• 负责公司整体营收分析和monetization策略的数据支持，管理亿元级收入的数据分析体系。
• 构建客户流失预测模型，使用生存分析技术提前90天识别潜在流失客户，指导客户成功团队及时干预，客户流失率降低40%，年保留收入增加2000万元。
• 主导定价策略数据分析，通过联合分析和价格弹性测试，优化产品包设计和定价阶梯，客单价提升35%，转化率保持稳定。
• 开发营收预测系统，整合时间序列分析和大环境因素，预测准确率达到92%，支持财务规划精度提升50%。

• 负责交易数据和用户购买行为分析，支持业务团队优化转化漏斗和营收策略。
• 深入分析购物车放弃现象，通过路径分析和用户调研发现主要障碍，推动checkout流程优化后购买转化率提升28%，年增量GMV达5000万元。
• 构建商品推荐算法评估体系，建立多维度评估指标（准确率、覆盖率、新颖度），指导算法团队优化后推荐点击率提升40%，推荐产生的GMV占比达到30%。
• 开发促销活动ROI评估模型，准确量化每次促销的净收益，避免无效促销活动，营销预算使用效率提升45%。

社交APP用户生命周期价值（LTV）精准预测与运营策略优化项目

• 项目背景：公司核心社交APP面临「高用户获取成本但低价值转化」的困境——存量用户月留存率连续3个季度下滑至42%，营销投放ROI仅1.1（行业均值1.5）。核心目标是通过构建**可解释、高准确的LTV预测体系**，识别高价值用户群体，指导运营资源精准投放，实现「留存提升+成本降低」的双重业务目标。我作为项目总负责人，主导从需求拆解、数据链路搭建到模型落地、运营策略迭代的全流程。
• 关键难题与解决方法：1）传统LTV模型（如RFM、简单线性回归）无法捕捉社交用户「行为-社交-付费」的非线性关联，预测准确率仅62%；2）样本选择偏差严重——高LTV用户占比不足10%，模型易偏向多数类（低活/流失用户）；3）业务侧对模型的「可解释性」要求高（运营团队需理解「为何某用户被定义为高价值」）。
• 核心行动与创新：1）数据层：整合用户行为（聊天频次、动态互动、群聊贡献）、付费（内购金额、会员续费周期）、社交关系（好友数、社群影响力）等12类结构化数据，通过**变分自编码器（VAE）**对高维稀疏特征（如动态内容标签）进行降维，提取「社交活跃度」「付费粘性」「传播影响力」3个核心隐含特征；2）模型层：创新采用「XGBoost+生存分析」混合模型——用XGBoost预测用户未来30天付费金额，用Cox比例风险模型预测用户流失时间，两者结合得到「剩余生命周期价值（RLTV）」；针对样本偏差，引入**逆概率加权（IPW）**调整样本权重，将高LTV用户的权重提升3倍，解决模型偏向问题；3）可解释性优化：用SHAP值生成每个用户的「价值驱动因子报告」（如「该用户高LTV主要源于每周10次群聊互动及每月稳定内购」），降低业务团队理解门槛。
• 项目成果与价值：1）模型效果：RLTV预测准确率提升至81%（经3个月 blind test验证），覆盖95%以上的付费用户；2）业务落地：运营团队基于模型输出，针对「高RLTV且近期活跃下降」的用户推送「专属社群权益包」，使这部分用户的月留存率从42%提升至55%，付费转化率从17%提升至24%；针对「低RLTV但高潜力」的用户调整投放素材（从泛流量广告转为兴趣向内容），使新用户首月LTV提升28%；3）成本优化：通过模型筛选高价值用户进行精准投放，营销预算 ROI提升至1.6，年节省无效投放成本约240万元。我个人主导了模型架构设计与业务落地闭环，推动公司从「粗放式用户运营」转向「基于LTV的精准价值运营」。

• 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。