联系方式

(+86) 13260540210

shijun0210@foxmail.com

武汉, 湖北

教育

2023年9月 - 2025年6月

西交利物浦大学

社会网络计算硕士

2020年9月 - 2021年6月

北师香港浸会大学

传播学(传媒管理)硕士

2015年9月 - 2016年6月

俄罗斯远东联邦大学

俄语交换生

2012年9月 - 2018年6月

北京外国语大学

俄语语言文学学士

石君

咨询顾问

兴趣

管理信息系统; 创新扩散; 社会网络分析；供应链网络

自我评价

具有5年数据分析、数字化转型与品牌知识管理工作经验，拥有出色的业务沟通与需求拆解能力，善于将模糊的业务问题转化为清晰的数据与理论分析框架。
有较强的学习能力和自驱力，传媒管理与社会网络计算技术双硕士学位。在商业分析和数据分析方面，拥有系统性知识结构。

技能

定性研究：访谈调研、焦点小组、扎根理论等；
定量研究：数据建模、社会网络分析算法、SIR模型、ABM模拟、线性与非线性回归分析等；
代码技能：Python/R、SQL、HTML/JavaScript

工作经历

高级咨询顾问 2026年3月 - 至今

安永
国内硬质合金龙头企业数字化转型规划（供应链计划域）：
- 数字化需求访谈调研：参与集成计划体系数字化转型诊断，覆盖钨粉末、合金一/二、切削工具四大事业部；通过业务访谈与流程梳理，协助识别计划模式、需求预测、S&OP、库存、MPS/MRP 等 11 项核心能力短板；
- 协助构建三级集成计划体系框架：策略层（计划策略 / 资源网络规划）、战术层（S&OP / 需求计划 / 库存计划）、运作层（MPS/RCCP/MRP/ATP/ 发运计划），输出各模块痛点诊断、根因分析与优化举措
- 参与设计分场景差异化高阶优化方案：针对上游原料约束型场景，输出跨事业部原料 S&OP 协同机制、分层 BOM 方案与 MRP 治理路径；针对下游多 SKU 分销场景，输出分层需求预测体系、ABC-XYZ 动态安全库存模型与发运平准化方案
- 供应链计划域企业架构规划：（1）协助设计计划域业务架构：基于“Y模型”-价值流（业务场景）+业务能力，输出业务架构；（2）协助梳理计划域数据资产目录：识别产品、位置、客户、订单等核心业务对象，梳理主数据分布与数据流向，输出数据主题域、逻辑实体与属性清单，支撑后续系统数据底座设计；（3）参与规划计划域应用系统项目：规划 APS（高级计划排程）、GOS（全球订单调度）、WMS（仓储管理）、TMS（运输管理）四大核心系统，协助明确各系统定位、功能模块、依赖前提与分阶段实施路径
国内硬质合金龙头企业数字化转型规划一期（营销域）：
- 数字化需求访谈调研：作为核心交付成员参与营销域（MTL/LTC/渠道/MCR）数字化转型规划项目，覆盖钨粉末、合金一/二、切削工具四大事业部；通过 32 次业务访谈与制度研读，识别 166 个业务痛点与 130 项数字化需求；
- 高阶优化方案设计：梳理营销域 14 项关键发现，归纳为市场洞察、线索商机管理、销售预测、定价报价、合同订单、客户信用、客诉服务、渠道管理等 12 个重点问题，完成“问题 - 根因 - 举措 - 任务”的逐层拆解，并输出营销域高阶优化方案；
- 营销域企业架构规划：（1）业务架构设计：基于TOGAF及Y模型（价值流/业务场景+业务能力），与四大事业部共创，输出业务架构；（2）梳理数据资产目录：识别客户、合同、订单等核心业务对象，梳理主数据分布与数据流向，输出数据主题域、逻辑实体与属性清单，支撑后续系统数据底座设计；（3）应用系统项目规划：统一营销平台（CRM+DMS+商城）规划，协助明确各系统定位、功能模块、依赖前提与分阶段实施路径
独立咨询顾问 2021年7月 - 2023年6月

HDJC商务咨询
品牌知识库搭建及数据分析运营：
- 品牌理论知识库搭建：基于R语言开展文献文本挖掘与计量分析，完成关键词共现网络、主题聚类、演化路径分析，输出品牌理论地图与知识图谱；
- 舆情分析与文本挖掘：基于R语言开展用户评论文本语义挖掘与主题聚类，覆盖多省份10万+用户评论数据，提取用户ID、地域分布、楼层、内容、时间等维度信息，识别互动热点、用户诉求与舆情倾向；引入SIR模型拟合舆情传播过程，量化测算易感人群规模、传播峰值时点、扩散速率与衰减周期，识别高传播力话题特征与舆情风险等级，输出传播风险预警与内容管控建议；
- 内容偏好洞察与传播策略分析：针对各新媒体平台开展长周期传播数据分析，基于播放量、点赞、评论、转发等指标的时序数据与Top30内容分类统计，识别竞品传播策略，挖掘高互动量内容，输出传播方案、选题节奏与发布策略优化建议。
商业数据分析 2019年9月 - 2020年6月

快手
流量资源优化配置：
- 构建需求驱动的流量资源分配模型：以账号历史转化率（展现→播放→涨粉三层漏斗）、内容质量评分（综合分）、账号等级为输入，预测各账号的流量需求与产出效率，支撑月度/周度流量券分配决策；
- 实施周维度资源计划与滚动预测：按周追踪订单量、预算消耗、涨粉产出、ROI 偏差，峰值周单周处理600+笔订单、消耗约45万元预算，支撑资源的快速调度与再分配；
- 优化单位产出成本：约30%的订单实现涨粉成本10元/粉（贡献约74%的总涨粉），通过识别高性价比账号特征并复制其投放模式，持续降低整体获客成本。
商业数据分析 2018年9月 - 2019年6月

六律科技
数据分析与数据自动化：
- 负责多节点产能规划与需求匹配：管理8个外呼职场、12个区域需求，累计调度16,854人次，完成外呼258.8万次，交付办理27.2万笔，实现毛利148.8万元。
- 建立需求预测→产能配置→执行监控→偏差修正闭环：基于历史转化率（外呼→接通→成功→办理四层漏斗）预测各区域/业务线产能需求，动态调整坐席配置，人均日产能从15.3笔提升至29.7笔（+94%）。
- 推动产品组合优化：从6+业务线逐步聚焦至高毛利的畅享包续约业务（毛利率50%+），淘汰低毛利 / 亏损业务（如4G促活毛利率为负），整体毛利率从38.6%回升至51.3%。
- 搭建日维度产能监控体系：按日追踪出勤、外呼、接通、成功、办理五层指标，实时识别产能瓶颈与偏差，支撑次日产能调整决策。