一、概述与目标
1.1 背景
进入2026年Q3，公司整体战略重心转向用户深度留存与商业化提效。产品团队在Q2调研报告（见附件）的基础上， 制定本路线图以明确Q3核心交付物、优先级顺序及各模块的资源投入。
本文档为内部分享版本，面向产研团队全员。如有外部合作方需查阅，请联系
李晓燕（产品负责人） 申请权限升级。
1.2 核心目标
- 用户次日留存率（D1）提升至 58%（当前 51.3%，目标 +6.7pp）
- 平均每会话时长提升至 12 分钟（当前 9.4 分钟）
- 商业化收入环比增长 ≥15%
- 主功能页面 P75 加载耗时 ≤800ms
二、Q3重点功能规划
2.1 智能推荐引擎升级（优先级：P0）
现有推荐算法基于协同过滤（CF），在冷启动场景下效果较差。Q3将引入基于用户行为序列的
Transformer 模型（参考内部代号 SPARK-v3），覆盖首页信息流与"发现"频道。
| 子任务 | 负责人 | 状态 | 截止日期 |
|---|---|---|---|
| 数据标注管线搭建 | 王磊（算法） | 进行中 | 2026-05-20 |
| 模型训练与离线评估 | 陈颖（算法） | 待启动 | 2026-06-10 |
| A/B测试框架接入 | 张昊（后端） | 规划中 | 2026-06-25 |
| 灰度上线（5% 流量） | 李晓燕（产品） | 规划中 | 2026-07-15 |
整体进度
25%
2.2 数据看板重构（优先级：P1）
现有看板基于 Grafana 二次开发，定制化能力受限，且与内部数据湖对接存在延迟（T+1）。
Q3将迁移至自研 BI 平台（代号 LENS），实现分钟级数据刷新。
- 支持自定义维度下钻（最多 4 层）
- 核心指标卡片支持告警阈值配置
- 数据导出支持 Excel / CSV / API 三种方式
- 角色权限与现有 IAM 系统打通
整体进度
10%
2.3 移动端体验优化（优先级：P1）
Q2用户调研显示，移动端 NPS 比 PC 端低 18 分，主要痛点集中在首次加载慢、手势交互不流畅两个方面。 Q3将通过以下措施改善：
- 引入预渲染（SSR）+ 骨架屏，目标 FCP ≤1.2s
- 手势滑动响应时间优化至 ≤16ms（60fps）
- 离线缓存策略（Service Worker）覆盖核心流程
- Android 端包体积压缩 ≥20%（当前 48MB → 目标 ≤38MB）
三、资源与时间线
3.1 人力分配
| 团队 | Q3投入（人周） | 主要模块 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 产品 | 8 | 推荐引擎、看板 | 李晓燕 + 刘鹏 |
| 前端 | 24 | 看板重构、移动端 | 5人团队 |
| 后端 | 18 | 推荐服务、数据管线 | 张昊（TL） |
| 算法 | 20 | SPARK-v3 模型 | 王磊、陈颖 |
| 测试 | 12 | 全模块回归 | 外包增援 2 人 |
3.2 里程碑节点
| 里程碑 | 日期 | 交付物 | 状态 |
|---|---|---|---|
| M1 — 设计评审完成 | 2026-04-30 | UI规范文档 v1.0 | 进行中 |
| M2 — 推荐模型训练完成 | 2026-06-15 | 模型评估报告 | 规划中 |
| M3 — 看板Beta上线 | 2026-07-01 | 内测版本 | 规划中 |
| M4 — Q3全量上线 | 2026-07-31 | 正式发布 | 规划中 |
四、风险与依赖
高风险项：SPARK-v3 模型训练依赖数据标注团队按时交付，当前已排期的标注资源
可能因 Q2 遗留工单影响 M2 节点。请王磊在 4/15 前给出缓解方案。
- 外部依赖：LENS BI 平台 SDK 预计 5 月底发布，若延期将影响看板重构排期
- 人员风险：前端 TL 吴伟 6 月中旬休产假，需提前安排代理人
- 合规审查：推荐算法上线需通过内部算法委员会审核（预计周期 2 周）
五、附录
5.1 关键指标定义
D1留存率：新增用户次日活跃比例，统计口径为自然日，去除机器人流量后计算。
会话时长：前台活跃时长，不含后台静默时间，每次30分钟无操作视为断开。
P75加载耗时：指定页面75分位数 FCP，数据来源 RUM（Real User Monitoring）。