阿里云阿里云智能-客户体验专家-杭州
任职要求
• 具有5年以上工作经验，具备技术背景、软件研发经验、项目管理、质量管理、企业交付运维服务、客户服务与体验等经验者优先。 • 深入了解所负责的阿里云产品，对关联生态产品有了解，包括产品功能、客户使用场景、对比竞对产品优劣势 • 掌握所支持产品的专业技术能力，具备产品问题排查分析能力，并能协助推动产品闭环及标准化解决方案或工具 • 可主导完成标准的方案或技术服务，并具备沉淀标准化能力。如工具、流程、方案等 • 能够根据问题场景转化为产品技术问题，输出云产品改进技术解决方案 • 对竞品的解决方案有了解，可…
工作职责
1、体验洞察 • 通过客户原声及数据的收集，结合对用云场景的理解与分析，挖掘客户的行为、现状及痛点，定位客户体验痛点，识别体验改善点 • 通过外部和竞对视角，了解行业发展和竞对动向，支持业务/产品了解行业体验水位和自身差距，从而帮助其做出进行有效改进決策 2、体验分析与改进 • 通过多视角的分析、论证客户的共性体验问题，并联合产研团队形成专项改进项目，推动项目落地执行 • 推进产销服、运营等团队，寻找提升客户体验、降低客户使用成本、减少客户问题的方向和措施 3、体验机制建设 • 优化客户体验机制，联动内部相关团队建设体验产品，系统化沉淀体验指标，数据化驱动体验改进 • 建设体验洞察模型，为产研线持续的自改进提供高效方法
1、客户体验优化：以“客户体验”为中心，善于从客户及业务发展角度，做好负责的业务板块的互联网金融产品的客户体验整体规划，并参与产品规划、设计、开发、测试、上线运营及优化的工作全链路上，有效开展客户体验管控，从源头保障用户体验及权益，降低客户使用障碍，有效控制服务成本； 2、客户体验洞察：依托业务场景的产品数据、客户行为数据、服务数据和调研数据，借助多种分析方法，识别产品的用户体验核心问题和心智，体系化、数据化地进行问题呈现并给出改进建议，利用丰富的运营经验，最大化整合及利用资源，推动问题认领及最终优化落地。 3、有效联动服务中心内部各相关团队，做好新产品上线前的服务部署支撑，推动产品知识在各个服务渠道的培训落地，保障服务团队对产品的认知度及解决能力。
1、以“客户体验”为中心，善于从客户及业务发展角度，做好互联网金融产品的用户体验整体规划，并参与产品规划、设计、开发、测试、上线运营及优化的工作全链路上，有效开展客户体验管控，从源头保障用户体验及权益，降低客户使用障碍，有效控制服务成本； 2、借助多种场景和分析方法，深入分析客户的产品交互行为数据以及服务交互数据，识别产品的用户体验核心问题，体系化、数据化地进行问题呈现并给出改进建议，利用丰富的运营经验，最大化整合及利用资源，推动问题认领及最终优化落地。 3、有效联动服务中心内部各相关团队，做好新产品上线前的服务部署支撑，推动产品知识在各个服务渠道的培训落地，保障服务团队对产品的认知度及解决能力。
1、客户体验优化：以“客户体验”为中心，善于从客户及业务发展角度，做好负责的业务板块的互联网金融产品的客户体验整体规划，并参与产品规划、设计、开发、测试、上线运营及优化的工作全链路上，有效开展客户体验管控，从源头保障用户体验及权益，降低客户使用障碍，有效控制服务成本。 2、客户体验洞察：依托业务场景的产品数据、客户行为数据、服务数据和调研数据，借助多种分析方法，识别产品的用户体验核心问题和心智，体系化、数据化地进行问题呈现并给出改进建议，利用丰富的运营经验，最大化整合及利用资源，推动问题认领及最终优化落地。 3、有效联动服务中心内部各相关团队，做好新产品上线前的服务部署支撑，推动产品知识在各个服务渠道的培训落地，保障服务团队对产品的认知度及解决能力。
阿里云智能计算灵骏致力于打造 AI 时代业界优秀的加速计算集群系统，以 CaaS（Cluster as a Service）模式，面向AGI时代浪潮，我们需要能够把 GPU 算力的『硬核工程语言』翻译成『业务使用语言』，通过灵活易用的系统构建和应用向客户快速赋能，帮助客户在 AI 时代获得长期优势。加入我们，你将获得： ● 参与加速计算产品高增速的历史机遇； ● 一个允许你用“产品思维”重新定义“算力服务”的自由空间； ● 一份让全球客户因体验而选择阿里云的成就感。 1. 制定阿里云灵骏产品体验策略与路线图，面向客户获取算力、数据、互联与编排的核心路径，将复杂能力抽象为少而精的可选项与清晰流程； 2. 负责灵骏产品体验的设计和优化，配合市场推广和落地。深入理解客户的需求和行业技术发展的趋势，通过竞分、用户调研等方法，完成产品体验行为定义及设计； 3. 负责控制台、售卖链路、经营链路的体验优化：端到端参与功能定义、原型设计、交互文案与MVP可行产品落地；通过 A/B 实验与数据驱动迭代； 4. 编写产品使用说明、发布说明与演示脚本：形成面向客户的上手手册、演示视频脚本与最佳实践范例，支持市场推广与售前方案； 5. 搭建产品知识库与智能客服：沉淀 FAQ/操作指南/事件处置卡片，建设基于检索增强（RAG）的智能客服闭环，打通工单反馈与产品改进链路； 6. 负责产品合规和风险防控，排查治理数据安全/资损等各类隐患，保证日常运维和服务的高质量。