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M&T事业部-效果广告运营-杭州
M&T事业部-效果广告运营-杭州
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公广告投放
广告投放
A/B测试
Gmv增长
Roi优化
Sql
商家运营
效果广告
数据分析
电商商业化
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
高薪大厂核心商业化岗,重数据与策略能力,工作强度大,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
2.8万
与广告投放中位数基本持平
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 4530 个在招 · 其中广告投放 18 个
市场机会
选择适中
杭州 · 广告投放 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
负责天猫超市效果广告「增投」策略的设计与落地,通过商家分层定制差异化投放方案,对增投金额、ROI及GMV增量负责
需具备扎实的广告产品理解力与数据分析能力(SQL/BI),能独立推动跨团队项目并赋能商家提升自主投放能力
最低要求
本科及以上,3 年以上互联网广告、电商商业化或 B 端商家运营经验
熟悉效果广告核心产品能力与投放逻辑(关键词/人群/货品/出价/预算/归因),理解 ROI、ROAS、CPC、CPM、CTR、CVR、GMV 增量口径及相互关系
数据分析能力扎实,能独立取数(SQL 或 BI)完成商家分层、效果归因与策略验证,从数据提假设并闭环验证
有商家侧(B 端)沟通运营经验,能把平台策略翻译成商家听得懂、愿意执行的具体动作
结果导向、抗压,能在多目标冲突下做优先级取舍,独立推进跨团队项目拿结果
工作职责
增投策略设计——基于效果广告核心产品能力(关键词推广、货品推广、全站/智能推广、人群定向、智能出价、内容场域投放),针对不同层级、品类、经营阶段的猫超商家定制差异化增投方案,明确增投目标、预算结构、产品组合与预期 ROI
方案落地执行——把策略拆成可执行动作:商家分层触达、投放诊断、账户与计划搭建、出价与预算调优、大促节点排期
联合行业小二、商家运营、代理商共同推进,对执行节奏与完成质量负责
运营结果负责——以增投商家数、增投金额、广告消耗、ROI/ROAS、GMV 增量为核心指标,建立「目标—过程—结果」追踪机制
用对照组与 A/B 验证策略有效性,持续迭代并沉淀可复制方法论与 SOP
数据洞察与产品反哺——分析商家投放数据与行业大盘,识别增投机会点与卡点(预算瓶颈、货品结构、人群覆盖、素材效率、归因口径),输出洞察报告并把一线问题结构化反馈产品技术,推动能力迭代与工具化
商家赋能与规模化——设计交付商家培训、标杆案例包装与最佳实践输出,提升商家自主投放能力,把单点打法放大为规模化增投
跨团队协同与资源争取——与产品、算法、行业运营、市场、财务协同,争取返点、激励、流量扶持等政策资源,放大增投杠杆
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 核心业务赛道:身处淘天集团核心商业化部门,直接对GMV和营收负责,职业含金量高
- 技能复合性强:兼具运营策略、数据分析与产品思维,是互联网商业化的稀缺复合型人才
- 平台资源丰富:接触海量商家数据与顶级广告产品工具,能快速积累行业认知与人脉
- 技术门槛要求:需掌握SQL等数据技能,对纯运营背景人员有一定学习曲线
缺点 / 挑战
- 业绩压力大:直接背负GMV、ROI等硬性指标,需在大促等高并发时段保持高强度工作
- 跨部门协同复杂:需协调产品、算法、行业小二等多方资源,沟通成本较高
- 适合具备3年以上电商/广告运营经验,对数据敏感,追求高挑战高回报,且希望深耕商业化领域的求职者
角色解读
- 纵向深耕:成为电商商业化领域的专家,负责更大体量的业务线或更复杂的策略模型
- 横向拓展:转向产品经理或数据分析师方向,深入参与广告产品的底层设计与算法优化
- 管理晋升:带领运营团队,负责整体商业化营收目标的达成与团队管理
- 制定天猫超市商家的广告增投策略,通过分层运营提升商家投放意愿和金额
- 利用SQL/BI进行数据分析,通过A/B测试验证策略有效性,优化ROI和GMV
- 联动产品、算法及行业运营团队,推动广告工具迭代,并为商家提供培训与赋能
- 精通效果广告底层逻辑(关键词、人群、出价、归因等)及核心指标体系
- 具备扎实的数据分析能力,能独立使用SQL或BI工具进行数据提取与归因分析
- 拥有B端商家运营经验,具备优秀的沟通协调能力,能将平台策略转化为商家可执行动作
申请策略
- 深入了解天猫超市的业务特点及当前广告产品矩阵
- 面试中重点展现“策略+数据+落地”的闭环思维能力
- 突出过往负责的广告预算规模、ROI提升幅度及GMV贡献值,用数据量化成果
- 强调B端商家运营经验,展示如何将复杂策略转化为商家可执行的SOP
- 列举使用SQL/BI解决具体业务问题的案例,证明独立取数与分析能力
- 复习效果广告核心指标计算逻辑(如ROAS、归因模型)
- 强化SQL查询能力,特别是多表关联与窗口函数的应用
- 准备1-2个完整的A/B测试案例,清晰阐述假设、实验设计与结论
面试指南
- STAR法则:情境(Situation)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result),重点突出个人在其中的具体贡献
- 数据驱动:所有观点尽量用数据支撑,如“通过SQL分析发现...导致ROI下降10%”
- 闭环思维:强调从发现问题、制定策略、执行落地到复盘迭代的全过程
- 请分享一个你通过数据分析发现投放问题并优化ROI的成功案例
- 如何针对不同类型(如新客vs老客、高潜vs低效)的商家制定差异化的增投策略?
- 当商家对平台投放策略不理解或抵触时,你如何沟通并推动执行?
- 如果让你设计一个A/B测试来验证新的出价策略,你会关注哪些核心指标?
- 梳理过往项目中涉及广告投放、商家运营的具体细节,准备好数据支撑
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活40
使命价值60
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业,阿里提供具有市场竞争力的薪酬包(含股票期权),福利体系完善,符合高收入预期。
薪资信号偏高 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
80较高
岗位涉及策略设计、数据分析与产品反哺,技术栈主流且业务场景丰富,有助于提升商业化核心竞争力。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、BI、A/B测试、ROI、GMV
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂商业化部门通常面临较大的业绩压力,JD未提及弹性工作制,预计工作强度较高,WLB一般。
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
60中等
助力商家增长与平台商业化繁荣具有一定的商业价值,但属于典型的利润中心岗位,社会使命感相对较弱。
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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