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阿里云智能-Leads运营-北京/杭州
阿里云智能-Leads运营-北京/杭州
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公运营管理
运营管理
Ai大模型
B2B运营
Crm
Power Bi
Sql
数据分析
营销自动化
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
阿里云核心B2B运营岗，聚焦AI大模型与Leads全链路管理，业务价值高、成长空间大，薪资竞争力强。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比运营管理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3430 个在招 · 其中运营管理 74 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 运营管理 · 约 290 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责阿里云智能Leads全生命周期管理体系的优化与运营，包括Leads生成、分发、转化漏斗分析及效能监控
需要联动市场、销售与产品团队，推动Leads统一池建设与智能分发，并探索AI大模型在Leads运营中的应用，提升B2B业务的转化效率
最低要求
本科及以上学历，5年以上B2B科技企业（优先云计算、AI、SaaS、MaaS领域）Leads运营、销售运营、GTM运营或增长运营相关经验
熟悉云服务、AI大模型或企业级软件的销售模式与客户旅程
精通Leads全链路运营方法论，具备从0到1搭建或优化Leads管理体系的成功案例
熟悉主流CRM（如Salesforce、纷享销客、EC）及营销自动化工具（如Marketo、HubSpot），能基于系统设计运营规则
具备强数据分析能力，熟练使用SQL、Excel、BI工具（如Tableau、Power BI）进行漏斗分析与归因建模
优秀的跨团队协作与项目推动能力，能有效协同市场、销售、产品、数据等多方角色
工作职责
优化Leads全生命周期管理体系：从Leads生成、分级、分发、跟进、流转到转化，设计端到端运营流程，确保各环节高效衔接、闭环可追踪
推动Leads统一池建设与智能分发机制落地：协同产品、数据、销售及市场团队，建立跨来源Leads的标准化接入、去重、打标与动态分配规则，重点支持MaaS等高价值业务线的精准匹配
搭建全链路转化漏斗与效能分析体系：建立监控关键指标（如MQL→SQL转化率、首次响应时长、Leads存活周期、渠道ROI等），定期输出洞察并驱动流程优化
联动市场、销售与解决方案团队：推动Leads质量反馈闭环，反哺市场投放策略与内容优化，提升前端Leads精准度
探索AI/大模型在Leads运营中的应用：如智能评分、意图识别、自动分配建议等，提升运营自动化与智能化水平
优先资格
对MaaS（Model as a Service）等新兴业务有浓厚兴趣或实战经验
有头部云厂商或AI公司Leads/GTM运营经验
熟悉Leads Scoring、Lead Routing、Account-Based Marketing（ABM）等先进实践
具备基础的产品思维，能将运营需求转化为产品功能或系统优化建议
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里云庞大的B2B业务盘，能接触到海量Leads和前沿的AI大模型应用场景
- 核心业务环节，对提升公司营收有直接贡献，业务价值高
- 能深度接触Salesforce等顶级企业级系统，提升系统化运营能力
- 具备5年以上B2B科技/SaaS/云行业经验，擅长数据驱动与流程优化，且对AI技术在业务中落地有热情的运营人才
缺点 / 挑战
- 需要跨市场、销售、产品、数据等多个团队协同，沟通与推动成本较高
- B2B转化链路长，Leads质量受前端投放影响大，需承担一定的转化指标压力
角色解读
- 可向资深GTM运营专家、销售运营总监或B2B商业化策略负责人方向发展
- 在AI+运营的交叉领域积累深厚经验，成为懂技术、懂业务的复合型运营专家
- 负责阿里云Leads全生命周期管理，设计从生成到转化的端到端运营流程
- 搭建转化漏斗与效能分析体系，监控MQL到SQL的转化率等关键指标
- 探索AI大模型在Leads智能评分、意图识别等场景的应用
- 精通Leads全链路运营方法论及CRM/营销自动化工具（如Salesforce）
- 具备强数据分析能力，熟练使用SQL和BI工具进行漏斗分析
- 优秀的跨部门协同与项目推动能力
申请策略
- 在简历或面试中展现对阿里云智能具体业务线（如通义千问、MaaS平台）的理解，说明你的运营策略如何赋能这些高价值业务
- 突出从0到1搭建或优化Leads管理体系的成功案例，量化转化率提升、响应时长缩短等关键指标
- 强调熟练使用SQL、BI工具及主流CRM系统的实操经验
- 展示跨部门推动大型运营项目落地的能力
- 深入了解MaaS（Model as a Service）等新兴云业务的销售模式与客户旅程
- 学习AI大模型在营销自动化中的最新应用案例（如智能评分、意图识别）
面试指南
- STAR法则：情境（业务背景）-任务（面临的Leads管理痛点）-行动（搭建体系、引入工具、跨部门协同的具体动作）-结果（转化率提升、效率提高的量化数据）
- 请分享一个你从0到1搭建或优化Leads管理体系的案例，遇到了哪些挑战？
- 如何定义和监控MQL到SQL的转化漏斗？
- 如果销售团队抱怨Leads质量差，你如何通过数据和流程来定位问题并解决？
- 如何利用AI/大模型技术提升Leads分发和评分的效率？
- 熟悉阿里云的核心产品矩阵及MaaS业务模式
- 复习Salesforce等CRM系统的底层逻辑及营销自动化（MA）的最佳实践
- 准备2-3个跨部门协作中解决冲突或推动落地的真实案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
上市企业背景，5年以上高级运营岗，薪资处于市场中上水平，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及AI大模型在运营中的应用及MaaS等新兴业务，技术前沿，且能深度接触企业级核心系统，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、CRM、Salesforce、SQL、Tableau、Power BI、营销自动化
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，通常工作节奏较快，无法判断具体WLB情况。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
推动云计算与AI大模型等前沿技术的商业化落地，赋能企业数字化转型，具有较高的行业价值。
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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