案例：出海游戏 UA 增长数据诊断

背景

出海游戏团队在规模化买量后，常见问题不是「没有数据」，而是数据太多、口径太散、系统之间互相解释不清。

• 媒体后台、MMP、BI 的 spend、install、revenue、ROI 对不上
• Campaign 命名和层级变化导致 cohort 历史不可比
• iOS SKAN、user-level 归因和广告变现收入混在一起解释
• 优化师每天看多个后台，但动作缺少效果追踪

核心判断

买量诊断不能只看 ROI 报表，要同时检查广告平台、MMP 归因、游戏事件和 BI 决策四条链路。

方案

建立一次本地诊断数据房间，围绕四个评分输出：

• Data Trust Score：数据可信度
• UA Efficiency Score：买量效率
• Attribution & Event Chain Gap：归因和事件链路缺口
• Decision System Maturity：决策系统成熟度

可复用方法

• 先做 read-only 诊断，不直接改后台
• 原始数据、本地脚本、指标口径和图表全部可复跑
• 区分管理层看板、UA Lead 看板和优化师工作台
• 每个投放动作必须形成 action tracking：动作前、动作后、预期、结果