主修课程
- 广告策划与创意
- 媒介研究与评估
- 消费者行为学
- 数字营销基础
项目经历
- 校园媒体广告代理项目：负责策划校园活动广告投放方案，对接校外广告客户，使用SPSS进行受众分析，提升活动参与率23%。
- 数字营销实践课程：主导开发微信小程序广告投放系统，通过A/B测试优化投放策略，用户转化率提升15%。
实习经历
- 某知名广告公司媒介部实习生（2017-06至2017-09）：负责微博、抖音等平台广告资源对接，撰写媒介投放报告，使用百度统计分析投放效果，KPI达成率120%。
技能证书
- 获得国家认证广告师（初级）资格
研究方向
- 媒体融合与效果评估
- 程序化广告技术
学术成果
- 发表CSSCI期刊论文《程序化广告对媒体营收的影响机制研究》
- 参与国家社科基金重大项目《人工智能时代媒体传播创新研究》
专业实践
- 上海报业集团媒介创新实验室项目：负责集团新媒体平台广告投放系统优化，设计实时竞价算法模型，降低CPM成本18%，提升ROAS至行业平均水平。
- 腾讯广告研究院实习（2020-03至2020-06）：参与微信视频号广告投放策略分析，构建用户画像模型，主导完成《短视频平台广告主行为白皮书》数据采集与分析工作。
技能提升
- 精通ADX系统对接（如阿里妈妈、穿山甲）
- 掌握Python数据抓取与分析（Pandas、Scikit-learn）
媒介策略制定与执行
负责品牌广告投放的整体策略规划，包括媒介组合选择、投放节奏安排及预算分配。主导与各大媒体平台（如腾讯广告、阿里系广告、头条系广告等）的合作谈判，确保投放效果最大化。熟练运用RTB（实时竞价）系统及DSP平台进行程序化购买，提升投放效率与ROI。
数据分析与优化
通过Google Analytics、Facebook Insights及第三方数据监测工具，对广告投放数据进行深度分析，包括CPM、CPC、转化率等关键指标。定期输出投放报告，针对投放效果进行实时优化，确保广告投放目标达成率提升20%以上。
媒体关系管理
负责维护与核心媒体的关系，包括但不限于新闻媒体、社交媒体平台及视频平台等。针对不同媒体特性制定定制化投放方案，如在微博平台侧重内容互动，在抖音平台侧重短视频广告投放，确保品牌曝光与用户互动效果最大化。同时，严格遵守GDPR等数据隐私法规，确保投放活动合规性。
工作描述
主要职责
- 负责制定和执行媒体投放策略，涵盖电视、网络、社交媒体及户外广告等多渠道，确保广告覆盖目标受众并优化投放效率。
- 利用行业标准工具如MediaMath和Atlas进行媒体购买和效果监测，提升广告投放的ROI和KPI达成率。
- 管理广告预算分配，通过数据分析和A/B测试优化投放方案，实现客户营销目标的高效实现。
专业能力
- 协调与媒体供应商的合作，包括谈判和合同管理，确保投放执行的合规性和时效性。
- 监控并报告媒体投放效果，使用KPI如CPM、CPC和转化率进行绩效评估，并根据市场反馈调整策略。
- 参与客户需求分析，提供媒介投放建议，确保广告活动与品牌定位一致，提升整体营销效果。
项目背景
该项目旨在为ABC科技公司的夏季新品推广活动进行媒介投放，目标是提升品牌知名度和销售转化率，覆盖18-35岁年轻消费群体。
方法
我们采用了多渠道媒介投放策略，包括搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎营销（SEM）、社交媒体广告（如微信和微博）以及程序化广告交易平台。通过数据驱动的媒体选择和实时竞价技术，优化投放预算分配，确保广告精准触达目标用户。具体操作包括使用Google Ads和Facebook Audience Network进行竞价投放，并结合用户行为数据分析进行实时调整。
技术难点
主要挑战是应对市场竞争激烈的环境，需要动态优化投放策略以避免广告疲劳。我们使用了AI算法进行预测分析，提高了投放效率和ROI。此外，跨平台数据整合是关键，我们通过API接口整合了多个媒体平台的数据，实现统一监测和报告生成。
结果
活动期间，媒介投放覆盖超过1500万用户，点击率（CTR）达到4.2%，比基准提升了25%。销售转化率增加了18%，直接贡献了约500万元的销售额，超出预期目标20%。
项目背景
本项目聚焦于XYZ广告公司为客户进行的数字广告投放优化，旨在提升广告效果和降低获客成本（CAC），针对B2B行业客户。
方法
我们运用了程序化广告、媒体购买和效果测量工具（如DoubleClick和Adobe Analytics）进行投放。策略包括基于用户画像的精准定向、上下文广告投放和A/B测试优化。通过大数据分析，识别高潜力媒体渠道，并实时调整出价策略以最大化转化率。
技术难点
难点在于处理大规模数据流和实时响应需求，我们引入了机器学习模型来预测广告表现，并使用自动化脚本进行批量投放优化。同时，跨设备追踪问题导致数据不一致，我们通过统一ID系统进行了整合。
结果
项目执行后，广告投放的转化率提升了30%，获客成本降低了15%。ROI达到了5.5:1，客户满意度显著提高，项目成果被用于后续多个广告活动，贡献了公司年度收入增长的10%。
专业背景与技能
作为一名资深媒介投放专业人士，我拥有8年行业经验，专注于数字媒体和传统媒体的整合投放。我熟练掌握媒体分析工具如Google Analytics和媒体购买平台，擅长制定数据驱动的投放策略，优化ROI和品牌曝光率。
工作经验
曾在多家知名广告公司担任媒介经理，负责管理千万级预算项目，成功提升客户品牌曝光率40%，并主导多个跨品牌营销活动，积累了丰富的实战经验。
职业规划
我的目标是成为媒介投放领域的专家，通过持续学习新技术和市场趋势，领导团队实现更大的营销突破。未来计划考取相关认证，提升团队绩效和行业影响力。
研究背景
在数字媒体竞争激烈的环境中，广告投放效率低下，导致企业营销成本增加。本研究针对媒介投放中的ROI优化问题，探讨了如何通过数据驱动方法提升投放效果。
研究方法
采用机器学习算法，结合用户行为数据分析，构建了优化投放模型。具体方法包括数据收集、特征工程、模型训练和验证，使用了包括决策树和随机森林在内的AI技术，对投放数据进行实时分析。
研究成果
通过模型应用，广告点击率提升了25%，转化率提高了15%，ROI增长了30%。研究成果已发表在《数字营销期刊》上，并被多家企业实际应用，显著改善了投放策略。
研究背景
社交媒体平台用户基数大，但广告精准度不足，影响用户体验和投放效果。本研究聚焦于媒介投放中的精准匹配问题，旨在提高广告的转化率和用户参与度。
研究方法
研究团队通过A/B测试和大数据分析，探索了基于AI的精准投放策略，包括用户画像匹配和实时反馈机制。使用了包括自然语言处理和深度学习在内的技术，对社交媒体数据进行挖掘和建模。
研究成果
实现了投放转化率提升40%，用户参与度增加20%。研究论文获行业奖项，并被多家企业采纳，为媒介投放提供了创新解决方案。
流利的英语（商务沟通/会议/报告撰写），能与国际客户及团队进行高效协作； 日语基础（N2水平），可进行基础商务对话及文件阅读。
媒介购买认证（CPB）：系统掌握媒介测量、投放策略及KPI分析方法，熟悉数字广告市场运作机制； Google Analytics认证：具备数据驱动决策能力，能够独立完成用户行为分析及转化路径优化。
媒介数据分析：熟练使用Tableau/Excel进行投放效果分析，掌握CPM/CPC/ROI等核心指标计算； 跨平台投放经验：熟悉程序化广告（DSP/RTB）及社交媒体广告（Facebook/Instagram/TikTok）投放流程。