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2026Payments · Analytics · AI
支付链路与弹窗策略实验
触发、时机、频控、兜底与 A/B 显著性共同驱动转化闭环
A/B TestingEvaluationLoop EngineeringHITL
INTERACTIVE
交互体验
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。
payment-dialog-optimizerAPI ↗
公开作品集重建：浏览器内运行真实算法与合成数据，不包含雇主代码、模型权重或客户数据。
SHOWpriority/high
查看授权范围、扣款频率和随时撤销入口。
stage=authorization; cause=intent; exposure=1
我的角色
支付产品策略 + 实验工程重建
年份
2026
团队
1 人（独立）
状态
简历项目 · 公开重建
01
项目概述
把支付链路定位、分层弹窗和指标复盘重建为策略引擎：触发原因、用户状态、冷却时间、频控与硬阻断共同决定展示、延迟、抑制或转人工，并用固定种子合成 A/B 验证。
02
问题
P01
统一弹窗会打断正在操作的用户，也会对已经关闭的用户重复曝光。
P02
只看转化提升不看流失、曝光和显著性，容易把随机波动当成产品效果。
03
架构与流程
architecture.diagram
STEP 01
漏斗上下文
进件 / 授权 / 绑卡
STEP 02
触发策略
意图 / 停顿 / 错误 / 返回
STEP 03
频控门禁
冷却、关闭与曝光上限
STEP 04
动作选择
展示 / 延迟 / 抑制 / 转人工
STEP 05
A/B 复盘
转化、流失、曝光与 p-value
04
核心功能
VIEW 01
状态沙箱
改变阶段、原因与频次即时重算决策。
VIEW 02
用户尊重
关闭冷却和频控避免重复打扰。
VIEW 03
阻断兜底
硬阻断不继续推自助弹窗。
VIEW 04
统计验证
同时输出 uplift、p-value 与曝光变化。
05
量化成果
4-way
策略动作
展示 / 延迟 / 抑制 / 转人工。
4,800
合成样本
固定种子，可重复运行。
p-value
显著性门禁
不把随机波动当提升。
06
技术栈
TypeScriptPolicy EngineFunnel AnalyticsA/B TestingFrequency CappingReact
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