饿了么饿了么-销售运营数据分析-上海
社招全职3年以上销售类-运营地点:上海状态:招聘
任职要求
1. 专业背景 - 本科及以上学历,商业分析、物流管理、经济学等相关专业,有KA销售支持或即时配送行业经验优先; 2. 工具技能 - 熟练使用SQL(复杂查询、窗口函数)、Python(重点掌握Pandas、Matplotlib/Seaborn); - 精通Excel(VBA宏编写、Power Query)和BI工具(如Power BI/QuickBI); - 加分项 :熟悉即时配送行业数据工具(如美团配送罗盘、蜂鸟即配BI); 3. 经验要求 - 3年以上数据分析,…
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工作职责
1. 核心数据分析 - KA客户外单分析 :监控KA品牌客户的即时配外单数据(订单量、收入、UE、履约时效、客单价、退单率等),定位异常波动原因; - 销售策略支持 :分析客户分层、区域覆盖等销售策略效果,输出优化建议; - 竞对对标 :通过外部数据(行业报告、第三方数据)对比KA客户在竞对平台的配送表现,挖掘潜在合作机会; 2. 业务场景专项分析 - 促销活动评估 :分析KA客户大促期间(如节假日、618、双11)的订单爆发规律,联动解决方案及外单运营进行资源储备,保证增量品牌订单平稳落地; - 客户健康度模型 :构建客户流失预警模型(如订单下滑、投诉率上升、对异常客户进行前置风险识别),辅助销售团队提前干预; - 成本-收益分析 :测算KA客户外单的毛利率(考虑配送成本、补贴等),分析ue影响核心因素,识别低效客户或订单类型,推动销售对客户进行调优方案的制定和调优,对利润结果负责; 3. 数据产品化 - 开发自动化看板(如客户级“订单-时效-成本”全景视图),支持销售团队实时决策; - 设计数据埋点方案,完善KA客户行为数据(如下单渠道、特殊需求标签);
包括英文材料
学历+
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL?简单地说,SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Pandas+
[英文] 10 minutes to pandas
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html
This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users.
[英文] Cookbook - pandas
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/cookbook.html#cookbook
This is a repository for short and sweet examples and links for useful pandas recipes.
https://www.kaggle.com/learn/pandas
Solve short hands-on challenges to perfect your data manipulation skills.
https://www.youtube.com/watch?v=2uvysYbKdjM
I'm super excited for this one. We're doing another complete Python Pandas tutorial walkthrough.
https://www.youtube.com/watch?v=Mdq1WWSdUtw
Filtering, Joins, Indexing, Data Cleaning, Visualizations
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