摘要：本期TF邀请到来自腾讯、B站、字节等头部企业的数据技术专家，以及国内头部管理咨询与技术服务公司久谦的技术负责人，他们将一起深入探讨AI算法等数据智能在不同行业用户增长中面临的机遇和挑战，并进一步挖掘数据技术突破点，分享相应的创新解决方案与经典案例。欢迎报名，并

本期TF邀请到来自腾讯、B站、字节等头部企业的数据技术专家，以及国内头部管理咨询与技术服务公司久谦的技术负责人，他们将一起深入探讨AI算法等数据智能在不同行业用户增长中面临的机遇和挑战，并进一步挖掘数据技术突破点，分享相应的创新解决方案与经典案例。欢迎报名，并参与讨论。

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CCF TF第161期

时间 2025年1月18日 19:00-21:00

主题 数据智能驱动的用户增长

欢迎扫码了解详情和报名参会

报名链接：https://ccf.org.cn/161

在当下数字化浪潮的冲击下，商业格局正被重塑。数据智能已然成为企业发展的核心驱动引擎，但同时也带来了诸多挑战。数据驱动的运营增长模式，在前期的推广与留存阶段，能够通过分析报告精准把握用户喜好，从而取得极佳效果。然而，当进入深入付费转化、维持用户活跃度的精细化运营模式时，却常常难以依据数据定位问题，进而找到合适的运营策略。在一些用户运营增长场景中，虽然拥有海量数据，但由于种种原因无法开展实验，这就导致无法在无法实验的情况下正确评估策略效果、推断挖掘营收增量。

不同行业也都面临着破局数据算法与业务营收的“增长鸿沟”难题。数据智能虽能提供基础分析洞察，但在将其转化为营收增长的运营策略时，企业却容易陷入技术与商业脱节的困境，从而忽视了回归数据决策所蕴含的商业价值。

本期技术前线邀请到了三位嘉宾，他们分别是哔哩哔哩的数据分析专家黎湘艳，她将以游戏为例，从产品研发运营的全流程出发，分享数据运营的进阶之道。久谦科技合伙人郑小重，将探索造成数据算法与营收“增长鸿沟”的核心原因，并通过分享跨行业的实战案例，为大家提供破局锦囊，激活数据算法的商业潜能。腾讯微信数据科学家张婧婧，则将拆解腾讯的分布式因果推断工具，辅以代码示例，再结合两大用户增长实战案例进行深入剖析，为听众拓宽挖掘用户增长潜力的视野。

二、会议安排

三、所属SIG

CCF TF数据科学SIG

四、特邀讲者

黎湘艳

上海哔哩哔哩科技有限公司 数据分析专家

主题：《数据驱动游戏运营》

主题简介：本次分享将遵循数据驱动业务的流程，具体步骤包括：从问题入手 -> 运用分析方法 -> 重点阐述分析思路 -> 提出合理建议 -> 评估分析结果 -> 制定相应对策 -> 最终评估分析落地效果。内容将涵盖多个业务场景，形成数据分析学习的完整闭环。分享的内容分为四大部分：

一、数据需求层次

介绍数据在满足需求时的五个层次，从基础到高级逐步提升，并描述达到每个层次所需的技能和要求。

二、数据驱动运营的报告是怎么样的

关于“数据驱动业务”这一话题，我们常听到，但在实践中却相对少见，许多企业仍然依赖个人经验和直觉做决策。分享两份数据驱动运营的报告，帮助大家理解如何通过数据结论解决业务痛点，并确保分析结果能够真正落地。

三、定位用户流失问题的十种方法

每款游戏都会面临用户流失的问题，区别在于流失的程度。在大多数情况下，我们只能看到流失的结果，而无法直接找到原因。本部分将介绍十种定位流失问题的方法，帮助我们精确识别流失的原因。

四、数据驱动运营案例：“等级直升”前因后果

通过该案例，我们将展示如何通过活动来解决具体的业务问题，提升某项关键数据。通过该案例，我们将展示如何通过活动来解决具体的业务问题，提升某项关键数据。活动不仅是为了解决问题，更是提升运营数据的有效手段。这个“等级直升”活动通过分析流失原因并定位问题，推出了成功的运营活动，形成了从分析问题 -> 识别问题 -> 解决问题的完整闭环。

个人简介：

16年的数据分析工作经验，支持过50多款游戏的数据分析工作，其分析报告推动了业务的开展，并在业务开展过程中证实了其合理性。擅长用数据驱动游戏业务，从游戏立项、到研发以及上线运营的各个阶段，通过数据发现问题，分析原因，并给出对策，为决策提供有力的支持。编写了《游戏数据分析实战》、《数据分析驱动游戏运营》

灵活运用数据分析方法论，围绕游戏生命周期的数据分析体系和用户研究工作。具有丰富的数据与运营的结合案例以及辅助决策案例。

郑小重

久谦科技 合伙人

主题：《破局数据算法与业务营收的 “增长鸿沟”：数据智能驱动增长的实战案例》

主题简介：当今数字化进程加速，深度学习在驱动用户增长方面已广泛普及，大量先进的数据算法模型深度嵌入用户生命周期各个关键触点，于精准获客、高效留存等层面屡建奇功。然而，众多企业陷入一个困境：模型性能显著提升，业务营收却增长乏力，甚至毫无起色。问题究竟出在何处？是模型转化路径不畅，还是商业策略适配不当？身为数据科学家，如何突破技术局限回归商业本真、创造切实业绩？本次演讲将通过跨行业的案例，深入剖析深挖模型与营收脱节的关键核心，给出破局之策。

个人简介：

郑小重博士，久谦科技合伙人，在数据智能与算法领域已深耕逾十年，跨行业数据驱动业务增长方面的权威专家。本科毕业于北京大学，获生物物理学士学位，而后于纽约大学取得计算化学PHD学位。毕业加入麦肯锡后，参与创建麦肯锡算法与高级分析业务线的团队，并作为资深项目经理主导了百度、阿里、腾讯等互联网企业，克莱斯勒、大众等汽车企业，以及顺丰等物流企业的AI算法设计工作。如今作为久谦算法及产品负责人，在零售、金融、互联网等众多行业积累下了丰富的数据驱动业务增长实操经验，长期为沃尔玛、屈臣氏、百盛、赛诺菲、LVMH等不同行业的头部客户提供服务，凭借自身专业实力，有力地推动着各行业的业务增长。

张婧婧

腾讯微信 数据科学家

主题：《腾讯分布式因果推断助力增长》

主题简介：业务增长的本质在于探寻哪些策略（信号）会对哪些人群带来提升，也即“如何找策略”和“如何找人群”。本次分享将主要介绍腾讯的开源分布式因果推断工具，并基于因果方法针对上述两个核心问题给出科学分析。相关分析代码将同步展示，便于与会各方参考应用。

本次分享内容分为两大部分：

一、介绍分布式因果推断工具

介绍因果推断在业务决策中的重要作用，通过比较不同样本量下的建模效果说明利用大数据进行因果推断的重要性，并介绍腾讯分布式因果推断工具的实现框架。

二、“如何找策略”和“如何找人群”的案例实践

案例1：推荐更长的视频是否会提升用户的观看时长？作者收到更多的点赞是否会激发他们更有动力发表作品？这些问题都在讨论哪些策略（信号）会带来业务增长。在分析这个问题时，我们面临的主要难点是无法区分相关性和因果性，以及无法排除其他因素的干扰。为了解决这两大难点，我们将采用观测性因果推断对多个信号进行联合建模。

案例2：在预算有限的情况下，我们应该如何分配预算以获得最大的策略收益？新功能改版时，优化了一部分用户的体验的同时，却会违背了另一部分用户的使用习惯。这些问题的本质在于策略对不同用户的影响不同。如果我们能够清晰地为每个用户建立对策略的敏感度模型，就可以进行个性化的策略优化。这里，我们将介绍uplift model如何帮助我们解决这个问题，以及如何使用工具进行建模分析和效果评估。

个人简介：

张婧婧，北京大学光华管理学院毕业。在微信实验平台主要负责社交网络、异质性分析、实验长短期、观测性因果推断、以及分布式落地的应用与研究。在实验及因果推断领域的研究成果已在EC、CODE等顶级会议上发表。

五、SIG主席

陈峭霖

CCF TF数据科学SIG主席、字节跳动数据解决方案总监

个人简介：

陈峭霖，字节跳动数据解决方案总监。北京大学学士、UCLA 博士，深耕行业数据智能十余年。毕业后，在诺华制药（美国）任首席统计师，后在 SparkBeyond（纽约） 担任资深数据顾问，为世界五百强企业定制落地大数据解决方案。2018年加入腾讯海外游戏，作为数据智能负责人和首席数据专家，搭建大数据算法模型、用户画像体系及端到端用户增长智能洞察方案，助推海外业务拓展突破。2024年加盟字节跳动，专攻海外业务的数据解决方案，以数据之力促进用户增长、提升商业化营收。

六、参会说明

1、如报名后无法参加，请及时于活动开始前发送邮件申请取消（联系邮箱：tf@ccf.org.cn），无故缺席将影响下一期活动的参与。

2、活动采用线上模式：腾讯会议；同时也将在CCF视频号“中国计算机学会”同步直播。

（注：腾讯线上会议人数有限，若未能进入腾讯会议，可通过直播参与。）

3、会议链接和密码将在活动当天通过邮件、短信通知。可点击腾讯会议链接，输入密码参加。

4、请于活动前一天15:00前完成报名，及时获取会议链接。

5、CCF会员免费参加，非会员99元/次（CCF会员以及缴费观众可登录CCF数字图书馆，免费回顾本期活动经授权的报告内容），加入会员可免费参与全年线上活动。

七、会员权益

会员免费参加CCF TF全年20场线上活动，优惠价参加14场线下活动，为自己的技术成长做一次好投资，用高性价比获取专业知识的绝佳路径！

八、参会方式

2025年1月18日 （星期六）

邮箱：tf@ccf.org.cn

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来源：CCFvoice