负责美妆品类大促全周期活动策划与落地，联动用户运营、商品管理、流量投放团队实现GMV增长与用户活跃提升，沉淀活动SOP支撑长期复用

• 主导2024年618美妆大促策略设计，基于AARRR模型拆解“拉新-转化-复购”目标，结合RFM用户分层制定差异化权益——高价值用户（占比15%）匹配“满800减200+专属礼盒”，中腰部用户（占比60%）推送“品类满300减80”，新用户（占比25%）发放“首单立减50+试用装”，同时用GrowingIO追踪用户路径优化权益触达时机；挑战在于大促前核心单品库存波动超20%，联动商品团队搭建动态库存预警系统（阈值设为安全库存的80%），实时调整权益力度（如库存紧张单品暂停满减），最终大促GMV达1.2亿，达成率125%，新用户转化率较去年同期提升18%，高价值用户复购率提升12%
• 针对日常“周三美妆日”小促迭代，用A/B测试验证玩法有效性——对比“满300减50”与“买一送一”的点击率（分别为8.2% vs 7.5%）与转化率（5.1% vs 4.3%），选定前者并叠加“签到7天领小样”互动；挑战是用户对常规玩法疲劳，新增“老带新返现10%”机制（上限50元），通过企业微信触达高活跃用户（占比30%）引导传播；结果小促GMV环比提升22%，老带新贡献占比达35%，用户停留时长增加2.5分钟
• 联动内容团队做活动种草，制定“抖音小红书双平台预热”方案——抖音投放KOC测评（选10-50万粉丝垂类博主，占比70%）+话题#小楷美妆节#，小红书发起“我的妆容日记”UGC活动（奖励Top10送正装）；挑战是初期话题曝光仅5000万，调整KOC筛选标准（增加“互动率≥5%”指标）并设置“点赞过万额外送试用装”，最终话题曝光1.2亿，引流APP新用户5万，其中30%转化为“周三美妆日”用户
• 活动后用ROI模型评估效果，计算各品类LTV/CAC比值（如精华类LTV是CAC的3.2倍，面膜类为2.1倍），输出《2024618活动复盘报告》并沉淀“分层权益设计-SOP”（含用户分群逻辑、权益力度阈值）、“内容种草-引流SOP”（含KOC筛选标准、话题运营节奏），后续双11活动复用率达80%，筹备时间缩短30%

聚焦服饰品类活动执行与优化，协同流量、商品团队提升活动GMV与用户复购，推动活动流程标准化

• 辅助策划2022年双11服饰活动，负责用户权益模块——用SQL拉取近6个月RFM数据，将用户分为“高价值（复购≥3次）、潜力（消费≥500元未复购）、新客（首次购买）”三类，分别匹配“无门槛100元券”“满400减150”“首单立减30”，该部分用户GMV占比达40%；工具使用SQL+Excel数据透视，权益发放准确率100%
• 优化活动报名流程，通过神策分析发现“填写地址”环节流失率高达30%，定位原因为“需手动输入详细地址”，协调技术团队实现“自动填充常用地址+一键修改”功能，优化后流失率下降至15%，报名用户数提升25%，活动期间订单量增加18%
• 跟进活动流量投放，配合流量团队用直通车推广活动页，优化关键词库（新增“双11服饰折扣”“秋冬外套推荐”等长尾词），点击率从6%提升至12%，引流成本下降8%；同时监控ROI，当某关键词ROI低于1.5时及时暂停，节省投放成本12%
• 活动后用问卷星收集1万份用户调研，发现65%用户希望增加“预售定金膨胀”，推动2023年双11活动加入该玩法——预售期定金可抵2倍金额（如100元定金抵200元），最终预售GMV达3000万，较去年同期提升30%，预售用户转化率达75%

协助活动策划、数据统计与用户沟通，保障活动落地效率与用户体验

• 协助策划2020年开学季数码活动，整理学生党用户需求（调研显示60%学生关注“低价耳机”“充电设备”），配合设计团队优化活动页面——增加“学生认证领100元券”“买耳机送充电头”权益，活动期间数码品类GMV提升20%，学生用户占比达55%
• 每日统计活动核心数据（PV、UV、转化率、客单价），用Excel制作日报与周报，及时发现“某款蓝牙耳机转化率仅5%”（低于均值8%），反馈给商品团队后调整价格（从299元降至249元），转化率提升至8%，该单品GMV增加15%
• 搭建活动常见问题库，用Confluence整理“优惠券使用规则”“物流查询方式”等高频问题（共50条），并同步给客服团队，重复咨询率从40%下降至10%，用户满意度提升12%
• 参与活动复盘会，记录关键结论（如“低价引流款能提升整体转化率3-5%”“学生认证权益ROI达2.5”），后续活动增加引流款占比（从10%提升至20%），学生认证权益复用至“双十一”活动，效果达标

星途直播APP核心用户LTV提升项目

• 直播行业用户竞争加剧背景下，平台核心付费用户（月均消费≥500元）30日LTV连续3季度下滑（从1200元降至980元），我的目标是主导设计精细化运营策略，提升高价值用户长期贡献并统筹跨团队落地。
• 面临两大挑战：一是传统RFM分层未结合内容偏好与互动深度，精准干预不足；二是高潜用户触达时机与权益匹配度低，转化效率差。我选择整合神策数据用户行为，构建“RFM+内容偏好+互动序列”三维分群模型，并用Python做特征工程，挖掘“连续3天看同一主播、互动评论≥5条”等付费前关键信号。
• 牵头搭建高潜付费用户识别模型，将用户分为“即将流失高价值”“待激活潜力”“稳定付费”三类；针对流失风险用户设计“专属主播连麦+阶梯礼物返还”权益包，通过APP弹窗+短信触达；针对潜力用户推送定制化主播推荐（基于过往内容标签）及“首单立减50元”券，每周迭代模型特征优化策略。
• 3个月内核心用户30日LTV提升28%（回升至1250元），复购率提升15%，单月新增付费收入超500万元。我主导模型搭建、策略设计及跨产品/数据/技术团队协调，推动策略成为公司核心用户运营标准方案，直接贡献年度营收增长约6%。

星途短视频APP新用户冷启动效率优化项目

• 短视频赛道新用户CPA攀升至15元，但注册后7日留存仅32%、首周消费时长不足10分钟，我的目标是解决“用户不知道看什么”的痛点，设计个性化冷启动策略提升留存与消费深度。
• 原有策略用“通用热门内容推送”，未考虑用户来源（应用商店/社交裂变/广告）与初始行为差异，导致推荐精准度低。我选择整合用户注册信息（年龄/性别/渠道）与初始行为（首次浏览3条内容类型、停留时长），构建“用户画像+协同过滤”混合推荐模型。
• 分析不同来源用户兴趣：小红书来的用户偏好美妆/生活，抖音来的偏好娱乐/剧情，调整推荐权重；基于用户首次浏览标签推送同类型前50条优质内容；设计“新手任务”——完成3条美妆视频观看得1元现金，提升互动率。同时通过A/B测试优化模型参数，对比不同策略效果。
• 新用户7日留存提升22%（至39%），首周消费时长提升35%（至13.5分钟），单月新增用户LTV提升18%。我主导用户画像与推荐模型整合，协调算法团队优化算法，推动策略成为公司新用户运营基础方案，后续推广至公司旗下3条产品线，间接降低新用户获客成本约12%。

• 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。