职业经历
工作经历
2024年04月 — 2024年12月
运营/编辑/客服,业务运营,用户运营
耀出行为梅赛德斯-奔驰与吉利两家世界五百强车企携手推出的第一个礼宾出行品牌。 • 负责以用户为中心的运营体系建立,通过精细化运营、活动策划、用户深访等手段实现首单用户数提升40%,新 用户营收提升35%,30天用户留存率小幅提升4%; • 精细化运营:构建用户标签,引入产品消费频次/消费金额/消费地点等大小标签并进行组合,丰富化、多维化。打 造用户分层模型,分析细分人群内容、渠道、时间等偏好,设计定制化推送内容及节奏,结合用户生命周期各阶 段,制定差异化运营和转化策略,覆盖活跃期/沉默期/历史注册未完单等用户,提升用户活跃度; • 用户洞察:深入挖掘用户需求,主导多个用户定性访谈与专项焦点调研,维护分析首单用户体验电话回访及调研问 卷、与高频次的消费者进行1v1访谈,挖掘港澳及海外出行用车市场增长机会场景;通过用户画像分析,定位高 等级和有潜在需求的目标人群,输出营销触达方案,实现单次海外用车活动营收提升10%; • 策略运营:分析用户下载-注册-首次使用完单的链路行为数据,挖掘促成用户活跃环节及因子,设计“乘推乘”、 “司推乘”等用户裂变奖励机制,提高新用户数和首单转化率; • 活动策划:针对公司产品战略定位、预期目标及市场热点,进行营销活动策划,激发潜在需求,提升用户参与度; • 数据分析:持续关注新用户获取、注册、转化及首单体验等关键环节,运用Excel对运营指标如注册用户数、首单 用户数、首单转化率、平均客单价、平均毛利率、车型分布、城市分布等进行分析,形成周报和月报,并根据数据 表现和分析结果及时调整运营策略; • 竞品调研:阶段性收集整理相关业务平台的活动及产品动态(如网约车、租车、奢华酒店、OTA平台等),进行市 场趋势分析和竞品分析;
2018年07月 — 2021年07月
运营/编辑/客服,电商运营,国内电商运营
• 主要跟进苏宁电视业务5款互联网电视品牌,主要负责对接库存,向供应商下订单,跟进商品上架和上线等工 作,确保库存正常周转; • 负责品牌苏宁易购及苏宁易购天猫旗舰店两个渠道的线上活动提报,为品牌争取更多资源位,负责各大促及品牌日 的活动建档、系统设置等,与品牌方确定活动承担力度,签订确认函,并负责店铺页面、商品详情页维护的素材对 接和部分客诉问题的解决管理;所负责品牌包括包括小米电视、康佳KKTV电视、创维酷开电视等,参与双11、 年货节、315等大型促销活动,达成月度千万级别销售额; • 分析每日销售数据和流量,及时调整品牌定位和活动方向,分析竞品价格和其他渠道价格,结合自身及时调整,保 持竞争优势。
2017年12月 — 2018年03月
市场/广告/公关,市场营销,活动策划执行
• 根据客户需求撰写公关传播方案,制作、翻译传播策划PPT (包括传播背景、目的、媒体策略、活动线路图等) • 针对传播需求和受众,思考传播角度,并根据传播角度及核心传播信息撰写新闻稿 • 公关传播活动(主要是医学会议)的现场跟进与执行
教育经历
商业分析
2022年09月 — 2023年11月
项目经历
2023年03月 — 2023年05月
• 项目背景:为跨境电商平台遨森Aosom公司设计在Amazon上对不同产品的广告分配预算算法模型 • 主要工作:1)数据收集:在亚马逊找到遨森公司各产品在一段时间内的历史数据 2)目标任务分析和确定:确定广告投入想要达到的目标,可能是ROI/ROAS/CAC 3)预测模型:将历史数据信息作为变量,制作目标预测模型,根据最佳模型确定出和目标任务最相关 的诸多因素和产生边际递减效应的临界值 4)预算分配算法:根据想要达成的目标任务和临界值,使用贪心算法,将预算最大化分配给能够最大 化达成目标的产品,余下预算以此类推,直到花光全部广告预算 5)可视化成果:将所做模型绘制成图,并制作成为PPT,生成讲解报告并展示给企业相关负责人
2023年02月 — 2023年04月
• 项目背景:通过历史事故数据,利用机器学习模型预测车祸碰撞严重程度,原始数据24万条,时间跨度20年, 相关信息维度38个,包括发生事故的时间、地点、相关车辆和行人数量、车速、天气/地面状况、路灯情况等 • 主要工作:1)探索性分析:对部分描述性特征进行统计分析,得出其中的相似性和普遍性 2)数据处理和清洗:处理缺失值和异常值,调整原始数据中错误的数据类型,删除与预测无关的变 量,将变量根据所要建立的模型进行归一化处理 3)预测模型:尝试了逻辑回归、决策树、随机森林、AdaBoost(效果最佳)、XGBoost等模型,并 进行了调参和不平衡数据处理, 4)特征重要性:通过最佳参数的模型得出影响的重要因素是事故参与者的数量、驾驶人是否喝酒等
2022年10月 — 2023年01月
• 项目背景:基于外国某家具电商平台提供的交易信息数据,进行客户消费模式、重点业绩指标统计和趋势分析和用 户留存分析,为企业增加营销支出提供数据支持和参考 • 主要工作:1)数据处理:删除重复数据、无用数据、异常数据,对缺失数据进行均值填充,数值化处理等 2)数据分析:运用SQL编写语句,对各地区、各产品进行统计性分析,挑选出业绩指标(ATV、新用户数量、销量、销售额等)最符合条件的产品和地区进行用户群组分析和留存分析。 3)产出结论:最适合增加营销支出的地区和产品类别,企业需要重点关注取消的订单和无效订单,制 定和实施用户留存策略等 4)可视化成果:将所做分析绘制成图表,并制作成为PPT,生成报告并展示,成绩优异
TA 的技能服务
该人才共 1 项技能服务，可在 技能服务 中搜索「Lucinda」查看。