——艾優。

        她的坐姿端正，神色淡然，臉上看不出絲毫緊張。她的嗓音清晰流暢，語調平穩，帶著一種理科生特有的條理性和精準度，與之前輕快隨意的“你的品味真好”判若兩人。

        “請問——”她輕輕頓了一下，目光落在屏幕上的數據圖表，語氣不疾不徐，帶著精準的邏輯推演：

        “第一，你剛剛提到用戶回訪率目標是40％以上，我注意到數據分析圖上，回訪率主要依賴于核心用戶群的長期留存。請問是否已經對回訪用戶的數據做過多維度拆分？比如，‘用戶二次交互率’與‘購買轉化率’的關系曲線。”

        她的聲音沒有多余的情緒，完全是一種習慣于高效信息提取的工程思維。

        “如果我們只是看單純的回訪數據，而沒有進一步區分‘高黏性用戶’和‘低黏性用戶’的行為路徑，我們的營銷策略就可能會出現偏差，導致資源錯配。想確認一下，目前的數據模型里是否已經做了行為特征權重的歸因計算？”

        ——會議室里一片寂靜。

        幾個市場部的人下意識地對視了一眼，開發部的一名工程師悄悄調出了自己的筆記，試圖找到答案。

        艾優卻沒有停下，翻了一頁會議資料，手指敲了一下第二組數據表：“第二個問題，你剛剛提到，項目目標是構建‘用戶習慣性依賴’，但在交互邏輯上，我們的核心體驗路徑目前是基于傳統界面優化，而非底層交互重構。”

        她目光專注，語氣從容：“我本科階段的研究方向是體驗設計，碩士階段研究的是精密工程，如果以系統工程的角度來看，目前的交互框架并不能最大程度提升‘直覺化使用’的效率。”

        她頓了頓，目光掃過屏幕上的界面設計圖，語調淡然：“請問，在長期用戶黏性策略中，是否有考慮過從‘模態轉換交互’的方向入手，進行系統級別的底層優化？如果沒有，是否可以納入后續迭代討論？”

        內容未完，下一頁繼續閱讀