前期投入，可以看作是我的‘投资’，我赌的是未来分成收益能覆盖这些投入并有余。团队无需为我的‘尝试’付费。”
他将自己的劳动和时间投入，定义为“投资”，进一步强化了利益共同体和风险共担的形象。
财务同学提出了实际问题：“那怎么精确计算你带来的‘增量利润’呢？订单多了，也可能是因为天气好、或者我们做了推广，不一定全是调度的功劳。”
古民点头：“这个问题非常关键。这就需要数据和科学的评估方法。首先，我需要获得团队运营数据的访问权限，包括历史订单数据、骑手接单配送数据、财务数据（脱敏后）。只有基于详实的数据，我才能建立分析模型，不仅用于优化，也用于效果评估。”
“其次，我们可以设计‘对照实验’。比如，选取两个情况类似的宿舍区，一个作为实验组，应用新的调度优化方案；另一个作为对照组，维持原有模式。运行一段时间后，比较两组在关键指标（如平均每单配送时长、骑手单位时间收入、用户投诉率、团队净利润率）上的差异。这样可以在很大程度上隔离其他因素的干扰，相对客观地评估优化方案的效果。”
他提出了用“A/B测试”思想来归因，显示了他的方**严谨性，也间接回应了对数据真实性的要求。
陈浩深吸一口气。古民的思路清晰，准备充分，而且提出的模式确实降低了团队的初始风险和成本。但他仍有顾虑：“数据权限…这涉及到团队的核心信息。而且，如果你将来不干了，或者…”
古民理解他的担忧：“数据权限可以设定范围和保密条款。我只获取分析所必需的非个人敏感数据。我们可以签订简单的保密协议，约定数据仅用于团队运营优化，不得泄露或用于其他目的。我离开后，所有数据和分析成果归属团队。我只是一个‘外脑’和‘临时合作者’，团队的核心资产和决策权始终在你们手里。”
他再次强调了自己的“合作方”而非“争夺者”定位，缓解控制权疑虑。
会议陷入了短暂的沉默。陈浩在权衡。固定工资模式简单、可控，但成本确定且可能激励不足。分成模式新颖、有吸引力、团队风险低，但涉及到数据开放、效果评估、利益分配等复杂问题，且对未来分成比例不确定。
片刻后，陈浩抬头：“古民，你的思路我很受启发。不要固定工资，和团队利润增
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