Drivetrain 方法总结

Drivetrain 方法是设计数据驱动产品和 AI 系统的结构化方法，包括以下四个步骤：

1. 定义目标：明确业务目标，确保其可衡量（如提升用户参与度、优化配送时间）。

2. 确定可控因素：识别可以影响目标的决策或操作（如调整价格、推荐产品）。

3. 收集必要数据：确定需要的数据，包括历史数据和实时数据，以支持决策。

4. 构建预测模型：开发机器学习模型，预测关键变量，帮助优化决策，而非直接优化最终目标。

示例：电商推荐系统*

• 目标：最大化销售收入

• 可控因素：调整产品推荐、折扣策略、搜索排名

• 数据：用户浏览历史、购买记录、产品特征等

• 预测模型：

• 预测用户点击产品的概率

• 预测用户购买的概率

• 预测用户终身价值

Drivetrain 方法帮助 AI 做出可操作的决策，而不仅仅是提供分析。