项目背景

针对俄罗斯市场消费习惯，策划并执行为期8个月的冬季大促活动，旨在提升店铺流量转化率及用户复购率。

主要工作

1. 流量转化优化：通过数据分析，识别高转化率商品类目，制定重点推广策略，活动期间店铺整体转化率提升23%。
2. 用户留存策略：设计会员积分体系与限时优惠叠加机制，用户复购率提升至18%，较活动前增长8个百分点。
3. 数据埋点实施：主导埋点方案设计，覆盖用户浏览路径、加购行为等关键节点，累计采集用户行为数据超200万条，为后续算法优化提供支撑。

技术难点

• 实时流量监控系统对接，保障活动期间数据实时性
• 多维度用户行为分析模型构建，提升用户画像精准度

项目成果

活动期间店铺GMV突破2000万元，较活动前增长157%，获速卖通平台年度优秀运营案例奖。

项目背景

针对中东地区用户购物决策周期长的特点，构建数据驱动的精细化运营体系，提升店铺运营效率与决策科学性。

主要工作

1. 数据中台建设：搭建用户行为分析平台，整合店铺端与速卖通平台数据，实现用户生命周期管理。
2. 算法优化实践：基于用户行为数据训练推荐算法模型，提升商品推荐准确率，点击率提升29%。
3. A/B测试体系：设计并执行多轮流量策略测试，覆盖页面布局、促销文案等要素，最终确定最优方案并应用于全站。

技术难点

• 跨时区用户行为数据同步处理机制
• 实时计算平台与BI系统对接方案设计

项目成果

建立标准化数据运营流程，日均处理数据量达50万条，店铺运营效率提升40%，用户ARPU值增长35%。

研究背景与目标

针对速卖通平台跨境交易中存在的信息不对称问题，本研究旨在通过构建数据驱动型运营策略模型，提升跨境交易转化率与用户粘性。

研究方法

1. 数据采集：通过平台埋点系统收集跨境交易全流程数据，包括但不限于用户浏览行为、商品详情页停留时间、支付环节转化漏斗等。
2. 算法开发：基于机器学习中的协同过滤算法，开发个性化商品推荐模型，提升用户购买决策效率。
3. 策略验证：通过A/B测试验证推荐算法对转化率的提升效果，测试周期为6周，覆盖东南亚与中东市场。

研究成果

• 个性化推荐模型上线后，目标用户群体的点击率提升32.7%，交易转化率提升19.3%。
• 提出的多语言商品信息智能匹配方案，有效解决用户语言障碍问题，商品详情页阅读完成率提升28.5%。
• 发表论文《数据驱动下跨境平台智能推荐系统构建》，被国际电子商务年会收录。

研究背景与目标

针对中小卖家在速卖通平台营销能力不足的现状，本研究旨在构建一套可量化的数字营销能力评估体系，并提出针对性提升路径。

研究方法

1. 能力评估：基于平台交易数据、用户互动数据、营销活动数据，建立三维评估模型（流量获取能力、用户转化能力、复购促进能力）。
2. 路径设计：结合平台政策与数字营销工具特性，设计阶梯式能力提升路径，包括：内容营销、社交媒体运营、数据化决策等模块。
3. 实践验证：选取500家典型中小卖家进行跟踪研究，周期6个月，观察其营销能力提升效果。

研究成果

• 提出的"数字营销能力成熟度模型"被平台采纳为中小卖家培训体系核心内容。
• 研究数据显示，遵循提升路径的卖家，其店铺GMV平均增长47.2%，付费获客ROI提升34.8%。
• 联合平台举办4场数字营销能力提升工作坊，覆盖超2000家中小卖家。