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一、關鍵職責
1. 指標體系建設與監(jiān)控：
· 負責構(gòu)建、完善和迭代公司級的運營核心KPI體系，重點關注但不限于：車輛利用率（閑置率）、分時復用效率、裝載率、車輛日均行駛里程、日均服務訂單數(shù)、網(wǎng)點服務密度、單位里程成本與收益等。
· 設計并落地自動化數(shù)據(jù)看板，實現(xiàn)對各區(qū)域運營健康狀況的實時、可視化監(jiān)控，精準定位效率瓶頸和優(yōu)化機會點。
2. 深度數(shù)據(jù)分析與洞察：
· 運用數(shù)據(jù)分析工具（SQL, Python, Tableau等），深入挖掘運營數(shù)據(jù)，回答關鍵業(yè)務問題：例如，“生鮮配送與快遞包裹的復用如何影響夜間閑置率？”、“何種車型在哪個區(qū)域的哪個時段能創(chuàng)造收益？”
· 通過嚴謹?shù)臍w因分析，量化各種運營策略（如動態(tài)定價、訂單合并、路徑調(diào)整）對核心指標的實際影響。
3. 優(yōu)化策略制定與推廣：
· 基于數(shù)據(jù)洞察，設計、測試并推廣可復用的運營優(yōu)化方案（SOP）。例如：
· 針對“裝載率”：設計不同行業(yè)（便利店、藥店）的貨品混裝標準、訂單批量整合策略。
· 針對“車輛閑置率”：開發(fā)跨行業(yè)“分時租賃”方案（如日間送快遞，夜間送生鮮，凌晨巡邏輯），并設計激勵模型。
· 針對“日均里程”：優(yōu)化路徑規(guī)劃算法的人機交互邏輯，為調(diào)度員提供更智能的建議。
· 主導A/B測試或多變量測試，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式驗證新策略的有效性。
4. 區(qū)域賦能與績效提升：
· 與各大區(qū)運營團隊緊密合作，將您的優(yōu)化方法論和實踐沉淀為可執(zhí)行的工具、手冊和培訓課程。
· 充當內(nèi)部顧問，為區(qū)域團隊提供深度的運營分析支持，幫助他們診斷問題、理解數(shù)據(jù)并實施改進措施，直接推動區(qū)域GMV和利潤率的提升。
5. 協(xié)同創(chuàng)新：
· 與產(chǎn)品、技術、算法團隊緊密協(xié)作，將運營中發(fā)現(xiàn)的共性需求和優(yōu)化方向轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能或算法改進需求（如調(diào)度系統(tǒng)、車輛OS的迭代），實現(xiàn)運營與技術的正向循環(huán)。
二、任職資格（必備條件）
1. 經(jīng)驗：
· 5年以上在物流網(wǎng)絡優(yōu)化、供應鏈分析、網(wǎng)約車/共享單車運營、或電商倉儲物流等領域的數(shù)據(jù)分析或運營優(yōu)化經(jīng)驗。有即時配送或分時租賃業(yè)務經(jīng)驗者優(yōu)先。
· 有從0到1搭建業(yè)務指標體系并成功推動業(yè)務改變的經(jīng)驗。
· 具備豐富的跨部門項目管理經(jīng)驗，能夠驅(qū)動復雜方案落地。
2. 技能：
· 硬技能： 精通SQL進行數(shù)據(jù)提取和分析，熟練使用至少一種數(shù)據(jù)分析工具（如Python/R）和可視化工具（如Tableau/Power BI）。
· 軟技能： 具備極強的邏輯思維、商業(yè)敏感度和問題解決能力。能夠?qū)碗s的分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為清晰、有說服力的商業(yè)建議，并出色地呈現(xiàn)給各層級伙伴。
3. 心智：
· 對數(shù)據(jù)充滿好奇和敬畏，是一個自我驅(qū)動的“問題終結(jié)者”而非“數(shù)據(jù)搬運工”。
· 具備創(chuàng)業(yè)精神，能在快節(jié)奏、高不確定性的環(huán)境中保持專注和創(chuàng)造力。
· 深刻理解我們的商業(yè)模式的創(chuàng)新性，并對通過優(yōu)化提升效率充滿激情。
三、優(yōu)先考慮（優(yōu)選條件）
· 有自動駕駛、無人車、機器人或其他科技硬件的運營分析經(jīng)驗。
· 擁有物流行業(yè)咨詢背景。
· 物流、統(tǒng)計學、運籌學、工業(yè)工程、計算機科學等相關專業(yè)本科及以上學歷優(yōu)先。