陈星宇 · Product Specialist

深入商户日常运营场景开展多轮用户访谈与行为观察，系统梳理营销活动创建、优惠券核销及经营看板等核心需求，输出结构化PRD与信息架构方案，推动商家后台重构，上线后商户月活跃度提升30%。

针对营销工具模块，完成3家竞品（涵盖SaaS及本地生活头部平台）的功能对标与体验走查，提炼差异化设计策略，并将竞品分析结论转化为详细功能规格与埋点方案，为发券及活动配置系统从0到1落地奠定基础。

运用SQL对商家操作日志与留存漏斗进行定量分析，识别出高频但低效的配置环节作为优化锚点，主导简化营销活动创建流程，配置完成率提升至82%。

设计并主导数据埋点方案落地，覆盖商家后台核心操作路径与营销工具关键转化节点，建立异常监控与A/B实验评估能力，为后续数据驱动迭代提供基础。

在某电商SaaS服务商（EcomSaaS）主导订单履约与物流可视化产品线，针对多仓多承运商数据割裂痛点，设计物流中台API接入规范，牵头完成与顺丰、三通一达等8家物流商的技术联调与接口标准化。

推动物流查询页的体验重构与A/B实验，通过关键节点时间轴与异常状态前置对比实验，将用户端到端物流查询平均耗时由51秒降至28秒，查询效率提升45%。

以Scrum双周迭代驱动跨部门协作，统筹前端、后端、测试与物流运营四线并发，通过风险看板与里程碑对齐，零延期交付物流可视化模块并覆盖所有核心市场。

搭建物流体验数据看板，基于埋点与API回传分析轨迹断点与超时异常，协同售后团队落地自动补推策略，使物流问题主动咨询率下降25%。

基于用户画像与设备激活漏斗分析，定位首次配对及关键功能触达的高流失环节，重新设计场景化连接向导与智能设备发现策略，将核心联动功能月活跃使用率提升28%。

主导智能终端软硬件联动路线图规划，协调固件、App与云端多方团队实施敏捷迭代，以双周为交付节奏，上线一键组网、场景自动化等模块，版本交付准时率达100%。

搭建联动功能的数据验证框架，定义设备连接成功率、功能触发率与场景留存等北极星指标，通过A/B实验驱动交互优化，使App打开后主动连接设备的用户比例提升16%。

构建多场景用户画像模型，细分运动、出行与家居人群的联动需求差异，推动差异化功能露出策略，相关场景联动功能的次日留存平均提升12%。

搭建买家端全量用户RFM分层模型与关键行为标签体系，协同算法团队完成个性化推荐策略的接口对接与排序规则联调，主导多轮A/B实验以最优组合推动核心人群月度复购率提升22%。

引入OKR管理机制将平台季度增长目标拆解为可执行的分层实验路线图，建立包含假设提出、分流设计、效果评估的周级实验迭代流程，将单次实验从方案到上线周期由2周压缩至5个工作日，季度内完成12+个增长策略的并行验证。

主导搭建增长数据看板，覆盖RFM分层分布、推荐位曝光点击率、人群转化路径及复购漏斗等核心指标，实现实验效果与业务异动的可追溯、可拆解，为每日策略调优提供标准化决策依据。

针对沉睡与流失边缘人群设计差异化利益点与触达策略，拉通运营、算法与数据工程团队实施分群召回实验，通过渐进式优化使该人群30日回访率提升18%，同步沉淀出人群干预的标准化动作库。

以实验设计为核心方法沉淀增长策略验证框架，定义流量分配、最小样本量估算与统计显著性判定规范，在组织内推广数据驱动文化并赋能业务团队自主解读A/B实验结果。

洞察本地生活商户营销手段单一、依赖运营人工配置的痛点，主导发起全域营销工具从0到1的规划，完成覆盖主流O2O平台的竞品分析并走访30余家商户，独立输出包含发券引擎、活动规则引擎与自助配置后台的详细需求文档，确立了“自动化营销赋能商户”的产品策略。

落地商户自助发券与活动配置系统，设计满减、折扣、秒杀等多维营销玩法的可视化创建及定时自动化投放能力，将活动发起权直接交予商户，系统上线后商户营销参与率相对提升40%。

建立“发券-领券-核销”全链路数据看板，定义核心漏斗指标并输出双周数据洞察，驱动券面额、门槛和投放场景的持续调优，使券核销率稳步攀升，形成数据驱动的营销效果优化闭环。

协同运营团队构建商户成长任务体系与模板库，通过新手引导与案例宣导降低学习成本；功能上线首季度，商户自主创建的营销活动数突破1.5万场，有效验证了营销自动化对商户赋能的规模化价值。

基于20万+用户行为埋点与客服工单分析，发现订单详情页物流信息碎片化导致近四成客诉；主导重塑信息架构，设计多状态轨迹卡片与时效预测透传，上线后因物流不清引发的客诉量下降20%，页面停留时长缩短27%。

为根治轨迹数据源割裂问题，牵头与多家主流快递服务商开展API标准化集成，设计统一轨迹中间层与异常码映射，支撑全链路节点可视化，物流模块周活跃用户渗透率提升至68%，用户主动查询跳出率降低41%。

搭建物流异常实时监控与闭环处置机制，将揽收超时、中转停滞与末端延误等规则化为自动预警工单，并联动买家端主动推送状态说明与补偿入口，推动物流相关纠纷率降低18%，异常主动触达覆盖率达96%。

输出以用户满意度为核心的多指标评估体系，结合NPS与场景化埋点迭代交互；持续推动视觉降噪与关键信息前置，改版后订单详情页主观满意度评分提升15%，复购访问转化率同步上升9%。

洞察到手表用户仅查看单日健康数据、缺乏长期趋势解读的痛点，通过对运动与睡眠行为序列的聚类分析，主导设计“健康周报”功能，将心率、步数、睡眠分期等多维数据转化为可视化叙事报告，上线后健康模块DAU提升25%。

针对手表与App间健康数据同步失败率高的问题，梳理蓝牙传输全链路异常分支，重构本地缓存与重试机制，使数据同步成功率从82%提升至97%，相关客诉月均下降36%。

为优化报告触达效率，设计以推送时间与内容框架为变量的A/B实验，验证早晨8点结合睡眠摘要的推送策略可大幅拉升互动意愿，使报告首屏点击率提升41%，后续固化为自动化运营规则。

协同算法团队构建运动-睡眠综合评分模型，将碎片化健康指标转化为直观的健康分与建议，推动报告分享率提升29%，并间接带动健康周边硬件的页面浏览转化提升12%。

面对平台首页猜你喜欢模块点击率增长瓶颈，主导分析用户实时行为序列与长期偏好，构建意图识别与兴趣衰减特征，协同算法团队优化多路召回与深度排序策略，实现模块整体CTR相对提升35%。

设计基于用户行为特征的分群增长实验框架，将用户划分为高意图浏览、比价决策、闲逛探索等群组，分别配置差异化推荐逻辑并通过A/B实验验证，各实验组点击率均显著增长。

搭建推荐业务实时数据看板，覆盖曝光、点击、加购及转化全链路指标，嵌入实验数据自动显著性检验与异常监控，使策略迭代周期缩短至周级别，有效控制劣化风险。

主导增长实验全流程规范建设，沉淀实验假设设计、分流方案、效果评估与复盘模板，推广至多个推荐场景，提升团队实验效率与决策一致性。