你怎么回答 CEO？

• 照 AI 的草案执行：四个地区、四周、每个地区至少 500 次转化: 这是标准的地理对照实验，本月就能开始，四周后 CEO 就能拿到答案。
• 重新设计：以测验完成数作为结果指标，把地区合并为两组，跑八周: 汇总八周的测验完成量；先验证实验设计，再承诺能给出答案。
• 不做实验：汇报各平台归因的转化数: 又快又省，而且客户每周本来就在看这些数字。

这份考虑期方案的就绪度评分为 35%。要上线吗？

• 现在就上线，边做边补缺口: AI 给它的影响、信心、易执行三项评分是 9 / 9 / 7；每多等一周，就多错过一周的需求。
• 先上线搜索和 Meta，邮件等培育流程建好后再上: 先接住此刻正在搜索的人，同时去建最慢的那项前置条件。
• 先补三个缺口：测验、可穿戴设备集成、培育流程: 测验流失严重、又没有培育流程，投放预算就是浪费；先补上三个已知缺口，比上线后再边烧钱边发现要便宜。

草案需要四周内约 2,000 次转化，而英国每月只增加约 112 位订阅用户。 四周过去，任何一个地区的转化数都远不到 500：整个英国每月只增加约 112 位订阅用户。这个实验读不出结论，CEO 的问题依然悬而未决。

归因转化回答不了这笔投放是不是增量。 报告统计的是各平台自称的转化。CEO 问的恰恰是这些人是否本来就会来；课程追踪的是增量订阅用户，而不是归因转化。

预留八周，并验证设计和统计功效。 情境估算：八周内，每个合并组约有770次测验完成。这并不能证明统计功效，也不能证明广告带来了订阅用户净增。

你的数据基础留下的零散数据，拖慢了实验的读数。 读数需要把各地区的数据放在一处，干净且可比，而你的数据基础把这项工作留到了以后：答案要等它。

你的护栏允许 AI 在实验中途调动预算。 你设定的护栏允许 AI 在平台之间调动资金，所以实验期间预算可能发生转移，模糊各地区之间的对比。

在 35% 就绪度时上线，是在测验和培育流程还转化不了之前就先花了钱。 投放把人引向一个 UX 仍需改进的测验，后面还没有培育流程。课程的观点：团队失败，更多是因为基础设施没就绪就急于启动，而不是策略不好。

方案的一部分仍然落在没修好的测验上。 搜索和 Meta 把人送到一个 UX 仍需改进的测验；培育流程还搁置着。

等待意味着在补缺口期间，这份方案什么也争取不到。 上线先等一等，测验、集成和培育流程先修好。

课程原则与情境假设

• 根据课程数据推导的情境假设: 你怎么回答 CEO？: 重新设计：以测验完成数作为结果指标，把地区合并为两组，跑八周. 根据课程数据推算：草案要求四周内约2,000次转化，而英国每月约新增112名订阅用户。汇总八周的测验完成量，预计每组约770次。这个数量不能证明统计功效：在承诺答案前，必须验证对照分组、可检测的效果和分析方法。测验完成量并不能直接证明广告带来的订阅用户净增。
• 这份考虑期方案的就绪度评分为 35%。要上线吗？: 先补三个缺口：测验、可穿戴设备集成、培育流程. 课程的观点：团队失败，更多是因为基础设施没就绪就急于启动，而不是策略不好；AI 自己的检查也说，先把这三件事修好。