AMAZING RESUME
牛敬业
用户体验分析师
常怀探索之心，以实干沉淀自身价值
188****0741niu****@***.com北京30男用户体验分析师在职北京15k-25k •主修人因工程、认知心理学、社会心理学及高级统计方法等课程，打下了扎实的理解用户行为与心理的理论基础，并多次在课程实践中尝试用实验方法解决交互问题，如设计一套关于语音助手唤醒词记忆效率的组间实验。
•作为核心成员参与校级创新训练项目，课题聚焦于“基于情感化设计的健身APP用户留存策略研究”，主导用户深度访谈、问卷调研及可用性测试，分析发现情感激励元素对新手用户留存有显著影响，项目获评优秀结题。
•在校创客空间担任用户研究方向负责人，策划并举办了“超市购物车可用性吐槽大会”和“协同设计工坊”，邀请企业用户体验从业者担任嘉宾，带领团队将用户反馈快速转化为低保真原型，点燃了团队用研落地热情。
•利用课余时间自学Axure与SPSS，并在一家公益组织的志愿者项目中，参与设计并实施了一款面向听障人士的手语翻译APP原型测试，招募真实用户进行A/B对比测试，独立完成数据整理与报告撰写，获得初期用户研究实战经验。
用户体验分析师用户研究行为数据分析体验指标搭建
北京
•负责公司旗下在线教育产品的全链路体验分析，通过日记研究、情境访谈和后台行为埋点，系统收集家校两端用户的使用反馈与操作障碍。
•主导搭建了基于用户旅程的体验度量体系，引入任务完成率、错误点击率、首次引导流失率等指标，并利用SQL与自研看板进行周度监控，识别出课程购买、作业提交等关键环节的体验洼地。
•与产品、设计、运营组成虚拟小组，以双周迭代方式推动体验优化，曾针对家长端督学功能发起专项优化，通过信息架构调整与交互简化，使核心功能发现率提升35%。
•针对课堂互动工具进行深度竞品拆解，结合眼动实验与可用性走查，输出交互优化报告21份，并跟踪研发落地，推动弹幕、举手上台等功能的体验升级。
•定期组织跨部门用户体验分享会，并沉淀《体验走查清单》《用户分群画像模板》等内部工具，提升团队整体用户意识。
阿里巴巴 - 本地生活用户体验中心互联网企业生活服务电商
2021.01-至今
•独立负责旗下本地生活服务APP的用户体验研究工作，重点围绕到店消费、外卖配送等场景，通过用户深访、街头拦访与在线社区聆听，挖掘不同人群的潜在需求与情感触点。
•运用服务蓝图与体验地图，对商家入驻、用户下单、骑手履约等全流程进行体验诊断，发现搜索筛选、售后沟通等环节存在显著摩擦，并推动形成体验优化需求池。
•与研发、产品、运营协作，推动针对搜索结果的个性化排序优化和智能客服应答逻辑的调优，项目实施后，用户重复下单率提升12%，客诉中体验类问题占比下降18%。
•搭建了面向一线运营的体验预警机制，通过NPS回访文本分析与关键词监控，自动触发体验问题工单，并闭环跟踪改进效果，缩短了体验问题的发现-解决周期。
•作为内部用户体验布道师，为产品、运营新人开展“用户洞察入门”培训，并设计了一套轻量级用户测试工具包，帮助业务团队快速获取一手反馈。
•作为项目负责人，带领3人团队对一款面向理财新手的金融APP进行体验重塑。
•通过用户分组深访和行为数据回溯，发现新用户在首次绑卡、风险测评、产品选择等关键任务中流失率高达40%，主要痛点为专业术语过多、流程缺乏安全感。
•基于发现，制定了视觉化引导、术语解释即时提示、分步式安全验证等体验优化方案，并绘制了详细交互原型。
•与设计、前端、风控团队紧密协作，推动方案在3个迭代内落地，过程中通过每周可用性小测快速验证方案有效性。
•项目上线后，新用户绑卡成功率提升28%，首次购买理财产品的时间缩短42%，用户理财产品页面停留时长与浏览深度均显著提升，体验NPS由32分升至56分。
在线协作工具可用性测试项目 - 用户体验测试负责人
2021.03-2021.06
•参与公司内部孵化的在线协作工具Beta版测试，担任体验测试负责人，保障产品体验质量。
•制定包含任务测试、启发式评估和眼动追踪的混合测试方案，并招募了12名目标用户与6名内部专家参与测试。
•在测试中识别出文件共享、版本管理和多人实时编辑等模块存在40余项可用性问题，并按严重程度分级整理成问题追踪表。
•与产品、设计、开发团队进行了3轮问题对齐会，将高优先级问题纳入当次迭代修复，并推动设计规范更新。
•通过预发布前的体验验证，确保21个关键体验问题被关闭，产品正式上线后首月用户主动留存率超出预期目标15%，且未出现因交互体验引发的大规模负面反馈。
我始终相信，好的产品是从真实用户的声音里长出来的，所以做用户研究不只是执行任务，而是沉浸式地倾听与洞察。我习惯带着严谨与好奇心去设计调研、拆解数据，能从纷繁的行为线索中提炼出可落地的洞察，并保持对细节的敏感。熟练运用深度访谈、可用性测试、问卷分析等方法，善于将模糊的体验问题转化为可衡量的改进方向。跨团队协作中，我乐于成为“用户代言人”，用研究结果激发共识而非强推结论。期待在用户研究员岗位上持续深耕，帮助产品离用户更近一步。
用户研究工具箱:
擅长运用Maze进行快速原型验证，结合Hotjar捕捉用户行为热力图与录屏，并利用Dovetail对定性数据进行编码与主题归纳，高效提炼用户洞察；同时热衷探索新兴工具如Optimal Workshop进行卡片分类，并习惯用Notion搭建研究知识库，沉淀用研规范与模式。
