长江存储商业分析(J13989)
任职要求
学历要求：本科及以上学历 专业要求：经济学、统计学、市场营销、工商管理、电子工程/微电子等专业 其它要求： 1、具体有出色的数据分析及处理能力，逻辑思维与解决问题能力，沟通能力，并愿意快速学习。 2、会使用数据分析、数据可视化工具者优先，如 Python Power BI等。 3、有相关市场研究、数据分析实习/项目经验者（尤其是在科技、半导体、消费电子领域）优先。 4、具备良好的英语听说读写能力，英语六级；熟练使用Excel/Word/PPT等办公软件。
工作职责
1. 数据收集与整理 a) 系统性地收集、整理和验证来自多个渠道（行业报告、供应链信息、OEM公告、市场调研、公开数据库、公司内部数据等）的闪存市场数据。 b) 重点关注智能手机、平板电脑、可穿戴设备等细分市场的闪存容量需求、技术规格（如UFS, eMMC）、出货量、渗透率等关键指标。 c) 建立并维护清晰、准确、及时更新的细分市场数据库。 2. 市场分析与趋势判断： a) 运用统计方法和分析工具，对收集的数据进行深度分析，识别短期和长期的市场趋势、增长驱动因素和潜在风险。 b) 分析不同消费电子终端厂商的策略、产品路线图对闪存需求的影响。 c) 监测闪存技术演进（如QLC, PLC, 3D堆叠层数增加）在目标细分市场的应用进展和接受度。 d) 跟踪关键原材料价格、产能扩张、竞争格局变化对市场供需和价格走势的影响。 3. 报告撰写与洞察输出： a) 定期撰写清晰、简洁、具有洞察力的市场分析报告（周报/月报/季报），涵盖关键数据、趋势解读、市场动态和预测。 b) 针对特定项目或高层需求，准备专题分析报告和演示文稿。 c) 将复杂的数据和分析转化为易于理解的商业洞察，为管理层、销售、产品等部门提供决策支持。 4. 预测建模（初级）： a) 在指导下，参与建立和维护针对目标细分市场的闪存需求预测模型。 b) 持续验证和校准预测模型的准确性。 5. 跨部门协作： a) 与销售团队、产品管理团队、研发团队紧密合作，提供市场情报支持，理解内部需求，并反馈市场信息。 b) 参与相关市场研究会议，分享分析成果。
岗位职责： 1、销售支持 （1）协助销售团队进行客户资料的整理与分析，包括客户信息录入、客户分类及跟进记录的更新。 （2）负责销售合同的初步审核、归档与管理，确保合同条款的合规性与完整性。 （3）协助销售人员准备销售演示材料、产品宣传资料及相关文件，确保资料的准确性和及时性。 （4）跟进销售订单的执行情况，与生产、物流等部门沟通协调，确保订单按时交付。 （5）收集并整理市场信息和竞争对手动态，为销售团队提供市场分析报告，助力销售策略的调整与优化。 2、运营协助 （1）协助运营团队进行日常业务流程的梳理与优化，提出改进建议，提升工作效率。 （2）负责运营数据的收集、整理与分析，包括销售数据、客户反馈数据等，定期生成运营报告，为管理层决策提供数据支持。 （3）协助处理客户投诉与售后问题，及时记录并跟进处理进度，确保客户满意度。 （4）参与公司内部培训活动的组织与实施，协助新员工熟悉销售与运营流程。 （5）协助运营团队进行市场推广活动的策划与执行，包括线上推广、线下活动等，提升公司品牌知名度与产品销量。 3、其他工作 完成上级领导交待的其他临时性工作任务。
工作职责： 1.售后技术响应与问题解决：主导海外工商业储能项目（PCS/EMS/BMS）的故障诊断与排除，解决系统运行异常、性能衰减等问题，形成闭环处理流程。 2.客户需求分析与优化建议：基于客户实际运行数据，分析储能系统效率及收益模型，提供优化方案，提升客户投资回报率。 3.技术文档编写与培训：编制本地化技术文档（操作手册、维护指南），定期开展客户技术培训，覆盖系统操作、安全规范及应急处理流程。 4.预防性维护支持：指导客户制定预防性维护计划，协助本地运维团队完成设备巡检、备件更换及软件版本升级。 跨部门协作与产品改进：联动研发部门推动高频故障问题改进，输出技术分析报告，驱动产品迭代（如BMS均衡算法优化）。 5.客户关系维护：定期回访重点客户，编制年度能效分析报告，挖掘系统扩容、技术升级需求，协同销售团队促成二次合作。
1、负责品类销售额、成功率等关键指标，协同商品企划制定开发计划、商品规划、价格策略等关键事项 2、通过数据分析及时识别和定位业务经营的问题和风险点，制定改善建议并推动落地; 3、持续跟进竞品发展动向，理解整体行业及竞对并找到增长点，分析产品流行趋势和风格; 4、基于定义出的关键问题，组织并协同跨部门资源，推动方案落地。
1.业绩模型搭建：拆解影响业绩波动的主要动因，根据不同的业务形态整合关键过程指标，搭建业绩模型；横跨不同业务线对整体业绩和经营指标进行把控，确保整体各项目标达成； 2.经营分析：梳理业务逻辑，对业务单元进行系统性分析，提供月度经分会，专项分析等经营分析支持；对异常经营数据及时预警，提出切实可行的改进建议并跟进后期落实； 3.业务分析：与业务部门进行有效互动，建立良好的合作关系，通过用户需求、竞争对手、产业链生态、平台特性等结合数据分析，洞察变化、问题和瓶颈，形成有效解决方案和预见性建议。