阿里巴巴LAZADA-资深商业分析-行业供给方向-杭州
任职要求
1、3年以上商业数据分析、行业分析或数据挖掘、大数据岗位经验;
2、具备数据敏感性和探知欲,挖掘业务机会,进行业务…工作职责
集团描述: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。 LAZADA创立于2012年,隶属于阿里国际,是东南亚领先的电子商务平台之一,主要服务市场包括印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国和越南六个国家。LAZADA不仅为消费者提供来自于东南亚中小企业和国际品牌的丰富多样的产品,也运营东南亚地区领先的电商物流网络之一,为消费者和商家提供可靠、优质和便捷的物流服务。Lazada的目标是到2030年服务3亿消费者,并成为东南亚品牌和卖家实现数字化转型的最佳选择。 部门描述: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。 部门定位: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。 【岗位职责】 1、负责对供给基本盘数据进行深度分析,提供商业洞察,支持战略决策,搭建全面、准确、客观的指标体系和监控框架; 2、通过数据挖掘,搭建指标体系,利用数据&算法技术帮助业务洞察趋势、异常、机会点。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、数据技术等相关团队开展跨部门合作并推动数据产品的落地;
集团描述: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。 LAZADA创立于2012年,隶属于阿里国际,是东南亚领先的电子商务平台之一,主要服务市场包括印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国和越南六个国家。LAZADA不仅为消费者提供来自于东南亚中小企业和国际品牌的丰富多样的产品,也运营东南亚地区领先的电商物流网络之一,为消费者和商家提供可靠、优质和便捷的物流服务。Lazada的目标是到2030年服务3亿消费者,并成为东南亚品牌和卖家实现数字化转型的最佳选择。 部门描述: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。 部门定位: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。 岗位职责 1. 团队管理与建设 - 组建并管理商业分析团队,合理分配任务,确保高效运作,达成业务目标。 - 制定培训计划与职业发展路径,定期组织技能提升和知识分享,提升团队专业能力。 - 激励成员成长,培养人才,增强团队凝聚力与稳定性。 2. 供给端商业策略支持 - 持续与业务负责人沟通,结合数据分析与市场洞察,支持关键决策,制定契合趋势、发挥优势的商业战略。 - 针对重点项目开展深入分析,评估可行性及风险收益,提供分析报告与可行建议,支撑业务决策。 3. 数据分析与洞察 - 构建并优化数据分析体系,整合内外部数据,运用数据挖掘与统计分析,挖掘商业价值,输出定制化解决方案。 - 监测关键指标,及时反馈结果,识别问题与机会,预警风险,协同制定改进措施,并跟踪优化效果。 4. 跨部门协作 - 与各部门建立稳定协作关系,高频对接需求,提供定制化分析支持与决策建议,推动跨部门协同与业务增长。 - 参与重要会议和项目沟通,向管理层及相关方清晰传达分析结果与洞察,推动数据共识,保障决策一致与执行顺畅。
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)对到综休娱丽人客户的交易结果、经营动作定期监测,通过定量定性分析判断客户及平台的交易增长机会。 2)对到综休娱丽人客户进行分层运营,通过制定商家规则,调动流量、返利等手段输出商家的运营增长策略。 3)串联并迭代商家成长产品,输出提升客户在平台经营动作的驱动机制