在大学期间，系统学习了数据结构、数据库原理、统计学等专业课程，为数据运营工作奠定了坚实的理论基础。积极参与学校组织的数据挖掘竞赛，锻炼了数据分析和问题解决能力。

• 负责公司核心业务的数据运营工作，搭建用户行为分析体系，通过对用户注册、登录、购买等行为数据的深度分析，发现用户流失节点，制定针对性运营策略，使关键业务转化率提升 20%。
• 与产品、技术团队紧密协作，推动数据驱动的产品优化。基于数据分析结果，提出产品功能改进建议 15 项，其中 10 项被采纳并上线，上线后相关功能用户使用率提高 30%。
• 建立数据报表体系，每日输出核心业务数据日报，每周生成数据分析周报，为管理层决策提供数据支持。带领 5 人数据运营团队，定期进行业务培训和技能提升，团队成员人均绩效提升 15%。

• 主导公司电商业务的数据运营，搭建商品销售数据分析模型，对商品销售数据进行实时监控和分析，及时调整商品运营策略。通过数据分析，优化商品品类结构，使滞销商品库存周转天数降低 40%，畅销商品销售额提升 25%。
• 建立用户分层运营体系，根据用户消费行为、偏好等数据，将用户分为不同层级，制定个性化运营方案。针对高价值用户开展专属营销活动，活动期间高价值用户复购率提升 30%。
• 负责数据运营团队的日常管理和工作分配，与市场、销售等部门密切合作，共同制定业务目标和运营策略。推动跨部门数据共享和协作，提高数据使用效率，为业务增长提供有力支持。

• 该项目旨在通过数据分析提升公司广告投放效果。作为项目负责人，带领团队收集广告投放数据、用户行为数据等多维度数据。
• 运用数据分析工具，对广告投放渠道、时段、素材等进行深入分析，找出低效投放点。优化广告投放策略，调整投放渠道组合，优化广告素材，使广告点击率提升 18%，获客成本降低 15%。
• 建立广告效果评估体系，定期输出广告投放效果报告，为后续广告投放决策提供数据依据。

• 参与公司用户增长项目，负责数据运营模块。通过对用户拉新、留存、活跃等数据的分析，制定用户增长策略。
• 搭建用户裂变传播模型，设计裂变活动，利用数据分析优化活动规则和奖励机制。活动期间，用户新增注册量提升 50%，用户裂变传播系数达到 2.5。
• 建立用户生命周期管理体系，根据用户在不同生命周期阶段的特征，制定针对性运营策略，延长用户生命周期，提高用户价值。