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职位详情

• 广州
• 3-5年
• 本科

• 数据分析/挖掘经验
• 用户和商品洞察
• 电商/零售行业数据相关经验
• 数学/统计相关专业

职责描述： 1、数据体系搭建:设计并执行用户数据收集方案，通过多种渠道(包括内部数据、调研、线下渠道等)收集用户的行为数据、属性数据、偏好数据等。与相关部门协作，整合分散在不同系统中的用户数据，建立全面、统一的用户数据仓库，确保数据的准确性和完整性； 2、客户行为分析:深入分析用户在消费行为中的行为路径，包括浏览、购买、决策时长等行为，挖掘用户行为模式和习惯。识boss别BOSS直聘用户行为的关键节点和转化漏斗，来自BOSS直聘分析各环节的流失率和转化率，找出影响用户转化的因素，为优化用户体验和商品提供依据； 3、用户画像构建:根据用户的行为、属性、偏好等数据运用数据分析和建模技术，构建详细、精准的用户画像包括不同类型用户的特征、需求、目标和价值。持续更新和完善用户画像，以适应市场变化和用户群体的演变，确保用户画像能够准确反映目标用户的真实情况； 4、用户分层与细分:针对不同用户层和细分群体，制定个性化的运营策略和营销方案，提高客户参与度和忠诚度； 5、用户需求洞察:通过客户调研(问卷调查、客户访谈等)、客户反馈分析、社交网络监测等方式，深入了解用户的需求、痛点和期望。结合用户行为数据，挖掘用户潜在需求，为产品创新、功能优化和服务改进提供有价值的建议； 6、用户留存与流失分析:建立用户留存和流失分析模型监测用户留存率和流失率的变化趋势，识别留存和流失用户的特征。分析用户流失的原因，提出降低用户流失率和提直聘高用户复购的策略和措施，如用户激励机制、用户召回计划等； 7、数据分析报告与呈现；定期撰写用户分析报告，向管理层和相关部门汇报用户的整体状况、行为趋势、需求变化、留存流失情况等分析结果·使用数据可视化工具(如Tableau、PowerBl等)，将复杂的用户数据以直观、易懂的图表和图形呈现出来，直聘提高数据的可读性和决策支持价值。 任职要求: 1、本科及以上学历，统计学、应用数学、商业分析等相关专业毕业； 2、具有2年以上商业分析工作经验，熟悉连锁零售行业业务流程； 3、擅长数据分析，具备数据统计分析的理论和方法，并能结合业务场景有效应用； 4、具备优秀的word、ppt写作能力，能够清晰、准确、有条理地撰写各类分析报告、项目文档和工作成果汇报·能以简洁明了的文字阐述复杂的数据信息和分析结论，使不同专业背景的人员都能轻松理解； 5、拥有良好的沟通能力和团队协作能力，能够有效传达分析成果，推动项目闭环； 6、对零售行业有深入了解和热情，具备敏锐的数据洞察力； 7、良好的具备良好的抗压能力和工作责任心，较强的团队合作精神、抗压能力及领导能力。