中/高级平台增长岗 (商业分析方向)

优缺点分析

角色解读

• 在数据技能和业务理解深化的基础上，可晋升为高级增长分析师或增长策略负责人
• 横向拓展至用户增长、产品运营或媒介策略等岗位，积累更全面的增长经验
• 向数据科学或AI方向深入，成为数据科学家或机器学习工程师，负责更复杂的预测和归因模型
• 与抖音、小红书等主流广告平台对接，制定并动态优化投放策略，确保营销活动高效触达目标用户
• 协同内部多个部门（如媒介、电商、IMC），整合需求并探索深度合作模式，驱动用户和业务增长
• 对广告投放数据进行深入的归因分析和效果评估，搭建并迭代归因模型，量化各渠道的ROI和LTV
• 通过数据分析为团队提供可落地的洞察建议，支持业务决策，并持续追踪效果进行优化
• 精通SQL及至少一种BI工具（如Tableau、Power BI），能够高效处理和分析海量数据
• 熟练使用Python或R进行数据建模、统计分析和自动化处理，有AI agent实操经验更佳
• 熟悉主流互联网广告平台的投放逻辑和后台数据，具备平台对接经验
• 出色的沟通能力，能将复杂的数据结论转化为业务语言，推动非技术团队理解并行动

申请策略

• 关注大疆的数字化营销动态和招聘流程，了解公司对增长岗位的期望
• 在面试中准备一个完整的增长分析案例，展示从数据获取到业务建议的闭环能力
• 突出商业分析或数据分析相关项目经验，尤其是与广告投放效果评估、归因建模相关的案例
• 强调SQL、Python/R、BI工具的使用熟练度，以及处理大规模数据的实际成果
• 如果有对接广告平台或与市场团队协作的经历，务必列出具体合作内容和产出
• 如有AI agent或MMM/CDP相关经验，单独列出以体现技术前沿性
• 提前复习常见的归因模型（如最后点击、线性、时间衰减等）和MMM建模方法
• 熟悉主流广告平台的后台数据报告，如字节巨量引擎、小红书聚光等，了解关键指标

面试指南

• 对于归因和效果分析问题，按照“明确目标-收集数据-构建模型-验证假设-输出建议”的逻辑回答，强调数据透明和迭代优化
• 对于沟通类问题，举例说明如何用可视化图表和业务语言简化复杂结论，关注听众背景
• 对于技术前沿问题，结合自身经验或学习心得，展现对新技术的热情和学习能力
• 请描述一次你通过数据分析优化广告投放效果的经历，你用了哪些方法和工具？
• 如何评估不同广告渠道的ROI？你搭建过归因模型吗？请介绍模型逻辑
• 如果你发现某个渠道的LTV下降，你会如何分析原因并提出改进建议？
• 你如何向非技术团队解释复杂的数据结论？请举例说明
• 你对AI agent在增长分析中的应用有何看法？是否有实际使用经验？