制定数据驱动的业务问题

以下为基于现有数据（移动App埋点事件日志、DAU/WAU、次日与7日留存、注册-下单-支付转化漏斗、A/B实验结果摘要）提出的5个可落地的业务问题，并附关键指标与分析要点。

1) 哪些首日关键行为最能驱动7日留存？能否通过优化新手引导提升D7留存？
- 关键指标：D1/D7留存率、首日会话数、首日事件序列/频次、激活动作完成率（例如首单、收藏、关注、完善资料等）。
- 分析要点：
  - 从事件日志抽取首日行为特征，建立对D7留存的判别/排序模型（如逻辑回归、梯度提升树、SHAP解释）。
  - 识别高影响力、可被产品改动直接推动的“激活动作”及其阈值（如≥X次浏览、≥Y个品类触达）。
  - 输出可操作清单（需/可强化的引导步骤）与预估提升（情景模拟/弹性分析）。

2) 注册-下单-支付漏斗的瓶颈在哪里？在最薄弱环节施策的预期转化提升有多大？
- 关键指标：各环节转化率、环节间转化用时（TTT）、漏斗总体转化率、流失占比与特征画像。
- 分析要点：
  - 漏斗分解：按新老用户/版本/设备/来源等可用维度对比各环节转化与用时分布，定位最大流失点。
  - 路径/序列分析：流失前高频路径与事件（如错误、加载慢、搜索无结果）。
  - 提升空间估计：针对瓶颈环节做“局部转化率增加Δ”的敏感性分析，量化对最终支付的边际贡献。

3) DAU/WAU粘性变化由新增用户质量还是存量用户活跃度驱动？应将资源投向拉新还是促活？
- 关键指标：DAU、WAU、DAU/WAU、分 cohort 的回访率曲线、新老用户构成（New vs. Returning）。
- 分析要点：
  - 粘性分解：将DAU变化拆解为新增贡献与回流/留存贡献（Cohort分解与回访分布）。
  - 关联行为：对比高粘性与低粘性用户的日常关键行为结构（会话时长、活跃天数、功能/品类覆盖）。
  - 决策指引：若主要由存量回访下降导致，优先促活；若由新增质量下滑导致，优化拉新渠道/首日体验。

4) 当前A/B实验结论是否稳健且具业务意义？是否存在异质性与风险指标异常？
- 关键指标：主指标（留存、转化、GMV等）、护栏指标（崩溃率、加载时延、退订率等）、样本配比与功效。
- 分析要点：
  - 统计稳健性：SRM检验、功效/置信区间、时间分层（避免“试验日历效应”）、CUPED降方差（如可用）。
  - 异质性分析：在关键用户分群（新/老、活跃度层级、设备/版本）上评估效应差异，识别适用边界。
  - 业务解释：量化提升可转化为月度/季度营收或留存的实际增量，确保“统计显著”亦为“业务显著”。

5) 能否基于早期行为建立实时风险评分，驱动个性化干预以提升次日/7日留存与支付？
- 关键指标：D1/D7留存、首单/支付转化、触达后行为提升的增量（Uplift）。
- 分析要点：
  - 早期预测：利用首日/前N小时事件构建流失/未支付风险模型（分类/生存分析），获得可操作阈值。
  - 干预评估：设计触达策略的A/B或Uplift试验，验证消息/券/引导对高风险用户的真实增益。
  - 监控与迭代：离线/在线特征闭环、漂移监控、效果回传，不断优化触达策略与模型阈值。

以下为基于给定数据可驱动决策的5个业务问题，面向投放优化、漏斗效率与创意/落地页协同：

1) 预算配置与边际获客成本
- 业务问题：在账户×渠道维度，当前花费水平下哪些单元的边际CAC最低？是否存在随花费增加而CAC快速上升的饱和段，需要降预算或限频？
- 关键指标：花费、付费用户数、CAC、边际CAC（花费-付费响应曲线的导数）。
- 切分/对比：账户、渠道来源标识、日期/周、预算段。

2) 漏斗瓶颈与对CAC的弹性贡献
- 业务问题：点击→落地页访问→注册→付费各阶段中，哪个环节造成的流失对最终CAC影响最大？不同渠道/创意/落地页的瓶颈是否一致？
- 关键指标：阶段转化率（CTR、LP CVR、Reg→Pay CVR）、整体CVR、环节流失占比、对CAC的弹性分解（CAC ≈ CPC / 总体CVR）。
- 切分/对比：渠道来源标识、创意ID、落地页ID、账户。

3) 创意素材的点击-转化错配与真实获客效率
- 业务问题：是否存在CTR高但注册或付费转化低的“虚高点击”创意？这些创意在哪些渠道上最明显，是否抬高了CAC？
- 关键指标：CTR、点击后注册CVR、注册至付费CVR、创意级CAC、点击后跳出/停留指征（若有）。
- 切分/对比：创意ID×渠道×账户×时间（观察疲劳与衰减）。

4) CTR对CPC与CAC的弹性评估（竞价环境）
- 业务问题：在不同渠道中，提升CTR是否能显著降低CPC并进而改善CAC？在哪些渠道/版位该策略最有效？
- 关键指标：CPC-CTR弹性、CTR对CAC的间接影响（通过CPC与CVR链路）、稳定性（控制预算/频控/受众）。
- 切分/对比：渠道来源标识、版位/投放目标、账户、频控区间。

5) 渠道×创意×落地页的协同与最佳组合
- 业务问题：不同落地页在不同渠道/创意下的转化率是否存在显著交互效应？可否识别并规模化“最佳组合”以降低CAC？
- 关键指标：落地页转化率（点击→注册/付费）、组合级CAC、相对提升（uplift）与置信区间。
- 切分/对比：渠道来源标识×创意ID×落地页ID；人群细分（若有）。

以上问题可直接依托现有数据进行量化验证，并为预算重分配、创意优化与落地页迭代提供可操作的决策依据。

以下为基于“订单明细与履约时效、客服工单标签与响应时长、库存周转与缺货记录、发货异常与退款原因、SLA达成率”五类数据提出的5个可度量、可落地的业务问题。每个问题均包含核心度量与分析切入点，便于后续建模与监控。

1) 订单明细与履约时效
- 业务问题：哪些订单特征最显著影响履约时效达标率（O2S/O2D），并导致SLA未达？
- 度量与口径：
  - 履约时效：O2S（下单→出库）、S2D（出库→签收）、O2D（下单→签收）；统计均值、P90/P95、达标率。
  - 订单特征：品类、体积/重量、大件标识、促销/预售、支付方式、渠道、地区、仓库、波次、节假日。
- 分析思路：多因素回归/GBDT解释（SHAP）定位影响因子；分时段与峰值日对比；对高风险组合建立预警阈值（如P95 O2D> SLA×1.2）。

2) 客服工单标签与响应时长
- 业务问题：哪些工单标签与首响时长（FRT）及解决时长（TTR）超时强相关？队列分配或班次是否导致系统性延迟？
- 度量与口径：
  - FRT/TTR均值、P90/P95、超时率；按标签、渠道（IM/电话/邮件）、班次、优先级、分配队列统计。
- 分析思路：生存分析/队列建模评估超时风险；标签词云与主题聚类归并长尾标签；建立“标签×渠道×班次”的基线与偏差矩阵，输出治理清单。

3) 库存周转与缺货记录
- 业务问题：SKU-仓库维度上，库存周转（DOH/周转率）与缺货频次/时长的关系如何？是否存在结构性错配（同时高DOH且高缺货）？
- 度量与口径：
  - 周转：DOH=平均库存/日均销量；周转率=销货成本/平均库存。
  - 缺货：OOS次数、OOS时长、缺货导致未满足行数占比（行级Fill Rate缺口）。
- 分析思路：分SKU-仓分象限（高/低DOH×高/低OOS）定位错配；分品类季节性控制后做分段回归找阈值（如DOH>60天显著提升OOS概率）；输出补货策略与安全库存参数建议。

4) 发货异常与退款原因
- 业务问题：哪类发货异常（延迟、破损、错发、丢件、物流异常码）对退款概率与退款原因的边际贡献最高？异常发生时点对退款有何影响？
- 度量与口径：
  - 异常→退款转化率、退款原因分布；异常发生相对出库/预计签收的时间差；客诉介入标记。
- 分析思路：异常类型到退款的Logistic/Uplift建模，控制品类/价格带/地区；建立“异常×承运商/仓库”影响矩阵；基于时间窗做因果顺序校验（异常先于退款申请）；量化优先治理路径与可降本空间。

5) SLA达成率
- 业务问题：SLA违约的主要链路与责任方在哪里？将SLA从当前水平提升至目标值（如95%→97%）分别需要哪些过程KPI改善多少？
- 度量与口径：
  - 总体与分段SLA：客服首响、仓拣打包时长、干线在途、末端派送、售后处理；按地区、承运商、仓库、品类分解。
- 分析思路：SLA分解与瓶颈归因（约束分析）；蒙特卡洛/离散事件仿真评估各过程KPI改善对SLA的弹性；输出“环节×合作方×区域”的提升目标与监控看板指标。

说明：
- 所有指标需统一时间戳口径（UTC/本地）、去重规则（订单行/订单级）、及异常值处理（如P99截尾）。
- 建议建立统一维表（SKU、仓库、承运商、渠道、区域）与公共事件表（订单、履约、客服、物流、售后）以支持跨域关联分析。