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高德销服科技-AI应用与效能提升-杭州
高德销服科技-AI应用与效能提升-杭州
发布于 2 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 Agent
Ai应用
Bi工具
Prompt工程
Sql
效能提升
数据分析
本地生活
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
阿里高德核心业务线、AI赋能前沿阵地、薪资偏高、发展性极强，WLB未明确但节奏预计较快。
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
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 3020 个在招 · 其中运营管理 68 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 运营管理 · 约 240 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责搭建本地生活BD销售全链路的效能体系，规划并落地AI工具矩阵以提升一线作业效率
你需要通过数据分析洞察人效与转化漏斗，并作为业务与技术的桥梁，推动AI能力在销售场景中的规模化应用
最低要求
本科及以上学历，5年以上互联网/本地生活/O2O行业工作经验，有销售运营、销售策略或效能提升相关岗位经验优先
深刻理解To B地推/直销团队的作业模式和管理痛点，有从0到1搭建效能体系或成功推动人效提升项目的实战经验
具备扎实的数据分析能力，能独立完成SQL取数、数据建模与洞察输出
熟悉常用BI工具，能将分析结论转化为可执行的业务动作
对AI/大模型应用有实际理解（非理论层面），了解Prompt工程、AI Agent等概念在业务场景中的落地方式
有AI赋能业务的项目经验加分
出色的跨团队沟通与项目推动能力，能在业务、产品、技术多方之间对齐目标、拉通资源、推动交付
结构化思维强，擅长将复杂问题拆解为可执行步骤
具备从全局视角思考系统性方案的能力，而非碎片化解决单点问题
自驱力强，适应快节奏变化，能在不确定性中找到杠杆点并快速推进
工作职责
效能体系搭建：系统性梳理本地生活BD销售全链路（线索获取→邀约触达→上门拜访→签约转化→商户运营），识别各环节效率瓶颈，设计并落地以AI为核心杠杆的效能提升整体方案
AI应用策略规划：围绕一线BD作业场景，规划AI工具矩阵的能力建设路径（如智能线索分配、AI辅助话术、拜访质量诊断、智能任务编排等），明确优先级、落地节奏与效果验收标准
数据驱动决策：建立销售效能度量体系，通过数据分析洞察人效分布、转化漏斗、行为-结果归因关系，为管理层提供可落地的策略建议，推动从经验驱动向数据驱动的管理升级
跨团队协同推动：作为业务与技术的桥梁，将一线销售痛点翻译为产品/技术需求，协同算法、产品、工程团队推动AI能力从POC到规模化落地，确保方案在真实业务场景中产生可衡量的效果
过程管理与机制设计：设计效能提升项目的推进机制（试点→验证→推广），建立AB测试与效果归因方法论，沉淀可复用的最佳实践与SOP，形成可规模化复制的运营范式
前沿探索与创新：持续关注AI/大模型技术在销售领域的应用趋势，结合本地生活业务特性探索创新场景（如AI对练、智能陪跑、自动化报告等），保持团队在行业中的前瞻性
优先资格
● 有本地生活行业BD团队管理或效能优化经验
● 有AI产品从0到1落地的完整项目经验
● 熟悉Python或其他脚本语言，能快速搭建数据分析原型或自动化流程
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与本地生活业务结合的前沿阵地，能积累稀缺的AI赋能业务实战经验
- 背靠阿里高德平台，拥有海量数据与丰富的业务场景，利于验证和落地创新策略
- 作为业务与技术的桥梁，能极大锻炼跨团队协同与全局系统性思考能力
- 需要深刻理解一线BD的作业痛点，将抽象的AI技术转化为切实可用的业务工具，落地难度较大
- 本地生活业务节奏快、变化多，需要在不确定性中快速找到杠杆点并验证效果
- 适合具备扎实数据分析能力、懂一线销售业务痛点，且对AI大模型应用有浓厚兴趣和实际落地经验的复合型运营/策略人才
缺点 / 挑战
- 跨团队协同推动从POC到规模化落地，面临多方目标对齐与资源拉通的沟通挑战
角色解读
- 向资深业务策略专家或销售运营总监方向发展，负责更大业务线的效能体系搭建
- 转型为AI商业化产品专家，深入参与AI工具矩阵的产品规划与商业化落地
- 梳理本地生活BD销售全链路，识别效率瓶颈并搭建以AI为核心的效能提升体系
- 规划AI工具矩阵在一线作业场景的落地路径，如智能线索分配、AI辅助话术等
- 建立销售效能度量体系，通过数据分析洞察人效与转化漏斗，为管理层提供策略建议
- 作为业务与技术的桥梁，协同算法、产品团队推动AI能力从POC到规模化落地
- 具备扎实的数据分析能力，能独立完成SQL取数、数据建模，并熟练使用BI工具
- 深刻理解To B地推/直销团队作业模式，有从0到1搭建效能体系或推动人效提升的实战经验
- 对AI/大模型应用有实际理解，了解Prompt工程、AI Agent在业务场景中的落地方式
- 出色的跨团队沟通与项目推动能力，擅长结构化思维与复杂问题拆解
申请策略
- 提前了解高德本地生活业务的BD作业模式及当前面临的效率痛点，准备针对性的AI解决思路
- 突出在本地生活/O2O行业从0到1搭建效能体系或推动人效提升的具体项目案例及数据结果
- 展示SQL取数、数据建模及BI工具使用的能力，以及将分析结论转化为业务动作的成功经验
- 强调对AI/大模型（如Prompt工程、AI Agent）在业务场景中的实际理解与落地经验
- 深入学习AI Agent、Prompt工程等前沿技术在销售/运营场景的最新应用案例
- 提升Python脚本能力，以便能快速搭建数据分析原型或自动化流程
面试指南
- STAR法则：针对项目经验题，清晰阐述情境、任务、行动和结果，重点突出数据指标的提升
- 业务-技术翻译框架：先讲业务痛点与核心诉求，再讲如何将其拆解为技术需求，最后讲验收标准与效果归因
- 结构化拆解：面对复杂问题，先给出全局视角的思考框架，再逐步拆解为可执行的步骤
- 请分享一个你从0到1搭建销售效能体系或推动人效提升的成功案例，遇到了哪些困难？
- 如何将一线BD的销售痛点翻译为产品/技术需求？请举例说明
- 在AI赋能销售场景（如智能线索分配、AI辅助话术）中，你认为最大的落地难点是什么？
- 如何通过数据分析洞察人效分布和转化漏斗？请描述你的分析框架和常用指标
- 当业务、产品、技术多方目标不一致时，你如何拉通资源并推动项目交付？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
阿里高级别岗位，薪资具备市场竞争力，但JD未明确提及具体福利细节。
薪资信号偏高 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
90较高
岗位处于AI与本地生活结合的前沿，能深度参与AI工具矩阵的规划与落地，技术成长与业务视野双重提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、Prompt工程、AI Agent、SQL、BI工具、Python
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD未提及工作模式与WLB相关信息，但本地生活业务及跨团队推动项目通常节奏较快。
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
本地生活属于稳定成熟且持续发展的行业，通过AI提升一线BD效能具有明确的业务价值与效率提升意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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