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盒马-商品品效分析专家-总部
盒马-商品品效分析专家-总部
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公商业分析
商业分析
Power Bi
Sql
商品分析
数据分析
项目管理
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
新零售领域的数据专家岗位，技术栈现代，注重业务落地，薪资有竞争力但WLB未明。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
28K
与商业分析中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2650 个在招 · 其中商业分析 32 个
市场机会
选择面较广
上海 · 商业分析 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位通过数据分析和模型搭建，驱动商品结构优化与品效提升
负责搭建商品经营健康度评估体系，设计系统汰换规则，并将分析框架产品化落地，以提升公司整体品效
最低要求
教育与经验背景
）本科及以上学历，商科、统计、零售管理等相关专业
）具备5年以上商业和数据分析相关经验，熟练基于数据和指标，做经营诊断，并将诊断框架落入业务规则并实现产品化
）有头部互联网BA经验或零售公司数据分析背景优先
能力素质要求
）数据敏感，熟练掌握SQL、Excel/PPT、BI看板工具（如Power BI、Tableau等）
优秀的结构化思维，能建立标准模型与逻辑框架
）熟悉商品生命周期管理、商品角色模型、SKU效率分析、零售经营分析等策略
）跨部门沟通能力强，能推动采购、质控等多团队结构共识
具备项目管理与推动能力，能独立主导结构优化专题项目
工作职责
品效和经营健康度评估
）结合用户需求趋势、销售数据与竞品结构，by类目和单品经营角色，设定不同的评估指标，包括品效、复购、拉新率、不可替代率等
）针对性不同类目和经营角色的商品，设置评估指标的观测阈值、拆解维度、预警机制
科学评估各类目的经营健康度，及时诊断待提升点
）输出CMO线品效和经营分析数据框架并产品化，每月输出品效和经营诊断报告，推动组织的数据驱动能力在采购团队落地
新品诊断分析
）负责在售SKU每月新品的健康度分析（如：价格段分布、生命周期分布、低效SKU比例、动销贡献集中度），并就经营不佳的新品，进行归因诊断
）定期输出新品诊断报告，提出结构优化建议
系统汰换规则和流程设计
）针对不同类目不同角色的商品，基于经营评估指标，设计差异化汰换规则，包括汰换指标差异化和阈值差异化
）与产品联动，将汰换预警、汰换触发、汰换保护、汰换申诉、汰换执行，全面实现产品化，通过系统汰换为公司品效和经营健康度守住底线
商品经营分析制度与策略沉淀
）搭建商品结构管理标准体系，包括结构指标定义、结构评估方法论等
）整理历年商品结构调整案例、SKU表现数据，建立知识库，为策略复盘与商品培训提供支撑
）组织结构策略分享会与培训，提升商品人员结构意识
优先资格
有头部互联网BA经验或零售公司数据分析背景优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处新零售核心赛道，能深度参与并影响大型零售企业的商品策略制定
- 工作成果直接与业务指标（品效）挂钩，价值感和影响力显著
- 技术栈现代（BI工具、数据平台），能积累扎实的数据分析与产品化落地经验
- 公司平台大，资源丰富，有利于接触复杂业务场景和系统化方法论
- 在大型组织中推动变革（如系统化汰换）需要较强的耐心和项目管理能力
- 适合具备扎实数据分析功底、对零售/电商业务有浓厚兴趣、并希望建立体系化分析方法论以驱动业务增长的求职者
缺点 / 挑战
- 业务场景复杂，需要同时理解零售运营、采购、产品等多方视角，沟通协调挑战大
- 作为专家岗位，对数据诊断的深度和框架的体系化要求高，压力较大
角色解读
- 可以沿着数据分析专家路径发展，成为商品策略或新零售领域的资深分析师
- 可向业务管理方向发展，负责更全面的品类管理或运营策略
- 也可转型至更侧重产品或战略的岗位，利用数据能力推动商业决策
- 构建并运营商品经营健康度评估体系，通过数据指标监控商品结构健康度
- 设计并推动商品汰换规则的产品化落地，通过系统化手段保障品效底线
- 定期进行新品和商品结构诊断分析，输出策略报告并推动业务部门执行
- 搭建商品数据分析的方法论与知识体系，推动组织数据驱动能力提升
- 精通SQL、Power BI等数据分析工具，具备将复杂数据转化为业务洞察的能力
- 深度理解零售业务，熟悉商品生命周期、SKU效率等经营分析模型
- 具备优秀的结构化思维，能建立分析框架和标准模型
- 强大的跨部门沟通和项目管理能力，能推动多团队达成共识并落地
申请策略
- 仔细研究盒马的商品模式和经营特点，在面试中体现对业务的理解和思考
- 准备1-2个将分析洞察转化为具体业务建议或产品功能的完整案例，最好包含结果数据
- 重点突出5年以上数据分析经验，尤其是与商品分析、经营分析、SKU效率分析相关的项目
- 强调使用SQL、Power BI/Tableau等工具搭建数据模型、看板或自动化报告的案例
- 展示成功推动分析框架产品化或规则系统化落地，最终影响业务指标（如品效、周转率）的经历
- 列举与采购、运营、产品等跨部门协作，推动策略落地的项目经验
- 可以深入学习和梳理商品生命周期管理、零售经营分析等领域的理论框架
- 实践将分析需求转化为产品需求或规则逻辑的能力，可以尝试进行模拟项目
面试指南
- 使用STAR法则回答案例类问题，清晰描述情境、任务、行动（具体分析方法和协作过程）以及最终量化的结果
- 回答设计类问题时，强调思路的全面性（如兼顾效率、用户需求、竞争等）、可衡量性以及系统化思维
- 回答困难类问题时，重点突出你的沟通协调技巧、解决问题的主动性以及最终达成的效果
- 请描述一个你如何通过数据分析，发现商品结构问题并提出优化建议的案例？
- 如何设定合理的商品汰换规则和阈值？需要考虑哪些维度和平衡点？
- 在推动一个涉及采购、运营等多个部门的数据规则落地时，你遇到过哪些困难？如何解决？
- 你如何评估一个新品的健康度？如果发现新品表现不佳，你会从哪些方面进行归因诊断？
- 你认为数据驱动的商品结构管理，最大的挑战是什么？
职位点评
薪资福利75
成长发展88
工作生活45
使命价值68
薪资福利
75中等
该职位薪资处于市场中上水平，且隶属于大型成熟企业，预期福利体系较为完善。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
88较高
岗位要求使用现代数据分析工具，并深度参与业务策略制定与产品化，技术成长与业务视野提升空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Power BI、Tableau、Excel/PPT、BI看板
成长机会搭建商品结构管理标准体系、建立知识库、组织结构策略分享会与培训
业务类型profit_center
工作生活
45较低
JD未明确提及工作模式、弹性工时或任何WLB相关保障，作为需深度介入业务的专家岗位，预期工作强度不低。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
68中等
该岗位在新零售领域，通过数据驱动提升零售运营效率，具有一定的商业价值，但社会影响力感知不明显。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号提升公司品效提升的目标达成
创新程度积极采用新技术
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