LONGYU XU
返回全部项目
INDEPENDENT BUILD/ 2024

用户增长分析

计算漏斗、留存和渠道差异，并标记需要实验验证的异常

运行当前项目POST /api/labs/growth-analytics技术执行说明GitHub
RESULT / FIXED SAMPLE / 2026-07-17
已找到渠道效率差

双渠道聚合样本

自有渠道 ROI 为 3.8，付费渠道仅 0.2；但这是描述性归因，不能据此直接迁移预算。

建议决策

优先为付费渠道设计增量实验，再决定预算调整。

自有渠道 ROI
3.8

CAC ¥25

付费渠道 ROI
0.2

CAC ¥50

D30 留存
29%

四个合成用户群组均值

渠道经济性收入 / 投入比
自有渠道4.8×
付费渠道1.2×
混合1.88×

结果边界调用方聚合渠道指标 + 合成漏斗与留存；无用户级事件。

LIVE RUN / COMPLETE FLOWRUN / baselineDOES NOT WRITE TO EXTERNAL SYSTEMS

增长效率差在哪里，哪些建议仍必须经过增量实验？

页面先自动运行基准样本；也可以在下方编辑完整输入或执行项目专属压力场景。状态、指标、视觉和回执都来自当前 API 输出。

当前引擎状态

已找到渠道效率差

loadingmoderate riskrate/—
最佳渠道 ROI
校验中

调用方聚合

output.diagnosis.bestChannel.roi
混合 CAC
校验中

渠道加权

output.blended.cac
最弱环节
校验中

合成漏斗

output.diagnosis.weakestFunnelStage.stepConversion
D30 留存
校验中

合成用户群组百分比

output.diagnosis.day30Retention
RESULT VISUAL

增长漏斗与单位经济

verified fixed sample / funnel
  1. 最佳渠道 ROI校验中
  2. 混合 CAC校验中
  3. 最弱环节校验中
  4. D30 留存校验中
LATEST RUN

业务决策、执行健康与发布回执

执行检查通过，只表示输出有效、未超预算且可以重放；是否发布仍由业务状态和发布检查决定。

正在加载合同并执行固定样本；超时会自动取消且不会产生外部副作用。
EDIT INPUT / RUN AGAIN

换一组输入，重新运行项目引擎

基准输入和压力输入都提交给同一版本 API。压力输入用于触发项目特定的拒绝、降级或复核规则，结果可以重复运行。

编辑完整 JSON 输入
REVIEW QUEUE / READ ONLY

下一步不是一个按钮

  1. P0
    EXECUTED
    已找到渠道效率差

    优先为付费渠道设计增量实验，再决定预算调整。

    负责人 / 增长产品经理

  2. P1
    CONTROL
    GRO-Q01

    隔离客户端版本

    负责人 / 增长数据产品负责人

  3. P1
    DRILL
    核心事件丢失

    隐藏受影响切片并通知埋点 owner

    负责人 / 平台 SRE / 安全

DATA SOURCES / THIS RUN

公开预览与本次运行分轨

  1. SOURCE 01disconnected preview

    Google Trends public dataset on BigQuery

    growth.google_trend.raw.v1
  2. SOURCE 02disconnected preview

    Wikimedia Analytics API

    growth.wikimedia_view.raw.v1
  3. VALUES RETURNED BY THE ENGINE

    双渠道聚合样本

    本次计算只使用上方标明的数据版本；公开来源目前仅提供预览，尚未接入引擎。

FAILURE TEST / DESIGN ONLY

故障必须有检测和恢复路径

症状
某端漏斗骤降
检测
平台/版本分层完整性
隔离
隐藏受影响切片并通知埋点 owner
恢复
补发或标注断点后恢复
SYSTEM / FROM INPUT TO DECISION

信息从哪里来、怎样处理、何时调用工具，以及谁负责最后确认。

确定性增长指标、漏斗、留存和数据质量诊断。

AI 能力边界
没有 LLM、预测模型或因果模型；预算建议只标记需要实验验证。
人工责任
增长分析师确认指标口径并通过实验决定预算调整。
01 / EXECUTED TRACE

信息处理顺序

source → context → intelligence → harness → decision → feedback
  1. 01
    信息进入

    读取渠道花费、客户、收入和归因口径。

    输入
    GrowthAnalyticsInput
    输出
    channel aggregates
    • typed channel contract
    • metric version
    转换控制

    渠道数量和数值范围由 schema 限制。

  2. 02
    上下文构造

    合并渠道并加载固定漏斗与 cohort 夹具。

    输入
    channel aggregates
    输出
    metric context
    • aggregate reconciliation
    • fixture cohorts
    转换控制

    重复渠道与零客户经济异常被标记。

  3. 03
    模型处理

    计算 CAC、ARPU、ROI、LTV/CAC、漏斗转化和留存。

    输入
    metric context
    输出
    channel + blended metrics
    • ratio formulas
    • weighted aggregates
    转换控制

    所有计算为显式公式。

  4. 04
    运行约束

    执行漏斗单调性和汇总对账质量门。

    输入
    computed metrics
    输出
    quality + release
    • quality checks
    • release gate
    转换控制

    失败输入隔离或 blocked-data-quality。

  5. 05
    决策产物

    输出描述性诊断，不给出因果预算指令。

    输入
    release
    输出
    diagnosis + limitations
    • descriptive analytics
    • causal boundary
    转换控制

    预算迁移必须另做实验。

  6. 06
    反馈回路

    暴露指标契约、质量问题和实验需求。

    输入
    diagnosis
    输出
    metricContract + quality
    • metric governance
    • quality telemetry
    转换控制

    当前没有学习或写回。

IMPLEMENTATION DETAILS / OPTIONAL

展开 8 个运行步骤、API 边界与实现状态

02 / RUNTIME CHECKS

运行时怎样限制模型和工具

运行图同时列出状态、预算、权限、失败处理、评测和人工审批。

编排H01
validate → calculate channels → blend → funnel/cohort → quality → release。
可检查证据runGrowthAnalytics
状态与记忆H02
metricContract 固定 attributionWindow、currency 和 revenueBasis。
可检查证据metricContract
预算H03
API 最多接受 20 个渠道；无开放式工具调用。
可检查证据channels.max(20)
权限H04
只执行本地聚合，无营销平台写入权限。
可检查证据sideEffects=none
护栏H05
重复键、零客户异常、漏斗单调性和汇总对账联动。
可检查证据quality
失败与恢复H06
quarantine-input 和 blocked-data-quality 为显式出口。
可检查证据release.decision
评测H07
渠道、blended、funnel 和 cohort 指标均可复算。
可检查证据channels + blended + funnel + retention
最终权限H08
分析师定义指标，实验负责人批准预算变化。
可检查证据requiresExperimentForBudgetShift=true
03 / API EXECUTION ENVELOPE

所有项目共享的运行边界

POST /api/labs/growth-analytics

这里说明 API 当前做到哪一步。页面演示可以观察底层函数，但不等同于已接入真实业务数据或外部写入。

运行姿态
DETERMINISTIC SANDBOX

18 个 API 引擎只读取请求并返回结果，不写入外部系统。当前未接入登录、审计数据库或线上业务数据。

入口契约
STRICT ZOD + 32KB

API 输入先经过严格 schema/default 标准化；HTTP JSON 请求上限 32KB。

执行预算
100–150MS / 256KB

每个项目单独设置耗时预算和 256KB 输出上限；超时会标记降级，非有限数和超大输出会被阻断。

回执与重放
CONTENT-ADDRESSED

回执包含输入/输出/idempotency hash、耗时和质量；尚无持久幂等存储或重复请求短路。

流量与身份
100/MIN / NO AUTH

当前使用进程内 IP 限流和公开 CORS；尚无登录、租户、角色或复核人身份。

页面与 API
TWO EXECUTION SURFACES

站内 Demo 多为底层引擎的直接交互；/api/labs 才增加完整输入校验、通用质量门与执行回执。

公开数据
LIVE PREVIEW / DISCONNECTED

页面可以预览官方端点的数据，但这些数据尚未保存、统一字段或通过质量校验，也不会送入项目引擎。

上线阻塞
OWNER + AUDIT + DATA + OPS

上线前还需要负责人签字、持久审计、全局限流、代表性数据验证、值班安排和回滚演练。

04 / IMPLEMENTATION STATUS

用了什么、解决什么、现在能否运行

每一项都写明它在当前引擎中的作用，以及属于实际执行、固定样本还是待实现设计。

当前项目技术证据矩阵
技术层系统作用当前证据姿态
Metric contractData规范化输入并生成可追溯的数据产物。归因窗口、币种、收入口径和版本随响应返回。当前执行
CAC / ROI / LTV:CAC formulasEvaluation量化质量、稳定性或统计可信度。渠道经济性由显式比率公式计算。当前执行
Blended reconciliationEvaluation量化质量、稳定性或统计可信度。渠道合计与 blended 指标对账。当前执行
Funnel analysisData规范化输入并生成可追溯的数据产物。固定漏斗计算阶段转化。明确夹具
Cohort retentionData规范化输入并生成可追溯的数据产物。固定 cohort 矩阵计算期均留存。明确夹具
Data-quality diagnosticsControl限制权限、风险、发布或人工责任。重复名、异常经济性和漏斗违规可见。当前执行
Causal boundaryControl限制权限、风险、发布或人工责任。causalRecommendationAllowed=false。当前执行
Experiment-required gateAgent / Harness编排步骤、工具、状态和退出条件。预算调整只能进入实验验证。当前执行
DIRECT ENGINE / OPTIONAL

检查底层函数，而不是重复主控制台。

完整 API 工作台已在上方；这里保留直接函数交互用于调试。

RUN THE ENGINE

直接观察项目的本地引擎。

页面 Demo 侧重底层函数交互；完整 /api/labs 包装另含严格输入校验、通用质量门和执行回执。

这是站内运行的工程沙箱：使用公开或合成样本执行真实算法；存在公开仓库时可继续查看源码。

RUNgrowth-analytics · AARRR（渠道可编辑）
¥530,000
总花费
12,500
总获客
¥42
综合 CAC
121%
综合 ROI
2.21×
LTV:CAC
渠道花费获客收入ROILTV:CAC
私域 / Owned380%4.80×
内容 / Content210%3.10×
投放 / Paid20%1.20×
联盟 / Affiliate120%2.20×

CAC=花费/获客 · ROI=(收入−花费)/花费 · LTV:CAC≈收入/花费。改任意数字实时重算。

CASE DETAILS / OPTIONAL

继续查看项目背景、架构和交付记录。

详细案例仍完整保留，但不再与运行结果争夺注意力。

职责
数据 + 产品
年份
2024
交付方式
独立实现
运行定位
独立设计 / 可运行沙箱
CASE / 01

项目概述

用户增长分析台同时展示漏斗、分组留存、渠道 ROI、A/B 显著性和竞品数据，方便产品人员对照同一时期的增长指标。

CASE / 02

问题

P01

增长指标散落在多张报表，CAC / LTV / 留存难以一处看全。

P02

A/B 实验结果靠肉眼对比，缺乏统计显著性判断。

CASE / 03

架构与流程

architecture.diagram
STEP 01
AARRR 漏斗

曝光→激活→付费

STEP 02
队列留存

D0–D30 留存热力

STEP 03
渠道 ROI

CAC / LTV 拆解

STEP 04
A/B 检验

双样本 t 检验

STEP 05
竞品雷达

多维对比

CASE / 04

核心功能

VIEW 01

漏斗分析

各环节转化与流失一目了然。

VIEW 02

留存热力图

按获取队列看 D0–D30 留存衰减。

VIEW 03

CAC-LTV

计算 CAC、LTV:CAC、k 因子、综合 ROI。

VIEW 04

A/B 显著性

双样本 t 检验输出 p 值与置信区间。

CASE / 05

沙箱验证证据

6
分析模块

漏斗 / 留存 / 渠道 / A/B / 竞品。

t-test
统计显著性

输出 p 值与置信区间。

MD
一键导出

分析结果导出 Markdown 报告。

CASE / 06

使用的技术

Pythont-testEChartsReactNext.js
IMPLEMENTATION DETAILS / OPTIONAL

展开数据、管道与生产控制。

SLO、权限、灰度、数据来源与故障恢复作为工程附录保留。

IMPLEMENTATION DETAILS

数据、管道与生产控制。

以下保留数据来源、运行限制和工程实现，不占用项目首屏。

DELIVERY / RESPONSIBILITIES·MODERATE RISK

增长指标、漏斗与留存决策平台

用一致指标和质量门发现增长问题，并把相关性建议转成可验证实验。

RESPONSIBLE ROLE

增长产品经理

PIPELINE
5 STAGES
CONTRACTS
5 SPECS
QUALITY
4 RULES
PUBLIC DATA
2 FEEDS
架构和运行目标；容量与 SLO 是设计指标，不是线上实绩
事件量
TARGET
5B/day

分区和采样

指标
TARGET
300

owner 与变更流程

数据时效
TARGET
60 min

核心漏斗 15 分钟

沙箱渠道
MEASURED
3 channels

CAC / ROAS / 留存

WORKFLOW

从接入到签署的责任链

  1. 01

    事件契约

    埋点治理

    schema、owner、版本

  2. 02

    质量校验

    数据平台

    重复、迟到和漏失

  3. 03

    指标计算

    语义层

    窗口、币种和分母

  4. 04

    诊断分析

    增长分析

    漏斗、队列和留存

  5. 05

    实验交接

    增长产品

    因果假设与护栏

TOPOLOGY

可替换服务与控制边界

EDGE
event-gateway

schema 和采样策略

CONTROL
quality-monitor

完整性、唯一性和时效

STORE
metric-layer

指标口径和维度

SERVICE
analysis-service

漏斗、cohort 和归因

CONTROL
experiment-link

记录建议所依据的实验

下一个项目

运营 A/B 分析看板