用户数据分析岗位职责

职责描述：
1.负责私域用户数据的采集、清洗、分析与建模，构建用户标签体系与分层模型。
2.分析潜客行为路径，识别关键转化节点，设计并搭建潜客转化预测模型、用户生命周期价值模型等，输出可执行的运营策略建议，支持精准营销与用户触达。
3.牵头跨部门协作，推动数据在实际业务中的应用落地。
4.持续监测模型效果，迭代优化数据策略，提升线索转化效率与用户质量
5.全面监控APP核心业务数据（如用户活跃、留存、行为路径等），建立常态化数据监测体系，通过多维度数据分析，定位运营问题、发现增长机会，产出数据洞察报告与可行性建议。
6.参与搭建和完善私域数据看板、自动化报表体系，提升团队数据使用效率，沉淀数据分析方法论，推动数据文化在团队内部的渗透与应用。
任职要求：
1.学历要求：本科及以上学历。
2.专业要求：数学、统计学、计算机、经济学等相关专业优先相关专业优先。
3.工作经历：5年以上互联网或消费领域数据分析经验，有私域运营、智慧营销/数字营销、 CDP、MA、CRM系统建设或使用、新能源车企或高客单价行业背景者优先。
4.专业技能：
4.1精通 Excel、SQL、Python/R等数据分析工具，具备扎实的数据处理与建模能力。
4.2熟悉常用数据挖掘方法，能独立完成从数据提取、分析到策略输出的全过程。
4.3具备良好的数据可视化能力，熟练使用Tableau、Power BI等工具者加分。
4.4了解APP数据埋点、用户行为分析体系，具备数据产品化思维。
4.5熟悉私域运营模式（企微、公众号、小程序、社群等），了解潜客培育流程。
5.综合素质：
5.1具备优秀的业务解读能力，能将数据结果转化为清晰的行动建议。
5.2有较强的语言表达及团队协作能力，能协同多团队推动数据驱动决策落地。
5.3思想素质过硬，责任感强，具有较强奉献精神。
5.4结果导向，对业务增长有强烈兴趣与敏锐度。

【岗位核心目标】
作为团队的数据中枢，通过搭建科学的消费者标签体系与数据采集方案，深度挖掘用户行为与交易数据，构建高潜客模型、流失预警模型等核心数据资产，为会员策略、内容运营、产品迭代提供精准的数据洞察与决策支持，驱动业务持续增长。
【主要职责】
1、用户标签体系搭建：主导搭建集团级的消费者标签体系与用户分层模型（如RFM模型、AIPL模型），深度挖掘用户行为与交易数据，实现用户价值的精准量化；
2、核心模型构建：独立或协同算法团队构建并持续优化高潜客挖掘模型（识别潜在高价值用户、高转化概率用户）和流失预警模型（预测用户流失风险，提前干预），为精准营销提供模型支撑；
3、数据采集规划：规划并推动全渠道（小程序、公众号、企微、线下门店、视频号等）全触点的用户数据采集方案落地，确保数据回流准确、及时、完整，为模型训练与数据资产沉淀打下基础；
4、深度分析报告：定期输出深度消费者运营数据分析报告，通过漏斗分析、留存分析、路径分析、归因分析等，精准定位业务问题与机会点，为各业务线提供高价值的数据决策支持；
5、数据产品赋能：与产品经理紧密合作，推动数据看板、用户画像系统、模型预测结果可视化等数据产品的搭建与优化，提升团队的数据自助分析与模型应用能力。
【任职要求】
1、本科及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业，3-5年数据分析或数据挖掘经验，具备零售/电商行业经验；
2、精通SQL、Excel，熟练掌握Python/R进行数据清洗、分析与建模，具备数据可视化能力（Tableau/FineBI等）；
3、具备扎实的机器学习算法应用能力，熟悉分类、聚类、回归等常用算法，有构建用户预测模型（如高潜预测、流失预警、复购预测）的实际项目经验；
4、具备扎实的统计学基础与业务洞察力，能从数据中提炼出 actionable insights，而不仅仅是罗列数字；
5、熟悉用户增长指标体系（LTV、CAC、留存率、转化率等），能独立完成增长实验设计。

岗位职责：
1. 用户需求深度洞察与行为挖掘：通过全场景用户行为数据，分析交互模式、场景偏好及需求痛点，输出可落地的业务优化建议。结合智能家居生态，识别跨设备协同潜力方向，推动产品功能创新。
2. 数据驱动的策略分析与决策支持：设计小度核心用户数据指标体系，支撑实时分析与长期趋势预测。建立用户分层模型，推动提升用户留存与活跃度。
3. 数据工具与自动化流程优化：熟练使用SQL、Python、Tableau等工具，构建用户画像与预测模型，提升分析效率与准确性。推动数据工具与自动化流程落地，将数据洞察转化为业务决策依据。
任职资格：
​专业背景：5年以上用户数据分析经验，熟悉智能家居或AI产品生态，具备大数据处理与可视化能力。
​行业经验：有智能家居、消费电子或互联网头部企业从业经历者优先，熟悉全屋智能场景者优先。
​技术能力：熟练使用SQL、Python、Tableau等工具，具备机器学习与用户画像构建经验。
​战略思维：具备跨团队协作与商业敏感度，能将数据结论转化为可执行的业务策略