林珑 · Data Product Manager

主导某头部电商平台（E-Mall）商家与运营双端数据产品线规划，运用SQL与Tableau搭建PC/移动/大屏多端实时数据看板，设计覆盖用户、交易、流量等4大域的统一指标体系；上线后周活跃商家突破1,500家，运营决策效率提升约40%。

抽象商家高频取数痛点，从0到1设计自助OLAP分析工具，实现拖拽式配置、SQL自动生成与可视化查询，使运营人员能够独立完成90%以上日常分析，需求响应周期由3天压缩至2小时内。

融合用户画像与RFM行为标签，协同运营团队在S级大促中发起多组A/B测试，针对高价值人群实施差异化触达与策略验证，推动两次活动GMV分别提升12%与9%，并将实验流程固化为常态化运营工具。

基于看板埋点行为数据驱动迭代，优化数据加载链路与交互路径，将核心看板首屏平均加载时间压缩至1.5秒内，日均活跃用户留存率提升25个百分点，加速数据驱动决策文化在业务侧的渗透。

针对平台创作者缺乏统一数据视图的痛点，主导用户调研，深度访谈15位不同量级创作者，梳理50+条需求，独立完成PRD撰写与Axure高保真原型设计，明确定义内容表现、粉丝画像、趋势对比三大模块。

协调数据工程与前端团队，推动“达人内容洞察看板”从0到1落地，整合播放量、互动率、粉丝净增等多维指标，上线后覆盖平台90%以上活跃创作者（2000+人）。

构建可视化看板，配置趋势图、排行榜与指标卡片等组件，将单条内容表现获取时间从天级手动拉取缩短至分钟级实时查看，平均每日数据查阅操作减少约70%。

根据上线后200+条用户反馈，独立迭代2个版本，新增内容对比预警与同类创作者benchmark功能，使看板周均活跃访问率稳定在85%以上，创作者周内容优化决策频次提升25%。

制定数据口径规范与刷新规则文档，与算法侧对齐关键指标计算逻辑，保障数据一致性；看板上线后“数据不准确”相关创作者工单量下降约60%。

负责从0到1构建公司首款A/B实验平台，深入调研运营与算法团队的实验诉求，独立输出产品原型与PRD，定义流量层域及正交互斥分流规则，协同数据仓库团队设计星型模型存储实验曝光与行为事件，上线后支撑月均50+在线实验。

设计无侵入式埋点方案与自动采集规范，统一用户分流标识(Experiment ID)在下游全链路数据中的透传与关联，实现分流—行为—交易数据完整贯通，实验数据质量核查耗时由小时级压缩至分钟级。

自研统计显著性自动判断引擎，内嵌T检验、Z检验与Mann-Whitney U检验等，结合多重检验校正（FDR）策略，将统计分析从人工脚本计算（平均2天）缩短为实时自动输出置信区间与P值，消除人工误判。

搭建多维度结果可视化看板，支持按流量域、分层、指标维度自定义对比视图，转化率、ARPU等关键指标提升幅度清晰呈现，驱动实验决策周期由周降至24小时以内，实验迭代速度提升约3倍。

针对运营无法定位用户流失环节的痛点，主导从0搭建全链路流量分析平台，整合埋点行为与多触点归因数据，抽象出包含曝光、点击、加购、下单等20+关键节点的多维度漏斗分析模型。

运用SQL实现跨端用户路径拼接与归因权重计算逻辑，基于FineBI搭建自助式可视化看板，支持按渠道、人群、活动等维度下钻分析，将单次分析周期从2天压缩至2小时。

引入首次点击、末次点击与线性归因模型，量化各渠道对转化的真实贡献，纠正仅按末次来源评估效果的偏差，使渠道预算调整有据可依。

上线首月协助运营团队识别出7个高流失环节，推动优化实验后，核心路径整体转化率绝对提升2.3个百分点，月度GMV增益约260万元。

沉淀《用户行为分析平台搭建手册》与SQL模板库，赋能3个业务线自主完成80%的日常流量分析需求，减少重复取数工作量约4人天/周。

主导公司核心指标口径治理，协同运营、商品、市场等5个业务方完成23项关键指标定义的对齐与收敛，输出首版《统一指标字典》，将跨部门数据不一致导致的月度复盘争议减少约60%。

从0到1设计并上线指标血缘看板，自动解析30+核心报表的数据依赖与加工逻辑，支持异常指标溯源，问题定位平均时长由2小时降至20分钟内，数据可信度显著提升。

建立指标变更三级审批与自动化稽核流程，覆盖新增、变更、下线三类场景，上线以来未发生因口径擅自变更引发的数据事故，数据资产稳定性大幅增强。

推动数据字典与元数据管理平台落地，完成200+张核心数据表的字段、负责人、更新周期等元信息在线化，业务自助查数效率提升约50%。