小红书商品策略运营

用户方向 1.通过数据分析构建用户画像，分析用户交易行为及用户旅程，挖掘trade-in, trade-across, trade-up的驱动因素及转化路径； 2.设计因果推断实验（如A/B测试、双重差分法），量化促销活动、定价策略对用户消费、用户增长的影响，评估广告渠道ROI优化投放策略； 3.构建用户分层模型，识别高价值消费人群，输出定向运营策略（如精准发券、商品推荐），制定留存策略； 4.研究用户生命周期内的消费习惯，结合消费者心理学理论，优化“人-货”匹配效率，提升用户ARPU值。

1、参与携程国际化业务用户增长相关的算法研究和策略研发； 2、和产品、运营和工程等团队深度合作，洞察算法策略的机会点并落地实施，提升新用户承接、老用户提频和流失用户召回等场景的业务效果； 3、针对携程国际化业务，探索和迭代个性化推荐技术，在EDM营销和App个性化推送等场景落地应用； 4、基于海量用户行为和商品数据，使用数据挖掘等技术，建立并持续迭代用户画像和商品理解等技术系统； 5、利用多模态理解和AIGC能力，实现营销素材的自动化生成，提升总部和各个国家/地区当地运营团队的工作效率。

1.负责阿里巴巴国际事业部数据体系的建设，通过数据+算法+工程化，赋能业务，提供全链路、可分析的业务服务能力；可识别、可洞察的算法服务能力；配置化、可复用的数据技术能力；更直观、更具指导性的产品化能力 2.建设集团核心的数据资产，数据业务与新零售业务深度结合，提供人群运营、商品管理、品类运营、内容运营、线上线下联动运营等数据服务，利用数据、分析、算法、产品化等数据能力，为集团新零售场景提供数据服务化、数据业务化的整套数据及产品解决方案 3.建设数据中台的数据稳定性体系，建设丰富的技术+业务元数据，完善数据引擎和服务，聚焦在保障手段线上化、服务化和保障策略可演练这两个场景的开发；结构化业务场景，抽象通用业务逻辑，沉淀可复用的数据洞察能力，通过模版化和组件化提升数据架构扩展性，从而支持数据产品的快速迭代和横向扩展

1.负责付费会员（88vip、省钱月卡）的用户价值建模，赋能会员链路中的策略迭代和运营策略决策； 2.负责会员增长算法设计与调优，建立全生命周期的增长以及精细化运营算法，促进规模增长效率和续费效果； 3.负责会员运营业务中的策略算法建模工作，包括权益个性化、商品补贴和个性化排序、服务洞察和优化等； 4.负责运营策略机制设计和改进，提升运营效率。