盒马盒马-商品品效分析专家-总部
任职要求
三、岗位要求： 1. 教育与经验背景 1）本科及以上学历，商科、统计、零售管理等相关专业； 2）具备5年以上商业和数据分析相关经验，熟练基于数据和指标，做经营诊断，并将诊断框架落入业务规则并实现产品化； 3）有头部互联网BA经验或零售公司数据分析背景优先。 2. 能力素质要求 1）数据敏感，熟练掌握SQL…
工作职责
一、岗位定位： 通过构建科学、高效的商品结构体系，引导品类整体商品策略从“经验驱动”向“数据牵引、结构演进”升级。负责商品结构经营分析模型搭建、指标定义与监控、品效和经营健康度评估，并基于评估指标和框架，设定系统汰换规则，落入制度和产品链路，推动品效和经营诊断在采购、中台、营运、运营等业务中的落地与执行，最终提升公司品效提升的目标达成。 二、岗位职责： 1. 品效和经营健康度评估 1）结合用户需求趋势、销售数据与竞品结构，by类目和单品经营角色，设定不同的评估指标，包括品效、复购、拉新率、不可替代率等。 2）针对性不同类目和经营角色的商品，设置评估指标的观测阈值、拆解维度、预警机制。科学评估各类目的经营健康度，及时诊断待提升点。 3）输出CMO线品效和经营分析数据框架并产品化，每月输出品效和经营诊断报告，推动组织的数据驱动能力在采购团队落地。 2. 新品诊断分析 1）负责在售SKU每月新品的健康度分析（如：价格段分布、生命周期分布、低效SKU比例、动销贡献集中度），并就经营不佳的新品，进行归因诊断 2）定期输出新品诊断报告，提出结构优化建议。 3. 系统汰换规则和流程设计 1）针对不同类目不同角色的商品，基于经营评估指标，涉及差异化汰换规则，包括汰换指标差异化和阈值差异化； 2）与产品联动，将汰换预警、汰换触发、汰换保护、汰换申诉、汰换执行，全面实现产品化，通过系统汰换为公司品效和经营健康度守住底线。 4. 商品经营分析制度与策略沉淀 1）搭建商品结构管理标准体系，包括结构指标定义、结构评估方法论等； 2）整理历年商品结构调整案例、SKU表现数据，建立知识库，为策略复盘与商品培训提供支撑； 3）组织结构策略分享会与培训，提升商品人员结构意识。
1.负责行业商品品质相关问题分析，定位行业痛点，制定风险防控方案； 2.联动相关部门，提升消费者体验，优化内部治理流程和体系； 3.与相关团队合作，基于数据运营，搭建产品化的风险预警和防控体系。
岗位职责 一、战略规划与决策支持（30%） - 主导电商商品分析体系规划：制定年度商品分析框架（如价格带战略、品类角色矩阵、新品孵化模型），对齐业务增长目标 - 管理商品健康度仪表盘 ：定义核心监控指标（GMV结构、毛利率水位、库存周转率、促销损耗率），向管理层输出经营风险预警 - 推动数据驱动文化：建立商品决策机制（如价格审批、清仓节点、资源位分配的量化评估流程） 二、团队管理与能力建设（30%） - 领导3-5人分析团队 ：明确分析师能力模型（业务诊断/建模/可视化），制定季度能力提升计划 - 搭建可复用的分析资产： ► 标准分析模板（爆款诊断/清仓评估/新品复盘） ► 自动化工具链（Python数据管道+Power BI看板+SQL共享库）或与BI团队熟练协作 - 建立业务需求过滤机制：主导需求优先级评审（ROI评估），迭代低价值项目 三、商业洞见与资源整合（30%） - 深度解构生意增长逻辑 ： ► 渠道增量来源拆解（流量品类 vs 利润品类） ► 价格策略对用户心智的影响（锚定品/狙击品/形象品布局） ► 库存结构对现金流的压力测试 - 主导跨部门协同： ► 驱动采购优化供应商结构（基于品类毛利-C周转矩阵） ► 指导运营制定资源位规则（基于商品流量价值系数） ► 协同财务校准成本核算模型 四、行业前沿与体系建设（10%） - 引入创新分析方法（如因果推断评估促销净增量、NLP评价情感分析） - 建设商品知识库：沉淀品类运营Know-How（如饮料夏季备货因子、日化大促捆绑逻辑）
1、负责指定类目的同品识别能力建设，满足营销场景下by同品进行选品、招商、比价，以及搜索场景下的同品聚合、多样化打散等多场景应用。 2、通过同品识别badcase归因，分层分类识别同品生产所需的商品信息质量标准（包括不限于标题、图片、属性、条码、规格）并产出商家商品信息治理策略，提升同品识别准确率、覆盖率。 3、协同优化同品生产工具建设，打磨商品同品大模型生产链路，提升同品生产效率。 4、管理同品识别驻场团队，保障人效及交付质量。
承担医药健康-快递电商健康品（保健品、医疗器械）的商品运营工作，包括商品规划、价格策略、供给协同、人群运营、商业化等模块，为品类规模增长、利润贡献及品类心智建设负责。 1. 商品规划：结合行业趋势、用户画像及业务数据，对商品进行分层分类，基于不同业务场景制定选品与推品策略；联动供应链团队持续补充商品池，定期评估商品销售表现并制定汰换计划，优化商品结构。 2. 价格策略：基于各品类用户购买决策因子的差异，制定有竞争力的分层定价策略，管理商品的补贴、流量等资源分配；提升补贴效率，优化搜索排序与营销活动推品效果，沉淀可复用的商品运营方法论。 3. 供给协同：协同采购、营销、产品等部门，连接B端供应商、P端平台能力与C端用户需求，推动商品全链路效率提升；借助AI工具优化用户购买路径（搜索→浏览→下单→复购），提升转化率与用户生命周期价值。 4. 人群运营与商业化：洞察不同用户群体的差异化需求，制定精准的商品推荐与营销方案；探索健康品品类的商业化潜力，提升品类整体ROI。