蚂蚁金服蚂蚁集团-专家/高级专家-投资及企业发展部-资本市场团队

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： 通过对宏观经济、行业趋势等方面的研究分析，为公司战略决策提供支持： ① 行业研究与分析：监控宏观经济政策和行业发展趋势，分析其对公司战略的影响；深入研究国内外行业标杆企业，评估公司自身资源和能力，提出策略建议。 ② 战略制定与支持：参与业务战略的调研、分析、制定和输出，探索评估新业务、新模式的可行性及实现路径，为公司战略决策提供客观意见和建议。 ③ 业务洞察与问题解决：深入洞察业务底层逻辑和发展规律，发现并诊断业务面临的风险、挑战和机遇，基于市场研究和行业趋势，提出解决方案和业务策略。 ④ 数据挖掘与模型探索：基于复杂业务问题进行数据挖掘和模型探索，沉淀业务分析思路，产出对业务和产品有价值的方案和建议，并推动执行落地。 ⑤ 竞争分析：跟踪互联网行业相关业务、产品、技术、模式、竞对等信息，定期收集资讯并形成深度分析报告，挖掘优质赛道，撰写业务布局研报。 ⑥ 战略落地与项目管理：协助进行战略落地管理工作，包括KPI拆解、OKR承接及通晒、重点战略工作和项目推进，横向联动各团队，确保战略有效执行。

1、ESG战略规划与实施 a）制定公司ESG战略路径，推动ESG融入业务全流程，确保符合国际标准（如GRI、CSRD、TCFD）及国内监管要求； b）领导ESG项目落地，包括碳足迹核算、绿色供应链管理、循环经济等，推动双碳目标实现； 2、ESG评级与合规管理 a）主导完成MSCI、标普、CDP等国际评级，优化ESG披露内容（年报、专项报告），提升评级表现； b）确保ESG合规性，包括数据收集、报告编制及第三方鉴证（如DNV、TÜV）； 3、利益相关方沟通与能力建设 a）建立与投资者、客户、监管机构的沟通机制，定期回应ESG关切议题； b）组织ESG培训，提升全员ESG意识，推动企业可持续发展文化； 4、行业研究与风险应对 跟踪ESG政策动态（如欧盟CBAM、国内碳市场），制定应对策略，降低贸易与合规风险。

1.战略规划与行业洞察：基于对各区域重点省份数字化转型/泛互联网企业的深入洞察，梳理战略客户地图，明确业务目标及衡量指标、规划相关资源，为业务团队提供中长期战略发展方向建议； 2.市场研究与竞对分析：通过定性、定量的分析手段（如从数据分析中精准找到商业逻辑和问题、或调研/专家访谈/外部研究进行佐证和综合分析），对于重点行业的用户需求特点和主要竞争对手市场策略进行深度分析和持续研究，深入挖掘业务发展底层逻辑，寻找业务提升的潜在机会点，为管理层提供决策支持； 3.战略落地与执行：与业务团队共同推动战略决策的落地执行，定期更新修订行业客户战略地图，梳理行业/区域重点客户；跟踪与评估效果，并持续迭代洞察方法论。

1、行业策略研究。主导商业化业务所涉行业的市场研究工作：洞察行业发展趋势，扫描、梳理并追踪各友商动向打法及核心能力；进行业专家深访，财报分析，行业信息研究，内部数据提取分析；搭建研究分析体系，并综合各种信息渠道对策略进行有效分析解读，在战略和战术层面输出准确、前瞻有深度的洞察建议。 2、 社媒洞察研究。收集网民对产品的客观反馈、评价，发现产品的改进点，助力提升产品的用户体验市场竞争力；结合具体场景，研究业务目标人群兴趣偏好为业务决策提供分析建议，助推用户规模增长、活跃提升、价值进阶；追踪指定品牌或业务方向的用户认知与心智变迁、为满足需求洞察，为业务模式创新、战略方向选择、品牌声誉修复等决策提供用户视角的研究依据。 3、站外数据应用数智化建设。协同产品、技术、算法资源，持续挖掘各类站外数据的应用价值；推进行研及舆情分析工作流程和业务模式的数智化创新升级，持续提高工作效能。