新科教育的会计项目部，最近确实有些动静。昨天下午我直接跟项目部的负责人聊了半小时，没放备课，也没讲理论，就是把他眼瞪得像铜铃，那种眼神我在这行干了半辈子，早就习当作常了，但也确实是少见。 这帮人平日里面对甲方、面对注册会计，那叫一个正规得像机器人，眉头一皱，方案一摆，完美无缺。可今天这啥新业务，偏偏就教我们这种地狱模式。 先说说那个所谓的“合规性”难题。新科教育这次要推的模型，核心逻辑和传统模式彻底不一样。传统的财务就是流水账，用来报账、应付检查的。目前的这种“模型”，全是预测数据，全是假设条件。 我问他，这种模型能落地吗？负责人掏出手机演示了一个图表。
那一瞬间，我手里的笔都拿不稳了。图表上画了一个庞大的漏斗，最上面是“宏观预测”，底下是“核心模型”，底下又分成了三块：教育流量、用户留存、转化漏斗。 他说，这块儿最难，出于教育行业本身就不稳定。我就问，那要是流量断了如何办？他笑呵呵地说，那是正常的，就像人就寝一样，务必进入睡眠期。但我心里却咯噔了一下。 你看那个数据，最右边那个转化率，平时是 15%，今天呢？系统直接跳到了 0.5%。旁边还有一行小字，写着“这是出于用户主动筛选机制启动”。
这啥意思？意思就是，他们平时把 95% 的用户都留给了一般/平平用户，专门留几个“超级用户”给你做模型训练。
要是今天这“超级用户”没点进去，那整个漏斗就塌了。 我就问，那要是用户确实点进去，跑了呢？他一副天塌地陷的样子，手都在抖。我说，那得看数据。 我拿着手机去查后台数据。屏幕上跳出一行字：今日有效留存率 62%，较昨日下降 12%。
按理说，用户跑了，留存率应当掉得更多才对，毕竟那是真跑了。可实际数据却是下降 12%，这说明啥？说明这 48% 没跑出去的人，根本就没动起来，要么说，他们跑出去就是“真跑”，系统自动把这局部人屏蔽了。 也就是说，他们的模型里，实际上确实只有 62% 的人是确实会花，其他的人只是加了个“观众”体验。 我忍不住问，那你们平时是如何证明这个模型的准性的？ 负责人说，这叫“聚合效应”。昨天那局部用户没跑，但今天那局部用户跑得好，一算账，整体转化率是不是就上去了？对，没错。就像大家猜拳，大家都猜石头，结局你输了，但出于你和别人投石头了，故此大家都会认定你这手牌挺好，认定你的胜率挺高。 可这里的难题是，你们没有做分层分析。 我就把他堵在工位前，直接甩出一组数据。
这是新科去年 12 月 20 日的数据。数据库里一共 10 万用户。 按年龄段分：18-24 岁那一批，占比 35%，转化率 0.8%；25-30 岁那一批，占比 40%，转化率 1.2%；31 岁赶明儿那一批，占比 25%，转化率 1.5%。 再按花层级分。
一般/平平用户，转化率 0.3%；一般/平平用户里的“高潜”用户（也就是前 500 名），转化率 2.1%；而一般/平平用户里的“超级用户”（也就是前 1000 名），转化率直接爆表，达到了 8.4%。 我指着那组数据问他，是不是挺眼熟？ 他看着我，眼神里带着一丝迷茫。 我直接给他展示了另一组对比数据。2023 年 12 月 20 日，新科整体模型的预估转化率是 1.12%。而要是我们把“超级用户”里转化率最高的那 1000 人单独拿出来，再乘以全体的权重，重新算一遍，这次的新科整体模型的预估转化率变成了 1.95%。 增量？不是，是绝对值。 我拿个计算器在手里晃了两下，就把刚刚那个 1.95% 和 1.12% 的差值算了出来，那是 0.83%。 这是啥概念？ 我把手伸进他怀里，直接抽出了一支笔，又抽出了一张纸。 0.83% 乘以 100,000 个用户，意味着每天新增 8300 个付费用户。 按这个速度算，一年就是 9500000，也就是近一百万个付费用户。 负责人当时就瘫坐在椅子上，双手在空中画圈，声音都带着颤音：“这……这不可能……我们就连没做精细化的运营……" 我笑了笑，没接话茬，持续说道： 出于这就好比你去开一家二手车店。你说你只看那 1000 个超级用户，认定只要把这 1000 个车都卖出去，明年的销量就是 10000 辆。你心里一直想着：好，只要那 1000 辆车跑起来，我的模型就准了。 可现实是，那 999000 辆没跑出来的车，它们只是等着、等着、等着。
要是它们今天跑出去了，系统会自动剔除，出于你的模型只认可它们在模型里的表现。 那这些没跑出来的车，如何办？ 我指了指旁边堆积如山的未交付订单。 它们就是“沉没成本”。它们代表了未来可能有的成交，也代表了今天可能形成的现金流。 我指着那个“0.5%"的转化率，问：那要是这 5% 的人，今天都跑走了，你的模型呢？ 他瞪大了眼，仿佛看到了世界末日。 我说，那模型就彻底崩塌了。 出于模型的核心假设是，用户跑进来，就是用户跑了。但真正的逻辑是，用户跑进来，就是用户真来了。 他听完，整个人都傻了，那个曾经那么稳当、那么完美的演讲风格，瞬间碎成了马赛克。 我放下手里的笔，声音压得挺低，但充足清楚： 那会儿你们认定，造模型是技术活，是算出来的。今天，你们发现，造模型实际上是管理活，是看出来的。 那会儿你们盯着指标，当作指标能骗人。目前你们真踩在地上，才发现，你们踩的，实际上是那些没跑出来的真用户。 我站起身，拍了拍他肩膀上的灰尘：“行了，别愣着了。我们得重新定位。别再去建那种能把数据做得天衣无缝的模型了。我们要做‘慢模型’。慢一点，按人头算，按真动作算。
哪怕目前的转化率是 0.8%，只要那 800 个人真来了，我们的模型准了，我们就搞定了。” 他点点头，别看脸上还是带着那套职业化的微笑，但眼神里已经没了往日的惊恐，多了一丝沉稳。 他说：“懂了。
那咱们今天先停一下模型开发，改个方向。把资源往‘低潜用户挖掘’上倾斜。
哪怕这步走得慢，但能不能活下来，还得看这个‘真用户’的多寡。” 说完这话，我转身就走。 走出项目部的门，外面的阳光照在路面上，尘埃飞舞。 回头看了一眼，那帮人还在工位上坐着，手指头机械地敲击着键盘。 我突然想起那个超级用户，转化率那 8.4% 的惊人数据。 要是把他们全体挖掘出来，全塞进这个“慢模型”里，再重新跑一遍？ 我想，到时候的新科教育，恐怕连目前的这个 83,000 个订单，都赚不回来。 但起码，比目前好。 出于这两个数据，是实实在在长在上面了。 就像人生一样，没有完美的模型，只有不断修正的路。 路在脚下，数据在手里。 只要人还在走，模型就一辈子在变。 这，就是新科教育会计部，真正的战场。