快手客户运营策略专家（客户标签方向）-【电商】
任职要求
1、本科及以上学历，3年以上电商中台/客户运营策略相关工作经验，熟悉电商客户类型、行业划分逻辑，有0-1搭建客户标签体系经验者优先；
2、具备较强的业务洞察和策略设计能力，能从业务需求中抽象规则…工作职责
1、客户标签体系搭建：负责客户标签体系（如行业、同一客户、生意模式等）规划、设计与落地，输出清晰的打标规则、分类逻辑、判定标准及迭代方案，确保标签贴合业务需求、口径统一、可复用，能实际赋能业务； 2、策略运营与优化：统筹客户标签的落地执行，联动业务、产品等多部门，推进标签的系统化实现与日常运维，跟踪标签应用效果，定期复盘优化标签规则，提升标签准确率与实用性； 3、跨部门协同：以中台基建视角，统筹上下游协作，牵头组织需求沟通、方案评审、落地推进等，协调解决项目推进中的跨部门协作，确保项目按期交付； 4、文档沉淀：输出标签体系设计文档、打标规则手册、复盘报告等，形成标准化知识库，支撑团队工作复用与新人培养。
1、客户需求拆解与策略设计：深度解析大快消行业客户核心诉求，建立需求分层模型，制定差异化达人匹配策略；结合客户考核指标，设计达人筛选标准与效果评估体系，输出可复用的策略文档与SOP； 2、达人匹配模型与生态协同：基于巨量星图达人数据，协同战略构建“客户需求-达人能力”智能匹配模型，提升选人效率；联动MCN机构、巨量星图代理及服务商，设计联合运营机制，推动策略规模化落地； 3、数据驱动与产品化落地：通过归因分析，量化达人对客户目标达成的贡献度，迭代匹配策略；协同产品团队，推动巨量星图代理后台工具开发，实现策略产品化输出； 4、行业趋势与达人生态运营：洞察大快消行业内容趋势，预判高潜力达人标签方向；制定达人分层运营策略，优化生态供给结构。
1. 预估方向：负责搜推广预估模型、校准相关方向的算法策略研发，包括特征体系和模型创新，负责深度学习模型在用户表征学习、召回模型、精排打分模型中的应用。 2. 机制方向：负责广告机制策略优化，基于深度学习与运筹优化的深度结合，优化出价机制策略，满足广告主多约束多目标的保量投放需求，同时提升客户效果与平台收益；构建多目标约束优化框架（如收入、广告主留存、生态公平性）建设生态健康的广告系统。 3. 创意方向：负责搜索广告动态创意模型策略算法优化工作：使用AIGC大模型根据客户营销信息，结合流量特征生成广告创意物料，提升广告创意物料供给的质量和营销效果；负责搜索广告创意物料-样式组合优选模型：多模态创意-物料素材组合优选，为搜索广告选择最优创意物料和样式组合，进而提升广告营销效果。 4. 流量增长：负责高德端内商业化广告流量的增长，具体包括：在搜索引导、Query推荐等核心场景中，通过端内用户行为的分析和挖掘，自动挖掘高价值广告供给和Query数据，结合在线实时识别与预估用户需求，主动进行精准化引导与分发，从而实现商业化广告流量的高效提升。 5. NLP/相关性方向：负责搜索广告的Query理解、触发、bidword推荐、文本匹配、Query推荐等相关工作，熟悉并掌握主流的NLP算法，在保障广告用户体验的前提下，提升广告收
1. 预估方向：负责搜推广预估模型、校准相关方向的算法策略研发，包括特征体系和模型创新，负责深度学习模型在用户表征学习、召回模型、精排打分模型中的应用。 2. 机制方向：负责广告机制策略优化，基于深度学习与运筹优化的深度结合，优化出价机制策略，满足广告主多约束多目标的保量投放需求，同时提升客户效果与平台收益；构建多目标约束优化框架（如收入、广告主留存、生态公平性）建设生态健康的广告系统。 3. 创意方向：负责搜索广告动态创意模型策略算法优化工作：使用AIGC大模型根据客户营销信息，结合流量特征生成广告创意物料，提升广告创意物料供给的质量和营销效果；负责搜索广告创意物料-样式组合优选模型：多模态创意-物料素材组合优选，为搜索广告选择最优创意物料和样式组合，进而提升广告营销效果。 4. 流量增长：负责高德端内商业化广告流量的增长，具体包括：在搜索引导、Query推荐等核心场景中，通过端内用户行为的分析和挖掘，自动挖掘高价值广告供给和Query数据，结合在线实时识别与预估用户需求，主动进行精准化引导与分发，从而实现商业化广告流量的高效提升。 5. NLP/相关性方向：负责搜索广告的Query理解、触发、bidword推荐、文本匹配、Query推荐等相关工作，熟悉并掌握主流的NLP算法，在保障广告用户体验的前提下，提升广告收
1、私域增长体系搭建与执行：规划并落地多渠道引流策略，包括但不限于 渠道活码、短链、RPA加微、广告引流等，并对引流效率负责；管理和优化引流素材与链路，持续降低获客成本。 2、精细化用户运营与自动化营销：基于用户标签体系，利用MA自动化营销工具设计并执行用户培育SOP、生命周期管理流程；负责企微侧及工具侧的群发、朋友圈SOP等内容触达，提升用户活跃与粘性。 3、数据驱动分析与策略优化：监控并分析广告渠道ROI、营销动作触达率与转化率、会话存档中的沟通数据；从数据中提炼洞察，如高频客户问题、最佳回复话术，反向优化运营策略、内容方向和SDR团队的话术；定期输出运营报告，清晰呈现运营效果并提出可执行的优化方案。 4、技术工具协同与流程打通：与营销技术团队紧密协作，主导或深度参与 SCRM系统、AI外呼、广告对接平台等在业务侧的落地与应用；确保广告线索无缝同步、转化状态准确回传、客户OneID身份统一，保障运营流程顺畅；探索并应用 AI外呼等新型工具，与私域运营流程结合，提升整体转化效率。