01 / CHARACTER
02 / CREATIVE DIRECTION
超现实影像生成
以参考人物为视觉锚点，将 2000 年代初的美国住宅街区转化为带有记忆错位感的生成影像。手持 DV 的晃动、失焦、褪色与噪点，让熟悉的日常场景呈现近似私人录像的超现实气质。
“在整个片段中，严格保持参考图中的人物身份、面容、发型、肤色、身形比例以及服装一致。”
镜头沿街边特写、人物动作和露台片段推进，重点控制角色连续性与影像质感。
03 / FINAL VIDEO
人物形象与视频画面均由 AI 生成
HI, I'M LI HUI
数据分析 · 营销运营 · AI 创意
把想法做成可体验的作品
01 / PERSONAL INFORMATION
ABOUT ME
李辉 LI HUI
PERSONAL PROFILE个人信息
- 南京工业大学
硕士在读 - 预计 2027 年
毕业 - 2002 年
- 积极乐观
- 互联网
冲浪选手
CAREER DIRECTION求职方向
- 市场营销
- 商业化
- GTM
- 出海
我也将本地化电商研究方法做成可复用的 AI 工具：独立开发消费者决策链路研究 Skill，把资料核实、市场对比和运营建议组织成完整工作流。查看我的 Skill 项目 ↗
02 / PERSONAL ADVANTAGES
个人优势
英语优势 · 本地化运营能力 · 数据分析与可视化 · 自驱力强 · 电商转化与品牌营销经历 · AI应用与提效
03 / SELECTED WORK
PROJECTS
把创意、研究方法与业务实践，转化为可观看、可使用的作品。选择一个类别，展开完整案例。
01 / AI IN PRACTICEAI 应用创意视频 · 产品宣传片 · Skill · 业务流程优化
01 / CREATIVEAI 创意视频创作人物参考、场景构思与生成成片
AI VIDEO / 创意视频
人物参考、视觉脚本与成片
两种影像方向：一段探索超现实的记忆质感，一段以户外场景呈现商业宣传片风格。下方展示视觉参考、创作思路和生成成片。
01 人物参考→02 场景与镜头提示→03 生成成片
01 / VISUAL REFERENCES
02 / CREATIVE DIRECTION
商业宣传片影像
以人物照片与瑞士草地风景作为双重视觉参考，围绕户外奔跑组织短片。开阔的自然景别与人物造型相结合，形成商业宣传片风格的视觉方向。
这组作品重点展示人物参考、场景素材与 15 秒写实风格视频之间的衔接。
03 / FINAL VIDEO
人物形象与视频画面均由 AI 生成
02 / PRODUCTAI 生成产品宣传片产品质感与视觉传播练习
PRODUCT FILM / 15 SEC
产品宣传片
通过产品特写、材质与光影表达，探索 AI 在产品视觉传播中的应用。
AI 生成影像 · 个人学习作品仅供个人学习与作品展示，请勿用于商用。
03 / SKILLSAI 生成 Skill研究方法、技能包下载与案例报告
消费者决策链路研究 Skill
对比本地市场与中国消费者的购买链路、文化与信任差异，将研究结果落实为电商运营建议。
竞品分析报告 Skill
将需求澄清、竞品选择、证据核实与对比分析组织成结构化报告流程，辅助产品定位和市场进入研究。
案例保留原报告内容与来源日期，仅展示研究产出；新决策应核实最新资料。
AI SKILL / 消费者研究把研究方法做成
把研究方法做成
可复用的工作流
独立开发者：李辉。将本地化运营的分析框架与 AI 执行流程结合，让市场研究有统一结构、有来源，也能落到具体运营动作。
这个 Skill 做什么
围绕消费者从需求触发到复购的八步链路，对比目标市场与中国等基准市场，分析文化、平台、支付、物流和信任差异，再输出运营矩阵、指标与执行计划。
我将研究规范、证据与推断的边界、HTML 视觉模板和校验脚本整理成完整技能包，并发布到 GitHub，供其他 Codex 用户下载使用。
如何使用
- 下载 Skill，将完整文件夹放入 Codex 的
~/.codex/skills/目录（Windows 使用用户目录下的.codex\skills）。 - 重启 Codex 或新开聊天，输入目标市场、品类或业务问题。
- 生成报告后，用浏览器打开本地 HTML；研究最新资料需要联网，模板与校验脚本需要 Python 3。
试着这样使用
使用 $ecommerce-consumer-journey-html-report，研究马来西亚本地电商消费者的决策链路，并与中国消费者比较，覆盖购买链路、卡点、本地文化、购买习惯及运营指导，输出单文件本地 HTML。
马来西亚报告 · 使用效果展示
展示购买链路、中马对照、文化与消费习惯，以及可执行的电商运营方案。示例保留原报告内容与来源日期，供了解输出效果；用于新决策时应重新核实数据。
04 / OPERATIONS实际业务中的工作流优化从数据清洗、日报自动化到营销工作台
从重复操作，到可复用的营销工作台
在深诺的工作实践中，我梳理了数据清洗与日报产出流程，并将可复用方法沉淀为 Skill。离职后，基于这段实践重新构建 Marketing Ops 工作台，以匿名样例展示流程优化的思路与实现。
汇集平台数据
在统一工作区处理不同平台的数据输入。
标准化与清洗
将重复处理步骤组织成可复用流程。
产出日报与诊断
集中呈现日常 KPI、预算节奏与分析结果。
校验与复核
结合广告质检、异常记录与任务状态辅助复核。
页面使用匿名样例数据。原公司 Skill 与客户数据不作为公开作品附件。
02 / ENTREPRENEURSHIP暑期教育项目需求验证 → 获客 → 转化 → 服务与转介绍
SUMMER EDUCATION / 从零到一让一个暑期项目
让一个暑期项目
从需求走向交付
从需求验证、线上线下获客，到客户转化、教学服务与后期维护，深度参与并主导暑期教育培训项目。以用户需求与服务体验为主线，串联项目的完整运营过程。
线上与线下初始线索
初始到场人数
初始转化人数
开班后的转介绍转化
初始线索、到场与转化为两渠道合计；转介绍结果单独列示。数字依据下方项目复盘原图。
需求验证与竞争观察
通过本地教师与朋友、社交平台及线下接触验证需求，了解周边机构的价格、教学形式与师资，寻找项目的服务切入点。
双渠道获客
线上通过本地关系与抖音、小红书触达需求；线下通过学校周边宣传获客，配合限时优惠、定金与试听安排推进意向。
分层转化与教学匹配
根据提分与托管等不同诉求分层，匹配师资与班型，并提供个性化学习规划、成绩测试与答疑，支持家长决策。
维护与转介绍
关注学生状态和学习效果，持续发布反馈；以转介绍优惠促进家长推荐，开班后通过介绍新增转化 5 人。
双渠道转化漏斗
线上渠道
线索 30 位
到场 22 位
转化 15 位
线索 → 转化率 50.0%
线下渠道
线索 15 位
到场 10 位
转化 5 位
线索 → 转化率 33.3%
转化率由原图人数计算，表示线索到最终转化的比例。
03 / ANALYTICS数据分析与可视化Olist 电商分析 · 五页报表与动态数据故事
DATA ANALYSIS / POWER BI
Olist 电商数据可视化
先通过数据故事短片了解分析逻辑，再逐页查看原作品报表。
DATA STORY / 55 SEC让数据讲清
让数据讲清
电商业务
从已送达订单出发，依次观察经营规模、用户地域、订单趋势、履约评价与商品品类。动画数值均依据原项目导出的指标表制作。
制作说明：视频由 AI 调用 Remotion Skill 制作，数据与报表素材来自我的 Olist 项目。
01 / 05
经营总览
将 GMV、订单数、购买用户数、客单价、平均评分和延迟率放在同一页，再结合月份、品类和地区观察整体经营表现。
Power BI 报表
02 / 05
用户分析
围绕购买用户数、人均订单数、复购率和人均消费金额，展示购买趋势、用户地域分布及各州客户数量。
Power BI 报表
03 / 05
订单履约
集中查看平均配送时长、延迟订单与延迟率，并用月度趋势、状态对比和地图呈现履约情况。
Power BI 报表
04 / 05
客户满意度
把平均评分、好评率和差评率，与品类评论数量及配送时长放在同一分析视角中。
Power BI 报表
05 / 05
商品品类
按品类比较订单量、GMV、平均评分和延迟率，并用气泡图同时观察规模与评分分布。
Power BI 报表