演讲主题

AI时代的数据决策：从业务直觉到因果推断

本次分享将结合推荐策略、内容业务和企业AI转型咨询中的真实经验，讨论AI时代产品与业务团队如何从“凭直觉拍板”走向“用数据验证假设”。内容将从业务核心指标出发，介绍罗盘设计、因果图、策略设计、A/B测试与长期监测的完整闭环，并结合国际化、短剧推荐、内容社区等案例，说明如何识别可干预变量、区分相关与因果、用AI提升分析效率但不放弃人的判断。听众将看到一套可迁移到自身业务的数据决策框架。 大纲： 1. AI时代产品经理的数据决策变化：从经验判断、离线分析到AI辅助洞察与快速验证。 2. 不变量方法论：以KR为起点，拆解驱动因素、可干预变量和因果关系，形成业务指标罗盘。 3. 从相关性到因果性：用因果图识别中介变量、混淆因素和关键杠杆，避免“数据佐证”替代“数据驱动”。 4. 实战案例拆解：结合内容国际化、短剧推荐、社区/推荐策略项目，展示如何在陌生领域快速建立分析框架。 5. 验证与迭代：通过A/B测试、金标准评估和长期监测，将假设转化为可执行、可复盘的策略闭环。 听众收益： 1. 建立一套从业务目标到数据验证的决策框架，减少只凭经验或只用数据佐证已有结论的决策方式。 2. 学会把模糊需求改写成可验证假设，并识别核心指标背后的驱动因素、可干预变量与混淆因素。 3. 理解因果图在产品、策略、运营和推荐系统场景中的用法，提升与算法、数据、业务团队协同的质量。 4. 了解AI在数据分析和策略设计中的适用边界，知道哪些环节可以提效，哪些判断仍必须由人负责。 5. 带走可复用的方法论模板，可用于业务指标复盘、策略设计、A/B实验方案和团队数据决策机制建设。