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M&T事业部-淘工厂-营销产品经理

M&T事业部-淘工厂-营销产品经理

发布于 2 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 2.5–4.0万 · AI 参考估算
中级经验
本科
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Ai应用
Ltv模型
数据分析
用户体验
电商业务
营销策略
项目管理

值不值得投

75综合评分

综合评分 75

高成长、高挑战、高回报的电商核心产品岗,侧重数据驱动与AI创新,牺牲部分WLB换取职业发展加速

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

与产品经理中位数基本持平

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 4960 个在招 · 其中产品经理 约 220 个

市场机会

选择面较广

杭州 · 产品经理 · 约 370 个在招

职位详情

关于这个职位

负责淘工厂营销工具与大促活动产品的设计与迭代,优化商家报名链路及商品控价体系

基于LTV视角协同算法团队制定用户投资策略,通过数据洞察与竞对分析规划产品中长期策略,推动跨团队项目落地,实现业务增量增长

最低要求

本科及以上学历,2 年以上互联网产品经验

有营销工具、优惠券、大促营销活动、价格力(比价/控价)相关产品经验者优先
擅长结合 AI 解决实际问题,过往工作中有 AI 应用落地案例者优先
逻辑思维与结构化表达能力强,能将复杂业务规则抽象为体系化的产品模型与可配置能力
数据分析能力强,对数字敏感,能自主取数、验证假设,从数据中发现问题并驱动策略调整
责任心与自驱力强,抗压能力好,注重细节,能同时兼顾商家侧参与成本与用户侧优惠感知体验

工作职责

营销工具与大促活动产品:负责直降、满减等日常营销工具与大促营销活动的接入及产品设计

持续简化商家报名与参与链路,提升商品控价活动的渗透率,助力商品成长与打爆,并将营销投入转化为可衡量、可追溯的业务增量
基于 LTV 的用户投资策略:协同算法团队,从长周期 LTV 视角设计人群分层、券门槛与面额的组合策略
以增量 LTV(拉新转化、复访复购、购买频次提升等)而非单次投放 ROI 衡量效果,持续优化补贴效率与预算分配,挖掘新的增长点
需求洞察与产品策略规划:通过竞对分析、商家调研与数据洞察,定位需求痛点与增长机会
制定营销产品的中长期策略与迭代路线,构建可系统性提升商品转化效率的营销体系
跨域协同与项目落地:与用户产品、行业运营、商家产品、技术、财务、风控等团队紧密协同,推动跨团队决策与问题闭环,保障大促等高压节点下重点项目按时、高质量交付

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 聚焦LTV与AI前沿应用,技能含金量高,有助于构建核心竞争力
  • 大平台背书,职业履历价值高,内部转岗与晋升机会多
  • 电商大促期间工作强度极大,需应对高压节点的项目交付
  • 需平衡多方利益(商家、用户、公司),沟通成本高,跨部门协同复杂
  • 市场竞争激烈,需持续保持敏锐的市场洞察力与创新思维
  • 适合具备较强逻辑思维、数据分析能力及抗压能力的互联网产品经理,尤其是有电商背景或对营销增长感兴趣者

缺点 / 挑战

  • 背靠阿里淘天集团,接触海量商家与用户数据,业务场景丰富且具有挑战性

角色解读

  • 纵向可晋升为高级产品经理、专家级产品经理,深入营销领域成为业务专家
  • 横向可拓展至用户增长、商业化变现或整体平台运营方向
  • 在阿里体系内有机会转向更核心的战略产品岗位或管理岗位
  • 负责淘工厂平台营销工具(如直降、满减)及大促活动的全流程产品设计,优化商家参与链路
  • 基于LTV视角协同算法团队制定用户补贴与留存策略,平衡商家成本与用户体验
  • 通过数据洞察与竞对分析,规划产品中长期迭代路线,驱动业务增长
  • 具备2年以上互联网产品经验,熟悉电商营销玩法(优惠券、比价控价)
  • 拥有扎实的数据分析能力,能自主取数验证假设
  • 逻辑清晰,能将复杂业务抽象为产品模型
  • 有AI落地应用经验者优先
  • 具备优秀的跨团队协作与抗压能力

申请策略

  • 了解淘工厂的业务模式与当前市场定位,思考其营销体系的痛点与机会点
  • 准备1-2个完整的STAR法则项目案例,重点阐述背景、行动、结果及反思
  • 展现对阿里价值观的理解与契合度
  • 突出过往负责的营销工具或大促活动项目,量化带来的业务增量(如GMV提升、转化率优化)
  • 强调数据分析能力,展示如何通过数据驱动策略调整
  • 若有AI应用落地案例,重点描述应用场景与成效
  • 体现跨团队协作与复杂问题解决能力
  • 深入学习LTV模型及其在用户生命周期管理中的应用

面试指南

  • 采用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化回答
  • 对于策略类问题,先阐述底层逻辑(如LTV原理),再结合具体案例说明执行过程与数据验证方法
  • 对于冲突类问题,强调权衡取舍的依据与最终达成的平衡点
  • 请分享一个你主导的营销工具或大促活动项目,你是如何设计策略并实现业务增长的?
  • 如何理解LTV在用户投资策略中的作用?请举例说明你曾如何优化补贴效率
  • 面对商家参与成本高与用户优惠感知弱的矛盾,你会如何设计产品机制来平衡?
  • 当数据表现与直觉判断不一致时,你通常会如何处理?请结合具体案例说明
  • 你如何将复杂的业务规则抽象为可配置的产品模型?请描述你的方法论

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

作为已上市的巨头企业,提供具有市场竞争力的薪酬包及完善的福利体系,满足补偿性动机。

薪资信号偏高 (2.5千–4.0万/月)

成长发展

90较高

职位涉及LTV策略、AI应用落地等高阶技能要求,且处于高速增长赛道,提供广阔的成长空间与技术前沿探索机会。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LTV、AI、数据分析、算法协同
业务类型profit_center

工作生活

40较低

电商行业特性及“大促高压节点”的描述暗示工作强度较大,WLB相对受限,生活化动机满足程度有限。

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

通过助力商品成长与打爆,间接促进实体经济数字化与商家发展,具有一定的社会价值与行业影响力。

行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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