携程高级策略运营(MJ027071)

流量反作弊负责支付宝各场域（渠道增长、搜索推荐、商业化等）的流量作弊的感知、识别与管控，减少无效／作弊流量给数据真实性、社区生态、平台流量价值带来的影响。 1．策略建设：以流量流转为基础，深入业务场景，通过数据挖掘建立相关指标体系以衡量／评估风险水位，制定差异化／精细化的治理策略，保证策略的有效性和适配度，提供合理的风险解决方案，提升流量价值，推动业务健康长效发展； 2．行业理解：深入理解互联网流量作弊生态和各类作弊行为，深入调查黑产变化趋势及行业，正确引导反作弊发展方向，能从产品发展趋势中把握反作弊业务发展的新增长点；持续探索流量质量保障的新模式，结合营销、推荐、用增等方向的新技术（大模型、智能体技术等），带来业务增益和效率提升； 3．沟通协同：基于风险认知与业务理解，与业务、产研、算法等不同角色形成有效沟通，推动风险全链路防控及行业标准建立。

1.商激励定价和运营绩效KPI方案的制定、迭代，驱动商达成业务的规模和质量目标 2.业务日常数据运营、绩效达成复盘分析，建立绩效改善机制，持续推动优化 3.看清商经营的成本、收益，发现商运营管理的问题，推动商经营改善 4.市场调研分析，结合市场行情持续优化各项激励政策 5.产品化赋能工具的打造、优化

1、负责租车业务价格、供给策略制定，包括结合业务线现状和挖掘用户需求分析，竞争对手分析，市场大环境分析等2、负责价格体系及供应链生态相关策略设计和落地，通过与产研系统共同拿结果，完成业务指标3、能够根据业务目标及业务策略，进行动作策略拆解和落地，并具能够在测试中不断改进，取得更好结果4、通过用户与供给两端运营数据分析，流程复盘等方式洞见问题，协同个部门推进优化方案并落地；5、具备良好的行业洞察能力、执行力和抗压能力，有完整的项目落地经验。

1、以提升用户内容消费体验为核心目标，协同推荐算法团队、NLP算法团队、数据科学团队进行内容分发策略优化； 2、针对图文业务目标，在内容分发策略方向拆解关键实现路径，制定长短期规划； 3、对产品的流量结构、人群、内容有深刻理解，通过画风及数据分析发现问题，进行流量分发调优； 4、熟悉推荐机制及手段，通过数据分析发现推荐链路问题，优化模型效率。