• 主导用户增长与商业变现核心数据分析，为公司战略决策、产品迭代与营销优化持续提供体系化、可落地的洞察和数据支持。
• 主导构建用户全生命周期数据模型，利用SQL和Python搭建数据仓库，深度挖掘用户分层及付费行为，推动产品分层运营，实现核心用户月留存率提升12%。
• 核心设计A/B测试与多变量试验，系统解析不同促活方案对用户转化率与LTV的影响，驱动拉新与促活策略落地，带动转化率同比增长8.5%。
• 重点优化业务指标体系，梳理并统一跨部门数据口径，推动数据标准化流程，通过自动化报表系统（Tableau & Airflow）显著提高业务分析响应效率，减少人工数据处理时长30%。
• 引导业务团队进行数据驱动项目决策，定期产出竞争对手分析及行业趋势洞察，洞察并预警关键业务风险，为公司年度战略调整提供数据佐证，贡献3个重点业务项目年增长突破点。

• 聚焦用户行为分析与产品数据监控，制定并实施以业务增长为目标的数据分析策略，协同产品、市场多部门驱动业务突破。
• 独立搭建用户画像系统，深度挖掘用户行为路径，通过RFM模型分层推动产品策略优化，精准促活及召回，促使活跃用户数季度增长15%。
• 面向核心业务线，主导多维度数据洞察专题，结合相关性分析与回归建模，识别影响业务增长的主驱动因素，辅助高层制定运营提效方案，提升ROI 18%。
• 推动数据治理体系落地，协助技术团队梳理数据流及指标定义，完善数据质量监控，持续降低数据异常率至0.4%以下。
• 高效交付周报与月度专题分析，利用Tableau进行可视化报告优化，增强各业务部门数据理解和执行力，显著提升业务沟通效率。

• 负责产品与业务线核心数据挖掘，驱动产品功能迭代、运营策略优化及增长机会捕捉。
• 深度分析产品渠道投放数据，使用因果推断剖析营销动作成效，提出渠道优化建议，提高ROI 12%，降低获客成本8%。
• 与产品经理协作，梳理功能上线分析指标，推动A/B实验设计与追踪，持续迭代产品关键功能，实现功能使用率提升22%。
• 主动设计自动化数据监测与预警系统，实现业务异常快速定位，缩短故障响应时间45%。
• 输出月度业务洞察报告，洞察用户流失主因，推动2项业务线流程优化，显著提升用户体验与复购率。

社交产品用户LTV精准预测与精细化运营体系搭建

• 项目背景：公司核心社交产品MAU增速从20%下滑至5%，过往依赖“拍脑袋”的运营策略导致高价值用户流失率高（Top20%用户月流失率达18%）、营销成本浪费严重。核心目标是通过重构LTV模型，实现用户分层精准运营，提升高价值用户留存与ARPU，并降低无效投放成本。
• 解决的关键难题：1）多源数据整合——需打通埋点、交易、社交关系、设备信息等8类数据源，解决用户ID映射不一致问题；2）模型适配性——传统RFM模型未覆盖社交产品的“传播价值”，无法准确识别“高互动-高转化”用户；3）可解释性缺失——运营团队对模型输出的用户分层缺乏信任，难以落地策略。技术上采用Spark完成PB级实时数据处理，基于XGBoost构建分层LTV模型（按用户生命周期阶段：获客/活跃/变现/推荐拆分4个子模型），并通过SHAP值生成特征重要性报告解决可解释性问题。
• 核心行动与创新：1）牵头跨部门数据治理，建立统一用户ID映射规则，将数据一致性从75%提升至98%；2）针对社交属性新增“好友付费转化率”“社群话题发起数”“跨端活跃天数”等6个定制特征，模型捕捉到“社交传播贡献”这一过往被忽略的价值维度；3）设计“模型置信区间+运营阈值”双筛选机制，输出“高潜力留存”“高价值变现”“高传播裂变”3类核心用户群，并配套对应的运营SOP（如高潜力用户推送“专属内容权益包”、高传播用户给予“邀请额外奖励翻倍”）。
• 项目成果：1）模型预测准确率从65%提升至82%，覆盖90%以上付费用户；2）高价值用户（Top20%）30日留存率提升15%，ARPU较之前增长12%；3）运营ROI提升30%，无效投放成本降低20%；4）沉淀的LTV模型与运营体系被纳入公司数据中台，成为后续用户运营的标准工具。个人贡献：主导模型设计与跨部门落地，推动业务从“经验驱动”转向“数据驱动”。

社交裂变链路优化与全链路效果评估体系搭建

• 项目背景：公司为提升用户增长效率，投入千万级预算做裂变活动，但现有链路转化低（整体裂变系数仅1.8），且无法评估裂变带来的长期价值（如新用户留存、付费）。核心目标是通过拆解裂变链路瓶颈，优化活动策略，并搭建可量化的裂变效果评估体系。
• 解决的关键难题：1）链路数据碎片化——裂变涉及“分享页→好友触达→注册→首单”等5个节点，数据分散在埋点系统、CRM、支付系统，无法形成完整用户路径；2）短期与长期效果混淆——过往仅关注注册转化，忽略新用户的留存与付费贡献，导致误判裂变活动的真实价值；3）归因不准确——无法区分“自然增长”与“裂变增长”，活动效果评估失真。技术上采用Mixpanel搭建用户行为路径漏斗，引入“首次互动+时间衰减”组合归因模型，结合K-means聚类分析高裂变用户画像。
• 核心行动与创新：1）完成裂变链路全埋点优化，梳理出“分享动机→触达效率→转化门槛”3大核心环节，发现“邀请码过长导致好友转化失败”是主要瓶颈（占流失用户的35%），优化为一键授权注册后，该节点转化率提升22%；2）搭建裂变全链路评估体系，包含“短期指标（注册率、首单转化率）”+“长期指标（7日留存、30日ARPU、LTV）”+“效率指标（裂变系数、获客成本）”3层指标框架；3）通过聚类分析识别高裂变用户特征（社交活跃度≥8分、付费频次≥2次/月、好友数≥50），针对性推送“裂变激励翻倍”活动，提升高价值用户的裂变参与率。
• 项目成果：1）裂变系数从1.8提升至2.5，裂变带来的新用户占比从12%提升至22%；2）新用户7日留存率从28%提升至36%，30日付费转化率从15%提升至19%；3）搭建的裂变效果评估体系被复用在后续6个活动中，复用率达80%；4）为公司节省裂变成本约150万元。个人贡献：主导链路拆解与评估体系搭建，推动裂变活动从“流量导向”转向“价值导向”。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。