• 负责公司级战略项目的数据分析支持，为高管团队提供数据洞察和决策建议。
• 主导市场进入战略分析，通过多维数据分析和竞品benchmarking，识别3个高潜力市场机会，支持公司进入新市场后首年获得2亿元收入。
• 构建业务健康度指标体系，整合财务、用户、运营数据，建立全面业务监控体系，帮助管理层及时发现问题，决策速度提升60%。
• 开发因果推断分析框架，应用Propensity Score Matching等方法准确评估业务举措的真实影响，避免误判节省无效投入1200万元。

• 为多个行业客户提供数据分析服务，解决复杂业务问题并提供数据驱动的解决方案。
• 为零售客户构建需求预测模型，整合销售数据、天气、节假日等因素，预测准确率提升至88%，库存周转率提高25%，缺货率降低60%。
• 开发客户细分框架，使用机器学习算法识别6个高价值客户群体，指导精准营销策略后客户获取成本降低35%，客户生命周期价值提升40%。
• 建立数据质量监控体系，自动化检测数据异常和质量问题，数据可信度提升50%，基于数据的决策confidence显著提高。

剧情向手游用户生命周期价值（LTV）精细化运营体系搭建项目

• 星途互娱主打年轻向剧情类手游，此前LTV预测依赖通用RFM模型，因用户行为复杂（剧情分支选择、社交绑定、付费节点分散）导致预测精度仅65%，运营资源错配率达30%。我的核心目标是主导搭建适配剧情游戏的LTV精细化运营体系，实现“高潜力用户精准触达、低价值用户成本控制”的闭环。
• 项目面临三大挑战：一是剧情类用户行为链路长（单用户平均游戏时长超200小时），传统静态特征无法捕捉“关键剧情完成率”“社交关系深度”等动态变量的时间依赖性；二是LTV预测需平衡精度与可解释性，运营侧无法理解黑盒模型的决策逻辑；三是需将预测结果转化为可落地的运营动作，避免“数据结论躺平”。我选择了PySpark分布式计算处理亿级行为日志，结合Cox比例风险模型捕捉用户流失风险，用LightGBM融合剧情节点嵌入特征（将用户剧情选择转化为128维向量）做LTV预测，并引入SHAP值构建可解释的特征重要性报告。
• 我主导完成了三项关键行动：1）梳理剧情游戏用户行为全链路，提取“关键剧情完成度”“社交好友付费渗透率”“复玩章节频次”等18个核心特征，其中剧情相关特征对LTV的解释度占比达45%；2）通过A/B测试对比5种模型，最终确定“LightGBM+生存分析”的组合模型，将LTV预测准确率提升至82%，且SHAP值报告让运营侧能理解“某用户LTV高是因为完成了3个核心剧情分支”；3）推动运营侧制定“高LTV潜力用户-剧情引导-付费转化”策略，比如给预测LTV>1000元但未完成关键剧情的用户推送定制化剧情提醒，同时搭配“剧情专属付费皮肤”小额礼包。
• 项目成果显著：1）LTV预测准确率从65%提升至82%，运营资源ROI提升35%；2）高LTV用户（预测LTV>1000元）的30日付费转化率从18%提升至29%，单月额外贡献收入超200万元；3）形成《剧情游戏LTV运营SOP》，覆盖新游上线、版本更新、用户召回全周期，已被公司纳入标准运营流程。我个人也因项目贡献晋升为“用户价值组负责人”，主导后续2款新游的LTV体系搭建。

本地餐饮商家客单价提升数据驱动策略项目

• 云墨科技作为本地生活服务平台，连接10万+中小餐饮商家，商家普遍反馈客单价增长乏力（年增速仅5%）。我的目标是通过对商家订单、用户行为的深度分析，定位客单价低的核心因素，提供可落地的提升方案，帮助商家实现客单价增长。
• 项目难点在于：1）客单价受“菜品结构、推荐算法、用户场景”多因素交织影响，难以量化各因素的贡献度；2）商家对数据指标（如“连带率”“加购率”）理解有限，需将结论转化为“改菜单”“调推荐”等具体动作；3）不同品类（火锅vs快餐）的客单价驱动逻辑差异大，无法用统一策略覆盖。我采用了SQL多维度钻取分析、Python Seaborn可视化，以及决策树模型做因素重要性排序，同时结合品类分层（火锅、快餐、茶饮）拆解问题。
• 我推动了三个核心步骤：1）分析2000家样本商家的订单数据，发现火锅品类客单价低的主因是“特色菜推荐率低”（仅30%订单包含特色菜，而高客单价订单占比70%）；快餐品类是“加购引导缺失”（加购率5%，头部商家15%）；茶饮品类是“组合套餐覆盖率低”（仅10%订单买套餐，高客单价订单占比40%）。2）针对不同品类设计策略：给火锅商家输出“特色菜+主食”组合套餐模板，给快餐商家设计“加1元得饮料”引导话术，给茶饮商家推荐“果茶+小食”套餐。3）推动产品侧优化推荐算法，将火锅特色菜的曝光权重提升40%，并给商家后台增加“客单价诊断面板”，展示“你的店铺加购率低于同品类30%，建议增加XX引导”。
• 项目成效明显：1）参与项目的200家商家中，75%实现客单价增长，火锅商家平均客单价提升18%（从85元到100元），快餐商家提升12%（从32元到36元）；2）商家对平台的数据服务满意度从4.2分提升至4.7分；3）形成的“品类-因素-策略”标准化框架被纳入公司“商家成长工具”，至今已服务5万+商家。这个项目让我从“数据提取者”转变为“业务策略设计者”，也奠定了我后来做精细化运营的基础。