负责用户增长营销全链路数据洞察与策略落地，通过用户分群建模、投放效果归因及LTV预测，驱动获客成本降低与用户生命周期价值提升

• 主导用户分群体系升级，基于RFM模型与XGBoost算法融合用户行为（APP停留时长、加购频次）、交易（客单价、复购间隔）及触达（短信打开率、Push点击）多维度数据，搭建动态分层标签系统（使用Python、Hive完成数据清洗与模型训练），解决传统静态分群滞后性问题，高潜用户（30天内付费概率＞70%）识别准确率从68%提升至82%，支撑Q4大促精准营销活动ROI较上半年提升25%
• 深度优化信息流广告投放策略，通过UTM参数标准化埋点与Shapley值归因模型，拆解各渠道（抖音、快手、小红书）用户后续30天LTV贡献差异，发现小红书用户客单价高但复购周期长、抖音用户转化快但流失率高，推动调整素材方向（小红书侧重品质故事、抖音强化限时福利），Q4新客成本下降18%，首月留存率提升12%
• 构建用户LTV预测模型，选取用户历史消费金额、最近购买时间、商品偏好（美妆/家居类目占比）、互动活跃度（评论/晒单次数）等15个特征，采用LightGBM算法训练，180天LTV预测准确率达89%，为市场预算分配提供量化依据，将高LTV用户（预测LTV＞500元）投放预算占比从45%提升至60%，整体ROI增长19%
• 牵头建立营销数据协同机制，梳理20+核心指标（如CPA、CVR、LTV）口径文档并与BI团队对齐，基于Tableau开发自动化数据看板，覆盖市场、运营、产品三方需求，需求响应时效从3个工作日缩短至4小时，跨部门数据争议率下降60%，团队协作效率提升40%

聚焦用户行为分析与营销活动效果追踪，通过数据挖掘定位增长瓶颈，支撑运营策略迭代与资源优化配置

• 核心参与会员营销活动效果评估，搭建“曝光-点击-领券-转化-复购”全链路漏斗模型（使用SQL提取埋点数据、Google Analytics验证路径），发现领券环节流失率高达35%（主因是领券入口隐藏深、规则复杂），推动优化入口至首页浮窗并简化规则（“满299减50”替代多档位选择），活动转化率从8%提升至14%，带动会员GMV月均增长22万元
• 开展用户留存归因研究，通过生存分析（Cox比例风险模型）识别影响30天留存的关键因子，发现首单物流时效＜48小时的用户留存率（58%）比＞72小时用户（39%）高48%（p＜0.01），推动供应链优化核心城市物流合作方，30天留存率从41%提升至53%，对应留存用户年贡献GMV增加1200万元
• 开发营销数据提效工具，基于Python编写ETL脚本整合CRM、广告平台、交易系统数据，实现“当日新增用户数-激活成本-7日转化率”核心指标实时监控看板，替代原有人工取数流程（需跨3个系统导出、2次VLOOKUP合并），日均节省数据团队2小时工作量，数据准确性从92%提升至99.5%
• 支持A/B测试全流程分析，主导“新人首单礼”测试（方案A：无门槛10元券；方案B：满50减15元券），通过卡方检验与置信区间计算，发现方案B虽首单转化率高3%，但次月复购率低5%，最终选择方案A并调整复购激励（下单后推送“满100减20”券），整体ROI较原方案提升11%

游戏社区用户LTV全链路预测与投放闭环优化项目

• 项目背景：星途互娱核心游戏社区（MAU 500万+）面临用户增长瓶颈，2021年投放ROI同比下降22%，且缺乏对用户长期价值（LTV）的精准预判——传统RFM模型仅能解释48%的LTV差异，导致预算向低价值渠道倾斜、高LTV用户流失率超30%。我的核心目标是主导搭建**用户LTV预测模型+全渠道投放闭环体系**，实现预算向高价值用户精准倾斜，提升整体营销效率与用户生命周期价值。
• 解决的难题与技术：1. 用户行为碎片化：游戏用户日均产生15+类行为事件（试玩、社交、充值等），传统模型无法捕捉非线性关系；2. 多渠道归因混乱：抖音、B站、小红书等6个渠道数据未打通，原归因模型依赖渠道自带参数，误差超30%。我选择**LightGBM算法**构建LTV预测模型（整合23个维度特征，包括用户行为序列、社交关系强度、付费频次分布），同时用**Shapley值归因模型**重构跨渠道贡献分配——解决了“用户行为与LTV的非线性关联”及“多触点价值重复计算”两大核心问题。
• 核心行动与创新：1. 主导跨部门数据中台搭建，打通CRM、投放平台、用户行为日志的实时数据链路，开发“LTV预测-渠道预算分配-用户触达”可视化看板；2. 针对模型漂移问题，设计“每周增量训练+近期行为权重因子”机制，将模型时效性从7天延长至14天；3. 推动投放团队采用“LTV预测值×渠道CPA”的动态预算公式，将高LTV用户对应渠道（如垂直游戏UP主合作的B站）预算占比从35%提升至60%。
• 项目成果与价值：1. LTV预测准确率提升至83%，单用户获客成本（CAC）下降19%；2. 投放ROI较项目前提升28%，月均高价值用户（LTV≥500元）新增量增长42%；3. 建立的“预测-投放-运营”闭环流程成为公司核心营销SOP，支撑了后续《星舰指挥官》等3款新游的冷启动，直接贡献年营收增量超1.2亿元。

二次元新游《星轨战歌》预热期用户分层转化提效项目

• 项目背景：2021年公司重点二次元新游《星轨战歌》预热期（上线前3个月）遇到关键瓶颈——用户活跃率仅18%，付费转化率不足5%，核心问题是缺乏对预热用户的**精准需求识别**与**分层运营**。我的目标是主导构建预热期用户分层体系，将“泛流量”转化为“高意向付费用户”，提升新游上线前的用户储备质量。
• 解决的难题与技术：1. 兴趣标签缺失：二次元用户兴趣分散（涵盖动漫、cosplay、游戏攻略等多领域），现有标签体系仅覆盖60%的用户偏好；2. 行为数据稀疏：预热期用户日均互动仅3-5次，传统逻辑回归无法有效预测付费意愿。我采用**协同过滤算法**挖掘用户兴趣关联（如“喜欢《原神》的用户更关注开放世界玩法”），结合**贝叶斯网络**整合社交关系数据（关注的主播、社群活跃度），构建“兴趣-活跃-付费潜力”三维分层模型。
• 核心行动与创新：1. 主导扩展二次元用户标签库至120+个，覆盖“动漫IP偏好”“游戏玩法诉求”“社交互动习惯”三大维度；2. 设计三层运营策略：核心粉丝（付费概率≥70%）推送专属试玩码+主播联动直播，潜在付费（40%-70%）推送个性化游戏测评+福利预告，泛用户（≤40%）推送轻量化互动活动（如角色捏脸大赛）；3. 通过A/B测试优化触达时机——将运营消息发送时间调整为用户活跃高峰（晚8-10点），点击率提升32%。
• 项目成果与价值：1. 预热期付费转化率提升至16%，用户7日留存从12%提升至30%；2. 新游上线首月流水达8000万元，超预期15%；3. 分层运营体系被纳入公司新游预热标准流程，覆盖后续《灵界旅人》等3款二次元产品，累计降低无效投放成本超2000万元。

• 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。