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1. 運(yùn)營優(yōu)化與分析：
深入分析用戶購買行為，構(gòu)建用戶畫像，監(jiān)控用戶拉新、轉(zhuǎn)化、留存、復(fù)購與流失情況。
評估營銷活動（如滿減、折扣、優(yōu)惠券）的ROI，定位活動效果的關(guān)鍵驅(qū)動因素與短板。
監(jiān)控平臺核心運(yùn)營指標(biāo)（如GMV、日活/月活、轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)、履約成本等），并建立日常數(shù)據(jù)監(jiān)控預(yù)警機(jī)制。
2. 商品與供應(yīng)鏈分析（核心需求）：
商品選品：分析銷售趨勢，識別潛在爆款、衰退品和滯銷品，為新品引進(jìn)和舊品淘汰提供數(shù)據(jù)建議。
品類管理：進(jìn)行品類銷售結(jié)構(gòu)、利潤結(jié)構(gòu)和交叉關(guān)聯(lián)分析，優(yōu)化商品捆綁銷售和頁面推薦策略。
價(jià)格與促銷：監(jiān)控競爭對手價(jià)格與品類動態(tài)，分析價(jià)格彈性，為定價(jià)策略和促銷選品提供支持。
庫存優(yōu)化：分析商品庫存周轉(zhuǎn)率、缺貨率與動銷率，協(xié)助供應(yīng)鏈團(tuán)隊(duì)制定合理的庫存計(jì)劃。
3. 數(shù)據(jù)體系建設(shè)：
設(shè)計(jì)與開發(fā)自動化數(shù)據(jù)報(bào)表和可視化看板（使用Tableau, Power BI等工具），提升團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)獲取效率。
與技術(shù)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，梳理和明確業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求，推動數(shù)據(jù)倉庫的完善。
4. 專項(xiàng)分析與洞察：
針對業(yè)務(wù)突發(fā)問題（如某品類銷量驟降）或戰(zhàn)略項(xiàng)目（如開拓新區(qū)域市場）進(jìn)行深度專項(xiàng)研究，輸出分析報(bào)告和 可行建議。
任職要求：
1、數(shù)據(jù)處理能力：
精通 SQL，能獨(dú)立、高效地從數(shù)據(jù)庫中提取和處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。
熟練使用 Excel，精通函數(shù)、透視表及圖表制作。
2、數(shù)據(jù)分析與可視化（必須）：
熟練使用至少一種主流BI工具，如 Tableau, Power BI, FineBI 等，能獨(dú)立制作美觀、清晰的數(shù)據(jù)看板。
3、具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，了解常見的分析方法（如對比分析、漏斗分析、回歸分析等）。
4、編程能力（加分項(xiàng)）：
掌握 Python 或 R 語言進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析和建模者優(yōu)先（可用于更復(fù)雜的用戶預(yù)測或銷售預(yù)測）。
5、【軟技能與業(yè)務(wù)能力要求】
業(yè)務(wù)洞察力（核心）：對零售、電商行業(yè)有強(qiáng)烈的興趣和好奇心，能從數(shù)據(jù)中敏銳地發(fā)現(xiàn)商業(yè)問題與機(jī)會。不滿足于“是什么”，而追求“為什么”和“怎么辦”。
邏輯思維與解決問題的能力：具備清晰的邏輯框架，能將復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題拆解為可分析的數(shù)據(jù)問題，并最終形成解決方案。
溝通表達(dá)能力：能用通俗易懂的語言，向非技術(shù)的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)（如采購、運(yùn)營、市場）闡述分析發(fā)現(xiàn)和建議，并推動方案落地。
主動性與責(zé)任心：能主動發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)中值得分析的點(diǎn)，而不是被動等待需求。
6、【經(jīng)驗(yàn)與資質(zhì)要求】
學(xué)歷：本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息管理、經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先。
經(jīng)驗(yàn)3年及以上互聯(lián)網(wǎng)或零售電商行業(yè)的商業(yè)分析/數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。有線上超市、生鮮電商、快消品行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者尤佳。