香奈儿
Advanced Data and Digital Analytics Manager
Advanced Data and Digital Analytics Manager
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
Taipei City, Taiwan Region
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
A/B测试
Seo
Sql
奢侈品零售
客户旅程分析
数据分析
数据可视化
AI 估算 · 80k–120k
职位详情
关于这个职位
作为香奈儿台湾地区的高级数据与数字分析经理，你将负责领导本地数据洞察和数字测量，与业务部门合作将业务问题转化为分析用例，推动数据驱动的零售策略
你将管理分析仪表板、Google Analytics、标签和SEO测量，并协调专业机构，同时通过培训和社区建设提升团队的数据能力
这是一个兼具技术深度与业务影响力的关键角色
最低要求
学士或硕士学位，主修数据科学、分析、商业或相关领域
年以上分析经验，优先考虑零售或奢侈品行业
具有奢侈品零售KPI、客户旅程分析和全渠道绩效指标的经验
出色的商业敏锐度和沟通能力
对推动数据驱动洞察和提升数据文化充满热情
技术能力：
数据分析与报告：熟悉SQL和数据查询概念
SQL熟练度：具备编写复杂查询的实践经验
Python：具备与数据工程和建模团队协作的工作知识
Databricks导航：能够在Databricks笔记本中工作，运行查询，管理工作流
数据可视化：能够设计清晰、有影响力的可视化
洞察转化：能够将原始数据转化为可操作的见解
加分项：熟悉Google Cloud产品和Gemini Enterprise
加分项：熟悉A/B测试和因果推断
工作职责
数据分析和业务洞察：
在技术和数字解决方案团队内领导台湾地区的高级数据分析和数字测量
与业务部门合作，将优先事项和业务问题转化为分析用例、可操作的见解和建议
推动区域和全球数据、分析和数字能力在台湾的采用和业务影响
推广使用批准的仪表板、数据产品、KPI框架和自助服务工具，以减少分散的报告和不受治理的本地解决方案
数字测量、标签和搜索性能：
领导台湾的数字测量需求，包括分析仪表板、网页/应用标签和跟踪、客户旅程测量、数据质量验证和性能报告
通过提供本地搜索、内容、客户意图和数字性能洞察，支持SEO和GEO测量，与区域数字和内容策略保持一致
协调分析、标签、SEO/GEO和测量方面的专业机构，确保高质量交付、本地相关性、知识转移和符合区域标准
区域和全球协作：
作为台湾与区域数据和数字团队之间的关键桥梁
在区域倡议和路线图中代表台湾市场的需求、用户反馈、本地运营现实和相关监管考虑
在本地支持区域和全球转型项目，包括解决方案部署、需求收集、测试、利益相关者参与、采用和价值实现活动
按照区域治理、标准、平台和战略方向运作
数据能力和文化建设：
通过培养数据倡导者并将本地团队与区域实践社区联系起来，建立台湾数据社区
提供数据素养、仪表板使用、自助分析和数据叙事方面的培训和研讨会
优先资格
熟悉Google Cloud产品和Gemini Enterprise，特别是数据、分析、自动化和AI业务用例
熟悉A/B测试和因果推断，能够设计实验并应用统计方法验证假设和衡量影响
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 香奈儿作为顶级奢侈品牌，平台大，数据资源丰富，有利于技能积累
- 职位涉及战略层面，与业务紧密合作，影响力大
- 有机会参与全球项目，拓展国际视野
- 需要平衡业务需求与技术实现，沟通成本高
- 奢侈品行业数据环境可能复杂，数据治理要求高
- 需要持续学习新技术，如AI和自动化
- 适合具备扎实数据分析技能、善于沟通、对奢侈品行业有热情、希望在数据驱动业务中发挥影响力的资深分析师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在奢侈品行业数据领域深耕，可晋升为区域数据负责人或全球数据策略角色
- 向数据科学或AI方向拓展，结合Google Cloud和AI平台
- 成为数据文化推动者，领导数据社区和培训项目
- 领导台湾地区的高级数据分析和数字测量，与业务部门合作将业务问题转化为分析用例和可操作见解
- 管理数字测量需求，包括仪表板、标签、客户旅程测量和数据质量验证，并协调专业机构
- 作为台湾与区域数据团队的桥梁，支持区域和全球项目在当地的实施
- 通过培训和社区建设提升团队的数据素养和分析能力
- 精通SQL和Python，能够处理复杂数据查询和数据处理
- 熟悉Databricks、Google Analytics、数据可视化工具
- 具备出色的业务洞察力和沟通能力，能够向非技术利益相关者讲述数据故事
- 了解奢侈品零售KPI和全渠道分析
申请策略
- 了解香奈儿的品牌文化和数据战略，在面试中展现对奢侈品零售的理解
- 准备一个数据分析案例，展示如何将数据转化为业务行动
- 突出SQL和Python的实际项目经验，特别是复杂查询和数据处理
- 强调在零售或奢侈品行业的分析案例，尤其是客户旅程和全渠道分析
- 展示数据可视化作品和向非技术受众讲述数据故事的能力
- 提及使用Databricks、Google Analytics等工具的经验
- 学习Databricks和Google Cloud平台，特别是Gemini Enterprise
- 补充A/B测试和因果推断知识
面试指南
- 使用STAR法则回答行为问题，突出情境、任务、行动和结果
- 对于技术问题，展示你的逻辑和步骤，强调数据验证和业务影响
- 对于沟通问题，强调你的同理心和简化复杂概念的能力
- 请描述一个你通过数据分析推动业务决策的案例
- 你如何处理数据质量问题和数据治理？
- 你如何向非技术高管解释复杂分析结果？
- 你如何设计一个A/B测试来衡量营销活动效果？
- 你如何协调外部机构确保交付质量？
职位点评
71
综合评分
奢侈品行业高级数据岗位，技术前沿，发展空间大，但工作地点固定。
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
适合追求技术成长和业务影响力，对奢侈品行业有兴趣，能接受现场办公的求职者。
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85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资水平较高，福利完善，但未明确提及具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：80K-120K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿技术（如AI、Databricks），有培训机会，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、Databricks、Google Cloud、Gemini Enterprise、A/B测试
成长机会training、workshops、data community
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在台湾，未明确远程或弹性工作，可能需现场办公。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
奢侈品行业具有品牌价值，数据驱动零售策略有社会影响，行业增长稳定。
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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