希音资深经营分析专员

阿里国际数字商业集团，是阿里巴巴集团的核心且快速增长的业务。 契合国家“一带一路”的战略方向，在国际化的大蓝海赛道上高速驰骋，连续多年收入增长在30%以上。旗下业务覆盖近200个国家、市场，服务于4亿的全球消费者，囊括跨境电商、本地电商、B2B、O2O零售、供应链网络等多元化的业务形态，在全球近30个国家与地区设置办公地点，拥有超过20种不同国籍的员工。 商业智能部是商业分析与决策支持部门，我们依托于阿里国际集团的全球化大数据以及阿里多年的商业分析经验沉淀，拥有来自于互联网、咨询、投资、传统行业等多元化背景的团队，产生多视角、全方位的立体洞察，支持集团以及各事业部与职能部门管理者的关键决策。 我们深入业务，通过有智慧的数据洞察， 紧密结合的业务场景，实现从宏观市场到微观战术的商业分析与判断，为决策层提供关键数据洞察、核心策略参考、支持主要的各项决策制定与优化，达到数据驱动业务的完美实践。 1、内部经营分析：基于业务目标及商业模式，搭建全面、准确、客观的指标体系和监控框架。同时基于业务监控体系，清晰洞察业务全局和定位业务问题； 2、通过分析报告或专题研究等形式，对业务问题进行深入分析，为平台机制、行业/商家策略、产品方向、资源投入策略等业务决策提供数据和分析支撑，输出经营管理建议，协助达成业务目标并提升效率； 3、将监控体系及分析方法逐步总结沉淀，抽象、提炼数据产品需求，与产品、商业智能分析等相关团队开展跨部门合作并推动数据产品的落地； 4、市场研究及分析：关注跨境电商赛道动态，分析和跟踪业内玩家的业务动作和表现，输出行业分析洞察报告。

1.经营分析与目标管理： 协助制定并拆解仓储业务年度/月度核心目标（成本、效率、质量等KPI），建立目标追踪与复盘机制，精准定位业务问题，推动目标达成闭环。 构建仓储经营分析框架，深刻理解业务增长动因，持续收敛关键输入指标，提升其与输出结果的相关性，打造可量化、可评估的经营评估体系。 2.指标体系与数据基建： 统筹仓储数据基建建设，推动核心数据与指标定义的标准统一，确保跨部门、跨系统的数据口径一致。 完善经营监控体系，搭建自动化数据监测看板，实现核心指标的实时监控与异常自动预警，大幅提升数据分析与监测效率。 结合业务发展规划，构建关键指标分析模型，支持战略精准落地与经营深度复盘。 3.业务洞察与策略支持： 深入掌握并直接管理过仓储全链路运营（包含但不限于入库、上架、存储、拣选、打包、出库、逆向等关键环节），通过专题分析识别运营瓶颈、效率洼地、成本优化点及潜在机会，输出具有前瞻性的分析结论和切实可行的策略建议。 基于对仓内业务的深刻理解，主导并成功输出多项降本、增效、提质的优化方案，并推动方案落地与效果追踪。 紧密协同运营、职能、规划等部门，将分析洞见转化为具体行动计划，并持续追踪方案实施效果，确保改进举措产生实际业务价值。 4.精益管理与流程优化： 运用精益管理理念与方法（如VSM价值流分析、5S、标准化作业等），深入业务一线，系统性地识别仓储作业流程中的浪费（如等待、搬运、过度加工、库存、动作、返工、过量生产等）及重复低效环节。 结合专业知识和数据分析，快速诊断问题根因，设计并主导/协同跨职能团队（运营、IT、工程等）实施流程优化方案，消除浪费，提升流程效率与质量，降低运营成本。 5.团队建设与跨部门协同： 负责仓储经营分析团队的搭建、管理与发展，确保团队成员具备直接支持仓储核心业务需求的能力。 培养团队成员的数据驱动思维、策略制定能力、精益改善意识 及对仓储运营细节的深刻理解。 有效推动跨部门沟通与协作，确保经营分析工作与整体业务目标协同一致。

1. 平台运营策略设计与落地，主导业务优化、用户增长及服务体验提升方案，推动执行并确保效果。通过业务适配、资源布局及用户生命周期管理，提升转化效率与业务规模。 2. 整合营销项目管理与协同，主导营销项目全周期管理，协调跨部门资源（市场、客服、产技等），制定执行计划与预算分配，推动业务曝光、用户增长及活动转化目标落地。 3. 数据驱动的运营策略优化，基于运营数据（流量转化、用户画像等）分析业务问题与增长点，制定动态运营策略并优化，建立指标监控体系，定期输出分析报告推动策略迭代。 4. 全渠道资源整合与渗透提升，整合内部资源（行业、产技&经营分析等）与外部渠道（商家、物流服务商等），设计多点协同营销方案，通过流量和场景化运营提升目标客群渗透率。 5. 业务目标导向的协同推进，识别项目关键路径与风险，推动资源优先级排序及问题解决，建立跨部门协作机制保障业务目标高效落地。

1、经营数据分析，问题诊断。通过周/月/季经营数据监控、复盘，从经营及运营等多维度对线下门店经营机会点进行分析并做出改善提案； 2、目标跟进。负责核心业务指标监控，分析差距原因，面向不同层级推送相关数据，赋能业务追踪目标达成； 3、数据分析工具搭建。制作数据处理工具、数据看板； 4、月度关键任务下发、分析、跟进； 5、跨部门协作。