李思琪 · 电商产品经理

针对某头部电商平台“购物车→结算”环节转化率低于行业均值5%的问题，独立完成20+竞品对比分析与30份用户调研问卷，输出《购物车改版需求文档》，推动上线“一键凑单”功能，使该环节转化率提升3.2%。

为追踪新功能效果，协同开发与测试团队规划16个数据埋点，搭建转化漏斗看板，并用Axure制作高保真原型用于评审，协助产品经理两周内完成3轮迭代，上线后次日ARPU增长1.8%。

在“支付失败”异常流程优化中，通过埋点数据定位到支付页加载超时占比达15%，输出《支付页性能优化PRD》，联合后端与前端优化接口响应，将超时率降至4.5%，支付成功率提升2.1个百分点。

主导校内二手交易平台用户增长改版，通过30场深度用户访谈与200份问卷调研，锁定“交易信任不足”和“商品曝光低”两大痛点，输出需求文档与高保真原型，推动上线实名认证与推荐排序功能，使周活跃用户提升45%。

设计并实施A/B测试优化首页推荐算法，基于漏斗分析发现“浏览→详情页”转化率仅17%，通过调整商品卡片布局与缩略图尺寸，将转化率提升至29%，带动日均订单量从80单增至135单。

针对“发布商品流程长”导致用户流失问题，将发布页重构为4步引导式交互，并嵌入图片自动裁剪与智能分类标签功能，使商品发布完成率从62%提升至88%，周新增商品数增长120%。

协同设计、开发团队在2周内完成“信用评分”与“担保支付”功能原型验证，上线后交易纠纷率下降37%，用户复购率提升22%，项目获校内创业孵化器优秀案例奖。

通过对50名中小卖家进行深度访谈与问卷调研，识别选品决策核心痛点，输出30页用户需求报告，明确工具聚焦热销趋势、竞品监控与利润测算三大模块，推动产品方向从0到1落地。

运用SQL从公司数据库提取近6个月跨境商品交易数据（超10万条），使用Tableau构建选品指标可视化看板，分析品类生命周期与价格区间分布，为算法模型提供关键数据支撑。

撰写15页PRD，涵盖用户故事、功能优先级及交互原型，主导技术评审并协调设计、开发资源，确保MVP版本在2个月内完成全流程交付。

设计并实施A/B测试对比两种推荐策略，使工具推荐商品的平均点击率提升22%，帮助试用卖家选品效率提高30%，获团队内“最佳数据驱动案例”认可。