周远川 · 电商产品经理

负责电商App整体改版，针对首页流量分发效率与核心漏斗瓶颈，主导从信息架构、商品流推荐到购物路径的端到端重构，经多轮AB实验验证后全量上线，推动核心转化率提升30%，日活用户人均浏览商品数提升35%。

从0搭建智能推荐中台，整合用户实时行为、长期偏好与商品知识图谱，联合算法团队引入多任务学习与实时推理引擎，覆盖“猜你喜欢”、购后关联推荐等8个核心场景，推荐位CTR提升28%，推荐驱动GMV占比提升至42%。

以数据驱动电商营销增长，主导构建用户分层运营体系与动态权益策略，利用用户生命周期模型与价格敏感度标签进行个性化促销触达，经连续AB实验优化后，营销频道的券核销率提升40%，高价值用户年均消费频次提升22%。

建立全链路AB实验与指标监控体系，统一埋点规范与实验分流逻辑，支撑全年150+次产品策略实验，使首页CTR、加购转化率等关键环节的迭代决策周期缩短50%，数据驱动机制成为团队日常标准。

针对B2B企业采购审批繁琐、报价逻辑僵化的痛点，深入五金机械与建材行业完成客户分层需求分析，主导设计可配置的多级审批与阶梯定价引擎，支撑平台3个月内快速拓展2大垂直品类，企业采购商月活提升45%。

重构B2B订单履约全链路，设计支持分批次交付、多仓自动路由与异常拆单的履约中台，将平均履约周期由72小时压缩至47小时，缺货投诉率同比降低60%，大客户季度复购率提升18个百分点。

为上游供应商打造订单协同SaaS工具，实现发货通知、结算对账与退货补货的全流程线上化，推动供应商平均操作效率提升70%，平台对账差异率从5%降至0.2%以内。

融合历史交易与履约数据建立客户信用画像，从零搭建动态授信与账期管理模型并产品化，上线后信用采购GMV占比从12%提升至36%，坏账率始终控制在0.3%以下。

作为T-Corp首个移动端电商项目负责人，从零梳理核心用户场景与交易主链路，通过Axure输出50+页高保真原型，协调前端、后端及运营资源，在3个月内推动MVP上线，实现从浏览到支付的全流程闭环。

主导需求调研与竞品分析，通过12场用户深度访谈和2000份问卷，定义“闪购+社交裂变”差异化定位，输出BRD与产品Roadmap，支撑公司移动端战略从0到1落地。

搭建产品数据看板与AB实验框架，基于埋点数据快速识别漏斗瓶颈，通过双周迭代持续打磨首页、商品详情与下单流程，6个月内将核心转化率从1.8%提升至4.2%，日均订单突破5000单。

在MVP验证后主导版本升级，引入会员体系与限时抢购板块，推动次日留存率从23%升至41%，1年内累计用户突破60万，季度GMV迈过千万门槛。

主导社交电商产品早期用户研究，通过深度访谈与问卷覆盖200+目标用户，提炼出“分享信任”与“拼团激励”双重核心需求，输出用户画像与关键场景报告，为MVP功能定义提供决策依据。

基于调研发现，针对分享回流路径拆解用户流失节点，设计“分享即返现”与阶梯式拼团优惠功能，独立完成低保真原型与PRD，推动研发2周内上线首个社交裂变版本。

上线后通过埋点与漏斗分析持续监控裂变效果，定位邀请页跳出率高问题并优化文案与视觉引导，新用户激活率从38%提升至53%，老用户分享率提升22%。

协同运营与市场团队搭建数据看板，将核心社交转化指标固化为日报，支持每周2次快速迭代，3个月帮助平台以近乎零推广成本完成5万种子用户积累。

面对集团多业务线订单分散、履约逻辑割裂导致物流时效瓶颈，主导订单履约中台重构，完成从需求调研、架构设计到落地的全流程，统一接入6条渠道并上线统一履约引擎，全渠道平均物流时效提升30%，大促期间履约容错率提高至99.9%。

深度运用SQL对海量订单与仓配作业数据进行多维分析，定位出波次策略不合理、跨仓调拨率高达42%等核心堵点，基于分析结果重构智能分仓与波次生成规则，跨仓发货占比降至9%，仓内作业人效提升约25%。

将订单履约能力抽象为订单拆分、库存寻源、路由调度、异常处理等7个中台化微服务，沉淀可复用履约能力中心，将新渠道接入周期从平均4周缩短至3天，有效支撑后续全渠道扩张。

统筹产品、研发、测试及一线仓储运营共计20余人项目组，制定“数据分析→灰度分流→全量切量”三阶段里程碑并实施风险看板管理，核心节点按期交付率100%，系统重构全程未发生P0级事故。

针对推荐位CTR增速放缓，重构用户行为埋点体系与实时特征平台，联合算法团队将特征更新从天级压缩至近实时，使模型迭代效率提升约50%。

搭建科学AB实验分层分流框架，定义CTR、转化率、多样性等多维评估指标，主导20余组对照实验，最终验证并全量上线深度兴趣网络模型，首页推荐CTR提升25%。

推动推荐目标从单一CTR优化转向多任务学习，设计融入转化率与惊喜度的排序融合策略，通过线上AB实验调优实现人均加购率提升13%，用户推荐满意度NPS同比提高5个百分点。

针对长尾商品与新品冷启动痛点，引入向量化召回与探索-利用机制，经多轮AB实验验证后全量，新品首周曝光效率提升40%，且整体推荐CTR未显著衰减。

针对跨境多口岸、多仓库存数据割裂导致周转缓慢的痛点，主导设计统一跨境WMS系统，打通海外仓、保税仓与国内中转仓的实时库存，搭建库存可视化驾驶舱，支撑运营端基于数据调拨决策，实现全链条平均库存周转天数由48天降至30天，下降37.5%。

协同数据团队，基于历史销售、季节性因子与补货周期构建需求预测模型，并嵌入自动补货建议引擎，将SKU级备货准确率提升35%，同时滞销库存占比由18%降至9%，显著改善库存结构与现金流效率。

重构供应商交货协同流程，设计供应商门户与采购订单在线闭环，整合发货通知与质检数据实时回传，推动供应商平均交货周期从12天缩短至7天，有效提升整体供应链响应弹性与入库时效。

利用ABC分类与库龄多维数据分析，设计库存健康度监控与自动预警规则，触发滞销清仓流程与动态调拨建议，季度长库龄商品积压量减少40%，释放仓储资金超百万元。