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字节跳动
产品体验解决方案专家-TikTok Shop
立即应聘

产品体验解决方案专家-TikTok Shop

发布于 大约 17 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
跨团队协作
数据分析
用户体验研究
产品决策
电商
定性定量研究
转化漏斗
用户调研
物流履约

AI 估算 · 40k–60k

上海大厂高级产品岗位,电商核心业务,薪资竞争力强,月薪4-6万合理

职位详情

关于这个职位

该职位负责TikTok Shop的产品体验优化,聚焦用户交易链路、商家经营场景和物流履约全链路,通过数据分析和用户调研识别体验问题,推动产品改进

适合有电商或商业产品经验、擅长数据驱动决策的候选人

最低要求

聚焦用户交易链路(购物车、下单、支付、履约)的用户体验研究与优化,看清楚关键转化节点,结合数据分析、用户调研、系统架构理解等,持续识别体验问题和提升用户体验

聚焦商家侧核心经营场景(商品管理、订单处理、营销工具、数据报表、资金结算等)的体验研究与优化,参与商家调研,结合数据分析、业务梳理、系统架构理解等,深入理解商家日常经营流程与效率诉求,持续识别体验问题和提升商家体验
负责物流履约全链路(发货、揽收、运输、派送、签收、异常处理)的用户体验研究与优化,结合数据,识别履约过程中引发用户焦虑、投诉或流失的关键体验断点
设计并执行用户/商家调研方案(深度访谈、可用性测试、日志分析、用户行为数据分析等),将定性与定量研究结论有效融合,形成可指导产品决策的洞察、产出有深度的体验问题,推动问题从发现到产品排期的完整闭环
参与部门体验课题的跨方向协同评审,持续沉淀体验研究方法与行业洞察,参与团队知识共建,提升整体研究质量标准

工作职责

聚焦用户交易链路(购物车、下单、支付、履约)的用户体验研究与优化,看清楚关键转化节点,结合数据分析、用户调研、系统架构理解等,持续识别体验问题和提升用户体验

聚焦商家侧核心经营场景(商品管理、订单处理、营销工具、数据报表、资金结算等)的体验研究与优化,参与商家调研,结合数据分析、业务梳理、系统架构理解等,深入理解商家日常经营流程与效率诉求,持续识别体验问题和提升商家体验
负责物流履约全链路(发货、揽收、运输、派送、签收、异常处理)的用户体验研究与优化,结合数据,识别履约过程中引发用户焦虑、投诉或流失的关键体验断点
设计并执行用户/商家调研方案(深度访谈、可用性测试、日志分析、用户行为数据分析等),将定性与定量研究结论有效融合,形成可指导产品决策的洞察、产出有深度的体验问题,推动问题从发现到产品排期的完整闭环
参与部门体验课题的跨方向协同评审,持续沉淀体验研究方法与行业洞察,参与团队知识共建,提升整体研究质量标准

优先资格

有商业产品经验者优先,包含但不限于商家、物流、资金、交易、商品等业务经验

有电商产品、技术、质量、数据分析角色经验优先,拥有与合作商家、客户深度沟通及业务对接经验者优先
具备较强的业务分析能力、数据分析能力,会拆解转化漏斗、用数据发现体验问题并驱动体验决策
具备较强的判断和决策能力,主动性强,能推动能高效推动多个团队解决复杂的跨域问题

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动大平台,TikTok Shop业务高速增长,个人成长空间大
  • 涉及用户、商家、物流等多维度体验,能积累全面的电商视野
  • 数据驱动文化,能深度参与核心产品决策,产出有实际影响力
  • 跨团队协作多,沟通成本较大,需要较强的协调能力
  • 对数据分析能力要求高,需持续跟进新方法和技术
  • 适合有电商或商业产品经验、擅长数据分析和用户研究、乐于推动跨域问题解决的求职者

缺点 / 挑战

  • 工作强度可能较高,互联网大厂节奏快,需要快速响应业务需求

角色解读

  • 可向产品体验专家或产品经理方向深化,成为用户体验领域的权威
  • 也可转向产品运营或策略产品,负责更宏观的体验优化体系
  • 在字节跳动丰富的业务场景中,未来可成长为跨域解决方案专家或团队管理者
  • 研究用户交易、商家经营、物流履约全链路的体验问题,通过数据分析和调研定位关键断点
  • 设计并执行用户/商家调研方案,融合定性和定量方法,产出可指导产品决策的洞察
  • 推动问题从发现到产品排期的闭环,协同多个团队解决跨域体验问题
  • 较强的数据分析能力,能拆解转化漏斗,用数据驱动体验决策
  • 熟悉电商业务场景,理解用户和商家诉求,具备商业产品思维
  • 掌握用户研究方法,如深度访谈、可用性测试、日志分析等

申请策略

  • 关注TikTok Shop业务动态,了解其在电商领域的竞争格局和用户痛点
  • 在简历和面试中多用量化成果展示影响力,如转化率提升、用户满意度改善等
  • 突出电商或商业产品相关项目经验,尤其是用户体验优化和数据分析案例
  • 展示用户研究方法的应用实例,如访谈、可用性测试等,以及转化漏斗分析成果
  • 强调跨团队协作和推动问题解决的能力,附上具体成果数据
  • 强化SQL、Python等数据处理技能,熟悉A/B测试和统计分析方法
  • 了解电商行业知识,特别是交易、物流、商家管理等领域

面试指南

  • 采用STAR法则:背景、任务、行动、结果,突出数据驱动和闭环推动
  • 结构化分析:问题定义→数据收集→根因分析→方案设计→效果验证
  • 请分享一个你通过数据分析发现用户体验问题并推动改进的案例
  • 如果用户在下单过程中流失率较高,你会如何分析原因并提出优化方案?
  • 你如何设计一个商家调研方案来了解他们在商品管理中的痛点?
  • 在跨团队协作中,遇到其他团队不配合怎么办?
  • 请描述一次你同时处理多个业务线体验问题的经历
  • 复习电商用户旅程和关键指标(如加购率、支付转化率、履约时效)

匹配度报告

71
综合匹配度

字节跳动核心电商业务,高发展性与高薪酬潜力,但工作节奏快、WLB一般。

适合人群
适合看重技能成长和薪资回报、能接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

薪资待遇预计处于市场偏高水平,福利齐全,但未明确具体薪资范围。

薪资信号未披露(AI估算:40K-60K/月)

成长发展匹配

85较高

岗位涉及多维度业务场景,技能成长空间大,但未明确提及晋升路径。

技术前沿主流现代技术
技术栈数据分析、用户调研、转化漏斗
业务类型profit_center

工作生活匹配

50较低

未提及工作模式及WLB信息,大厂通常节奏较快,办公地点在上海核心区域。

工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

电商行业高速增长,用户体验优化对社会有一定正面意义,但JD未强调使命。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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