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陆明哲
昨天的经验是今天的基石,而今天的突破将成为明天的标准。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
陆明哲的照片
求职意向
程序化广告投手
青岛
薪资面谈
随时到岗
工作经历
2022.07 - 2025.06
小楷电商科技
高级程序化广告投手

负责美妆个护品类全平台(巨量引擎、腾讯广告、阿里妈妈)程序化广告策略制定与执行,统筹RTB、oCPM、PDB混合投放模式,优化目标为ROI提升与新客LTV最大化,管理日均500万+预算的自动化流量采买。

  • 针对618大促期间美妆品类流量成本上涨18%的挑战,主导搭建「人群-素材-出价」动态联动模型:基于DMP分析历史高转化用户的兴趣标签(如成分偏好、使用场景),协同创意团队产出3类差异化素材(功效实测/达人测评/成分科普),并通过Python脚本实现素材A/B测试自动化,最终将CPM从38元压降至31元,ROI较日常提升28%,大促期间总GMV突破1.2亿。
  • 为解决新品牌冷启动转化不稳定问题,创新应用「LAL(类似受众)+ 种子用户扩展」策略:从私域会员中提取20万高价值种子用户,通过巨量云图构建3层相似人群包(基础属性-行为特征-兴趣标签),配合oCPM阶梯出价(初始出价高于预估转化成本15%,3天内动态下调至最优区间),新客成本(CPC)从9.6元降至7.4元,首月新客占比提升至42%。
  • 搭建实时数据监控体系:接入ADBUG监测素材曝光异常,结合神策数据归因模型追踪跨端转化路径,针对移动端H5落地页跳出率高的问题,联动技术团队优化加载速度(从3.2秒缩短至1.5秒),同时通过腾讯广告的「商品推广」能力锁定加购未支付人群进行二次触达,整体转化率提升19%。
  • 主导跨部门协作优化投放链路:与商品运营同步爆款SKU库存周期,调整投放预算分配(爆品占比从60%提升至75%);与客服团队复盘咨询高频问题,反哺素材优化方向(如增加成分安全认证展示),最终负责的3个美妆品牌ROI均超KPI 15%以上,其中1个新品牌实现3个月ROI翻倍。
2020.03 - 2022.06
小楷零售数字
高级程序化广告投手

聚焦3C数码品类(手机/智能家电),负责字节系、快手、百度信息流程序化投放,主导从传统关键词广告向程序化混投转型,管理预算从月均800万提升至2500万,核心目标为降低获客成本与提升老客复购。

  • 针对智能手表品类用户决策链长的特点,设计「认知-兴趣-转化」三阶投放策略:前期通过广点通XQIP人群包覆盖科技爱好者(日均曝光500万+),中期利用抖音星图达人素材进行兴趣激发(点击率提升至4.8%),后期通过腾讯广告的「商品卡」能力定向加购未支付用户(复购率提升12%),最终获客成本(CPA)从245元降至198元,ROI达标率稳定在110%以上。
  • 解决快手渠道素材同质化问题:基于飞瓜数据分析竞品素材表现,发现「使用场景剧情化」素材CTR高出均值27%,协同内容团队产出15条「家庭生活/户外出行」主题短剧情素材,配合「频次控制+时段溢价」策略(晚8-10点出价提升20%),该渠道ROI从0.9提升至1.4,成为季度核心增量来源。
  • 搭建自动化出价体系:使用Google Optimize进行多变量测试,验证「目标转化出价(tCPA)+ 动态竞价系数」组合策略的最优参数(系数1.1-1.3时转化量提升18%且成本可控),将人工调价耗时从每日2小时缩短至0.5小时,同时通过机器学习模型预测流量波动,提前1天调整预算分配(大促期间预算利用率提升至92%)。
  • 推动数据资产沉淀:主导整理300+有效人群标签(如「数码发烧友-年消费5000+」「学生党-关注性价比」),录入公司CDP系统供其他部门复用;输出《3C品类程序化投放SOP》,包含素材制作标准、出价调整阈值、异常流量识别方法,新人培养周期从2个月缩短至1个月。
2018.07 - 2020.02
小楷互动传媒
程序化广告投手

负责快消品(食品饮料)在头条系、微信朋友圈的基础程序化投放,搭建账户结构与素材库,学习流量采买逻辑与数据优化技巧,目标为跑通「曝光-点击-转化」基础链路。

  • 从0到1搭建食品饮料投放账户:根据产品定位(休闲零食/健康代餐)划分5个计划组,分别测试不同定向组合(年龄20-35岁女性/地域一线/兴趣标签美食探店),通过A/B测试筛选出「25-30岁+健身兴趣」人群包(CTR 3.1%优于均值18%),首月投放ROI达0.85,完成冷启动目标。
  • 优化素材制作效率:分析历史高转化素材共性(如「对比测评」「食用场景」),制作10套通用模板(含口播文案、画面分镜、背景音乐),协同设计团队快速迭代(素材生产周期从3天缩短至1天),素材CTR从2.2%提升至3.5%,无效素材占比从40%降至15%。
  • 解决流量碎片化问题:通过腾讯广告的「集合页投放」功能,将分散的SKU聚合至品牌旗舰店落地页,配合「热力图分析」优化页面动线(首屏增加限时折扣标签),页面停留时长从8秒延长至15秒,转化率提升9%,单账户月均消耗从50万增长至120万。
  • 建立基础数据复盘机制:每日输出《投放日报》(含TOP5素材、高成本低转化计划),每周分析人群留存率与LTV,发现「25岁以下用户30天复购率仅5%」后,建议调整定向(增加25-30岁用户占比),次月新客LTV提升12%,为后续精细化运营奠定基础。
技能特长
沟通能力
执行能力
热情坦诚
文案能力
兴趣爱好
摄影
看书
阅读
跑步
自我评价
  • 深耕程序化广告7年,熟稔从用户画像到竞价策略的全链路闭环,习惯提前预判流量拐点并动态调仓,拒绝被动追数据。
  • 以ROI为核心,用多维度归因+A/B测试迭代策略,推动过电商客户CPA下降25%——本质是让预算指向转化关键节点。
  • 能将业务目标翻译成投放动作,比如把“拉新”拆解为“高意向人群触达+首单激励”,实现投放与业务强绑定。
  • 保持行业敏感度,每周跟进新算法(如Transformer竞价应用)和平台规则,去年提前布局私域联动抢流量红利。
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  • 简历封面
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