滴滴用户增长数据分析师(JR20260421011)
任职要求
1、本科及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业者优先； 2、3年以上数据科学或用户增长分析经验，有广告投放行业经验者优先； 3、熟练掌握SQL，R/python熟…
工作职责
1、负责网约车司机增长的数据分析工作，基于对多渠道投放效果、用户转化链路的深度理解，输出洞见，推动投放策略迭代和目标达成； 2、负责多渠道广告投放的归因方案设计与数据建设，推动产研团队迭代增长投放的数据链路、指标体系，并搭建数据看板； 3、主导用户增长流量策略的A/B实验设计、执行与分析，沉淀实验方法论，为投放渠道优化、人群定向策略迭代提供可落地的洞察； 4、开展深度专项分析，包括投放渠道人群画像洞察、出价策略优化、转化路径拆解、渠道间投资分配，推动业务增长目标达成。
1、负责主站ROI评价工作，评估用户增长效能，定义渠道与用户颗粒度的LTV，设计统计维度、算法、效果评估、延伸应用和方案迭代。 2、与渠道团队共同设计流量增量实验，进行因果推断和公平度量，评估站内外拉新拉活手段的流量增量。 3、搭建归因模型，覆盖信息流点击、预装、消息和活动等归因体系。 4、监测业务发展态势，通过自动化能力建设提供预警、监测和解读，降低业务风险。 5、提升用户从触达、转化到留存等全链路的增长效果，负责用户新增、转化和LTV。 6、参与媒体投放和创新增长的效率监控与提效分析，优化投放策略。
1. 全链路监控与智能归因 (1)整合付费流量与自然流量（SEO/社媒/PR）数据，搭建动态归因看板，每日监控CPC、注册、订阅、及成本、首单ROI等核心指标，生成渠道效能热力图。 (2)定期输出流量报告，对比流量结构变化，识别关键词流失、内容衰减等风险点，建立异常波动预警机制。 (3)通过漏斗分析定位“媒介→流量→注册→订阅→复购”等关键断点，联动推广团队提出优化方案并追踪效果。 2. 预测建模与策略实验 (1)构建注册-订阅-LTV预测模型，动态指导高价值渠道预算分配，实现ROI持续优化。 (2)设计A/B测试框架验证投放策略（如KOL内容类型、EDM文案）量化结果并沉淀标准化SOP。 (3)基于用户行为序列分析关键流失环节，输出产品优化建议并闭环验证。 3. 数据架构与指标治理 (1)设计端到端数据流：外部媒介接入→ODS治理→用户标签库→ADS应用层→可视化看板，保障核心链路数据时效性与确保数据置信度。 (2)制定统一的数据字典，搭建指标监控与数据质量校验体系。 (3)优化BI工具与自助分析能力，降低业务团队用数门槛，提升决策效率。 4. 用户画像与精准运营 (1)基于付费用户行为聚类提炼ICP画像，反哺市场素材定向优化与渠道策略调整。 (2)构建用户阶段标签体系，设计分层运营策略，监测回流与复购效果。 (3)量化裂变、PR、社媒等活动转化路径（声量→流量→转化），构建留存预警模型，输出干预建议清单并沉淀运营方法论。
1、围绕业务目标构建用户增长业务指标体系，监测业务经营状况，能够主动发现业务风险，定位并协助和推动问题解决； 2、根据业务所处阶段和面临问题，能够输出专题分析报告，为运营决策、产品优化提供策略和建议； 3、沉淀分析思路与框架，提炼数据产品需求，与相关团队协作并推动数据产品的落地； 4、基于对用户增长业务的理解，搭建转化漏斗，通过数据分析优化增长效率
1、面向快手电商全域用户增长策略分析，负责覆盖拉新促活及长效ltv场景下的核心策略分析和决策制定； 2、搭建用增指标体系，完善业务全域效率监控能力，定位问题，归因异常，洞察机会点； 3、主动发起专项分析，不断迭代认知，强化对买家成长路径的理解，抽炼核心结论推动产研策略落地，拿到收益； 4、负责AB实验的整体设计、效果评估、科学量化线上用增策略收益。