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千问办公-客户及资源经营分析-杭州
千问办公-客户及资源经营分析-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数据分析与科学
数据分析与科学
Ai应用
Quick Bi
Sql
商业分析
数据分析
数据可视化
数据治理
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI数据分析岗，成长空间大，但工作节奏快，WLB一般
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
3.3万
与数据分析与科学中位数基本持平
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 4240 个在招 · 其中数据分析与科学 15 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据分析与科学 · 80 个在招
职位详情
关于这个职位
负责搭建并迭代客户资源经营分析体系，通过数据产品化建设保障数据准确性，治理核心指标口径
开展专项专题分析以支持管理层决策，并探索AI工具在经营分析场景的落地应用，赋能团队提升分析效率与产出质量
最低要求
学历与经验：本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学等相关专业优先
年以上经营分析、商业分析或数据分析相关经验，有销售/CRM/客户经营领域分析经验者优先
分析能力：具备扎实的业务分析能力，能够独立完成从业务问题定义、数据取数、分析建模到结论呈现的完整链路
擅长将复杂的业务现象拆解为可量化、可归因的分析框架
数据开发能力：熟练使用SQL进行复杂取数与数据加工，掌握Python（pandas等数据处理库），能够独立开发数据管道与自动化报表
了解数据仓库基本原理与常见BI工具（如Quick BI、Tableau等）者优先
业务理解：对销售业务流程（线索—商机—签约—续费）和客户生命周期有清晰认知，能快速理解业务方诉求并转化为分析方案
沟通与协作：具备优秀的结构化表达与向上汇报能力，能够用数据讲清业务故事，推动分析结论在业务侧落地
素质要求：对数字敏感，责任心强，能够在快节奏、多需求并行的环境下独立推进工作
工作职责
客户资源经营分析：围绕客户资源池，搭建并持续迭代客户经营分析体系，包括客户分层分型、覆盖与渗透分析、商机与转化漏斗分析、客户健康度与流失预警等，输出可落地的经营洞察
数据产品化建设：将成熟的分析逻辑沉淀为可持续运行的数据管道、看板与自动化报表，保障经营数据的准确性与口径一致性
数据口径治理：建立并维护客户、Pipeline、业绩等核心指标的定义与口径标准，联动业务与技术团队解决数据一致性问题
专项专题分析：针对管理层关注的经营议题（如区域/行业/团队效率对比、资源配置优化等）开展专项分析，形成结论清晰的决策支持材料
AI应用探索：探索AI工具在经营分析场景的落地应用（如自然语言问数、自动化报告生成、智能归因与异常预警等），沉淀AI辅助分析的方法论与最佳实践，赋能团队提升整体分析效率与产出质量
优先资格
● 有大型To B销售组织（SaaS/云计算/企业服务）经营分析或销售运营经验
● 有从0到1搭建经营分析体系或数据看板的成功实践
● 熟悉MaxCompute等大数据平台，或具备数据建模经验
● 能够使用LLM/AI工具提升分析效率
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触核心客户资源数据，业务价值高，影响力大
- 团队重视AI技术应用，有机会探索前沿分析方法论
- 阿里平台资源丰富，职业背书强
- 数据口径治理涉及多方协调，沟通成本高
- 对业务理解的深度要求极高，需快速适应业务变化
- 适合具备3年以上数据分析经验，对业务逻辑敏感，喜欢通过数据驱动决策，且对AI技术持开放态度的求职者
缺点 / 挑战
- 快节奏环境下需同时处理多需求，压力较大
角色解读
- 可向资深数据分析师、数据专家方向发展，或转型为数据产品经理、业务运营负责人
- 随着AI应用的深入，也可成为AI赋能业务分析的专家角色
- 构建客户经营分析体系，通过数据建模和可视化手段监控客户全生命周期价值
- 治理核心业务数据口径，确保数据准确性与一致性
- 利用AI工具优化分析流程，为管理层提供决策支持
- 扎实的SQL和Python数据处理能力，熟悉数据仓库原理及BI工具
- 具备深厚的业务理解力，能将业务问题转化为数据模型
- 优秀的沟通表达能力，能推动分析结果落地
申请策略
- 准备具体的项目案例，说明如何通过数据分析解决业务痛点
- 关注阿里千问办公团队的最新动态，了解其业务方向和技术栈
- 突出展示从0到1搭建分析体系或数据看板的成功案例
- 强调SQL/Python在复杂数据处理和自动化报表中的应用成果
- 体现对销售业务流程和客户生命周期的深刻理解
- 加强数据治理和数据建模方面的专业知识
- 学习并实践LLM在数据分析中的应用场景，如自然语言查询、自动报告生成等
- 提升结构化表达和向上汇报的能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 重点突出问题分析思路、技术方案选择、跨部门协作过程以及最终带来的业务价值
- 对于AI相关问题，结合具体场景阐述技术可行性与业务收益
- 请分享一个你从0到1搭建经营分析体系的案例，遇到的最大挑战是什么？
- 如何保证跨部门数据口径的一致性？请举例说明
- 你如何利用Python或SQL解决复杂的数据分析问题？
- 你认为AI工具在经营分析中有哪些应用场景？你有相关实践经验吗？
- 如何向非技术人员解释复杂的数据分析结果？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里作为上市巨头，薪酬福利体系完善，处于市场中上水平，但高强度工作可能抵消部分补偿性吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
90较高
职位明确提及AI应用探索和体系搭建，技术前沿性强，成长空间大，符合发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Pandas、Quick BI、Tableau、MaxCompute、LLM、AI
成长机会探索AI工具在经营分析场景的落地应用、沉淀AI辅助分析的方法论与最佳实践、从0到1搭建经营分析体系
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD提及“快节奏、多需求并行”，暗示工作强度较大，WLB可能受限，生活化动机满足度较低。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过数据赋能业务决策，提升组织效率，具有一定的社会价值和使命感，但非直接面向C端用户的产品，影响力感知稍弱。
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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