做电商项目的时候，推广疯狂砸钱拉新，运营疯狂做转化，最后看实际经营结果，亏钱。
短期确实带来了流量和用户。但用户的留存、复购极低，来了很多羊毛用户。到后来，用户对平台的认知就是来薅羊毛的。
拉来了人，也做了转化，这些事都做了。可把钱花出去，再看留下来的用户、后面有没有继续买，跟只看当时来了多少人，是两回事。那次的经营结果就摆在那里，不能拿短期的流量来解释过去。
我希望能提前发现 ROI 的产出模型。用普通话讲，就是这次投入到底值不值得，接下来还要不要继续投。用户来了以后能不能留下来，会不会复购，这些都得和前面的投入放在一起看。只看各部门自己的运营指标，回答不了这个问题。
当然，这种问题更多是管理问题。
11 月 2 日，ADNOC 宣布与 OpenAI、G42 合作，计划用 AI 把生产、加工、物流、销售等环节的决策连起来，一起考虑对经营结果的影响。重大决策仍由人类专家监督。这是刚宣布的合作计划，实际效果还要看后续，不能当成已经做成的案例。
看到这里，我想到的就是当年电商项目里的信息孤岛。推广在拉新，运营在做转化，一次活动的信息分在不同部门。要判断这次活动还值不值得投，就得把这些信息拉到一起。
我当时做的调整，实际就是拉通部门信息，由一个人负责，避免信息孤岛。每一次运营推广活动，单独当成一个事情去做。分工围着这次活动来安排，不再只根据部门职能去做事。
这里的“一件事”，要包括用户被拉进来之后的情况。否则推广做完了拉新，运营做完了转化，后面留不留下来、会不会再买，仍然很容易和前面的投入分开看。活动带来过流量，和这笔钱值得花，不能直接画等号。
如果现在把 AI 用到这类事情里，我希望先尝试让它帮忙整理同一次活动里分散的信息，把投入和后续用户情况放到一起，辅助判断是否值得继续投。能不能更早发现问题，需要拿实际活动去验证。不能说给 AI 一份数据，它就能精准预测 ROI。
对我来说，可以先选一次运营推广活动来试。把负责人定下来，把相关部门的信息拉通，再看 AI 能帮着看清多少。至于这次活动该不该继续花钱，还是要由负责的人判断。