说到这里就能看出它为什么值得跟。小组那份 pitch deck 最多 15 页，里面必须有至少一页专门做 customer journey 分析，借助 AI 找出关键触点和数字互动的机会；再往后至少六页的 recommendation，全部要建立在环境分析、商业模式分析和这段旅程分析上面。这条线一路用到交付页。

📌 page view 能证明有人看见，证明不到有人被说服。给旅程分段配指标的时候，advocacy 那一段用 recommendation。

🎫 票买到了，人堵在门口

顺着这条线往下走，最有意思的一段落在付款之后。

course 里放了 Ticketmaster 的例子。Taylor Swift、BTS 这种级别的场次开票，App 和移动票夹在需求高峰崩掉或者卡住，一部分人拿着已经付过钱的票没能按时进场。社交媒体上很快出现愤怒，#TicketmasterFail 反复刷出来。合作场馆对数字分发的信心跟着往下掉，后来又赶上美国司法部的反垄断审查，声誉上的损害被进一步放大。course 给出的机制很简单，一张移动票同时是购买凭证和入场凭证，两个功能压在一起，一次运营故障就直接把服务掐断，伤害顺着传到品牌上。它有意思的地方在位置，钱早就付完了，转化在报表上已经是完成状态，出问题的环节在取票和入场，也就是七段里付款之后的那两段。而 Week 4 刚好明确列过这个陷阱，把旅程画到 purchase 就收笔。

📉 同一周还给了几个能直接观察的摩擦信号：

• 页面上反复乱点的 rage clicks
• 注册或者登录走到一半断掉
• 点开 push 之后立刻退出
• 关键页面上的流失

学会以后能做的动作很具体。画 customer journey 的时候，把 post-purchase evaluation 和 loyalty/advocacy 一起画进去，给这两段配上属于它们自己的指标，再顺手标一句这一段最可能在哪里断掉。

🔑 每写一句「应该做 X」，前后都得有人接着

这门课每一周其实都在做同一件事，先给你一个信号，再立刻说清楚它能证明什么、管不到什么。低 CPA 说明获客便宜，说明不了这批人后面值多少钱。算法把一条内容推到你面前，那只是可见度；可信度得另外拆成 expertise 和 trustworthiness 两件事看。手里存着一批邮箱地址，跟拿到 permission 之间还差一个同意动作。

📚 assessment 把这个习惯直接换成了分数。AI Project 内部那张评分表上，对 AI 使用的批判性反思占 40%，比数字营销策略本身的 30% 还高一档；这 40% 说的是项目内部的占比，整门课里 AI Project 本身占 40%，两层别看混。来源门槛也卡得很实，至少五个 academic sources 加至少五个 other sources，两边各自计数，低于任一门槛的提交极不可能达到及格资格。

所以这门课的省力打法可以压成一个固定动作。每写一句「应该做 X」，先往前指回一条已经摆出来的观察，环境分析、商业模式或者客户旅程里的都行；再往后连回这家公司的整体战略，说明它为什么值得做；最后补一句这条证据管不到的范围。AI 帮你写的每一段，按同样的方式留下来源和边界。

🔁 每写一句「应该做 X」，往前指回一条已经摆出来的观察，往后连回这家公司的整体战略，再补一句这条证据管不到的地方。