负责本地生活即时零售业务线全生命周期产品管理，聚焦用户下单转化、商家运营效率及下沉市场拓展，联动技术、运营、商家侧团队落地功能迭代与业务目标

• 主导即时零售履约体验优化项目：针对用户“骑手取货等待久”“商品分拣慢”导致的15%退单率问题，先用泳道图拆解骑手-商家-平台三端流程，结合NPS调研定位商家端库存同步延迟的核心痛点；推动商家端API接口开发，整合库存、分拣状态数据至平台端，同步上线“骑手取货倒计时提醒”功能。最终将退单率降至7%，用户下单转化率从28%提升至40%，该方案获公司Q4业务创新奖。
• 搭建下沉市场用户增长体系：为突破三至五线城市增长瓶颈，先用RFM模型分层下沉用户，发现“应急需求（如深夜买药、临时缺日用品）”是核心场景；设计“邀请好友得满15减5无门槛券+本地商家专属折扣”的裂变链路，用GrowingIO追踪裂变转化，同时联动本地100家社区超市定制“30分钟达”应急商品专区。3个月内下沉市场新增用户12万，30日留存率从18%提升至25%，成为业务新的增长引擎。
• 升级生鲜果蔬商家运营工具：针对商家“商品上架流程复杂（需填8项字段）”“库存同步准确率仅85%”的问题，通过深度访谈20家头部商家，简化上架字段至4项，设计“批量导入+实时库存预警”功能；推动技术团队开发“商家运营仪表盘”，整合订单量、转化率、用户评价等核心指标。上线后商家上架效率提升40%，库存同步准确率达98%，对应品类订单量季度环比增长22%。
• 主导支付环节体验优化：针对支付成功率85%（低于行业均值90%）的问题，用神策数据分析定位“支付方式单一（仅微信/支付宝）”“页面加载慢（2.1秒）”为核心原因；联合技术团队压缩支付页面资源（加载时间降至1.2秒），接入云闪付入口，同时优化“支付失败重试引导”文案。最终支付成功率提升至89%，支付流失率下降6%，月均增加订单收入约300万元。

协助完成到店餐饮、家政服务类产品需求落地与迭代，参与用户调研、功能设计及数据跟踪，支撑业务从0到1拓展

• 优化到店餐饮预约功能：针对用户“预约时段不精准（只能选整点）”“商家确认慢（平均1小时）”的痛点，收集200+条用户反馈后，设计“弹性时段（如17:00-18:30可选任意15分钟）+商家实时确认提醒（微信模板消息）”方案；推动技术与商家端对接，上线后预约转化率提升15%，商家确认时长缩短至30分钟内，该功能被纳入公司“用户体验TOP3改进案例”。
• 重构家政服务商家入驻流程：原入驻需提交7项资料，耗时3天，导致入驻率仅18%；用流程挖掘工具分析冗余环节，合并“营业执照+法人身份证”为一项，设计线上审核系统（用Axure输出原型）；推动上线后，入驻耗时缩短至1天，入驻率提升至35%，新增商家贡献的月订单量达5000+。
• 解决家政服务投诉痛点：通过神策数据发现“保洁员迟到”是投诉TOP1问题（占比30%），建议增加“保洁员实时位置追踪+迟到预警”功能；协调技术团队接入GPS定位，设计“提前10分钟提醒”机制。上线后投诉率下降18%，用户满意度评分从4.2升至4.5，该功能成为家政业务的差异化竞争力。

协助产品团队完成用户调研、需求文档撰写及功能测试，参与本地生活类小程序迭代优化

• 输出小程序用户需求报告：设计覆盖“使用场景、核心痛点、功能期待”的10道问卷，收集1000+份样本，发现“60%用户希望增加社区团购入口”；推动团队上线“附近社区团购”模块，上线后社区团购订单占比达12%，成为小程序新的流量入口。
• 撰写“附近商家”功能PRD：定义功能逻辑（基于LBS推荐3公里内商家）、原型设计（用墨刀画交互流程），协调设计团队输出视觉稿，跟进技术开发；功能上线后，附近商家点击量提升25%，带动到店订单增长18%。
• 负责“优惠领券”功能测试：设计50+条测试用例，覆盖“优惠券领取、叠加使用、过期提醒”等场景，发现“优惠券无法与商家折扣叠加”等3个关键bug；推动技术团队48小时内修复，上线后领券转化率从15%提升至25%，月均增加优惠券核销金额约100万元。

本地生活场景化推荐系统重构项目

• 2022年小芒科技本地生活业务面临核心增长瓶颈：用户30日留存率仅28%，场景内（如“附近美食”“到店服务”）下单转化率不足11%。经用户调研发现，原有推荐系统过度依赖用户历史行为标签，未结合“时间、地点、用户即时状态”等场景维度，导致推荐内容与用户需求错位。我的职责是作为产品负责人，统筹算法、研发、运营团队完成推荐系统从“行为驱动”到“场景驱动”的重构，目标是将30日留存提升至35%以上、场景转化率提升20%。
• 项目核心难点有二：一是场景数据的标准化沉淀——原有数据体系未覆盖“场景三元组”（时间、地点、用户状态）的结构化采集；二是场景与推荐的精准匹配——如何将抽象场景转化为算法可理解的特征，避免标签泛化导致推荐偏差。为此，我引入用户旅程Mapping工具拆解本地生活全场景，同时联合数据团队设计场景标签体系。
• 我主导了三方面关键行动：1）通过用户访谈与行为数据分析，定义12个核心场景（如“通勤早餐”“下班小聚”“周末家庭聚餐”），并为每个场景标注“时间窗口+地理围栏+用户状态”标签（例如“下班小聚”=晚7-9点+商圈500米内+单人/双人）；2）推动算法团队基于XGBoost模型开发“场景感知推荐引擎”，将场景特征与用户历史行为特征以3:7权重融合，同时接入实时位置数据动态修正场景判断；3）设计多维度A/B测试方案，覆盖10个试点城市、50万用户，验证不同场景下的推荐效果与迭代方向。
• 项目上线6个月后，用户30日留存率提升至37%（超目标2pct），场景内转化率提升28%，单月GMV新增1200万元。场景化推荐模型被纳入公司推荐系统标准架构，后续推广至美食、丽人、到店全品类；我个人也因项目成果晋升为本地生活产品线负责人，负责该线全链路产品策略。

本地生活老年用户“长辈模式”从0到1落地项目

• 2021年公司启动银发用户增长战略，但现有APP对老年用户极不友好——内部调研显示，65岁以上用户使用时的前三大痛点是“找不到入口”“操作复杂”“担心安全”，老年用户占比仅3%。我的职责是作为老年服务产品负责人，从0到1设计并落地“长辈模式”模块，目标是将老年用户月活提升至10%以上，建立老年用户对产品的信任体系。
• 项目最大挑战是老年用户需求的深度洞察与功能平衡：团队均为年轻成员，难以还原老年用户的使用场景（如在社区活动中心找菜市场、在家预约医院）；同时需避免因简化操作而牺牲商业价值。为此，我采用“深度参与式调研”——陪同老年用户使用APP，观察其操作痛点，并结合可用性测试优化设计。
• 我推动了三方面核心工作：1）定义“空巢阿姨”“退休叔叔”两大老年用户Persona，梳理出“便捷找刚需服务”“安全可信”“操作极简”三大需求，输出《老年用户本地生活服务设计指南》；2）设计“长辈模式”功能矩阵——大字体高对比度界面、语音搜索+一键直达核心服务、“子女代付+服务保障”体系，同时将注册流程简化为“手机号+短信验证码”一键登录；3）推动研发团队优化性能，确保老年用户页面加载速度≤1.5秒，避免因卡顿流失。
• 项目上线3个月后，老年用户占比提升至11%，月活用户达82万；“子女代付”功能贡献了15%的额外GMV，老年用户复购率达45%。项目获得公司“年度社会责任奖”，并成为本地生活行业老年用户服务的参考案例，我个人也因此积累了To G（政府民生合作）与To F（家庭场景）的产品经验。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。