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Associate Manager/ Manager, Vertical Planning & Operations (Data Analytics) [Tour & Activities]
Associate Manager/ Manager, Vertical Planning & Operations (Data Analytics) [Tour & Activities]
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
香港特别行政区
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析与科学
Data Analytics
E-Commerce
Longtail Dynamics
Market Analysis
Merchant Behavior
Sql
AI 估算 · 45k–65k
香港电商行业数据分析经理级岗位，结合中级经验和公司规模，薪资具竞争力
职位详情
关于这个职位
这是一个偏向商业洞察的高级数据分析岗位，你将成为团队中的“侦探”，深入挖掘商家行为数据，为管理层制定市场策略提供关键证据
你将专注于长尾商家群体，通过A/B测试、机会挖掘和主动报告，驱动业务增长
适合具备强烈好奇心、扎实技术功底（SQL/Python）和电商经验的数据分析专家
最低要求
经验：3-5年电商或科技领域数据分析经验，需有提供可带来实际业务转变的洞察的记录
侦探式思维（好奇心）：有无尽的好奇心，不仅要看到数字，还要了解数字背后的商家动机
极度注重细节：你的数据是经理策略的基础，必须非常严谨，洞察必须无懈可击
长尾动态专长：具有市场平台动态经验，特别是如何推动大量中小商家（中长尾）的增长
技术卓越：高级SQL和Python/R，能够处理海量数据集以发现微妙的相关性
发现的所有权：虽然你不拥有最终策略，但你拥有发现过程，能主动在没有被指示的情况下发现问题和机会
工作职责
机会挖掘：通过分析供应缺口和需求趋势，主动“狩猎”市场切入点
提供原始洞察回答：“我们接下来应该在哪里玩？”
商家行为分析：深入分析中长尾商家群体，研究其表现模式，识别可用于触发更好平台参与的具体“参与钩子”
A/B测试与假设验证：通过测试战略假设协助经理，设计数据框架以证明特定商家参与策略是否实际提升产品竞争力
主动洞察报告：超越标准仪表盘，制作“洞察简报”，突出新兴趋势、商家痛点和竞争威胁
数据到策略的转化：作为高级经理的“翻译”，将复杂数据提炼成清晰、逻辑的观点，可直接整合到商家沟通和平台政策中
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与业务决策，洞察直接影响公司战略，成就感强
- 工作内容多样，涉及机会挖掘、行为分析、A/B测试，技能提升全面
- 公司为旅游科技独角兽，行业增长潜力大，职业发展空间广阔
- 对长尾商家群体的分析要求细致且复杂，数据清洗和洞察提炼耗时
- 需要与高级经理紧密配合，沟通协调要求高
缺点 / 挑战
- 需要极强的自驱力和主动性，独立负责洞察发现，压力较大
- 适合具有强烈好奇心、擅长从数据中讲故事、热爱探索未知、并能承受独立负责分析工作压力的中级数据分析师
角色解读
- 可在数据分析领域深化，成为首席数据科学家或数据总监
- 也可向产品策略或业务运营方向转型，凭借数据洞察推动业务决策
- 未来可能晋升为高级经理，领导分析团队或负责更大范围的战略规划
- 深入挖掘商家行为数据，识别市场机会和增长点，为决策提供依据
- 通过对长尾商家的分析，设计并验证提升平台参与的策略，如A/B测试
- 制作洞察简报，向管理层汇报新兴趋势、商家痛点和竞争威胁
- 精通SQL和Python/R，能处理大规模数据集并进行复杂分析
- 具备极强的商业敏感度和好奇心，能从数据中挖掘“为什么”
- 熟悉电商平台或旅游行业的长尾商家动态，了解市场平台运作逻辑
申请策略
- 在面试中展示你的好奇心和分析框架，准备一个“发现故事”来证明你的侦探思维
- 提前研究Klook的业务模式和长尾商家策略，体现你的主动性
- 突出你在电商或科技领域通过数据分析带来业务转变的案例，量化成果
- 强调处理长尾商家或平台动态的经验，展示你对市场洞察的独到见解
- 详细描述你在A/B测试或假设验证中的具体贡献和方法论
- 加强Python/R在统计建模和因果推断方面的能力，提升洞察深度
- 学习旅游行业知识，了解供应链和商家生态，增强行业理解
面试指南
- 用STAR法则描述具体案例：情境、任务、行动、结果，突出你的洞察如何直接带来业务改变
- 对于开放性问题，先明确业务目标，再提出假设，然后用数据验证，最后给出行动建议
- 请描述一次你通过数据分析发现了一个隐藏的市场机会，并推动了业务决策的经历
- 你如何定义和识别长尾商家的“参与钩子”？请举例说明
- 如何处理一个数据量极大但相关性极弱的分析项目？你的方法是什么？
- 假设我们需要提升某类商家的平台活跃度，你会如何设计实验和衡量指标？
- 你的技术栈中，SQL和Python/R分别擅长处理什么类型的问题？
- 复习SQL窗函数、Python数据分析库（pandas, scipy）和A/B测试统计知识
职位点评
68
综合评分
香港旅游科技公司数据分析岗位，技术主流、成长性强，但WLB一般，薪资不明确。
更适合这类人
最适合追求技能成长和数据驱动决策成就感的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资水平在香港具有竞争力，但公司未明确提及福利，且为B轮融资企业，稳定性一般。
薪资信号未披露（AI估算：45K-65K/月）
成长发展
85较高
职位要求精通SQL和Python/R，处理大数据集，属于主流现代技术；工作内容涉及A/B测试和洞察挖掘，技能成长空间大；但JD未明确提及晋升通道。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、R、A/B Testing、Data Analytics
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在香港，未明确远程或弹性工作制，可能需现场办公；未提及WLB相关信号，推测为正常工作强度。
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
65中等
旅游科技行业处于恢复增长期，但岗位聚焦于商家行为分析，社会影响力一般；公司为创新型企业，但JD未强调使命感。
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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