格步
Assistant Manager, Category Demand Planning
Assistant Manager, Category Demand Planning
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
Petaling Jaya, Malaysia
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
供应链、采购与物流
品类管理
商业分析
库存管理
数据分析
电商运营
需求预测
预算管理
Ai洞察
SQL
AI 估算 · 18k–28k
该职位要求中级电商与数据分析经验，技能复合性强，在东南亚电商市场具有竞争力，薪资水平反映其专业价值。
职位详情
关于这个职位
作为品类需求规划助理经理，您将负责电商业务的品类增长与需求规划
您需要与品类管理、市场、物流和财务团队紧密合作，通过数据驱动的洞察来规划营销活动、预测需求并管理库存，以确保电商运营的可持续性、可扩展性和盈利性
最低要求
至少4年在品类管理、商品销售或采购方面的经验（电商、零售或快消品行业）
深厚的电商背景，理解关键业务杠杆，如品类规划、定价与促销、供应商资助和零售媒体变现
数据驱动的决策能力，能够从复杂数据集中提取可操作的绩效洞察，为项目设计提供信息并领导迭代优化
通过战略性和数据驱动的建议，展示出影响损益结果的专业知识
工作职责
) 需求规划与商业增长： 拥有需求信号，并与品类经理和市场部门合作推动品类增长
这包括：
活动规划：* 利用品类表现、用户行为和市场格局的数据驱动洞察来规划活动和促销提升，同时通过需求预测确保库存可用性
品类审查：* 分析销售速度、客户行为和购物篮构成，为品类经理提供关于哪些SKU应扩展、减少或轮换的建议
同时提出清仓策略以最大化品类盈利能力
需求预测：* 建议满足预期需求所需的库存，并在满足率（客户体验）和损耗（浪费）之间取得平衡
这包括补货逻辑，如安全库存水平和新品类的冷启动预测
) 绩效分析与预算管理： 负责业务相对于预算的商业跟踪
领导绩效差异的根本原因分析，包括活动有效性以增长需求、库存可用性的预测逻辑准确性、品类利润率表现，并据此向领导层提出改进建议
优先资格
有使用SQL和应用人工智能驱动的洞察及工具于品类战略和运营的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在东南亚领先的超级应用Grab工作，能接触到多元业务（外卖、电商、金融），获得宝贵的跨领域商业运营经验
- 技能复合：职位融合了电商运营、数据分析和商业策略，有助于培养成为稀缺的“业务+数据”复合型人才
- 职业前景：电商和需求规划是零售与科技行业的核心职能，经验具有高迁移性和市场需求
- 技术前沿：有机会接触并应用AI驱动的工具和洞察进行商业决策，保持技能的前沿性
- 工作复杂性：需要同时处理需求预测、库存管理、活动分析和跨部门协调，对多任务处理和优先级排序能力要求高
- 快速变化：电商市场节奏快，需要不断适应新的促销活动、用户行为和竞争格局，保持学习和迭代
- 适合拥有电商或零售行业背景，热爱数据分析，并希望将数据洞察转化为实际商业增长行动的中级专业人士
缺点 / 挑战
- 数据压力：业绩与预算管理责任重大，需要基于数据做出准确判断，并承受预测不准确带来的业务影响压力
角色解读
- 专业路径上，可向高级需求规划专家、品类管理负责人或商业智能分析总监发展，深化在数据驱动决策和电商战略方面的专长
- 管理路径上，可晋升为需求规划团队负责人、电商运营经理，负责更大范围的商业规划与团队管理
- 行业上，在Grab这样的超级应用平台积累的经验，为未来进入更广泛的零售科技、供应链科技或战略咨询领域奠定基础
- 您将主导电商品类的需求预测与库存规划，利用数据分析来预测销售趋势并确保库存水平最优，以平衡客户体验与成本
- 您需要与市场、品类管理团队合作，基于销售数据和用户行为分析，规划并评估营销活动的效果，提出品类优化（如SKU调整）和清仓策略
- 您将负责跟踪商业绩效与预算的对比，分析差异的根本原因（如预测偏差、活动ROI），并向管理层提供数据驱动的改进建议
- 需要扎实的电商运营和品类管理知识，理解定价、促销、供应商合作等核心商业杠杆
- 必须具备强大的数据分析能力，能够处理复杂数据集，提取商业洞察，并用于需求预测和决策优化
- 需要良好的跨部门协作与影响力，能够与市场、物流、财务等多团队沟通，推动数据驱动的商业计划落地
申请策略
- 深入研究Grab的电商业务（GrabMart, Jaya Grocer），了解其市场定位和可能的挑战，在申请材料或面试中展现你的业务思考
- 准备1-2个体现你“数据驱动决策影响P&L”的具体故事，按照STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述
- 重点突出在电商、零售或快消品行业的具体品类管理、需求预测或库存优化项目经验，用数据量化成果（如提升预测准确率X%、降低库存成本Y%）
- 详细描述使用数据分析工具（如SQL、Excel、BI工具）解决商业问题的案例，展示从数据提取到提出 actionable insights 的全过程
- 强调跨部门合作的经验，例如如何与市场、供应链团队协作成功推动一次促销活动或新品上市
- 如果SQL技能不熟练，建议突击学习基础查询和聚合函数，并能结合电商场景（如分析销售趋势、用户复购）进行练习
- 加强对电商关键指标（如GMV、转化率、客单价、库存周转率）和需求预测模型（如时间序列分析）的理解
- 了解AI/ML在零售预测中的应用案例，即使不深入技术细节，也能理解其商业价值和应用逻辑
面试指南
- 对于行为类问题（如案例分享），采用STAR结构：清晰描述背景、你的任务、你采取的具体行动（突出数据分析与决策过程）、以及可量化的业务结果
- 对于分析类问题（如绩效差异分析），展示结构化思维：先提出可能的原因假设（如外部市场变化、内部活动执行、预测模型偏差），然后说明你会如何获取和分析数据来验证这些假设
- 对于协作类问题，强调以数据和共同业务目标为基础进行沟通，展示你平衡专业建议与维护合作关系的能力
- 请分享一个你过去成功进行需求预测并优化库存水平的案例
- 你使用了哪些数据和方法？结果如何？
- 如果一次大型促销活动后的实际销售额远低于预测，你会如何进行根本原因分析？
- 你如何与一个持不同意见的品类经理合作，说服其采纳你基于数据提出的SKU下架建议？
- 描述你使用SQL分析业务数据解决一个具体问题的经历
职位点评
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