负责门店药品全生命周期管理、专业药学服务提供及销售目标达成，涵盖慢性病用药指导、处方审核配合、GSP合规执行与顾客健康需求深度挖掘。

• 主导优化门店慢性病用药专区陈列，基于ABC分类法筛选高血压、糖尿病等8类高频慢病药品，结合FABE销售法则设计关联话术（如‘二甲双胍+血糖监测仪’组合），3个月内该专区销售额提升42%，复购顾客占比从35%增至58%。
• 针对顾客复杂用药咨询场景（如降压药与降脂药联用风险、中药配伍禁忌），建立‘症状-用药-随访’三步骤服务流程，配套电子健康档案记录200+例，季度内解决疑难咨询127次，顾客满意度从91%提升至97%，获评门店‘季度服务之星’。
• 牵头应对GSP飞行检查，梳理温湿度监控记录、阴凉柜药品养护台账等12项合规节点，设计‘双人交叉复核’机制避免近效期药品漏检，连续6次检查零缺陷，助力门店获评区域‘GSP示范店’。
• 创新设计‘用药提醒+健康科普’会员服务，通过企业微信推送300+条个性化信息（如‘服用头孢类药物禁饮酒’），带动会员月活率从45%提升至68%，关联带动维生素、医疗器械类产品销售增长29%。

承担门店基础药学服务、药品销售及运营支持，聚焦OTC药品推荐、顾客用药指导及库存动态管理，保障门店正常运转与销售目标落地。

• 严格执行GSP规范完成药品验收、陈列与养护，日均核对80+批次药品批号、有效期及存储条件，任职期间实现药品损耗率从0.8%降至0.3%，低于区域平均水平。
• 系统学习常见疾病用药知识（如感冒分型对应中成药选择、消化性溃疡联合用药方案），制作‘症状-药品对照卡’辅助咨询，3个月内非处方药推荐准确率从72%提升至91%，个人销售业绩稳居门店前3。
• 参与门店‘秋冬养生季’促销活动，设计‘防风寒中药包+润喉糖’组合装，结合会员消费数据定向推送，活动期间带动中药饮片类销售增长65%，贡献门店总销售额增量的22%。
• 协助店长完成库存盘点与滞销品处理，通过ABC分析法识别出15种月销量低于5盒的药品，提出‘关联陈列+限时折扣’方案，2个月内滞销品库存周转率提升50%，释放仓储空间12㎡。

学习药店基础运营流程，掌握药品分类、GSP基础要求及常见疾病用药知识，协助完成日常顾客接待、药品陈列与库存管理工作。

• 1个月内通过GSP基础认证考核，熟练掌握药品常温/阴凉/冷藏存储条件，独立完成300+种药品的日常陈列调整，确保符合‘先进先出’‘分类摆放’规范。
• 跟随资深药师学习感冒、肠胃不适等常见病症用药指导，记录典型案例47例，逐步具备独立接待轻症顾客并提供基础用药建议的能力，转正首月顾客咨询转化率达63%。
• 协助完成月度库存盘点，运用Excel制作‘库存预警表’跟踪近效期药品（剩余6个月内），提前3个月提醒采购调整进货量，实习期间门店未出现药品过期损耗。
• 参与门店‘家庭小药箱’公益活动，为社区居民提供过期药品回收、用药安全科普，服务60+户家庭，提升门店周边3公里客群认知度，活动后首月新客增长28%。

慢性病患者个性化用药依从性闭环干预项目

• 项目背景：国内院外高血压、糖尿病患者用药依从性不足60%，漏服/错服引发的病情波动及医保额外支出年超百亿元。公司承接上海市医保局“院外精准药学服务”试点任务，目标是构建“风险识别-分层干预-动态调整”的全流程依从性提升体系，解决传统服务“广撒网、低效率”问题。
• 关键难题：一是高风险患者筛查依赖人工，单例评估需15分钟且准确率仅70%；二是干预方式单一（仅短信提醒），患者参与度不足30%；三是缺乏病情联动机制，无法应对患者血糖/血压变化后的方案调整。
• 核心行动：① 数据融合建模：整合电子病历、处方流转及智能穿戴设备（运动/睡眠/血糖监测）数据，用LightGBM算法构建“依从性风险预测模型”，将患者精准分为高（≥8分）、中（4-7分）、低（≤3分）风险三级，筛查准确率提升至92%；② 分层干预设计：高风险患者匹配“资深药师1对1定制方案”（结合患者作息、用药误区设计“吃药提醒卡+家属联动话术”），中风险用“智能语音+情景短视频”（如模拟“降糖药漏服后是否补服”的决策场景），低风险用“自动化短信+用药日历APP推送”；③ 动态迭代机制：每月同步医院HIS系统的临床指标，若患者血糖波动超阈值，系统自动触发药师二次随访，调整干预频率。
• 项目成果：覆盖5家三甲医院1.2万名慢性病患者，3个月内用药依从性从62%提升至81%（提升19pct）；因用药错误导致的急诊率下降34%，医保人均药品支出减少18%（约210元/人）；项目获医保局“优秀试点案例”，公司为3家连锁药店输出标准化干预SOP，新增院外服务收入450万元。个人主导模型训练与干预策略设计，推动服务从“被动提醒”转向“主动预防”。

三甲医院门诊精准用药咨询平台搭建项目

• 项目背景：合作医院门诊药房日均咨询量达80件，药师人均日处理超30件，存在回复不及时（平均15分钟/件）、解答标准不一（同一问题不同药师矛盾率达25%）等问题，患者满意度仅85%。医院委托公司搭建智能化咨询平台，目标是提升效率与质量一致性。
• 关键难题：① 咨询问题分散（涵盖用法用量、药物相互作用、特殊人群用药等10余类），无法快速匹配标准答案；② 需平衡“标准化”与“个性化”——既要减少药师重复劳动，又要保留针对患者个体情况的调整空间。
• 核心行动：① 知识图谱构建：整合《中国药典》、200+份临床指南及3万条真实世界研究数据，覆盖1000+种常用药品的“用法用量-相互作用-特殊人群用药”三元组知识，解决“找答案慢”问题；② NLP分类引擎：用BERT模型将患者咨询文本自动归类至7大类别（如“降压药与感冒药能否同服”），匹配知识图谱的标准回答；③ 人机协同流程：药师可在系统推荐的“标准答案”基础上，添加患者个体情况（如“您合并肾功能不全，需将剂量减半”），既保证准确性又保留个性化。
• 项目成果：平台上线2个月内，咨询响应时间缩短至3分钟，药师日均处理量提升至50件；患者满意度升至94%，因咨询不清导致的处方退药率下降27%；平台被纳入医院“智慧门诊”核心模块，公司为120名医院药师开展3期“药学咨询标准化”培训。个人主导知识图谱搭建与流程设计，推动药学服务从“经验驱动”转向“数据驱动”。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。