1.多特征分群策略的失败
最近在杭州参加了一个产品增长的线下分享会，会后在和他人沟通的时候，讨论到一个有趣的问题。
这位产品在自己的产品中设计了一个包含多个特征的模型，想在这基础上实验一些策略，但没有相应的效果产生。
我们几个产品讨论建议其可以在这基础上先缩减一些特征，可能根据一个明确的特征，或一些简单的特征组合，然后在这基础上，可能能更有效的明确特征代表的用户或场景类型，进而提出对应的假设和策略。
因为这块我突然想起来，我直接在公司上设计的一个策略。
我们在首次进入时，用户是否连接Wi-Fi，发现了一定的内容偏好，关键行为差异。
所以以此作为策略的输入项，进行多轮的功能设计迭代，取得了留存结果上的胜出。
一方面这里说明即使一定的特征有着一定的行为差异，另一方面，想要在这些特征组合上做出能胜出的功能，也需要多轮的迭代和假设推翻。
另外延伸一下，我突然当时想起Wi-Fi和非Wi-Fi一方面代表的是用户外出场景拍照，和室内养护场景的差异（针对picturethis）。
另一方面从信息获取的角度来看，非Wi-Fi场景下的，可能会有更多的干扰信息，停留时长，那用户的信息获取的路径可以区分为中心路径和边缘路径。用户对信息的全面查看，逻辑思考会差别很大。所以可以针对性的设计相应的转化页的信息。当然这个也可以从用户不同Wi-Fi下，停留页面时长来做侧面佐证。
2.一个胜出实验组和对照组，最后结果反转（3个月和6个月节点）
这里可能有几个原因，原来的胜出毕竟是概率，还是5%的假概率
另一个是随着时间的拉长，引入了新的变量，用户的偏好，功能的迭代等
3.对于AI能力的讨论
这块有个收获是在输出上的二轮GPT矫正，这个可能是一个方向
4.是一些广告商的分享
在一些广告加载上的策略，可能有触类旁通的作用
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