蚂蚁金服蚂蚁集团-用户增长运营-企业信用
任职要求
1. 本科及以上学历,5 年以上相关工作经验,有增长产品、渠道增长等相关经验者,有团队管理经验者优先,
2. 具备信息流投放经验,熟悉信息流投放的核心重点问题;
3. 在一线互联网公司公司参与用户增长运营,且取得业绩增长,熟悉互联网产品的运…工作职责
1. 负责芝麻企业信用立信用户增长,包括支付宝内部流量获取与转化、端内外付费投放等,为企业立信规模目标负责。 2. 熟悉增长策略及路径手段,善于通过数据分析挖掘业务机会、解决业务问题,并回收策略结果,能举一反三复用到其他业务场景。 3. 与各协同团队成员展开合作,制定面向不同产品场景和用户的增长策略,拓宽增长渠道,完成增长目标; 4. 关注产品/商业化/市场等业务多方向,分析市场环境,洞察用户高效场景,持续探寻新的增长方案。
-负责设计和执行C端用户获取、转化、留存及促活等增长策略,提升产品的用户活跃度和留存率 -通过A/B测试、漏斗分析等手段持续优化产品流程,提升用户增长关键指标 -分析用户行为数据,识别增长机会点,监控增长效果,定期评估增长策略有效性并进行调整和优化 -持续跟踪企业信用信息查询/企业征信赛道动态,挖掘新增长点,快速响应市场变化 -与研发、运营、市场等部门紧密合作,推动产品功能迭代和用户体验优化,以促进用户增长
一、用户全生命周期策略制定与执行设计并持续优化高端会员的用户分层体系、生命周期管理路径(新客激活—忠诚提升—沉睡召回等)明确各阶段用户的关键动作及运营策略,制定KPI及SOP设计“高端会员身份进阶计划”,通过 稀缺权益解锁机制、积分成长体系、专属成就系统,强化用户价值感知与身份认同,提升会员生命周期价值(LTV)二、跨渠道用户触达与私域布局制定整合私域、公域、站内外的用户沟通策略搭建企业微信等私域团队的运营策略,包括内容日历、话术模板、精细化标签分群机制推动线上线下渠道联动(如客服推荐、活动引导、权益教育等)三、数据驱动的精细化运营与技术创新搭建用户标签体系,与数据团队协作建立用户画像、偏好预测模型。搭建 用户360°标签体系(消费力、旅行偏好、社交影响力),结合AI预测模型实现 动态分群运营(如“极光爱好者”“商务差旅领袖”)推动“数据驱动运营”文化,开展A/B测试、漏斗分析等,优化用户触达策略(如KOL内容投放、邀请制裂变),提升转化与留存探索科技赋能体验(如AI旅行管家、区块链积分系统),实现用户需求的 “秒级响应” 与个性化服务渗透定期输出用户运营报告,支持战略制定四、品牌化运营与市场推广协同市场与品牌团队,推动高端会员的品牌资产打造与外部推广策略;策划与执行“高端会员”专属品牌活动,如高端论坛、品鉴沙龙、生活方式类跨界联名推动品牌合作(奢侈品牌、艺术展、豪车、名表等)增强黑钻会员的文化圈层认同感策划品牌内容传播(品牌纪录片、会员故事、口碑UGC运营),提升外部影响力五、用户体验提升与口碑运营与产品、客服、UX等团队协作,梳理用户旅程痛点并推动优化。设计高净值用户的“惊喜交付”机制(如纪念日、消费节点惊喜等)。搭建“高端会员口碑传播机制”,如精英用户共创、会员故事推广、推荐奖励等。六、团队建设与流程管理领导用户运营团队(含增长、私域、数据、体验模块),制定OKR及资源分配策略,确保项目高效落地联动技术、客服、产品团队,优化全旅程体验断点(如权益兑换卡顿、管家响应延迟),推动行中NPS峰值 ≥90分
1. 基于业务场景抽象运营和产品的业务逻辑,应用机器学习、专家系统、运筹学等技术构建流量运营算法体系并能产出架构和核心系统实现方案;对业务整体的用户增长、留存、用信增信、产品优化等场景中提高画像能力,用户体验、流量利用效率; 2. 与各不同职能角色沟通、为推荐、广告业务方向和产品设计以及流量和画像等技术体系提供有价值的算法视角输入,通过专业能力帮助团队和业务铺路搭桥,并推动内外部资源发现和解决问题,为最终目标负责; 3. 持续学习和跟进行业前沿的推荐系统、广告系统、结合大模型的应用技术等,并探索出将其应用于实际工作中的路径,指导团队在此方向的中长期路线。鼓励并支持将研究成果沉淀到系统内并产出技术文章、专利和学术论文; 4. 主导技术方案评审,建立算法研发规范与质量把控标准,承担相关方向的算法研发质量和项目管理,与团队成员分享经验和推动执行,帮助团队成长。
1. 用户洞察与策略设计,深度研究中小企业特定场景行为,识别用户痛点,明确智能服务产品的价值点,输出可落地的运营优化方案。设计用户分层运营体系(如免费用户→付费转化、高价值客户深度服务策略)。 2. 产品增长与活跃提升,主导用户生命周期管理,制定新用户引导、沉默唤醒、流失预警等运营机制。策划A/B实验,优化关键路径转化率(如功能使用率、订阅转化率)。 3. 内容与场景化运营,构建产品知识库、案例库及教程体系,降低用户使用门槛。设计行业场景解决方案与对外合作方案,提升产品在垂直领域的渗透力。 4. 数据驱动与效果迭代,建立核心运营指标体系(DAU/MAU、功能渗透率、NPS、ARPU值等),定期输出分析报告。与AI工程师、数据专家紧密协作,基于用户反馈推动产品功能优化及新需求落地。 5. 商业化,参与定价策略设计,探索用户增值路径(如分级功能、调用量包、定制服务)。