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C 端用增产品实习生(转化链路方向)

C 端用增产品实习生(转化链路方向)

发布于 1 小时前

实习/见习

AI 估算 · 0.2–0.3千 · AI 参考估算
无经验要求
本科
实习生仅现场办公用户增长
用户增长
A/B测试
C端产品
Sql
产品实习
小红书
数据分析
漏斗分析

值不值得投

65综合评分

综合评分 65

核心业务线、高成长潜力、数据驱动型产品实习岗

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,方便比较实习机会。

薪资怎么样

1.0千

比用户增长中位数低

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 2380 个在招

市场机会

选择适中

北京 · 用户增长 · 12 个在招

职位详情

关于这个职位

协助小红书C端用户增长转化链路的产品工作,围绕新用户激活、登录及首次消费等核心漏斗进行需求梳理与方案设计

通过数据拆解、A/B实验分析及竞品调研,定位流失节点并提出优化策略,推动产品迭代以提升转化率

最低要求

届及以后毕业的本科及以上在读学生

能保证每周稳定出勤4-5天、连续实习6个月以上,表现优秀有转正机会
有互联网C端产品实习经历,在用户增长、交易转化、新客承接等方向有完整项目经验者优先
具备较强的数据分析能力,熟悉漏斗分析与A/B实验方法,会SQL加分,能独立完成取数、分析与效果评估
有用户视角和体验敏感度,能从用户行为与数据中发现问题,将模糊的业务目标拆解为可验证的产品方案
逻辑清晰、细心、执行力好,沟通协作能力强,能主动跟进、闭环推动

工作职责

协助小红书C端用户增长转化链路的产品工作,围绕“新用户激活—登录—首次消费/首次购买”核心漏斗,参与登录率提升、电商新客购买率提升等方向的需求梳理、方案设计与上线跟进

协助拆解登录、电商新客转化等关键漏斗,跟踪登录率、新客首购率、转化率、次留等核心指标,维护数据看板与报表,从数据中定位流失节点与效率gap,提出可验证的优化假设
参与A/B实验的方案设计、埋点梳理、效果分析与复盘,输出数据结论,推动有效策略全量与持续迭代
协助竞品调研与用户研究,拆解行业内登录引导、新客权益、首单激励、交易承接等增长玩法,沉淀可复用的产品方案
配合产品、设计、研发、数据、运营等团队推进需求落地,完成PRD辅助材料、用例整理与验收回归,完成leader安排的其他支持性工作

优先资格

加分项:有电商/交易链路、登录注册或新手引导优化经验

熟悉小红书社区与电商业务
能用AI工具提效

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 核心业务线:涉及小红书最核心的商业化与电商增长,业务价值高
  • 技能积累:能系统学习漏斗分析、A/B测试等硬核增长技能
  • 转正机会:表现优秀有转正通道,是进入大厂的优质跳板
  • 竞争激烈:作为热门方向,实习生众多,需具备极强的执行力和逻辑思维才能脱颖而出
  • 适合对数据敏感、逻辑严密、渴望在互联网大厂核心业务线积累实战经验的在校生

缺点 / 挑战

  • 数据压力大:需对转化率、留存等核心指标负责,数据波动直接影响工作评价

角色解读

  • 从实习生成长为正式产品经理,深耕用户增长领域,未来可向增长黑客、高级产品经理或商业化产品专家方向发展
  • 负责协助C端用户增长产品的日常运营,重点聚焦于新用户激活、登录转化及首次购买等核心漏斗环节
  • 需要掌握漏斗分析方法论,熟练使用SQL进行数据提取与分析,理解A/B实验原理,并具备基本的产品设计思维

申请策略

  • 在简历中体现对‘转化链路’的理解,展示你如何通过数据发现问题的闭环思维
  • 突出过往实习中与‘用户增长’、‘转化率提升’相关的项目经历,量化成果(如‘通过优化XX流程,使登录率提升X%’)
  • 强化SQL查询能力,复习漏斗模型与A/B测试理论,了解小红书平台特性及电商业务逻辑

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)回答项目类问题
  • 对于分析问题类问题,采用‘数据监控-假设提出-实验验证-迭代优化’的逻辑框架
  • 请分享一个你通过数据分析发现业务问题并推动解决的案例
  • 如果某款新功能的登录转化率低于预期,你会如何排查原因?
  • 如何设计一个A/B实验来验证新的新人引导流程?
  • 你对小红书的电商业务有什么看法?有哪些可以优化的地方?
  • 提前下载并使用小红书APP,重点关注其登录流程和电商新手引导环节,思考潜在的优化点
  • 复习常见的数据分析面试题

职位点评

薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利

65中等

互联网大厂实习津贴通常处于市场中上水平,且提供转正机会,具有一定的补偿性吸引力,但非最终薪资承诺。

薪资信号未披露(AI估算:0.2–0.3千/月)

成长发展

90较高

该职位直接参与核心增长链路,涉及高阶的数据分析与实验方法论,技能成长空间极大,且明确提及转正机会。

技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、A/B实验、漏斗分析、AI工具
成长机会转正机会
业务类型profit_center

工作生活

40较低

互联网大厂核心业务线通常节奏较快,虽未明确加班要求,但高强度的数据追踪与项目推进暗示了较高的工作强度。

工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

70中等

通过优化用户体验和促进交易,直接服务于平台商业化和用户价值,具有一定的社会与经济影响力。

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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