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客群策略岗
客群策略岗
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
商业分析
Sas
Sql
保险
客户画像
数据分析
金融
项目管理
AI 估算 · 20k–35k
职位详情
关于这个职位
该职位负责客群细分与策略制定，基于数据分析构建获客模型，推动跨板块资源整合，实现协同闭环
适合具有金融背景、精通SQL和Python/SAS、具备优秀分析能力和项目管理能力的人才
最低要求
本科及以上学历
金融学、统计学、数学、计算机等相关专业优先
具有财产险/人寿险产品设计或渠道推动经验优先
精通SQL，具备独立的数据提取、清洗、分析能力
熟练掌握Python/SAS等统计分析工具
数据敏感，逻辑严谨，具备优秀的分析报告撰写能力
沟通协调与项目管理能力强，能推动跨部门协作落地
抗压性强，结果导向，责任心强
工作职责
客群细分：以集团产寿险客群为基础，围绕客户生命周期、消费行为与风险偏好进行多维度细分，形成清晰的客户画像
场景挖掘：嵌入子公司业务场景，推动跨板块服务资源整合，共建服务生态，形成协同闭环
策略产出：基于数据分析构建获客模型，针对不同客群制定差异化的产品推荐、权益配置、定价策略及服务模式
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大型金融集团，平台稳定，资源丰富
- 数据驱动决策，技能积累价值高
- 跨部门协作，能提升沟通和项目管理能力
- 工作强度可能较大，需要较强抗压能力
- 需要不断学习新工具和业务知识
- 适合具备数据分析背景，对金融行业有兴趣，且擅长跨部门协作的求职者
缺点 / 挑战
- 跨部门协作可能面临沟通协调的挑战
角色解读
- 可向高级数据分析师或策略专家方向发展
- 可转向产品经理或业务管理岗位
- 在金融科技领域有广阔发展空间
- 负责客户群体细分，基于生命周期、消费行为等维度构建客户画像
- 深入业务场景，推动跨部门资源整合，构建服务生态
- 基于数据分析构建获客模型，制定差异化策略
- 精通SQL，能独立进行数据提取、清洗和分析
- 熟练掌握Python或SAS等统计分析工具
- 具备优秀的分析报告撰写能力和项目管理能力
申请策略
- 了解中国平安的业务板块和客群策略
- 准备数据分析案例，展示问题解决能力
- 突出数据分析项目经验，特别是SQL和Python/SAS的应用
- 强调金融或保险行业的相关经验
- 展示跨部门协作和项目管理的成功案例
- 加强机器学习或统计建模能力
- 了解保险业务和产品设计知识
面试指南
- 使用STAR法则回答行为问题
- 强调数据驱动决策和业务结合
- 展示逻辑思维和结果导向
- 如何对客户进行细分？请举例说明
- 如何利用数据分析制定获客策略？
- 如何推动跨部门协作？
- 请分享一个你处理复杂数据的项目
- 复习SQL和Python/SAS的常用操作
职位点评
67
综合评分
大型金融集团的数据分析岗，发展空间大，但工作灵活性较低。
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
适合注重职业发展和技能提升，能接受一定工作强度的求职者。
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80
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
薪资面议，但公司规模大，福利待遇可能较好。
薪资信号面议 (20K-35K/月)
成长发展
80较高
岗位涉及数据分析、策略制定，技能成长空间大，公司平台好。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、SAS
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作，工作强度可能较大。
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
60中等
金融行业稳定，但社会影响力一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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