95,073
有备注订单被拆解为真实需求信号
USER INSIGHT × CONTENT GROWTH × COMMUNITY
我是巫洋,广东工业大学电子商务本科在读。 在比心,我做用户反馈、活动调研和规则化流程; 在 PicWiz AI,我参与海内外内容矩阵、达人协同与评论洞察; 在“不许礼貌”,我把圈层内容、线下活动和社区感做成了可以被看见的品牌项目。
我擅长从问卷、评论、后台反馈、内容互动和圈层氛围里读出真正的需求, 再把它落到选题、增长链路、活动设计、周报输出和策略建议上。
团队协同的海内外内容矩阵项目曾达到千万级曝光; 本页优先展示当前资料中可稳定归因到我参与环节的数字、洞察和输出物。
95,073
有备注订单被拆解为真实需求信号
32,849
条备注指向组合下单与字段缺口
78.9%
活动调研样本更接受按段位区分定价
200w+
达人合作曝光,带来 1.8w 精准注册
10w+
“不许礼貌”累计曝光,沉淀 500+ 私域
221
三角洲调研有效样本,聚焦真实问题
HOW I WORK
我关注的不是“用户说了什么”本身,而是这些表达背后在暴露什么结构问题、 内容机会、增长入口和执行优先级。
后台反馈、分层问卷、订单备注、社媒评论、内容互动、竞品活动和社区氛围, 都是用户需求的一部分。
去重、清洗、分层、分类、识别组合需求、提炼情绪与优先级, 让结论可以被拿去讨论,而不是停在资料堆里。
周报、价格带、选题、内容矩阵、活动方案、机筛规则、问题清单, 这些才是需求理解真正完成的地方。
SELECTED WORK
这不是“我做过什么”的堆叠,而是三条清晰的能力线: 用户洞察与策略、内容矩阵与增长、圈层品牌与活动执行。
比心|用户运营实习生
2026.04 - 至今
在比心,我处理的不只是反馈,而是一整套围绕用户需求的判断链路: 从分层问卷、后台反馈、活动调研到订单备注,把零散信号整理成团队可以直接使用的结论和动作。
我读出的真实需求
我产出的结果形式
PicWiz AI|产品运营
2025.04 - 2025.07
面向全球化 AI 产品,我参与海内外内容矩阵、达人合作、评论洞察和社群维护。 这段经历让我更清楚地理解:内容不是单点发布,而是一条从表达、分发、互动到注册转化的连续链路。
团队项目整体曾覆盖海内外内容矩阵并取得千万级曝光; 这里展示的是当前材料中能稳定落到我参与环节的明确数字。
“不许礼貌”|个人品牌 / 活动策划
持续运营项目
“不许礼貌”是我围绕 Z 世代亚文化做的个人品牌项目。 它对我最重要的意义,不是单次曝光,而是让我把内容、社区和线下活动真正连了起来。
FROM MY CORE FILES
以下内容基于我已完成的研究报告、活动调研、周报和规则设计整理, 也是这份作品集背后的真实工作底稿。
用户分层反馈
851 份原始样本清洗为 728 份有效样本,识别“技术价值 + 情绪价值”为共同价值锚点。
文本洞察
95,073 条备注被拆成真实筛选需求,其中 34.6% 指向跨维度组合下单。
活动策略
7,112 份有效样本与 17,844 条报价记录,支持分段定价判断。
用户研究
从 7000+ 触达到 221 份有效样本,聚焦需求、痛点、优质供给和优先优化方向。
运营复盘
343 条反馈按来源拆解并形成固定输出节奏,让问题变化可以被持续追踪。
规则设计
28 题服务规范 + 8 题情境判断,构建 140 分评分和红线规则,为机筛提效打基础。
CONTENT SNAPSHOTS
这些截图更像“正在发生的证据”。 它们展示的不是单一爆款,而是我如何把内容表达、账号矩阵和增长结果连在一起。
LET'S CONNECT
我希望继续在用户洞察、内容增长、游戏/AI 产品运营和社区项目里深挖。 如果你想聊岗位、合作或项目,欢迎直接联系我。