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陆明哲
用系统化的思维解决问题,用温度化的方式交付成果,这是我的工作准则。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
陆明哲的照片
求职意向
策略运营
北京
薪资面谈
随时到岗
工作经历
2023.07 - 2025.06
小楷生活服务
策略运营高级主管

负责到店餐饮业务用户增长策略全生命周期管理,聚焦高价值用户LTV提升、低活用户唤醒及跨场景转化,协同产品、市场、商家侧制定资源投放与权益策略,通过数据闭环迭代策略有效性,支撑业务年GMV增长目标

  • 主导搭建「RFM+LTV+商家偏好度」三维用户分层体系,基于神策数据归因分析各群体行为特征(如高价值用户偏好“专属服务”、低活用户因“优惠感知弱”流失),输出差异化策略:为高价值用户设计“年度VIP权益包(优先排队+商家定制折扣)”,通过APP Push+商家端联动推送,3个月内该群体月复购率从32%提升至50%,ARPU增长22%;针对低活用户(30天未消费),用“梯度红包(按历史客单价匹配)+附近热门商家推荐”策略,通过短信+小程序弹窗触达,唤醒率达35%,其中15%转化为7天内消费用户,单用户唤醒成本下降25%
  • 牵头跨部门资源协同,联动市场部“周末特惠”活动与商家侧“满减补贴”,设计“权益叠加算法模型”——根据用户偏好商家匹配活动资源,优化投放效率;上线后活动期间用户客单价从85元提升至109元,商家参与率从65%提升至82%,该策略被纳入公司“跨部门协作最佳实践库”
  • 建立“假设-验证-复盘”策略迭代机制,每周通过A/B测试验证新策略(如高价值用户触达时间、低活用户红包金额),用SQL提取核心指标(复购率、ROI、转化成本),结合100+用户定性访谈定位问题;例如将高价值用户Push触达时间从早10点调整至晚8点,打开率从12%提升至21%,月均节省营销成本15万元;针对低活用户“红包使用门槛高”的痛点,推动策略优化为“无门槛小额券”,转化率提升18%
  • 输出《到店餐饮商家用户运营指南》,包含“高潜力顾客识别方法”“定制化权益设计框架”,覆盖1200+商家;指导20家头部商家应用策略后,其私域导流率从15%提升至45%,平台订单占比稳定在60%以上,获商家侧“年度最佳运营支持奖”
2021.08 - 2023.06
小楷生活服务
策略运营专员

支撑到店餐饮用户增长策略落地,负责用户分层模型优化、低活用户唤醒执行及策略效果监控,协同产品团队完善权益发放流程,推动策略从“测试”到“规模化”

  • 核心参与用户分层模型搭建,协助资深运营梳理RFM模型字段(消费频次、客单价、最近消费时间),并针对“LTV预测偏差”问题提出优化建议——加入“商家偏好度”维度(用户常点品类、收藏商家数量),修正后模型准确率从72%提升至85%,为分层策略提供更精准的用户画像,该模型后续被推广至全业务线
  • 负责低活用户唤醒策略的执行与优化,用Excel+神策搭建实时监控看板,跟踪“短信唤醒率”“小程序弹窗点击转化率”等指标;针对初期唤醒率仅18%的问题,分析发现“红包金额无差异”是核心痛点,于是调整为“梯度红包(历史客单价100元用户发15元、50元用户发8元)”,优化后唤醒率提升至32%,单用户唤醒成本下降20%
  • 协同产品团队落地“权益自动匹配”功能,提出“基于用户分层自动推送对应权益”的需求(如高价值用户推专属折扣、低活用户推新人红包);产品上线后,权益发放效率提升50%,人工操作错误率从10%降至1%,该需求被纳入产品季度迭代 roadmap,获产品团队“最佳运营需求奖”
  • 参与“商家赋能”项目,输出10+份《商家用户运营案例集》,覆盖“如何提升复购”“如何降低流失”等场景;其中某连锁火锅品牌应用“高价值用户专属折扣+生日权益”策略后,其平台订单量增长30%,成为“商家运营标杆案例”
2019.07 - 2021.07
小楷生活服务
运营助理

协助完成到店餐饮用户数据统计与分析,参与策略小范围测试及用户反馈整理,为策略优化提供基础数据与洞察支持

  • 协助搭建用户数据监控体系,用SQL提取“用户消费频次”“客单价分布”“流失率”等基础指标,每周输出《用户运营周报》;期间发现“周末订单占比45%但商家备餐不足”导致用户投诉率高企,向运营团队提出“周末商家产能预警”建议,推动产品上线“商家周末接单能力标签”,帮助用户选择可承接高峰订单的商家,周末投诉率下降15%
  • 参与“新人转化”策略测试,协助设计“新人10元无门槛券+附近商家推荐”权益包,通过A/B测试对比“全量推送”与“定向推送(按地理位置推附近商家)”的效果;结果显示定向推送的新人7天留存率从25%提升至35%,该策略后来推广至全平台,新人首月消费率提升20%
  • 整理用户反馈数据(1000+条),用八爪鱼工具分类归纳,发现“用户对优惠力度感知弱”是核心痛点;协助运营团队优化“优惠展示方式”——将“满100减20”改为“立省20元,相当于8折”,并通过热力图分析调整优惠信息位置(从页面底部移至顶部),使优惠点击量提升40%,用户对优惠的满意度从62%提升至78%
项目经验
2022.06 - 2023.09
星途互娱(专注Z世代内容社区的互联网公司)
高级产品运营(负责垂类内容生态与创作者成长体系)

Z世代兴趣垂类内容生态升级项目

  • 项目背景:星途互娱核心社区面临「泛娱乐内容同质化严重、Z世代用户对垂直兴趣内容需求未被满足」的痛点——垂类内容(如潮玩手作、虚拟妆造、城市探索)占比仅28%,对应用户月活停留时长较泛娱乐内容低31%;同时创作者侧存在「新手难破圈、腰部无动力、头部缺变现」的三层运营断层。我的核心目标是主导垂类内容生态重构,实现「垂类内容占比提升至40%+、创作者LTV增长50%」的核心指标。
  • 关键难题与方法:难点1是「垂类内容供需匹配低效」——算法推荐仍以播放量为核心指标,导致垂类内容曝光不足;难点2是「创作者激励体系失效」——原有积分奖励未关联用户反馈与商业价值。我采用「用户兴趣图谱+创作者价值分层」双维度解法:用户侧用神策数据构建「兴趣标签-行为路径」模型,识别Z世代用户隐藏的高需求垂类(如「国潮手作教程」「小众城市打卡」);创作者侧参考「创作者成熟度模型」,将创作者分为「种子期(粉丝<1k)、成长期(1k-10k)、成熟期(>10k)」,匹配不同资源包。
  • 核心行动与创新:1)内容供给侧:联合内容团队建立「垂类内容孵化池」——种子期创作者提供「1对1选题指导+首推流量包」(每周5000曝光),成长期给予「专属话题页资源位+品牌合作对接」,成熟期开放「商单优先匹配权+用户打赏分成提升至70%」;2)算法侧:推动算法团队优化推荐逻辑,新增「内容垂直度(垂类关键词占比)」「用户兴趣匹配度(历史浏览与内容的标签重合率)」双因子,权重提升至40%(原播放量权重60%);3)用户侧:发起「Z世代兴趣共创计划」,每月选定1个垂类主题(如「8bit像素风手作」),联动KOL产出「入门教程+挑战任务」,引导用户参与互动与创作。
  • 量化成果与价值:项目周期内,垂类内容占比从28%提升至45%,对应用户停留时长增加27分钟/人/天,单用户垂类内容消费量提升41%;创作者侧,种子期创作者30天内破1k粉的比例从18%升至43%,成长期创作者月均收入增长62%,成熟期创作者商业变现率从35%提升至58%;商业价值上,垂类内容带动的广告收入占比从12%升至35%,单垂类内容的ARPU较泛娱乐内容高29%。我个人主导了生态升级的全流程方案设计,推动跨内容、算法、产品3个团队的12人协作,建立了「用户需求-创作者供给-算法匹配」的闭环机制,成为公司垂类内容生态的底层运营框架。
2021.03 - 2022.05
星途互娱
产品运营(负责用户分层运营与商业化落地)

基于RFM+兴趣标签的用户精准运营体系搭建

  • 项目背景:公司用户规模达800万,但「高价值用户流失率高(TOP20%用户月流失率18%)、泛用户付费转化低(整体付费率仅8%)」——原有用户运营仅依赖「注册时间+性别」的基础标签,无法识别用户的真实价值与需求。我的目标是搭建「数据驱动的用户分层体系」,实现「高价值用户留存提升15%、泛用户付费转化提升5%」的核心目标。
  • 关键难题与方法:难点1是「标签体系不精准」——原有标签仅覆盖 demographics,缺乏行为与兴趣维度;难点2是「分层运营策略同质化」——不同层级用户收到相同的推送内容,导致转化效率低。我采用「RFM模型+用户兴趣图谱」的组合方法:RFM模型(最近一次互动时间R、互动频率F、付费金额M)识别用户价值,兴趣图谱通过用户浏览/收藏/评论的内容标签(如「动漫」「美妆」「科技」)识别用户兴趣偏好。
  • 核心行动与创新:1)标签体系建设:用SQL从数据库提取12个行为指标(如7日登录次数、月均互动数)和8个兴趣标签(基于内容分类),通过Python聚类算法将用户分为「核心价值用户(R≤7天、F≥10次、M≥500元)、潜力成长用户(R≤15天、F≥5次、M≥100元)、沉睡唤醒用户(R>30天、F≤2次)、流失用户(R>60天)」4大层级,每个层级再细分3个兴趣子类(如核心价值用户分为「动漫高付费」「美妆高互动」「科技高留存」);2)策略定制:核心价值用户匹配「专属客服+个性化内容推送(基于兴趣标签)+年度会员权益」;潜力成长用户用「任务体系(完成互动得积分兑换周边)+个性化推荐(兴趣标签内容)」;沉睡唤醒用户发「专属召回券(满100减20)+兴趣相关内容推送」;3)系统嵌入:推动产品团队将分层标签与推荐系统打通,实现「用户打开APP时,首页推荐内容与弹窗运营策略自动匹配其分层与兴趣」。
  • 量化成果与价值:体系上线后,核心价值用户月留存率从58%提升至71%,付费转化率从15%提升至23%;潜力成长用户付费转化率从8%升至14%;沉睡唤醒用户的召回率达29%(原15%)。整体来看,公司季度收入提升了22%,ARPU(每用户平均收入)增长28%。更重要的是,这个分层体系成为了公司后续所有运营活动的底层逻辑——从营销推送至产品功能迭代,均以用户分层为基础。我个人主导了标签体系的梳理与搭建,联动数据、产品、算法3个团队完成系统嵌入,实现了「从经验运营到数据驱动运营」的转型。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
奖项荣誉
  • 互联网营销师(中级)
  • 2023年公司优秀策略运营专员
  • 2022年Q4策略项目贡献奖
自我评价
  • 深耕互联网策略运营,以“用户价值与业务目标长期共振”为核心,擅长从用户链路到业务节点搭策略闭环,用“问题拆解-资源适配-迭代验证”逻辑解决复杂需求。
  • 数据敏感度扎根本质,能穿透指标波动找到用户需求断点或协同盲区,推动跨部门优化提效。
  • 习惯主动预判增长瓶颈,提前搭建适配的运营框架,避免被动响应。
  • 协作中做“价值翻译官”,将运营策略转译为各部门可感知的业务价值,降低沟通成本促共识。
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  • 头像
  • 基本信息
  • 求职意向
  • 工作经历
  • 项目经验
  • 实习经验
  • 作品展示
  • 奖项荣誉
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