日均有效线索 10W+，成本降 40%，转化率提升 80%
京东超市在成熟电商平台上面临拉新成本爬坡（5 元/人）、新客次月留存仅 10% 的困境。类比新能源车企的"线索成本越来越高，试驾转化率低"——需要一套数据驱动的线索获取+质量评估+自动优化的闭环体系。
在获客成本持续上涨的市场中，如何同时扩大线索规模、降低线索成本、提升线索质量？这三个目标在传统运营中互相矛盾——想要更多线索就得加预算，想要更高质量线索成本必然更高。
用户增长专家，统筹 10 人团队 + 年度预算决策
线索评分 + 渠道 ROI 动态分配
搭建线索质量评分模型（LTV/CAC），基于算法实时评估各渠道线索质量（30/60/90 天 LTV），动态调配预算到高价值渠道，淘汰低效渠道
跨界线索挖掘 + 存量用户激活
跨品类交叉渗透拓宽线索来源，打通 3C/通信场景与超市品类，通过"充话费返超市卡"机制从沉睡场景获取新线索
品牌生态线索合作 + 个性化推荐
联合品牌方打造"低价试用+权益钩子"货盘，智能匹配用户画像与商品做个性化分发
初期过于追求线索数量，忽略了渠道质量。花大预算签了头部信息流渠道，结果留存远低于预期。后来重构以 LTV/CAC 为核心的线索质量评估体系——没有 LTV 视角的线索获取是"虚假繁荣"。
同时早期只看 30 天 LTV，有些渠道 60 天后流失猛增，差点被误导，改成 90 天滚动回溯后渠道排序完全变了。