携程
Business Analysis Manager for Global Marketing/Operations(MJ035783)
Business Analysis Manager for Global Marketing/Operations(MJ035783)
发布于 大约 18 小时前中层管理(经理/总监)
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
A/B测试
SQL
因果推断
Scikit-learn
CRM
PowerBI
numpy
SEM
OTA
AI 估算 · 18k–30k
上海互联网数据分析经理级岗位，3-5年经验，携程为行业头部，薪资有竞争力，中位数24000元/月。
职位详情
关于这个职位
作为携程全球营销/运营业务分析经理，您将负责海外OTA平台和SEM广告渠道的全链路数据分析，通过SQL、Python等工具优化投放策略，提升ROAS
同时，您还将主导用户运营策略（如CRM、忠诚度计划）的KPI框架设计和实验评估，驱动业务增长
适合有3-5年互联网数据分析经验、精通数理统计和机器学习的专业人士
最低要求
学历专业：本科及以上学历，统计学、数学、经济学、计算机、信息管理、大数据等相关专业优先
SQL能力：SQL功底扎实，可独立编写复杂多表关联、窗口函数、CTE语法，具备SQL语句性能优化能力
拥有Hive/Spark SQL、BigQuery、Redshift任意一类大数据查询实操经验
数理能力：数理统计基础扎实，熟练掌握假设检验、回归分析、置信区间、显著性检验、基础因果推断知识，可独立研判统计结果，规避样本偏差、归因错误等分析常见误区
建模工具：熟练使用Python数据分析生态工具，精通Pandas、NumPy数据处理，掌握Scikit-learn工具库，可独立完成分类、聚类、业务预测类基础建模工作
AI能力：具备AI数据分析提效落地经验，可使用AI辅助代码开发、数据复盘、业务报告产出，面试可清晰说明使用场景、落地效果
业务认知：熟悉互联网主流广告平台、联盟投放底层逻辑，精通CPC/CPA/ROAS、多渠道归因等广告投放核心概念，具备投放效果复盘、渠道优化实操经验
从业经验：3年及以上互联网数据分析全职经验，拥有OTA在线旅游、电商、SEM渠道专项分析经验者优先
语言能力：英语读写能力良好，无障碍阅读英文平台文档、技术文档，可对接跨境海外业务对接工作
工作职责
负责海外OTA平台、跨境SEM广告渠道全链路数据分析，拆解CPC/CPA/ROAS、转化归因、渠道成本等核心指标，输出日报/周报/月度投放分析报告，定位投放损耗、流量异常问题
依托SQL/Hive/Spark SQL开展业务数据提取、多表关联数据清洗、复杂数据建模，优化查询语句，提升大数据取数效率，对接数仓完成业务口径对齐
运用数理统计、机器学习工具完成用户分层、流量聚类、转化预测、渠道价值建模，通过假设检验、显著性分析、因果分析验证投放策略有效性，规避数据分析偏差
联动投放运营，基于数据结论优化SEM投放策略、渠道配比、人群出价方案，落地渠道优化、预算调优方案，助力投放ROAS提升
对接海外业务团队，同步海外投放规则、平台数据口径，搭建渠道数据看板，沉淀投放分析方法论
参与业务A/B实验设计、效果复盘，配合完成营销模型测算、渠道增量价值评估，沉淀行业渠道分析数据资产
优先资格
具备深度SEM渠道商务合作、渠道比价、渠道增量分析专项经验
精通A/B Test全流程实验设计，掌握DID、PSM进阶因果推断方法，了解营销Mix Modeling营销测算模型
具备数据仓库建模、ETL开发、Airflow调度等数据工程相关基础能力
有海外头部OTA平台、跨境旅游行业全职数据分析从业经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 携程作为OTA行业龙头，平台大，数据量丰富，分析场景多元化，快速积累全链路数据分析经验
- 岗位结合营销和用户运营，技能覆盖面广（SQL/Python/统计/ML/AI），职业韧性高
- 有机会参与跨境业务，锻炼国际化视野和英语应用能力
- 工作强度可能较大，尤其是电商大促期间或季度复盘阶段，需要产出多份报告
- 沟通成本高：需对接海外团队、数仓、运营等多方，信息对齐和期望管理有难度
- 适合有3-5年数据分析经验、热爱数据驱动决策、学习能力强、能适应快节奏和跨文化协作的求职者
缺点 / 挑战
- 对综合能力要求高，需同时掌握技术、统计和业务知识，入门门槛较高
角色解读
- 在数据分析细分领域（广告分析、用户增长）成为资深专家，主导核心业务模型
- 向数据科学或产品管理方向发展，负责更复杂的算法策略或产品化分析工具
- 晋升为高级分析经理或总监，管理团队并负责多条业务线的分析体系
- 主导全球营销和运营业务的数据分析，包括SEM广告渠道效果监控、用户运营策略优化，通过SQL和Python提取并建模数据
- 设计并评估A/B实验，应用因果推断方法验证策略有效性，驱动投放ROI和用户留存提升
- 搭建自动化报表和KPI看板，向管理层和跨区域团队提供数据洞察，支持业务决策
- 精通SQL（Hive/Spark SQL）和Python数据分析生态（Pandas、NumPy、Scikit-learn），能够独立完成复杂数据提取与建模
- 扎实的数理统计基础，熟悉假设检验、回归分析、因果推断，并能规避常见统计偏差
- 了解互联网广告投放逻辑（CPC/CPA/ROAS）及多触点归因，有SEM或OTA行业经验优先
- 较强的业务沟通能力和项目管理能力，能跨部门协作并推动数据驱动决策
申请策略
- 面试时准备好1-2个完整的分析项目案例，从业务问题到数据提取、建模、结论与落地效果
- 关注携程全球化战略，了解其海外平台Trip.com和Skyscanner等，展示对跨境电商和旅游行业的热情
- 突出SQL和Python实际项目经验，尤其是大数据场景下的查询优化、建模案例
- 强调A/B测试和因果推断的实战经历，附上实验设计、样本量计算、结果解读等细节
- 展示业务理解能力，例如SEM渠道分析、用户分层或CRM策略的量化成果
- 如果对广告投放不太熟悉，建议提前学习CPC/CPA/ROAS及多触点归因模型
- 补充因果推断进阶方法（如DID、PSM）和营销混合模型（MMM），增加竞争力
面试指南
- 对于项目经历问题，使用STAR原则（情境-任务-行动-结果），重点突出分析思路、技术细节和业务影响
- 对于实验设计问题，涵盖样本量计算（如使用power analysis）、随机化、对照组设置、统计显著性及实际显著性
- 对于SQL问题，展示索引使用、JOIN优化、窗口函数替代子查询等具体技巧
- 请描述一次你通过数据分析提升广告投放ROI的经历
- 如何设计一个A/B实验来评估用户激励策略的效果？你会考虑哪些统计要点？
- 给定一个SQL查询性能问题，你会如何优化？
- 请解释一下多触点归因模型，并说明其优缺点
- 你如何看待AI在数据分析中的应用？请举例说明
职位点评
69
综合评分
高成长性技术分析岗，薪资市场水准，发展潜力大，工作强度中等偏高。
更适合这类人
最适合追求技能成长和职业发展的求职者，对薪资和稳定性有一定期待，但能接受一定工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
80较高
薪资在互联网行业属于中上水平，携程作为上市公司提供稳定薪酬福利，但JD未明确具体福利，仅能从行业推测。
薪资信号未披露（AI估算：18K-30K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿技术栈（AI辅助、因果推断、大数据查询），且携程平台能提供丰富的成长机会，JD未明确提到晋升通道，但行业惯例有内部晋升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Hive、Spark SQL、Scikit-learn、A/B测试、因果推断、AI辅助分析
业务类型profit_center
工作生活
50较低
地点在上海市区，但JD未提及弹性工作或远程办公，互联网行业节奏较快，可能需要加班。
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
60中等
旅游行业具有较强的社会价值，但岗位本身更偏向商业分析，使命感一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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