小米商业化增长运营(仅内部活水)
任职要求
1.本科以上学历,5年及以上互联网运营经验, 熟悉平台型产品流量运营和策略运营,有内容运营经验优先;
2.对网络热点,流行内容敏感,能快速反应,责任心强,好奇心强;
3.逻辑思维…工作职责
1.负责商业化项目运营,能够梳理制定运营规划及策略,跟进目标拆解和落地执行,为商业化GMV负责; 2.负责创作者的运营管理,能够协同产研推动各类问题的高效解决,持续优化运营策略,沉淀输出SOP并推动产品化落地; 3.负责统筹内容的迭代更新,关注上市后效果,及时结合数据分析,不断提升关键节点转化率; 4.洞察用户需求,掌握行业及市场最新动态,整理分析,产出运营活动方案;
产品规划 •通过市场分析,洞察市场机会和技术发展趋势、市场容量和竞争格局,定义细分市场。 •通过竞对分析,识别产品、架构、技术和价格等方面优劣势,制定竞争策略。 •通过调研,洞察用户和客户场景、需求。 •负责产品生命周期和发展路线、商业化策略规划。 •盘点研发人力,判断产品需求优先级,制定产品路标。 产品设计 •理解和抽象客户需求,分析客户场景,负责产品定义、功能和用户体验设计,输出PRD。 •协调研发团队完成产品的开发和测试,完成产品功能上线。 •基于对产品价值和成本的理解,参与价格策略制定和产品定价建议。 产品经营支持 •制定业务拓展策略,制定关键GTM指标,和PdSA共同制定拓展计划,跟踪产品市场表现和竞品情况,通过数据化经营分析提出产品经营改进建议。 •制定生态发展规划,结合产品力、产品优势场景及伙伴能力图谱,为产品设计基于生态的规模化增长及生态各参与者的健康发展策略。 产品上市 •制定产品上架策略,实现产品上架。 •主导产品GTM材料编写,协助PdSA完成赋能、参与产品营销推广。 •标杆建设,负责新产品、新能力的新客户建设,沉淀为可复制材料。 •产品商机挖掘,负责产品的目标市场分析,商机盘点,输出情报。 产品持续改进 •关注客户对产品的使用,合理安排产品需求优先级,推动产品改进、新产品或功能孵化,提升产品易用性,优化产品稳定性、安全性、性能和成本。 产品信息架构设计(仅PD leader) •规划官网产品线页面内容架构和品类动线,细化产品线产品内容标准、信息架构标准和内容规范。 •根据官网内容标准,建立产品线技术解决方案的整体信息架构,牵引各子产品官方PGC的生产和维护。 •推动各子产品PD,生产和维护高质量的产品线技术内容,面向开发者和决策者组织各子产品全面升级文档、详情页、技术解决方案等技术内容。
我们正在寻找一位具备深厚数据产品经验、跨业务视野和系统化规划能力的高级/资深数据产品专家,负责推动高德地图在大数据分析、用户理解、行为洞察与数据治理等领域的平台级产品建设。该角色将主导多个关键数据产品的战略规划与落地执行,打造面向未来的数据驱动型基础设施, ● 【数据应用落地业务场景】 ○ 负责北斗平台(包含经营分析、行为分析、供给分析、各类业务专题场景等) 的产品架构设计与演进规划,满足业务针对各类分析场景的业务应用价值落地。 ● 【数据资产管理】 ○ 面对数据供给者团队,建立一套简易高效率的资产维护工具,帮助数据供给者高效、高质量地维护数据资产。并作为平台方推行资产分级管理和数据运营机制。 ● 【可信资产门户】 ○ 打造企业级官方权威数据资产字典,正式推出。作为全公司统一的数据目录和知识库,它将帮助大家低门槛、快速地发现、理解、评估所需数据, ● 【智能化探索落地】 ○ 面向数据使用者,并向AI 智能化、 Agent 进化(数据应用方向)。 实现分析师的智能分身Agent, 可落地接管数据常寻与分探索类场景, 数据对外进行全面推广应用。实现分析师的智能分身Agent落地,并为Agent的使用量和准确度负责 期望带来的关键改变 你将不仅是平台的建设者,更是数据价值的定义者与推动者。我们期待你带来以下层面的关键突破: ● 【 从“报表工具”到“智能决策引擎”的跃迁】 ○ 打破传统BI仅做数据展示的局限,构建具备高级归因、异动预警、预测推演、自动洞察能力的下一代分析平台,让数据主动说话。 ● 【从“数据生产”到“数据消费”的全局视角重构】 ○ 建立以业务价值为导向的数据服务体系,实现数据从“被查询”到“被推荐”、“被调用”、“被集成”的转变,显著提升数据使用效率与覆盖率。 ● 【 从“单点能力”到“平台通用化”的升级】 ○ 打造具备高度抽象能力和横向复用性的数据平台产品,支撑高德多条业务线(导航、出行、本地生活 等)共性需求,避免重复造轮子。 ● 【 从“被动响应”到“前瞻引领”的思维进化】 ○ 超越“接需求—做功能”的模式,能够基于业务发展趋势提前布局数据能力建设,例如预判新业务场景所需的数据模型与分析框架。 ● 【 从“工程实现”到“商业影响”的价值闭环】 ○ 推动数据能力深度嵌入业务链路(如通过用户画像优化投放ROI、通过路径分析提升转化率),形成可量化、可持续的数据驱动增长机制。