主修课程：物流系统规划、供应链管理、运输管理、仓储管理与优化、电子商务物流；
学术成就：获得清华大学一等奖学金、连续三年校级优秀学生；
相关经验：参与校内物流优化项目，负责供应链数据分析，提升配送效率20%；组织并领导物流俱乐部活动，协调校企合作项目，积累实践经验。
研究方向：专注于供应链优化与风险控制，研究领域包括跨境物流与亚马逊运营策略；
课程与项目：主修课程包括供应链风险管理、电子商务平台运营、大数据在物流中的应用；参与国家级研究项目，分析亚马逊供应链效率提升模型；
实习与成就：完成亚马逊供应链管理实习，负责库存优化分析，提出改进方案，提高库存周转率15%；获得校级优秀毕业生称号，并发表相关论文。
工作描述
主要职责
- 负责亚马逊店铺的日常运营，包括产品上架、列表优化和库存管理。
- 执行关键词优化和商品描述撰写，提高产品搜索排名和转化率。
- 处理客户查询和投诉，确保客户满意度，并维护亚马逊卖家评级。
- 监控销售数据和市场趋势，进行数据分析和报告撰写，优化运营策略。
- 协调物流和供应商管理，确保订单准时发货和库存准确性。
具体成就
- 通过优化产品列表和关键词策略，实现了店铺销售额增长15%，并提升了整体店铺评分至4.8分以上。
- 成功管理多款产品的库存，将缺货率降低至5%以下，避免了销售损失。
- 处理了超过500个客户投诉案例，通过快速响应和解决方案，客户满意度评分达到95%以上。
使用工具和技术
- 熟练使用亚马逊卖家平台工具，如FBA报告、广告后台和库存管理工具。
- 应用数据分析工具（如Excel和亚马逊Helium 10）进行销售预测和绩效评估。
主要职责
- 负责亚马逊平台商品上架与信息优化，包括标题优化、关键词研究及图片处理，确保产品页面符合亚马逊搜索算法要求。
- 管理FBA（亚马逊物流）库存，监控库存周转率，及时调整采购策略以避免缺货或积压。
- 处理客户订单与反馈，运用卖家后台工具进行订单跟踪和问题解决，提升客户满意度至95%以上。
具体项目
- 主导亚马逊Prime Day促销活动，通过数据分析优化商品定价与广告投放，实现销售增长20%。
- 实施关键词优化策略，使用Helium 10等工具分析竞争排名，提升产品自然搜索流量30%。
- 管理亚马逊广告账户，设置和优化PPC（付费广告）campaign，降低ACOS（广告支出占销售额比）至15%以下。
工具与技能
- 熟练使用亚马逊卖家后台、Jungle Scout及卖家助手等工具进行数据监控与报告分析。
- 定期进行竞品分析，撰写运营报告，提出改进措施，确保店铺整体绩效指标如CR（转化率）和DSR评分持续优化。
日常运营监控与优化
- 每日监控销售排名、广告支出及转化率，使用Amazon Helium工具进行数据分析，识别增长机会和问题区域
- 负责30+个品类的日常运营，包括价格监控、促销活动策划与执行，确保符合亚马逊政策
- 通过关键词优化和产品页面改进，提升搜索排名，提高产品曝光率和转化率
产品上架与优化
- 负责新产品上架流程，包括产品标题、描述、关键词、图片等优化，确保符合亚马逊A+内容要求
- 使用Jungle Scout等工具进行市场调研，分析竞争对手策略，制定差异化运营方案
- 定期更新产品信息，确保符合最新亚马逊政策和消费者需求
订单处理与库存管理
- 监控FBA（亚马逊物流）订单履行情况，确保库存充足，及时处理库存预警
- 负责客户反馈处理，包括评论回复和差评处理，提升客户满意度和购买转化率
- 利用卖家中心工具进行库存优化，平衡即时需求与长期销售预测
项目背景
负责北美站日用百货类目300个SKU的亚马逊运营优化，年销售额达$1200万。
核心工作
- FBA备货策略：基于历史销售数据和季节性需求预测，优化库存结构，降低滞销品占比25%。
- Listing优化：为150个核心SKU制作差异化标题与描述，采用A+页面提升转化率，平均点击率提升18%。
- 广告投放：设计PPC广告策略，通过动态竞价和关键词分组优化，使ACOS（广告花费销售比）从35%降至22%。
成果
- 18个月内将店铺转化率提升至行业前10%
- 广告支出ROI提升至1：5.3
- 客户复购率增长至32%，带动年度销售额增长130%
项目背景
针对服装类目50个品牌SKU，解决广告出价策略不统一导致的投放效率低下问题，年广告预算$80万美元。
核心工作
- 广告出价模型：建立基于ACOS阈值的动态竞价模型，根据商品利润率自动调整出价。
- 关键词优化：对1200个长尾关键词进行竞争度分析，淘汰低效词，新增精准匹配词，点击率提升至行业平均的1.3倍。
- A9算法适配：优化商品页面关键词布局，提升搜索排名稳定性，重点品类在搜索结果页自然流量占比增长至45%。
成果
- 广告支出降低28%，同时销售额提升15%
- 商品详情页转化率提升12%，带动整体店铺ROAS（广告投资回报率）达1：6.8
- 负面评论率下降17%，客户退货率降低至0.8%
个人总结
我是一名经验丰富的亚马逊运营专家，专注于提升店铺整体绩效。拥有多年电商运营经验，熟悉亚马逊平台规则及销售策略，擅长优化产品页面、提升转化率和复购率，精通广告投放及数据分析，能够制定有效增长策略。
熟练使用Jungle Scout、Helium 10等工具进行市场分析与选品，对供应链管理、物流及税务合规有深入理解。通过精细化运营和数据驱动决策，实现多个品类的销售额与客户满意度的显著提升。
未来希望继续深耕亚马逊生态，探索更多跨境业务机会，为品牌全球化发展提供有力支持。
研究内容
本研究聚焦于利用机器学习算法优化亚马逊产品推荐系统，旨在提升用户购买转化率和平台整体销售额。研究基于海量用户行为数据，探索个性化推荐机制，以应对市场竞争激烈的电商环境。
研究方法
采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），对用户历史购买记录、评论和搜索行为进行特征提取和分类。同时，结合协同过滤算法，构建混合推荐模型，以平衡内容-based和collaborative-based推荐策略。
研究成果
成功将推荐准确率从基准水平的75%提升至85%，并实现用户点击率增长20%。研究成果已应用于亚马逊平台的实际推荐引擎，带动了季度销售额提升15%，并获得2021年度亚马逊创新奖。
研究内容
本研究针对亚马逊Fulfillment by Amazon（FBA）服务中的库存管理问题，提出了基于预测模型的动态优化方案，旨在减少库存积压和缺货率，提高订单履行效率。研究结合了全球市场数据，优化了库存再补货策略，以应对季节性需求波动和供应链不确定性。
研究方法
运用时间序列分析和回归模型，如ARIMA和随机森林算法，对历史销售数据和外部因素（如节假日和疫情）进行预测。同时，开发了一个多目标优化框架，考虑了库存成本、服务水平和运输时间，使用遗传算法进行模拟和迭代优化。
研究成果
研究实现了库存持有成本降低12%，缺货率下降18%，并提升了订单准时交付率至95%以上。成果已在亚马逊全球仓库系统中部署，预计年节省运营成本超过5亿美元，并在2022年亚马逊年度技术会议上发表。
英语
- 流利程度：商务级流利（CEFR C1）
- 应用场景：日常商务邮件往来、产品上架审核沟通、客户反馈处理、供应商邮件沟通
其他语言
- 普通话：母语
- 西班牙语：基础交流能力
亚马逊官方认证
- AWS Certified Cloud Practitioner：掌握云基础架构知识，了解AWS全球基础设施，可应用于优化亚马逊店铺的云服务需求
行业相关认证
- Google Analytics Certification：具备数据分析能力，能运用数据分析工具（如Google Analytics）进行用户行为分析和店铺流量优化
其他专业技能认证
- Microsoft Excel Expert：精通Excel数据处理、透视表、图表制作等，可高效处理和分析运营数据