希音（资深）商品数据分析师（广州）

负责提取、处理、分析与商品质量和商家履约治理相关的各类数据，为部门决策提供数据支持。 负责搭建业务核心指标体系和数据看板，提供日常监控。 对商品质量进行分析，识别质量风险和优化策略，推动质量持续改进。 对商家履约数据进行深入分析，找出履约超时、漏发等问题的原因，并提出治理措施。

1. 负责商品域相关分析,包括不限于品类目标预测、销售分析、利润分析、流量分析、用户分析、运营策略分析, 有效的向业务团队呈现数据分析结果和方案,推动业务优化以及方案落地; 2. 跟踪业务数据, 产出周期性报告, 监测数据异动; 3. 利用数据处理技术，建设数仓应用层数据表, 供部分内部可视化调用。

1、分析货品供给结构与trade-across（跨品类交易）的关联性，优化商品组合与流量分配策略； 2、研究库存水位、促销资源对trade-in/trade-up的杠杆效应，设计供给端联动规则； 3、搭建动态归因模型，量化渠道资源（如搜索位、推荐坑位）对跨品类交易的贡献度； 4、识别高价值货品组合与滞销品清仓机会，推动“以货带人”的场域效率提升；

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。