不卖系统、不写代码交付物之外的东西。所有服务遵循同一条铁序：先治理数据，再下任何结论。
给 POS/会员数据做体检：剔脏、身份归一、订单去重、口径锁定，再出经营诊断。数据未治理，结论不交付。
券商客户运营、AUM/佣金诊断、策略运营与产品化。13 年金融行业一线打法，直接迁移。
餐饮 AI 增长实战营：不卖系统、不写代码、不调参数——带着数据来，带着方案走。
为专业人士与品牌打造 IP：内容定位、全平台规划、流量到变现的三阶段方案。
数据治理 + 经营诊断：你的数据脏在哪、客户是谁、钱从哪来、从哪漏。没有诊断，所有动作都是蒙眼开枪。
按客群分层匹配动作：流失客召回、黄金客群维护、高频低额提客单。每个动作有目标、有口径、有复盘。
关键指标双源对账、周/月节奏复盘，客群流入流出持续追踪。策略不是做一次，是滚动迭代。
以下均为真实项目，餐饮案例已按惯例脱敏。数字口径可在对应报告复算。
筛出真正的流失客（剔除常客、刚消费过的、大额储值在手的），逐字打磨召回物料。除短信费外零补贴投入。扫码点单上线后，单店月营业额再增 16%。
统筹 14 个公司级重大立项、0 夭折。负责的单产品年创收 2500 万、连续 5 年公司第一（公司投顾收入全行业第一）。一张红包封面传播 20 万人次、激活沉睡用户 5 万。
拼单 AA 时 POS 把整单金额记在每个支付人头上，会员消费额虚增超 1100 万。治理后真实沉睡大客 224 人——若按原名单召回，近一半预算打给了假大客。
餐饮企业：把 POS/会员数据发来，先做一次数据检测——告诉你数据脏在哪、缺什么、命中几个坑，再谈后面的事。
金融企业：客户运营与增长诊断，约一次 30 分钟的初步沟通。