滴滴出行
国际化用户增长产品（归因方向）
国际化用户增长产品（归因方向）
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
Adjust
Mmp
Skan
广告投放
归因分析
数据分析
海外市场
用户增长
隐私合规
AI 估算 · 25k–40k
上海互联网大厂，3-5年经验产品经理，用户增长方向稀缺，薪资处于市场中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责滴滴海外广告主的跨渠道归因体系建设，包括Google、Meta、TikTok等主流媒体平台，使用AppFlyer、Adjust等MMP工具
你将设计归因模型、优化数据链路，并与投放、研发、数据分析团队协作，解决归因问题，同时关注海外隐私政策合规
适合有用户增长或广告投放经验的产品经理
最低要求
本科及以上学历，3-5年数据分析或产品经理相关经验，具备用户增长、广告投放、归因分析相关经验，熟悉投放链路和核心指标优先
熟悉1-2家主流MMP（AppFlyer、Adjust等）的设置和使用，理解获客、再营销等场景的归因方式和数据链路
理解SDK、Pixel、S2S、SSOT、IDFA等归因场景的基础概念，能与客户端、后端、BI团队高效沟通
数据敏感，具备良好的数据分析能力，能独立完成效果分析和问题定位，并推动优化改动的落地
工作职责
负责海外广告主跨渠道归因体系建设，覆盖Google、Meta、TikTok、ASA、ADX、Affiliate等多形式、多平台的主流海外广告媒体
对接并使用AppFlyer、Adjust等MMP，了解海外主流广告平台的归因机制、数据回传逻辑、反作弊规则
搭建并迭代广告归因体系，设计末次点击归因、模糊归因、SKAN归因模型，探索曝光归因、多触点归因等归因方式
深入理解归因模型对业务结果以及优化操作的影响，保证归因体系和效果分配规则的公平合理，从而赋能业务增长
对接广告投放、研发、数据分析团队，梳理归因链路的痛点，解决归因结果缺失、割裂、效果评估不准等归因问题
持续追踪海外隐私政策（ATT, GDPR, DMCA）的要求和变化，在满足合规要求的情况下优化归因的精度、准确性与实时性
优先资格
有海外广告主自归因相关经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 滴滴作为互联网大厂，平台大、资源多，能接触到海外主流广告媒体和先进归因技术
- 用户增长方向是互联网核心岗位，经验稀缺，市场竞争力强
- 涉及隐私合规前沿领域（SKAN、ATT等），职业发展空间广
- 需要同时掌握广告技术、数据分析和产品管理，跨领域知识要求高
- 对接多团队（投放、研发、数据分析），沟通协调成本高
- 适合有数据分析背景、对广告归因和用户增长感兴趣的产品经理，或者希望从投放/BI转型产品的人
缺点 / 挑战
- 海外隐私政策变化快，归因模型持续迭代，工作压力大
角色解读
- 深化归因技术，成为广告归因或隐私计算领域专家
- 向用户增长产品负责人方向发展，统筹广告投放和增长策略
- 转向国际业务产品管理，负责更大范围的商业化产品
- 设计和优化海外广告归因体系，包括末次点击、SKAN、多触点等模型，确保广告效果公平分配
- 对接AppFlyer、Adjust等MMP工具，配置和管理归因数据回传与反作弊规则
- 与广告投放、研发、数据分析团队协作，解决归因链路中的数据缺失、割裂等问题
- 跟踪海外隐私政策（ATT、GDPR等）变化，在合规前提下提升归因精度和实时性
- 熟悉主流MMP工具（AppFlyer、Adjust）的设置和使用逻辑
- 理解归因基础概念：SDK、Pixel、S2S、SSOT、IDFA等，能与技术团队高效沟通
- 具备数据分析能力，能独立完成效果分析和问题定位
- 了解海外广告投放链路和核心指标，有用户增长或归因分析经验优先
申请策略
- 在简历和面试中强调归因对业务增长的实际影响，而非仅罗列工具
- 关注滴滴国际化业务的进展，展示对该领域的兴趣
- 突出用户增长或广告归因相关项目经验，尤其是使用MMP工具的案例
- 强调数据分析能力，如SQL、A/B测试、效果评估等
- 展示对隐私政策（ATT、GDPR）的理解和应对经验
- 如有海外市场经验或跨团队协作案例，重点描述
- 提前学习AppFlyer或Adjust的官方文档，了解归因机制
- 补充隐私合规知识（SKAdNetwork、IDFA变化等）
面试指南
- 对于归因原理类问题：先说明概念，再结合实际经验举例，最后指出优缺点或适用场景
- 对于问题解决类问题：遵循“识别问题-分析原因-提出方案-验证效果”的逻辑
- 对于隐私合规类问题：强调对政策变化的持续关注，并具体说明调整措施
- 请解释末次点击归因的优缺点，以及什么场景下适合使用？
- 如何解决MMP和广告平台数据不一致的问题？
- SKAdNetwork（SKAN）对归因有什么影响？你们如何应对？
- 设计一个归因模型，如何平衡公平性和业务目标？
- 如果发现归因数据异常，你会如何排查和定位问题？
职位点评
76
综合评分
滴滴国际化用户增长产品岗位，薪资中上、前沿技术栈，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技能成长和前沿技术、愿意接受一定工作压力的求职者。
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60
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位薪资处于市场中上水平，且滴滴作为大厂福利完善，但JD未明确薪资和福利细节，综合评分较高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
涉及先进归因技术和隐私合规前沿领域，技能成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈归因模型、SKAN、MMP、AppFlyer、Adjust、隐私合规、数据回传
业务类型profit_center
工作生活
60中等
上海办公，现场办公为主，未提及弹性工作或远程，大厂可能有加班文化，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
滴滴国际化业务增长，用户增长岗位直接贡献业务价值，有一定使命感，但社会影响力中性。
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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