希音数据分析师-商品方向
任职要求
1. 全日制本科以上学历，统计学、工程学、数据科学等专业 2. 3年以上电商/零售供给端分析经验，熟悉库存周转、渠道效率分析方法论； 3. 熟悉各种定性及定量研究方法/模型，有较强定量数据分析能力和逻辑思维能力 4. 熟练使用Python、Hive SQL，Excel等数据分析工具 5. 海外零售市场研究经验优先，服装/时尚行业经验优先
工作职责
1. 分析不同模式的货品供给特征，优化商品组合与流量分配策略 2. 结合商品趋势，搭建并完善不同品类的商品上新模型 3. 搭建并完善货品全链路成本模型，协助统筹全球货盘规划 4. 搭建动态归因模型，量化渠道资源对品类交易的贡献度
1、负责生鲜相关的策略规划、分析，基于定性定量调研，提出策略规划，然后通过分析的形式完成策略成本收益测算、验证，最后协同业务方落地，拿到业务结果；策略方向包括但不限于选品上品、产业链研究、商画像研究、采购价管理、供应商管理、定价、丰富度、匹配度、竞争、库存等； 2、构建业务数据数据模型和数据分析指标体系，通过定期汇报、专题会议、数据产品建设等方式，推进业务策略和提升经营表现； 3、负责生鲜相关的过程考核指标设计和研究，通过强化过程管理撬动招商和采购实现整体策略目标
1、数据分析&业务分析:负责自营活动、供应链相关的数据提取、数据分析、看板搭建、报告撰写等工作，从不同维度拆解问题并形成业务洞察 2、商品运营分析:针对自营活动开展效果分析、商家参活行为及收益分析、流量&价格分析等工作，归纳总结更优的活动策略，为业务提供优化建议及创新机会点 3、创新业务&核心项目支持:通过数据分析、业务洞察为创新业务的落地及选代、核心项目的推进及问题解决提供支持，监控并分析核心指标的变化，支撑目标达成 4、协助团队成员完成各项任务，确保目标达成
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、建设和迭代商品分析方向的指标体系、形成体系化的日常业绩追踪机制，并推进相关数据产品的建设； 2、负责商品方向核心目标的追踪和异动分析工作，识别并洞察问题、提出建议主张、支持业务复盘决策； 3、主动发现问题和业务痛点，独立承接商品分析相关的研究洞察专题，短中长期可落地的解决方案，协助业务提效增收。