林逸轩 · 电商产品经理

独立负责平台核心转化链路及新人专享模块，基于 SQL 拆解全链路行为漏斗，精准定位高跳出场景，输出产品需求文档并推动设计、开发落地。结合用户画像与访问深度分析，重构新人专享权益的曝光时机与交互形态，设计多变量 A/B 实验（覆盖权益类型、触达节点、视觉样式），快速驱动方案验证与最优策略收敛，最终实现新用户次日留存相对提升 18%。建立模块级数据看板与埋点校验机制，沉淀 A/B 实验流程规范，支撑迭代过程中整体转化率同步提升 9%。

通过用户分群与全链路漏斗分析，发现新用户从注册到商品详情页的流失率超过 65%，且权益感知触达薄弱，遂主导重新设计新用户行为埋点方案，精准捕捉优惠曝光与领取等关键事件，为后续迭代提供数据基础。运用 Axure 输出高保真“新人专属首页+阶梯优惠”交互原型，将首单折扣、限时券与个性化商品流结合，并在关键触点增加动效提示，强化权益感知。协同算法团队定义新用户冷启动推荐策略，基于实时浏览与点击行为动态调整首屏商品排序，使“为你推荐”模块点击率提升 34%。设计 A/B 实验对比新旧链路，持续监控从落地到支付的逐层转化，通过 3 轮快速迭代，实现新用户首单转化率相对提升 26%，且首单客单价未显著下降。沉淀《新用户直购引导设计手册》与组件库，将个性化推荐触发规则与权益呈现方案标准化，相关设计被复用至平台其它营销场景。

主导分析用户搜索日志与客诉反馈，定位长尾词无结果、排序相关性差等痛点，联合算法团队优化分词匹配与语义召回策略，上线后搜索无结果率下降 22%，长尾词转化效率显著提升。基于用户协同过滤与商品关联规则，设计“猜你喜欢”及详情页推荐模块，制定冷启动策略与实时行为加权规则，推动人均浏览商品数提升 15%。搭建搜索与推荐核心指标看板，覆盖点击率、零结果率、曝光转化等维度，实现需求上线后效果每日追踪与异常自动预警，支撑 5 个迭代周期的敏捷优化。协同前端与 UED 优化搜索框视觉动线、关键词联想与筛选器布局，降低用户输入摩擦，使搜索结果首屏点击率提升 11%。