李思琪 · Product Specialist

通过用户访谈与竞品分析发现课程完成率低于行业均值，独立撰写需求文档，推动“学习进度提醒”与“章节解锁激励”功能上线，经A/B测试验证后课程完成率提升12%。

基于运营后台的流失数据，设计“作业提交弹窗引导”与“奖励积分”机制，并完成从调研到上线的全流程，使作业提交率提高18%，用户次日留存增长8%。

主导“学习计划自定义”模块的从0到1构建，收集200余条用户反馈，迭代3版原型，上线后月活跃用户提升15%，功能使用率达43%。

运用运营思维梳理用户分群特征，推动“错题本”与“知识点关联”微功能，经数据跟踪发现用户平均学习时长增加22分钟，复购转化率提高6%。

针对某头部社交平台核心信息流用户活跃度瓶颈，主导多轮A/B增长实验，通过SQL分析用户行为漏斗与内容偏好，联合算法团队优化推荐排序策略，实现新用户7日留存提升12%，DAU环比增长6%。

为提升内容推荐精准度，独立搭建用户兴趣分层标签体系并嵌入推荐模型，协同工程与运营团队推进灰度上线，实现人均视频播放时长增加15%，核心用户互动率提升9%。

面对推荐多样性不足导致的疲劳问题，设计并实施“兴趣探索+反馈加权”机制，利用SQL追踪实验数据并迭代策略，最终使高活跃用户周均启动次数从18次增至22次，大盘DAU突破历史峰值。

主导季度产品规划，梳理推荐链路中的关键指标与痛点，推动建成实时A/B实验平台，将实验周期从2周缩短至3天，支持年均超过50次实验高效落地，并输出标准化复盘报告指导后续迭代。

基于RFM模型，主导用户分层规则设计，从0到1搭建自动化分层系统，实现用户按价值、活跃度与生命周期动态分组，运营活动响应率提升22%。

规划并落地全链路数据埋点方案，监控分层后各群体行为变化，驱动RFM参数迭代，3个月内分层准确率提升15%。

设计运营触发引擎，根据分层标签自动匹配差异化内容与优惠券策略，单用户运营成本降低35%，整体运营效率提升30%。

协同数据团队建立分层效果看板，支持分层策略的A/B测试与快速调优，成功将分层模型复用至后续5个运营项目，缩短新项目启动周期40%。

主导智能推送系统重构，通过分析用户时段活跃度与渠道偏好（App内推送、短信、站内信），设计分层推送策略，灰度发布后触达率从62%提升至89%，次日留存率增长7.2%。

搭建推送A/B测试框架，针对3组不同文案与发送时机组合进行小流量实验，筛选出最优方案后全量上线，用户点击率提高18%，单日活跃用户净增4.5万。

建立推送失效归因模型，复盘30万条历史消息，识别出因系统延迟、渠道屏蔽导致的流失用户，优化重试机制与备用通道，最终将消息丢失率从11%降至2.3%。

联合运营团队设计用户静默期与疲劳度规则，基于行为数据动态调整推送频次，在不影响用户体验的前提下，推送带来的周活跃用户数提升23%，7日回访率提高15%。

针对原有审核流程混乱、工单流转无标准的问题，从0到1设计审核工单系统，梳理8类工单状态与35个字段，并搭建基于角色（审核员/质检员/管理员）的权限管理体系，上线后审核员操作路径缩短40%，错误率降低60%。

通过分析审核员操作日志与高频反馈，将工单自动分配逻辑由“全量抢单”改为基于技能标签与负载的动态分配，配合KPI看板实时展示人均处理量、响应时长、通过率等6项指标，推动审核团队日均处理量从80条提升至125条，峰值达150条。

主导工单系统与已有内容库、违规库的接口对接，实现审核结果自动回写与风险标签联动，减少人工跨系统复制粘贴操作15次/单，单人单日节省约1.2小时重复劳动。

为配合质检环节，设计抽检规则引擎与留痕功能，支持按概率/关键词/时间段抽取工单，并生成质检报告，使抽检覆盖率从5%提升至20%，定性问题发现周期由3天压缩至4小时。

主导系统上线前的UAT测试与全员培训（覆盖30+人），输出操作手册与常见问题FAQ，上线首周审核员平均操作耗时从12分钟/单降至7分钟/单，两周后稳定在6分钟以内。