指在桌面上轻轻点了一下，示意他继续。

“为了验证这个想法，也作为我个人对用户增长分析的深度学习，我利用业余时间，尝试构建了一个初步的、私下的分析框架。我称之为‘用户价值真实度评估模型’，简称UVAR模型。其核心逻辑是：追踪每一个通过增长动作引入的用户，不仅看其注册行为，更追踪其后续长期行为序列，通过多维度行为信号，评估其成为长期价值用户的概率，并以此修正传统的‘成本’与‘转化’指标。”

他走到会议室一侧的公共演示电脑前，登录自己的公司账号。“如果各位允许，我想跳过准备好的陈述，直接登录数据平台，向各位展示这个模型的分析逻辑，以及基于‘暑期拉新冲刺’项目数据，模型给出的一些发现。整个过程是实时的，数据是真实的，模型逻辑是透明的，可供任何质疑和复查。”

这显然超出了常规答辩流程。一位负责渠道运营的业务线负责人皱了皱眉，看向李明。李明沉吟了两秒，点了点头：“可以。但请注意时间，也注意数据安全，不要展示未脱敏的原始用户信息。”

“明白。”古民迅速操作电脑，调出公司内部的数据分析平台界面，投影到大屏幕上。他没有使用任何花哨的模板，直接打开了几个他预先保存的查询脚本和自定义仪表板。界面是朴素的代码和图表，但对在座的数据相关评审而言，一目了然。

“首先，我定义了一组‘价值用户’的行为特征。”他调出一张图表，上面列出他设定的行为指标和阈值，“这并非完美标准，但比单一的‘活跃’或‘留存’更综合。模型会根据用户注册后的行为，计算一个‘潜在价值评分’。”

他开始运行查询。大屏幕上，代码滚动，数据表刷新。他展示了如何从广告点击日志关联到用户注册表，