十分鐘休息結束，轉化曲線仍停在螢幕上，像一道橫在所有人面前的牆。
陳海把排序日誌重新拉開：“庫存權重一加，臨期餅乾和紙巾套裝就衝上去；權重一降，庫存壓力又壓不下去。南城要清貨，可使用者不買，我們夾在中間。”
年輕測試低聲說：“要不先把庫存最重的商品強推一輪？至少資料上能看到點選。”
林川看了他一眼，沒有責備，只問：“點選變高，退貨也變高，南城會給錢嗎？”
會議室安靜下來。
他們不是在做漂亮報表。七天後，邵明看的是有效訂單毛利，李萍看的是倉庫有沒有少壓貨。把沒人要的東西推到使用者面前，只會把上一家服務商走過的坑再踩一遍。
林川端起已經涼透的咖啡，目光落在白板上“庫存壓力”和“使用者偏好”兩行字之間。他第一次很想讓系統直接給出答案。
念頭剛起，熟悉的提示便浮了出來。
【系統提示：當前問題屬於真實經營與技術決策，不提供演算法答案。可核驗異常方向：樣本分層錯誤。請宿主基於真實資料自行判斷，系統不會替代研發、管理與商業責任。】
林川握著紙杯的手頓了一下。
不是公式，不是模型，也不是一段可以複製的程式碼。
系統像是在提醒他：錢能買來時間、團隊和一次試錯機會，卻不能替他承擔判斷。
他把紙杯放下，重新拿起白板筆，在“使用者”下面劃出三欄：“可靠老客、價格敏感、低可信冷啟動。”
陳海抬頭：“這是按使用者分？”
“不止。”林川又在“商品”下面寫：“剛需補貨、清倉臨期、小家電決策。”
他轉身看向螢幕：“我們剛才把庫存壓力當成一層，把使用者偏好當成另一層，然後硬往一起壓。問題是，南城的資料本來就不乾淨。三套使用者編號只能合併六成，活動流量又混著手動置頂。所有人、所有商品放在一鍋裡算，當然互相打架。”
周野的影片還掛著，醫院走廊那頭傳來護士推車的聲音。他看了幾秒白板，聲音啞卻清楚：“按層跑，先別追全量最優。可靠老客用購買偏好，價格敏感使用者看清倉響應，冷啟動只給低風險剛需品。”
陳海很快接上：“庫存壓力不能直接頂到總排序前面，只能在同層候選裡做調權。”
“對。”林川點頭，“還有一條，退貨原因不清的商品，先別進灰度。”
後端皺眉：“可那兩個SKU庫存最多，南城最想清。”
林川把李萍發來的表格開啟。臨期餅乾庫存一千一百件，退貨原因備註裡寫著“口味差異、日期敏感、破損包裝”。另一款小電鍋庫存三百多臺，售後記錄裡連續出現“插頭松”“加熱慢”。
他把兩行圈出來：“推薦解決不了質量和預期問題。硬推它們，短期訂單可能起來，退貨會把毛利吃掉。把這兩個從第一輪灰度池剔除，明早給南城寫清楚原因。”
年輕測試忍不住說：“他們會不會覺得我們不幫他們清最急的貨？”
“會。”林川說，“所以我們要拿資料說話。星川不是倉庫甩貨工具，我們賣的是有效轉化。”
這句話一落，會議室裡那點被困住的焦躁終於有了出口。陳海把排序規則拆成三份，後端重寫權重入口，測試重新抽樣退貨原因。周野只留在線上看關鍵節點，林川每隔二十分鐘就讓負責人報一次卡點。
第一次卡點很快來了。
後端把新入口接上後，系統直接報錯。可靠老客樣本太少，價格敏感使用者又被兩次清倉活動汙染，低可信冷啟動池更像一團散開的線頭。陳海盯著報錯日誌，額頭上冒出細汗：“如果再分細，訓練樣本不夠；如果不分，剛才的問題又回來。”
