小米汽车数据产品经理(用户与舆情方向)
任职要求
1. 本科及以上学历,具备5年以上数据产品或数据分析相关经验,有用户数据、舆情分析、社会化媒体数据产品经验者优先; 2. 理解用户洞察或品牌分析的业务价值,具备将业务问题转化为可执行数据方案的能力; 3. 有完整数据产品生命周期经验,熟悉数据采集、处理、建模、前端可视化等流程; 4. 具备良好的产品文档撰写与需求管理能力,能够产出PRD/MRD/数据指标字典/用户画像体系文档; 5. 熟悉主流舆情数据源(如微博、知乎、抖音、媒体新闻等)及相关技术(情感分析、主题聚类等)者优先; 6. 具备跨团队协作能力,能够在复杂多变的业务场景中推动产品高效落地。 我们希望你是这样的人 - 对数据与用户充满好奇,愿意从海量信息中寻找真实用户声音; - 能站在业务视角思考问题,也能用数据能力推动解决; - 渴望参与构建面向智能网联汽车用户体验与品牌管理的数字化基础设施; - 具备从0-1推动产品体系建设的魄力与方法论。
工作职责
1. 牵头建设汽车用户数据与舆情分析的数据产品体系,包括但不限于: - 用户画像体系构建与维护 - 用户舆情采集、识别、分类与分析产品的规划与落地 - 构建用户全生命周期数据模型,为市场、品牌、产品规划等提供支持 - 支撑用户洞察、热点事件响应、品牌声誉管理等关键场景 2. 基于对汽车业务的理解,搭建用户类核心指标体系与监控框架,推动舆情与用户数据向产品、销售、服务等场景持续赋能; 3. 推动数据产品从0到1的规划、设计与上线落地,明确数据源、算法策略、前后端交付要求,与算法、开发、数据治理等团队紧密协作; 4. 负责数据产品的持续优化与运营,保障数据质量、稳定性和业务反馈闭环,沉淀可复用的方法论与建设规范; 5. 建立与品牌、市场、产品、销售等关键部门的合作机制,平衡通用能力建设与场景化需求响应,探索产品演进路径。
1. 牵头建设汽车用户数据与舆情分析的数据产品体系,包括但不限于: - 用户画像体系构建与维护 - 用户舆情采集、识别、分类与分析产品的规划与落地 - 构建用户全生命周期数据模型,为市场、品牌、产品规划等提供支持 - 支撑用户洞察、热点事件响应、品牌声誉管理等关键场景 2. 基于对汽车业务的理解,搭建用户类核心指标体系与监控框架,推动舆情与用户数据向产品、销售、服务等场景持续赋能; 3. 推动数据产品从0到1的规划、设计与上线落地,明确数据源、算法策略、前后端交付要求,与算法、开发、数据治理等团队紧密协作; 4. 负责数据产品的持续优化与运营,保障数据质量、稳定性和业务反馈闭环,沉淀可复用的方法论与建设规范; 5. 建立与品牌、市场、产品、销售等关键部门的合作机制,平衡通用能力建设与场景化需求响应,探索产品演进路径。
1、数据治理与体系建设。主导业务数据体系设计与落地,制定数据标准、规范及质量管控机制,确保核心数据资产的高效管理与应用; 2、数据看板与可视化分析。基于业务场景(如销量分析、用户运营、供应链管理、成本核算等),利用BI工具(Power BI/QuickBI等)搭建动态数据看板,赋能业务部门实时决策。沉淀业务分析逻辑,构建自动化报表体系,降低人工分析成本; 3、经营分析与策略支持。深度参与公司经营分析闭环,针对销量目标达成、渠道效能、用户生命周期价值等核心议题,输出专项分析报告并提出改善建议。搭建业务分析模型(如市场预测、成本效益分析、资源投入ROI测算),支持管理层战略规划; 4、商业洞察与市场研究。监测新能源汽车行业趋势、竞品动态及政策变化,结合内部数据输出市场进入、产品定价、用户增长等领域的可行性建议。通过用户行为分析、舆情数据挖掘,推动产品迭代与运营策略优化。
1. 需求洞察与定义: - 深入理解小米汽车用户旅程,挖掘车主、潜在用户及内部业务部门在反馈收集、处理、分析、应用各环节的核心痛点与需求。 - 结合小米生态优势,探索良好的反馈体验与创新交互方式。 - 定义产品功能、业务流程及数据指标体系,输出高质量的产品需求文档(PRD)与交互原型。 2. 产品设计与迭代: - 参与小米汽车用户反馈平台的功能规划、方案设计、开发跟进与验收上线。 - 参与平台核心模块迭代,如多渠道反馈接入、工单流转、AI辅助分析、可视化数据看板、闭环追踪机制等。 - 持续监控产品数据与用户反馈,赋能产品快速迭代优化,提升平台易用性、效率与价值。 3. 项目与质量管理: - 深度参与产品开发项目,协调设计、研发、测试等团队资源,确保项目按计划高质量交付。 - 制定并执行产品发布计划,管理产品生命周期。 - 确保平台的稳定性、安全性与高性能,建立有效的监控与应急响应机制。 4. 运营推广与赋能: - 制定平台运营策略,推动内部用户(业务部门)的培训、推广与深度使用。 - 建立有效的用户反馈闭环运营机制,确保反馈得到及时响应和处理,并推动改进措施落地。 - 基于平台数据和分析结果,定期输出用户声音报告与洞察,赋能产品、服务及流程优化。 5. 数据分析与驱动: - 设计并监控关键产品指标。 - 运用数据分析工具和方法,深度挖掘用户反馈价值,量化产品改进效果,为业务决策提供数据支撑。