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玛氏食品
皇家宠物-Data Analysis&Insights Manager
立即应聘

皇家宠物-Data Analysis&Insights Manager

发布于 5 个月前

中层管理(经理/总监)

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
商业洞察
数据分析
数据可视化
电商平台
竞品分析
跨部门沟通
Power BI

AI 估算 · 35k–55k

作为跨国企业的中层数据分析管理岗,需要资深经验和复合技能,负责核心业务洞察,市场竞争力强。

职位详情

关于这个职位

该职位是玛氏食品旗下皇家宠物品牌的数据分析与洞察经理

您将负责为高级业务领导者提供可靠的数据报告、分析和建议以支持决策,并主动开展基于事实的洞察与分析项目,以解决战略和战术层面的业务需求
核心工作包括设计分析框架、输出线上品类趋势与消费者洞察、进行竞品分析以及主导数据工具与数字化项目

最低要求

本科及以上学历

对运营业务有深刻理解,包括能预见业务决策对各种内外部利益相关者的潜在影响
年以上咨询、分析或战略相关岗位经验,熟悉电商平台数据工具
具备强大的跨部门沟通和演示能力,能够有效地向非技术背景的利益相关者传达复杂的数据洞察

工作职责

为已确定的分析项目设计研究和分析框架,并实施相关解决方案

输出线上品类趋势和消费者洞察
负责搜索词/竞品流量与投资分析/媒体相关的人群包选/TMIC/GTA 项目
作为支柱数据工具和数字化的负责人
负责 618/D11 大促期间的品类趋势和竞品追踪
处理支柱业务相关的临时性数据需求

优先资格

具备 Power BI、Tableau 等 BI 工具使用经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 平台优势:玛氏作为跨国巨头,能提供稳定的平台、成熟的体系和广泛的行业资源
  • 技能复合:岗位横跨数据、商业和电商,能快速积累复合型技能,提升职业竞争力
  • 业务核心:直接支持高层决策,工作成果能见度高,对业务有直接影响力和价值感
  • 行业前景:宠物赛道是快速增长的消费领域,数据驱动运营的需求旺盛,职业前景广阔
  • 技术迭代:电商数据工具和分析方法更新快,需要持续学习以保持专业领先性
  • 适合拥有5年以上数据分析或商业咨询经验,对快消/电商业务有热情,并希望在大平台向管理岗发展的资深人士

缺点 / 挑战

  • 工作强度:需要应对常规报告、深度分析和临时需求,尤其在电商大促期间压力较大
  • 沟通挑战:需频繁与不同背景的团队(技术、市场、销售)沟通,准确理解并转化需求是一大考验

角色解读

  • 专业路径:可向更资深的数据科学家、首席数据分析师或数据产品负责人方向发展,深耕数据驱动决策领域
  • 管理路径:可晋升为高级经理、数据分析总监,负责更大范围的数据团队和战略规划
  • 业务路径:凭借对业务的深刻理解,可转向产品管理、商业战略或市场运营等综合性管理岗位
  • 设计并执行数据分析项目,从业务问题出发,构建分析框架并产出解决方案
  • 持续监控和输出线上宠物食品的品类趋势、消费者行为洞察,为市场策略提供数据支持
  • 分析竞品的市场动作、流量和广告投放,评估其投资效果,并管理相关数据工具与数字化项目
  • 在大促期间(如618、双11)紧密追踪品类动态和竞争对手,提供实时数据支持
  • 核心是数据分析与商业解读能力,能将复杂数据转化为可执行的业务建议
  • 需要熟练掌握电商平台的数据工具(如生意参谋等)和主流BI工具(如Power BI/Tableau)进行数据可视化和报告制作
  • 必须具备优秀的沟通能力,能够清晰地向业务部门和管理层阐述数据发现和洞察
  • 需要对快消品或宠物行业的运营逻辑有深刻理解,并能预见决策的广泛影响

申请策略

  • 了解玛氏及皇家宠物品牌的业务现状和市场挑战,在面试中展现出你的业务洞察和解决思路
  • 关注玛氏强调的“互惠”理念,在沟通中体现合作精神和为多方创造价值的思维
  • 重点突出在咨询、分析或战略岗位上的5年以上经验,特别是与电商、快消相关的项目
  • 用具体案例和数据展示你如何通过分析解决业务问题、驱动增长或优化决策的经历
  • 明确列出你熟悉的电商数据工具(如TMIC、GTA)和BI工具(Power BI/Tableau)的使用经验
  • 强调过往工作中需要跨部门协作和向上汇报的案例,证明你的沟通和影响力
  • 如果对宠物行业不熟悉,可提前研究市场报告、头部品牌策略和消费者趋势,形成自己的见解
  • 深化对电商大促(618、双11)玩法和数据分析重点的理解,准备相关的分析思路

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)来结构化地回答问题,重点突出你的分析逻辑、采取的行动和可量化的成果
  • 在回答业务分析问题时,遵循“定义问题 -> 拆解维度 -> 数据获取与分析 -> 得出结论与建议”的框架,展现系统性思维
  • 在沟通类问题中,强调以听众为中心,将技术语言转化为业务语言,并聚焦于“所以这对业务意味着什么”这一核心
  • 请分享一个你过去通过数据分析,成功影响业务决策或带来显著业务价值的案例
  • 如果让你分析我们竞品在618期间的营销策略,你会从哪些维度和数据入手?
  • 当你需要向一位不懂技术的销售总监解释一个复杂的用户流失模型结论时,你会如何沟通?
  • 你如何设计一个项目,来评估一次新媒体广告投放对线上销售额的真实贡献?
  • 请谈谈你对宠物食品线上消费趋势的理解,以及数据团队可以如何支持品牌增长

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