负责公司旗下社交娱乐平台「星聊」用户增长型活动全生命周期管理，聚焦拉新、促活及付费转化核心目标，联动产品、市场、设计团队推进策略落地，通过数据驱动优化活动模型，支撑业务增长

• 主导设计「夏日社交季」拉新增长系列活动，基于AARRR模型拆解「新用户注册-裂变传播-留存转化」链路目标，针对18-25岁高校用户群体设计「好友组队领30天会员」裂变机制——使用SQL提取近7天注册未活跃用户包（约5万条）定向推送邀请链接，联动市场部投放朋友圈精准广告（定向高校IP+兴趣标签），协调设计部产出含实时组队进度条的动态海报（提升用户紧迫感）。活动周期28天，新用户注册量达12万，环比提升42%，老带新裂变率28%，超目标15%
• 针对「年度会员日」活动后7日留存仅35%的瓶颈，通过用户调研（发放1万份NPS问卷+200场深度访谈）定位「权益感知弱」核心问题，牵头搭建「分层权益体系」：对月消费≥500元高价值用户提供专属客服+限量定制头像框，对普通用户设计「连续登录3天领50元道具券」任务。活动后7日留存提升至48%，付费转化率从12%升至19%，带动会员收入环比增长30%
• 搭建活动效果评估体系，整合神策分析埋点数据与业务指标（新增、活跃、付费），设计「活动ROI看板」（含单用户获取成本、活动贡献GMV、裂变系数、留存衰减率等指标），将复盘周期从7天缩短至3天，后续活动策略调整效率提升30%
• 协同产品部优化活动落地页体验，通过GrowingIO热图分析发现「立即参与」按钮因浮窗遮挡点击率仅18%，推动产品将按钮固定至页面底部中央，同时将报名流程从3步简化为2步。调整后活动参与率从25%提升至39%，页面停留时长延长13秒

协助负责「星聊」平台日常活动策划与执行，聚焦用户活跃与留存，配合团队完成资源对接、流程测试及数据跟踪

• 参与「周末狂欢夜」活跃提升活动，负责沉默用户（最近30天登录≤1次，约8万用户）触达策略——使用RFM模型筛选高潜力沉默用户（最近登录15-30天+消费≥100元），撰写3版push文案（测试后「你的好友在等你，登录领100积分+限时特效礼物」点击率15%）。活动期间沉默用户召回率15%，20%转化为周活跃用户，带动周活数提升18%
• 针对「签到活动」参与率从40%降至28%的问题，通过用户访谈定位「奖励枯燥」痛点，提出「累计签到送限定头像框+阶梯式现金红包」方案。执行后参与率回升至36%，签到用户次日留存提升12%，月均签到次数增加5次/人
• 负责活动数据跟踪与日报输出，用Excel搭建含12项指标（新增、活跃、付费、分享等）的模板，每日同步进度。曾快速定位「分享功能故障」（分享成功率仅50%），推动技术部修复后分享率提升至75%，活动总曝光量增加20万
• 协同设计部优化活动视觉，根据用户调研「页面复杂」反馈，推动简化页面布局（减少3个模块）并增加加载动画（进度条+虚拟礼花）。调整后页面停留时长从15秒延长至28秒，转化提升8%

协助活动运营团队完成日常活动执行支持，包括用户触达、数据统计及流程测试，学习活动策划底层逻辑

• 协助执行「新人福利周」活动，撰写3版push文案（侧重「注册领红包」「免费体验特权」「好友一起玩」），测试后发现「好友一起玩」版点击率12%（高于其他两版5%），当日新增用户1.5万。同时用Excel透视表统计每日数据，发现「晚间20-22点推送注册量占比60%」规律，后续调整时间后注册转化率从8%升至11%
• 参与「注册领红包」活动流程测试，发现「红包到账延迟」问题（平均10分钟），协同技术部排查接口拥堵原因，推动优化为实时到账。活动期间注册转化率从8%升至11%，用户投诉率下降40%
• 整理「新人福利周」复盘报告，汇总新增1.2万、活跃用户占35%、付费率2%等数据，提出「增加新手引导任务」建议，被团队采纳后下一期付费率提升至2.8%
• 协助搭建活动素材库，分类整理200+张活动海报、100条push文案，标注适用场景与效果数据，提升团队后续活动素材调用效率35%

垂类知识社区核心用户LTV提升与生命周期精细化运营项目

• 项目背景：社区成立3年积累1200万注册用户，但近半年核心创作者（月更≥4篇）月活留存率下滑至61%，付费转化率仅18%，整体用户LTV停滞在110元/年。核心目标是搭建分层运营体系，针对性提升不同生命周期用户的价值贡献，最终实现核心用户LTV提升25%+、单用户年ARPU增长20%。
• 解决的难题：①原有RFM分层无法区分垂类用户的“兴趣深度”与“价值潜力”——比如部分低频互动但擅长垂直话题的用户被误判为“沉默用户”；②生命周期节点干预无数据支撑——比如成熟用户复购动机弱，沉默创作者召回效率不足10%；③跨团队目标不对齐——产品迭代与运营策略节奏错位，导致策略落地延迟。
• 核心行动：1. 构建“兴趣-行为-价值”三维分层模型：联合数据团队提取15个垂类用户特征（如话题发起深度、专业内容互动率、付费内容转化路径），用DBSCAN聚类算法将用户分为“种子创作者（高兴趣高价值）、核心生产者（中高兴趣中价值）、活跃互动者（中兴趣高粘性）、沉默潜力（低兴趣高潜在）、流失用户（全低）”5层；2. 数据驱动的生命周期干预：基于XGBoost模型预测用户“从活跃到付费”“从付费到忠诚”的转化概率，针对种子创作者设计“专属资源包”（流量倾斜+行业专家1v1指导），针对核心生产者推出“阶梯式创作激励”（月更≥8篇额外奖励500元+IP包装），针对沉默潜力用户用“历史兴趣内容召回+定制化福利券”激活；3. 建立跨团队OKR对齐机制：每周同步运营策略调整与产品迭代进度，推动产品上线“用户成长看板”，实时监控各分层转化指标。
• 项目成果：6个月内，种子创作者月活留存率提升至83%，核心生产者付费转化率从18%升至34%；沉默潜力用户召回率从9%提升至26%，流失用户回归率从7%升至16%；整体核心用户LTV提升29%（达142元/年），单用户年ARPU增长23%。主导搭建的分层模型被纳入公司用户运营SOP，跨团队协同机制推广至3条业务线，个人获当年“业务突破奖”。

生鲜品类用户复购率提升与本地化精准运营项目

• 项目背景：生鲜电商市场竞争加剧，公司生鲜品类月复购率仅21%，低于行业均值25%，且不同区域用户需求差异大（如南方用户偏爱热带水果，北方用户偏好根茎类蔬菜），导致库存周转慢、新鲜度投诉率高。核心目标是提升生鲜品类月复购率至28%+，降低区域配送损耗15%。
• 解决的难题：①用户需求本地化匹配度低——平台推荐的生鲜商品与区域偏好匹配度仅55%；②供应链与运营脱节——前置仓库存数据未同步至前端，导致“用户下单后发现缺货”的投诉占比22%；③推送策略同质化——统一推送“今日特价”导致区域用户打开率仅8%。
• 核心行动：1. 搭建“区域-用户-商品”本地化运营框架：分析各区域近1年的购买数据，提炼TOP10本地偏好商品（如广州的妃子笑荔枝、北京的有机土豆），形成“区域商品白名单”；2. 供应链联动优化：推动技术团队开发“区域前置仓库存实时同步系统”，将库存数据同步至APP前端，实现“今日下单、明日达”的精准承诺；3. 个性化推送策略：基于用户区域、购买历史、浏览行为，用协同过滤算法推荐本地偏好商品，比如给广州用户推送“新鲜荔枝预售”，给北京用户推送“土豆直供套餐”；4. 设计“本地生鲜节”活动：每周推出区域特色专场，结合本地达人直播讲解生鲜优势，提升用户信任度。
• 项目成果：3个月内，生鲜品类月复购率提升至35%，本地化商品销量占比从41%升至67%；配送准时率从84%提升至96%，新鲜度投诉率下降18%；获客成本降低22%，因复购提升减少新用户获取投入约300万元。主导的本地化运营框架被复制到零食、美妆品类，个人晋升为生鲜事业部运营主管。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。