客户留存与 LTV 运营负责人（会员体系方向）

一、客户留存价值证明与量化体系 搭建客户留存价值评估体系，从租金收入、获客成本节约、空置率降低、增值服务交叉销售等多维度，量化证明高留存客群对公司利润和现金流的贡献； 建立留存 - 收益归因模型，区分不同留存举措对续租率、换租率、推荐率的增量贡献，为资源投入提供 ROI 决策依据； 定期输出客户留存健康度报告，跟踪核心指标（续租率、平均租住时长、NPS、流失率）的趋势变化，并向管理层进行业务汇报； 设计留存相关的 A/B 实验框架，通过对照实验验证留存策略的真实效果，避免 '相关性即因果性' 的误判。 二、客户留存策略设计与落地 基于租客生命周期（新签→入住→续租→换租→流失预警→召回），设计分阶段、分层级的留存干预策略； 负责会员体系（如租住时长等级体系、家服会员体系）的权益设计、等级规则优化与价值感知提升，让 '住得越久越划算' 成为租客的理性选择； 针对高价值客群（长租客、企业客户、毕业生客群等）设计专属留存方案，包括续租优惠、服务费减免、增值服务权益、信用激励等； 建立流失预警机制，识别高流失风险客群的行为特征，推动管家、产品、服务等团队进行前置干预； 协同产品、技术、管家服务、市场等团队，推动留存策略从方案到落地的全链路执行，并持续迭代优化。 三、客户 LTV 结构分析与优化 搭建客户 LTV 测算模型，拆解 LTV 构成（租金贡献 + 服务费 + 增值服务消费 - 获客成本 - 服务成本），明确不同客群的 LTV 结构差异； 按客群维度（租住时长、户型、城市、年龄、职业、入会等级等）进行 LTV 分层分析，识别高 LTV 客群特征和增长杠杆； 分析增值服务（保洁、搬家、维修、家服卡等）对 LTV 的提升作用，设计交叉销售和向上销售策略，提高单客 ARPU； 基于 LTV 模型，指导获客端的客群选择和预算分配，推动从 '获客数量导向' 向 '获客质量（LTV）导向' 转型； 建立 LTV 预测模型，对新签客群的未来价值进行预判，为定价、权益配置和服务资源分配提供数据支撑。 任职要求 本科及以上学历，统计学、数学、经济学、市场营销、数据科学等相关专业优先； 5 年以上用户运营 / 客户留存 / 会员体系 / 增长运营相关工作经验，其中 2 年以上团队管理或项目负责人经验； 具备扎实的数据分析能力，熟练使用 SQL，能独立完成复杂的数据提取、分析和建模；熟悉 Python/R 或 BI 工具（Tableau、帆软等）者优先； 有 LTV 模型搭建、客户分层运营、会员体系设计的实操经验，能从 0 到 1 建立留存价值评估体系； 具备强业务敏感度，能将数据洞察转化为可落地的运营策略，并对策略最终的业务结果负责； 具备优秀的跨部门协作能力和项目推动能力，能在复杂组织中高效协同产品、技术、服务、市场等团队； 有长租公寓、互联网平台、订阅制业务、本地生活、房产交易等行业经验者优先； 逻辑清晰，结果导向，能在不确定性中找到关键抓手，抗压能力强。 加分项 有从 0 到 1 搭建会员积分 / 等级体系并实现规模化运营的成功案例； 有经济学建模背景，能独立完成因果推断、增量评估等高级分析； 熟悉租住行业或居住服务行业，理解租客决策链路和服务体验关键点； 有带领过 3 人以上团队的管理经验。