负责本地生活服务核心交易链路的产品策略制定与全生命周期管理，协同研发、运营、设计团队推动功能落地，通过数据驱动优化用户体验与业务指标，主导0-1功能孵化及1-N迭代优化。

• 主导核心交易链路用户需求分层与功能迭代：基于用户旅程地图与KANO模型完成200+需求优先级排序，通过SQL及神策埋点定位支付页跳出率高达32%的核心瓶颈，协同技术团队优化页面加载速度（从1.8s降至0.9s）与交互流程（合并冗余信息输入框），上线后支付转化率从22%提升至28%，DAU环比增长18%；同步建立「用户行为-转化漏斗」关联分析机制，支撑后续策略调整。
• 跨部门协同推动「即时达」服务上线：制定三级项目排期（需求-开发-灰度-全量），对齐运营侧满减活动节奏，设计商家端「极速接单」SOP并配套培训材料，解决中小商家对新流程的抵触问题（试点期通过1v1陪跑降低拒绝率至8%），最终覆盖80%核心商家，该服务订单占比从0提升至35%，用户平均等待时长缩短至28分钟。
• 用户分层运营策略优化：基于RFM模型与LTV预测算法搭建用户标签体系（包含高价值/沉睡/潜力3类核心群体），联动运营团队设计差异化权益（如高价值用户专属客服、沉睡用户定向5元无门槛券），上线3个月后月活用户留存率从45%提升至52%，用户LTV（生命周期价值）增长20%。
• 业务数据基建与复盘机制搭建：整合GMV、转化率、客诉率等12项核心指标，用Tableau搭建实时数据看板，每周输出《交易链路健康度报告》，识别「商家端改单耗时过长」「用户评价率低」等3个关键问题，推动后续「批量改单功能」与「评价激励活动」优先级提升，需求上线效率较以往提升30%。

负责本地生活服务平台基础功能模块（商家入驻、订单管理）的全流程管理，从需求分析到上线迭代，协同设计、研发团队保障功能质量，聚焦商家侧操作效率与用户体验双维度提升。

• 主导商家入驻流程简化项目：通过用户访谈发现60%商家因「资料填写繁琐」放弃入驻，使用流程挖掘工具（Celonis）定位到「营业执照上传-信息自动填充」环节耗时占比45%，优化必填字段逻辑（删除重复信息）并引入OCR识别技术，上线后入驻完成率从65%提升至82%，平均耗时从45分钟压缩至20分钟。
• 优化订单管理系统商家端体验：梳理高频操作场景（改单/退款/查看物流），用KANO模型筛选「批量操作」「异常订单预警」为高价值需求，设计支持50单/次的批量改单功能及「配送超时自动标红」预警机制，上线后商家处理订单效率提升40%，因操作失误导致的客诉率下降25%。
• 推动跨端数据一致性攻坚：发现App端与PC端商家「今日订单量」「待结算金额」数据不同步问题，协同后端团队梳理数据同步逻辑（从T+1更新改为实时推送），制定字段校验规则（误差率＜0.1%触发人工核查），3个月内数据不一致率从8%降至1%以内，商家反馈满意度提升35%。
• 参与新商家培训体系搭建：整理100+高频问题形成《商家操作手册》，设计「视频教程+直播答疑」双轨培训机制，新商家首月订单量达标率（≥50单）从58%提升至70%，冷启动周期缩短5天。

协助产品经理完成需求收集、PRD撰写、项目跟进等基础工作，参与用户调研与功能测试，保障产品迭代流程顺畅，重点支撑商家端工具类产品落地。

• 用户需求调研与分析：设计包含20+题项的问卷并回收2000+份有效样本，用SPSS进行交叉分析（地域-服务偏好、年龄-支付习惯），输出《下沉市场用户服务偏好报告》，其中「预约时间灵活性」需求被纳入Q3 Roadmap，相关「弹性预约时段」功能上线后对应场景订单增长25%。
• 核心功能迭代项目跟进：使用Jira管理「服务评价」功能需求排期，协调UI输出高保真原型，组织3轮需求评审会对齐研发/运营预期，跟进测试阶段修复12个BUG（含评价内容过滤漏洞），功能按时上线后用户主动评价率从12%提升至20%。
• 竞品分析与策略建议：定期拆解美团/大众点评等3家竞品功能更新，用SWOT模型提炼「服务范围可视化」可借鉴点，提出「地图拖拽选择服务区域+预估里程展示」方案，被采纳后该功能用户点击率（18%）高于行业均值15%。
• 产品文档与知识沉淀：整理《需求提交规范》《PRD模板V2.0》等文档，组织2场新人培训（覆盖6名实习生），团队需求文档完整率从75%提升至95%，需求评审效率提升20%。

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。

• 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。