负责本地美食垂类社区的生态搭建与用户活跃提升，聚焦商家-用户互动链路优化及高价值用户留存，边界涵盖社区规则制定、话题运营、用户分层运营及数据闭环迭代

• 主导设计「美食探店共创计划」，基于RFM+兴趣标签用户分层模型筛选1000名核心种子用户，初期面临「用户参与深度不足」问题——通过绑定「任务阶梯激励+荣誉身份体系」（月度最佳探店官获电子证书+合作商家8折券+社区首页推荐位），推动UGC产出量较计划提升85%，带动合作商家复投率从22%升至52%
• 优化社区话题运营机制，用八爪鱼采集器抓取用户评论关键词，提炼「本地人私藏苍蝇馆」「跨区美食打卡」等6个高频需求话题，每周发起「话题挑战赛」并结合算法推荐调整权重（将优质探店内容优先推送给同区域用户），最终话题月均曝光量从120万升至264万，互动率从4.2%提升至7.8%
• 搭建高价值用户成长体系，参考AARRR模型设计「探索者→资深吃货→社区KOL」三级权益：探索者享新人流量包，资深吃货获专属客服+优先试吃，KOL额外拥有「商家探店权」及流量扶持；落地后高价值用户（月发帖≥4篇）留存率从55%升至72%，其贡献的GMV占比从18%提升至25%
• 联动商家端做社区赋能，针对「商家内容质量低、转化差」痛点，设计「本地商家内容运营培训课」（覆盖内容选题、图片拍摄、互动技巧3大模块），累计培训300家美食商家；结课后商家内容点击率从1.2%升至2.7%，社区内店铺页面访问量提升40%

负责同城兴趣社区的用户增长与活跃维护，聚焦年轻用户的内容生产与社交互动，边界包括新人引导体系搭建、兴趣小组运营及用户流失召回

• 核心参与新人冷启动流程优化，通过A/B测试对比「兴趣问卷+好友邀请」与「通用新手任务」两种模式，选择前者（问卷匹配3个同城兴趣标签，自动推荐对应小组及KOL）；落地后新人7日留存率从35%升至48%，首周内容产出率从12%提升至34%
• 搭建「同城兴趣小组」精细化运营机制，用小U社群工具管理20个垂直小组（如「城市骑行党」「周末徒步局」），设计「小组积分赛」（月度评选「最活跃小组」「最佳分享者」，奖励小组流量包+线下活动名额）；结果小组月均发帖量从800篇升至1400篇，成员互动率从3.1%提升至7.5%
• 针对沉默30天以上用户做精准召回，用RFM模型筛选「高潜力流失用户」（历史发帖≥2篇、点赞≥10次），发送个性化邮件（包含其过往感兴趣的话题+同区域新动态），召回率达18%，其中25%的用户重新活跃（周登录≥3次）

协助校园社区的日常运营，聚焦学生用户的内容创作与社交连接，边界包括话题策划、用户互动及数据统计

• 独立策划「校园美食节」主题话题活动，联动校园KOL（食堂美食博主、社团负责人）推广，通过「晒美食赢免费餐券」激励用户参与，最终吸引1200名学生发帖，产出UGC内容2300+，话题阅读量破55万，带动校园周边商家到店量提升28%
• 协助搭建用户积分体系，设计「签到领积分」「优质内容加分」「邀请好友翻倍」规则，上线后用户日均登录次数从1.1次升至1.4次，周发帖量提升40%
• 每周输出社区数据报告，分析用户活跃趋势（如晚8点-10点为发帖高峰）、热门话题分布（美食占比35%、学习占比28%），为运营策略调整提供支持——比如根据报告增加晚间互动活动，使得高峰时段发帖量提升30%

• 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。

Z世代兴趣社交App高潜付费用户LTV精细化运营项目

• 项目背景：星途互娱核心App以Z世代兴趣圈层社交为核心，但2022年上半年面临付费增长瓶颈——新用户30天付费率仅8%，且通过行为筛选的高潜用户（连续3周活跃、有≥2次圈层互动）30天流失率达35%，传统“一刀切”的付费引导策略（如全量推送会员折扣）对高潜群体无效。我的核心目标是：构建适配Z世代行为特征的高潜付费用户分层运营体系，实现LTV（用户生命周期价值）最大化，直接拉动付费收入增长。整体负责项目策略设计、跨部门（产品/数据/市场）协同及落地闭环。
• 关键难题：① 高潜用户识别不精准——传统RFM（最近一次消费、消费频率、消费金额）模型未覆盖Z世代“内容创作参与度”“圈层影响力”“社交裂变意愿”等核心行为特征，导致15%的潜在付费用户被遗漏；② 分层运营动作同质化——过往对高潜用户采用统一推送，未区分“兴趣萌芽期”“行为深化期”“付费决策期”不同阶段的需求，转化率仅12%；③ 缺乏实时反馈机制——运营动作的效果无法快速追踪，策略迭代滞后于用户行为变化。
• 核心行动与创新：① 重构高潜用户识别模型：基于AARRR模型与Z世代社交行为数据（如内容创作频次、话题圈层发言量、好友邀请率），新增“内容贡献值”“圈层活跃度”“社交裂变潜力”3个维度，用K-means聚类算法将高潜用户细分为“兴趣探索型”（爱刷内容但少互动）、“社交连接型”（热衷加好友、建圈子）、“内容生产者”（常发原创内容）3类；② 设计差异化运营策略：“兴趣探索型”用户侧重“个性化内容喂养+创作引导”——通过算法推送其关注圈层的优质内容，附带“1分钟生成动态”工具教程，降低创作门槛；“社交连接型”用户聚焦“圈层身份认同+权益绑定”——推出“圈子核心成员”勋章，完成任务可解锁“专属会员权益”（如圈子置顶权限）；“内容生产者”用户则前置“变现通道体验”——优质内容可获得“小额流量激励包”，并引导其了解“会员专属商单资源”；③ 搭建实时数据闭环：联动数据团队开发“高潜用户运营看板”，跟踪每类用户的触达率、付费转化率、7/30天留存率及ARPU变化，每周输出策略迭代报告（如发现“社交连接型”用户对“联合会员权益”的响应率比预期高20%，立即加大该权益的投放占比）。
• 项目成果与价值：① 核心指标突破：高潜用户30天付费转化率从12%提升至28（+133%），30天留存率从55%提升至72%（流失率下降20%）；② 业务价值贡献：项目上线6个月内，高潜用户贡献的付费收入占整体付费增长的18%，其ARPU较普通付费用户高35%；③ 方法论沉淀：搭建的“Z世代高潜用户分层运营模型”被推广至公司旗下2款新上线的兴趣社交产品，成为通用付费用户运营框架；④ 个人贡献：主导策略设计与跨部门落地，通过数据驱动的精细化运营，解决了高潜用户“识别不准、运营同质化、迭代滞后”的核心问题，验证了Z世代用户“兴趣-社交-变现”链路的可精细化运营性。