阿里巴巴天猫事业部-商家成长-智能生态运营*
任职要求
1. 本科及以上学历，5年以上电商经验，有优秀的商务沟通经验，如对生态运营或大客户运营的经验，如有过对接生态或大客户的产品技术数据等团队更佳；
2. 具备电商行业的经验，行业如快消、服饰运动、家装家居大小家电等，熟悉电…工作职责
1. 负责淘天集团-智能生态运营，包含设计和制定智能生态引入类型、引入规则，孵化、认证及运营该类生态； 2. 联动平台产品团队（如AI Agent团队/数据产品团队/开放平台），设计平台与服务商合作的give&take，将平台所需要的生态类型，结合智能经营的方向，进行服务商合作拓展及服务商的能力建设推进； 3. 具备对电商行业的理解，能借助生态和产品能力，构建智能生态的经营解决方案； 4. 将智能生态的能力推进到内部的行业团队与外部商家层面，并建立足够的影响力，提升行业使用率及推进对应业务价值的实现； 5. 建立“需求-落地-反馈-优化”闭环，通过建立/打造行业POC案例，并沉淀为可复制的行业解决方案并拓展到更多行业与更多生态；
1、参与到高德PB级数据仓库的建设，为销售、商家、运营、产品等角色提供丰富稳定的数据化产品服务，为高德APP提供高质量的供给。 2、对海量业务数据资产进行治理和分层建设，规划和沉淀高德的资产建设，沉淀数据资产模型。 3、通过数据化手段，建设AI化的数据能力，支撑销售机会挖掘、销售作业数字化、商家成长和商家运营智能化、业财线上化等。 4、能基于准确性、及时性、稳定性的要求不断提高数据中台的质量和服务。
1、负责小红书电商生态赋能&商家成长，优化商家的冷启、跃迁和留存指标； 2、通过案例&数据分析沉淀方法论，通过商家教育、B端传播、产品&算法优化等抓手赋能商家生态； 3、推动商家教育体系的产品化&智能化，协助搭建商家侧AI工具，搭建并完善B端的GTM链路。
1. 商家分层建设：基于不同业务模式、品类的业务阶段特性和目标、商家特征，进行商家分层模型设计及维护，保障分层模型的科学性和业务适配度。 2. 指标体系搭建：负责商家运营方向的监控指标体系搭建，帮助更高效看清业务、商家生态现状和机会点。 3. 通过智能化的产品工具，理解业务场景，通过数据挖掘潜在的增长点，优化商家拉新策略并落地，设计线上化营销活动策略和实验，通过科学的实验方法迭代活动效果和收益。 4. 深入了解商家运营，洞察商家问题，根据商家特征进行分层分类，搭建广告商户成长体系，整合不同资源和权益撬动商家进行广告深度合作。 5.运营提效AI产品化：基于业务目标和运营流程，结合行业对标学习，发掘和建设高效的商家运营流程和工具，提升商家运营效率。
团队介绍：1、业务方向：自助业务希望建成中小商家的业务中台，电商广告、生服广告、Dou+等多条业务线，一站式解决商家问题，助力商家成长，提升商家数字化经营能力； 2、技术亮点：自助技术分为智能销售、客户增长、营销活动几个方向； 客户增长方向主要利用Uplift建模、因果推断、运筹优化算法、推荐算法等，通过对客户初期的行为习惯进行挖掘，探索更优的发券、选品、选素材等相关策略，提升拉新指标； 智能销售方向主要通过LLM-Agent的形式，利用sft、rl等算法优化广告领域的服务能力，提升对中小客户的教育、辅导、服务等能力，进而提升长期客户消耗； 营销活动方向主要服务商业化运营团队，辅助运营完成营销活动的创建与推广。 课题背景： 为了长期优化广告客户生态以及收入增长，商业化需要更大规模的做好客户拉新和客户在投放成长初期的留存，那么如何精准定位目标人群、如何更有效的利用激励手段促进客户增长、如何优化当前客户动作和投放手段，就是一个必须要长期优化的方向。 现在的增长方向主要靠传统机器学习的手段来决策激励的发放，但效果提升已经遇到瓶颈，需要探索基于RL的因果推断技术。另一方面，客户成长初期目前无法获得足够的服务与帮助，结合上广告投放本身有较高学习门槛，所以现在亟需依赖LLM技术，实现智能销售的愿景——包括智能客服、智能销售、智能投手三个阶段，最终达到全智能化的托管式服务。 课题挑战： 相比抖音C端流量数据，广告客户数据相对波动较大，观测周期长，有更多的不确定性； 大语言模型在广告领域的能力依然不足，具体表现在领域知识理解不足，大量专业工具（百量级）的使用效率不高，业务回复的可解释性不够强。为了达到人工销售的水平，需要探索RL、探索reward system、探索deep research的实现、探索业务向Benchmark的范式等等； 相比传统客服的问答式工作，还需要探索LLM在主动服务方向的开放命题。