负责集团到店业务（餐饮/丽人）用户增长策略顶层设计，统筹产品、市场、商家运营跨部门资源落地策略，聚焦用户LTV提升与新客转化效率优化，边界涵盖用户分层体系迭代、活动策略前置协同及全链路效果复盘闭环

• 主导到店餐饮用户分层体系重构，基于RFM模型+神策数据埋点的行为偏好（如“季度未复购高客单”“新客首单待激活”）设计动态标签，联动产品上线权益精准投放功能，针对高潜用户推送“满减+折扣”组合券，3个月内目标用户复购率提升27%，月均消费频次从1.2次增至1.8次
• 牵头新客转化节点优化，通过漏斗模型定位“领券后3天未到店”流失率达45%的痛点，联合市场调整拉新素材（从泛流量优惠转向“周末聚餐立减50”场景化触发），同步联动商家推出“新客到店送小食”，将新客7日留存率从32%提升至49%，新增付费用户30日留存占比提升18pct
• 统筹跨部门策略落地项目，协调产品开发“策略效果实时看板”（Tableau+SQL打通用户、订单、权益数据），实现LTV/CAC日度监控，针对ROI<1.2的策略及时调整资源（减少低效渠道投放转至商家私域联动），季度内整体策略ROI提升31%，无效资源投入减少22%
• 沉淀策略方法论，输出《到店业务用户分层运营SOP》《新客转化节点优化指南》，覆盖洞察-设计-复盘全流程，推动新人培养周期缩短40%，同步落地丽人业务线助力其新客留存提升15%

聚焦丽人业务用户生命周期管理，负责增长策略设计与落地，联动产品、商家优化转化与复购效率，边界涵盖AARRR环节痛点拆解、高价值用户运营及商家私域协同

• 核心参与丽人业务生命周期管理，通过AARRR模型拆解“获取匹配度低、激活流程繁琐”痛点，经用户调研发现用户更看重服务标准化与预约便捷性，联动产品减少3步预约流程，向高意向用户推送“预约立减20”券，新客激活率从28%提升至41%，30日留存从25%增至38%
• 设计高价值老客复购策略，用Python+Scikit-learn搭建CLV预测模型识别前20%高贡献用户，推出“专属服务权益包”（优先预约/免费升级），通过个性化短信+Push触达，老客复购率提升35%，单用户年消费额从1200元增至1800元，带动业务年营收增长12%
• 推动商家侧联动策略，针对商家私域闲置痛点设计“商家-平台拉新方案”（商家私域推平台券享流量倾斜），制定“拉新100人换首页banner1周”规则，季度内商家私域转化新客占比从8%升至22%，商家满意度从4.1分提至4.6分
• 建立策略闭环机制，每周输出效果报告（核心指标、用户反馈、竞品对比），针对“老客券核销率低”问题，通过访谈发现门槛过高，调整券规则为“满150减30+无门槛10元”，核销率从18%升至32%，月省无效成本15万元

支撑到店餐饮用户增长策略执行，负责渠道评估、用户标签搭建及活动落地跟进，边界涵盖拉新渠道优化、基础标签建设与活动效果监控

• 搭建拉新渠道评估体系（获客成本、首单转化率、7日留存），用SQL提取各渠道数据，发现“抖音本地推”获客成本15元/人且留存35%最优，建议市场增加预算（从20万/月增至50万），季度内新客增长80%，获客成本降22%
• 参与用户分层标签建设，用Excel+Python清洗用户行为数据（浏览/下单/评价），构建“高频高客单”“低频高客单”等基础标签，准确率85%，支撑团队差异化推券，整体核销率提升12%
• 协助“周末聚餐优惠活动”设计，调研确定“周末和朋友吃好点立减50”主题，联动商家加1元换购饮料，活动期间商家订单增长40%，用户分享率从8%升至15%，带动自然流量新客1.2万人
• 跟进活动效果，每日监控订单/转化率/核销率，及时协调商家补库存解决“券不足”问题，活动后输出复盘报告，总结“主题贴合需求、商家权益联动”经验与“库存提前沟通”改进点

Z世代兴趣社区「星圈」用户生命周期价值（LTV）提升项目

• 项目背景：「星圈」作为聚焦Z世代兴趣社交的产品，面临新用户30日留存率不足40%、核心用户月均付费额（ARPU）增长停滞（约18元）、整体LTV仅220元的瓶颈。我的核心目标是重构用户全生命周期运营策略，将核心用户（占比20%）的LTV提升30%以上，带动整体付费转化率改善。
• 关键难题与解决方案：1）传统RFM分层无法捕捉Z世代“兴趣浓度驱动行为”的特征——原模型仅用消费、互动频次划分用户，导致高兴趣但低消费的“潜力用户”未被精准识别；2）付费转化路径流失率高——用户从“兴趣互动”到“首次付费”的流失率达75%，关键节点在于“权益感知弱”和“需求匹配错位”；3）缺乏用户生命周期的动态干预机制——过往运营是“静态标签+批量触达”，无法应对Z世代兴趣快速迭代的特点。我引入「兴趣行为熵」模型（结合用户浏览/创作/互动的兴趣标签离散度），将原RFM扩展为「R（最近活跃）-F（互动频次）-M（消费金额）-I（兴趣浓度）」四维分层体系；同时用用户旅程地图（User Journey Map）定位到付费转化的3个核心流失点：试玩内容后的“兴趣强化引导”缺失、会员权益的“场景化展示”不足、支付环节的“决策成本过高”。
• 核心行动与创新：1）主导搭建「I-RFIM」分层模型——通过NLP分析用户评论/创作的兴趣关键词，计算“兴趣浓度”得分（0-10分），将用户细分为“高I高R（核心创作者）”“高I低F（潜力爱好者）”“低I高M（付费沉睡用户）”等8个细分群体；2）针对不同群体设计差异化策略：对“高I低F”用户推送“兴趣专属创作挑战”（完成得流量扶持+会员体验卡），激发互动意愿；对“高M低ARPU”用户展示“权益场景化卡片”（比如“你的动漫兴趣可兑换限定周边”），提升付费动机；3）联动产品团队优化支付环节——将“一键订阅”入口前置至用户个人页，同时推出“兴趣主题会员套餐”（比如“动漫迷套餐”包含专属头像框+周边折扣），降低决策门槛；4）建立“周度动态调权”机制——根据用户兴趣变化调整分层标签，确保运营策略实时适配用户需求。
• 项目成果与影响：3个月内实现核心用户LTV提升45%（从220元到319元），付费转化率从8%跃升至15%，月活用户人均付费额（ARPU）增长32%（从18元到24元）；「I-RFIM」分层模型被纳入公司用户运营SOP，推广至旗下2款社交产品，带动整体LTV季度环比增长18%；我个人主导输出的《Z世代兴趣用户生命周期运营手册》，成为公司新运营岗的培训教材。

「星圈」兴趣社群精细化运营驱动裂变增长项目

• 项目背景：「星圈」早期依赖自然流量增长，社群（基于兴趣的主题群）活跃率从60%下滑至35%，裂变拉新贡献占比不足15%。我的目标是重构社群运营体系，将社群裂变转化率提升至20%以上，带动月新增用户中社群来源占比超过30%。
• 关键难题与解决方案：1）社群同质化严重——所有群均采用“发公告+福利推送”模式，用户参与度低；2）裂变激励不精准——过往“一刀切”的优惠券奖励，对“兴趣驱动型用户”吸引力不足；3）缺乏社群健康度的评估标准——无法识别“高潜力裂变群”和“即将沉睡群”。我通过聚类分析（K-means）将社群分为“兴趣垂类群”（比如“二次元手办讨论群”）、“社交互动群”（比如“同城漫展约伴群”）、“福利获取群”（比如“新用户领券群”）3大类；同时引入「社群裂变潜力指数」（计算群的活跃率、成员兴趣匹配度、意见领袖数量），筛选出“高潜力群”重点运营。
• 核心行动与创新：1）针对不同社群类型设计运营策略：“兴趣垂类群”推出“主题创作挑战赛”（比如“手办摄影大赛”，获胜者得限定周边+群专属勋章），提升用户参与感；“社交互动群”设计“线下约伴积分制”（成功约见得“漫展门票兑换码”），强化真实社交属性；“福利获取群”则聚焦“精准福利推送”（比如只推群成员感兴趣的产品优惠券），避免信息过载；2）搭建“游戏化裂变机制”——针对“高潜力群”推出“邀请好友解锁进阶权益”：邀请1人得“群专属表情包”，邀请3人得“会员月卡体验”，邀请5人得“线下漫展VIP门票”；3）建立社群健康度监控体系——每周跟踪“活跃率、裂变率、意见领袖留存率”3个核心指标，对“沉睡群”及时调整运营策略（比如更换群管理员、发起新话题）。
• 项目成果与影响：6个月内社群月活提升50%（从35%到52.5%），裂变转化率从12%涨到25%，单月新增用户中35%来自社群裂变；“兴趣垂类群”的用户留存率较之前提升28%，成为产品的“核心用户孵化池”；这套社群运营模型被公司纳入“用户增长方法论库”，我主导培训了12名运营新人，推动团队整体社群运营能力提升。

• 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。