何雨桐 · Business Data Analyst

某互联网大厂/市场数据分析专员

• 基于 SQL 整合广告投放、官网埋点与 CRM 转化数据，搭建 Tableau 营销活动 ROI 实时看板，将多方数据汇聚时效从天级提升至小时级，建立异常自动预警与渠道下钻归因机制，大幅提高营销决策响应速度。

• 针对信息流、搜索等媒介开展广告效果分析与 A/B 测试，发现素材与用户分层匹配的投入产出比差异显著，推动创意与人群定向策略迭代，使平均获客成本下降 18%。

• 结合市场调研与活动中期复盘，建立媒介投入产出比评估模型，对季度预算进行渠道间再分配，将低效渠道预算削减 30% 并向高转化渠道倾斜，带动季度整体转化率环比提升 12%。

• 以 Excel 搭建媒介组合弹性测算工具，模拟不同预算分配方案下的边际回报，为管理层 3 轮预算调整提供量化依据，媒介投入产出比同比提升约 1.6 倍。

某新消费品牌/商业数据分析师

• 搭建融合社媒聆听、电商销售与竞品情报的市场趋势监测仪表盘，通过 Python 实现数据自动清洗与汇总，定期产出品类机会扫描报告，支撑季度品类拓展决策，推动引入两个新细分子品类，带动该品类季度营收环比增长约 18%。

• 运用 Python 对竞品价格、促销节奏及社媒声量进行关联建模，识别消费者价格敏感带，输出阶梯定价策略建议，推动两款核心产品定价调整，实施后产品线毛利率环比提升 2.5 个百分点。

• 协同品牌与产品团队深度参与品牌定位重塑项目，通过社媒聆听与 NLP 情感分析量化消费者品牌联想变迁，输出舆情洞察简报，辅助调整品牌核心信息，项目落地后品牌好感度指标提升 11%。

• 对接销售与渠道团队，将竞品战术动态与内部销售数据交叉分析，形成周度竞争策略简报，支持快速定价与促销响应，在竞品密集促销期间稳守关键渠道市场份额，份额流失控制在 0.6 个百分点以内。

新品孵化数据中台/数据支持

• 独立清洗该数据中台历史项目沉淀的 3 万+条用户问卷与行为埋点数据，设计离散选择实验并嵌入价格敏感度测试题项，构建涵盖 4 个 SKU 的 Conjoint 分析数据集，为弹性模型提供结构化输入。

• 基于多元线性回归与对数需求模型，拟合不同价格点下的预估销量曲线，输出分渠道最优定价区间建议，模型在回溯验证中预测准确率达 87%。

• 将原本依赖外部机构执行的用户价格感知定性研究环节，转化为数据驱动的迭代式在线问卷调研，使新品定价调研周期从 7 周压缩至 4 周，时间成本缩减超 40%。

• 协同产品与品牌团队将弹性模型结果落地为产品线初期定价策略，锚定主力款价格带，支撑上市首月库存周转达标，同时节省外部定性研究预算约 12 万元。