京东数据产品经理

1. 统筹营销各业务域（外投、达人、联盟、CRM、归因等）数据工作； 2. 对营销数据进行治理，统一数据口径、字段、应用； 3. 针对外投各环节数据漏斗，挖掘各环节数据提升机会并落地；

根据公司整体战略，制定数据产品的长期发展方向和落地策略。 制定并落实产品路线图，根据市场趋势、用户反馈和公司战略，确定产品功能和优化优先级。 主导数据产品的需求分析、架构设计、功能定义，并推动产品研发、测试和上线。 与研发、算法团队合作，构建高效的数据采集、处理和分析平台，支持业务数据的全面获取和深度挖掘。 结合跨境电商业务场景，开发精准的用户画像、行为分析、商品推荐等模型和工具，为运营决策提供数据支持。 构建数据指标体系，监控数据变化，分析运营效果，为业务优化提供数据洞察和建议。 建立完善的数据安全管理体系，确保用户隐私数据的安全合规使用。 制定数据分类分级标准，建立数据访问控制机制，防范数据泄露风险。 关注国内外数据安全法律法规，确保数据产品符合合规要求。

1. 负责零售TOB业务数据产品体系规划、业务场景梳理建设，挖掘数据驱动业务增长的机会点。自驱协同业务提炼业务指标，搭建业务核心指标体系； 2. 负责核心数据产品的需求分析、PRD撰写及迭代优化。设计数据看板及自动化报告，为业务提供决策支持。沉淀分析思路与框架， 提炼数据产品需求，协同运营与技术推动数据产品的落地； 3. 能够深入挖掘业务链路，根据用户实际使用场景和行为动线，合理规划数据产品结构。赋能业务复杂问题场景的分析、诊断能力建设； 4. 制定数据资产标准化规范（元数据管理、数据质量监控、权限控制），推动数据治理流程落地，提升数据可信度和复用性； 5. 协同数据开发、分析师、业务团队，确保数据产品从需求到上线的全流程高效交付。

1、根据餐饮供应链业务场景，与各业务团队合作，构建全面指标体系，沉淀数据字典，建立健全数据监控指标体系； 2、沉淀分析思路与框架， 提炼数据产品需求，协同运营与技术推动数据产品的落地； 3、通过专题数据分析，为业务经营决策赋能，用数据定位和解读业务问题； 4、运营数据产品，推动数据产品在业务分析决策和业务流程的应用，提升决策和管理效率；