陈思远 · 数据产品经理

通过SQL提取近6个月用户行为数据，定位注册后次日留存率仅32%的痛点，撰写PRD并推动A/B测试优化新手引导流程。测试组留存率提升至41%，带动整体月活跃用户增长8%。

主导A/B测试功能模块的产品设计，定义实验指标与分流逻辑，支持市场团队连续4周开展活动效果对比，实现活动转化率从2.1%提升至3.4%，为后续版本迭代提供数据依据。

基于用户漏斗分析识别出“商品详情页→加入购物车”环节流失率达67%，输出产品需求文档并协调开发上线一键加购组件。上线后该环节流失率降至55%，订单转化率提高9%。

每双周整合业务方与运营侧诉求，更新产品路线图，优先排期高ROI需求。半年内交付6个功能迭代，累计支撑业务方制定增长策略12次，直接贡献GMV环比增长15%。

针对某用户增长平台的活跃用户，基于RFM模型对50万+用户进行分层，首创8类分群标签（高活跃核心、高价值沉睡等），为运营团队提供精准触达依据。

主导用户行为埋点方案设计，新增12个关键事件采集点，覆盖率达98%，后续分群特征分析准确率提升30%。

使用Tableau搭建用户分层实时看板，整合各分群转化漏斗与留存数据，支撑运营周会决策，将策略迭代周期从2周缩短至5天。

策划并执行A/B测试：对“高价值沉睡”分群推送个性化优惠券，活动点击率提升22%，整体运营活动转化率较上月提升15%。

针对推荐算法上线后效果难以直接归因的问题，主导设计了一套基于用户行为漏斗（曝光→点击→下单）的归因分析工具：使用Python清洗百万级推荐日志并构建多维度归因模型，产出可视化报表（节点转化率、路径流失热力图），帮助算法团队定位3个关键优化点，推荐点击率环比提升12%。

为统一评估标准，撰写覆盖归因规则配置、异常监控及数据回测的产品PRD，推动开发实现自动化分析模块。上线后覆盖公司80%推荐场景，将原本需2天的复盘分析压缩至4小时，累计节省数据分析师60%的复盘人力。

基于漏斗分析结果，协同运营调整推荐物料排序逻辑，使高价值商品曝光占比提升18%，目标用户转化率提高15%。该工具后续被纳入算法迭代的月度评估流程，成为团队常态化复盘组件。