沈亦舟 · 产品经理

基于 SQL 对亿级交易日志做漏斗分析，逐环节拆解「加购—下单—支付」流失，每周向产品团队输出 4+ 份数据洞察，支撑迭代决策

定位支付环节约 6% 异常流失的根因，推动收银台交互优化落地，该环节转化率提升约 1.8 个百分点

梳理并统一交易核心指标口径，将分散的 20+ 指标整合进可自助下钻的数据看板，产品/运营周报取数人力下降约 60%

主导 15 场用户访谈与可用性研究，沉淀 30+ 条体验问题并转化为 8 个被排期的迭代需求，其中 3 个由我跟进至上线

从输出数据洞察延伸到需求端到端梳理，独立产出 PRD 并跟进交付，完成数据分析师向产品经理的转型

接手交易下单链路，针对结算页流失偏高，系统拆解核心需求并产出高质量 PRD，主导收银台与下单流程改版，下单转化率提升约 6 个百分点

主导订单履约系统从 0 到 1 落地，牵头产研测与运营协同，3 个月内完成核心链路上线，下单到发货时效由约 48 小时压缩至 24 小时内

建立交易侧 A/B 实验机制，单季度迭代 30+ 组实验，将下单挽留与优惠展示策略沉淀为可复用方案，核心交易转化稳步提升约 4%

统筹交易与履约双链路需求池，落地优先级评审与排期机制，平均需求交付周期缩短约 30%，研发返工显著减少

沉淀交易链路 PRD 模板与实验规范，带教 2 名初级产品经理，推动团队文档与评审质量标准化，交付节奏更可控

统筹营销中台与商家工具两大产品线规划，制定季度 OKR 与年度路线图，对齐 3 条业务线诉求、裁剪优先级，半年内交付 12 个关键迭代，需求按时交付率由 68% 提升至 92%

搭建数据驱动的需求评审机制，把北极星指标与收益预估模型设为立项门槛，无效/低价值需求占比由约 30% 降至 12%，研发投入产出比提升约 40%

推行双周敏捷迭代与跨职能站会，协同产研设 20+ 人团队，平均需求交付周期由 6 周压缩至 3.5 周，版本延期率下降近一半

牵头营销能力中台化规划，沉淀可复用的活动配置与策略编排能力，新玩法平均上线周期由 2 周缩短至 3 天，大促期间活动配置吞吐同比增长约 2 倍

作为产品负责人梯队培养对象，主导跨团队方案评审与决策、带教 2 名初级产品经理成长，沉淀产品规划方法论文档，需求文档一次性评审通过率提升至 85%

从 0 搭建覆盖「曝光—点击—加购—下单—支付」五级交易转化漏斗的指标体系，统一 30+ 核心指标口径，终结各业务线口径不一、反复对数的协作内耗

主导自助式数据看板从 0 到 1 落地，沉淀可复用的指标卡片与下钻模板，接入 5 条业务线，看板月活分析用户由 0 增至 200+

基于 SQL 与数仓分层建模，把高频取数需求封装为自助查询，常规取数响应由 1~2 天压缩至分钟级，数据团队临时取数工单下降约 60%

以漏斗分析定位支付环节最大流失节点，输出转化诊断专题并推动 3 条业务线针对性优化，相关链路支付转化率累计提升约 8%

建立看板数据质量监控与异常告警机制，核心指标异常发现时效由次日缩短至 1 小时内，保障多业务线决策的数据可信度

针对 C 平台履约时效长、链路割裂的痛点，从 0 主导订单履约平台规划，将下单、拣货、配送三大环节拆解为 40+ 需求、输出分阶段 PRD，3 个月内完成 MVP 上线

牵头打通订单中心、仓储 WMS 与配送 TMS 接口，统一履约状态机与异常回流机制，跨系统数据不一致率由 8% 降至 0.5% 以下

联合研发、仓配运营、客服等 5 个团队建立履约协同与双周迭代机制，主导灰度发布，半年内累计交付 6 个版本、上线核心功能 30+

设计拣货分单与路径优化策略，按订单密度动态调度仓内作业，平均拣货时长缩短 35%，单仓日均处理订单量提升至 2 万+

重构配送时效预估模型并搭建超时预警看板，将履约时效（下单到签收）由平均 48 小时压缩至 28 小时，准时履约率由 82% 提升至 96%

沉淀履约链路标准化方案与可复用组件，支撑平台快速接入 3 条新业务线，使履约平台成为公司核心交易基础设施

针对各营销活动券逻辑重复开发、上线慢的痛点，主导设计优惠券发放与核销中台，抽象 8 类券模板与统一发放/核销 API，活动配置上线周期由平均 5 天压缩至 0.5 天

牵头券中台需求分析与跨端方案设计，对接电商、内容、会员 3 条业务线，支撑大促单日发放优惠券超 2000 万张、核销峰值 1.2 万 QPS 稳定无故障

搭建券策略 A/B 实验框架，围绕发放门槛与面额组合开展 30+ 组实验，数据驱动迭代使核销率提升 18%、券拉动 GMV 环比增长 22%

设计精细化发放风控与防套利规则，结合用户分层与频次控制，异常领取占比由 6% 降至 0.8%，单月节省营销预算约 300 万元

沉淀券效果 ROI 归因模型，量化单券投入产出、推动低效活动下线，整体营销投入产出比提升约 0.4

通过对 30+ 中小商家的深度访谈与铺货全链路埋点分析，定位“选品决策慢、爆款命中率低”两大核心痛点，输出自助选品助手的产品规划与分阶段路线图，对齐运营、算法团队达成交付共识

主导自助选品工具从 0 规划到上线，融合销量预测与类目趋势推荐，商家单次选品决策时长由平均 40 分钟降至 15 分钟，选品效率提升约 60%

设计一键铺货与批量改价能力，打通商品中心与多渠道发布链路，新品平均上架周期由 3 天压缩至 8 小时，工具月活商家数增长至 1.2 万

以数据驱动持续优化推荐策略，借助 A/B 实验灰度算法版本，接入商家动销率提升 18%、店均 GMV 环比提升 9%

落地敏捷迭代与需求优先级评审，协同 3 个研发小组并行交付，需求平均交付周期缩短约 35%，季度内连续稳定上线 6 个版本