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1、围绕留存、转化、复购、购频、LTV 等核心指标,搭建用户经营指标体系与增长策略框架,推动策略可量化、可追踪、可复盘。 2、基于用户生命周期、购买行为、品类偏好、价格敏感度、流失风险等维度,使用 SQL / Python 完成数据提取、清洗、特征加工与用户分层,搭建可落地的用户分层与生命周期模型。 3、通过漏斗分析、Cohort 分析、TGI、渠道归因、转化归因等方法,识别高价值人群、高潜人群与流失风险人群,挖掘增长机会。 4、基于行为数据识别用户状态迁移路径,如新客→活跃、低频→高频、单品类→多品类、低客单→高客单等,设计分层运营策略,并通过数据评估 ROI 与增量效果。 5、独立拆解访问→浏览→搜索→加购→支付→复购全链路,定位关键流失节点,输出优化建议并推动产品、运营、商品等团队落地。 6、设计 AB 实验方案,独立完成实验取数、分流校验、效果评估、显著性检验与增量归因,基于实验结果迭代策略。 7、对留存率、转化率、复购率、购频、LTV 等核心指标负责,搭建用户经营数据看板与监控体系,以数据驱动决策。 8、联动产品、算法、投放、商品等团队,独立产出数据分析报告、人群策略与增长方案,推动策略落地闭环。
1. 具备 5 年以上用户运营、用户增长、用户策略、会员运营或电商运营相关经验,其中至少有 2 年以上团队管理或项目负责人经验。 2. 有完整负责用户指标的经验,包括但不限于用户留存、转化、复购、购频、购买用户规模、LTV 等,能够对业务结果负责,而不只是执行活动或完成触达。 3. 具备较强的数据分析意识和业务拆解能力,能看懂核心经营数据,能提出分析需求,能基于数据发现问题、验证假设、判断策略效果;会 SQL 或有独立数据分析能力优先。 4. 具备较强的业务 owner 意识和结果导向,能主动发现问题、定义问题、推动解决问题,适应目标导向和快速迭代的工作环境。 5. 有从 0 到 1 搭建用户分层、用户生命周期运营体系的经验。 6. 有负责过购买用户规模、复购率、购频、留存、LTV 等核心指标的经验。 7. 熟悉电商平台用户增长、补贴策略、权益体系、场域承接、商品供给和转化路径优化。 8. 具备较强的数据分析能力,能使用 SQL 或与数据团队高效协作完成分析。 9. 既能做策略判断,也能推动产品化、机制化、系统化落地。



