雀巢
Data Analytic - CMI( Corp-Marketing)
Data Analytic - CMI( Corp-Marketing)
发布于 24 分钟前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Data Governance
Fmcg
Marketing Mix Modeling (Mmm)
Power Bi
Sql
Stakeholder Management
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
跨国快消巨头核心营销分析岗，技术前沿、战略影响力强，适合寻求职业突破的中高级人才
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比数据分析与科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 200 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 数据分析与科学 · 约 520 个在招
职位详情
关于这个职位
负责雀巢中国营销组合模型（MMM）的全流程落地，通过量化营销投资回报来优化预算分配
需构建统一的数据基础，探索AI在分析中的应用，并向业务高层提供数据驱动的决策建议，连接总部与区域团队的最佳实践
最低要求
年以上市场营销分析、高级分析或市场调研经验，具备营销组合模型（MMM）或媒体测量实操经验
能够将模型输出转化为预算分配决策，或具备构建数据基础的经验者优先
快消品（FMCG）行业经验者优先
扎实的MMM和统计回归原理理解
熟练掌握分析编程语言（如Python, R, SQL）及数据分析可视化工具（如Power BI, Tableau）者优先
出色的项目管理能力，能主导复杂项目从构思到交付
优秀的中英文书面及口头沟通能力，能将技术概念简化并建立共识
具备商业敏锐度，能将数据洞察与可衡量的业务成果联系起来
具备跨文化适应能力，能在全球矩阵式组织中高效工作
工作职责
营销组合模型项目领导：拥有端到端交付MMM项目的责任，包括定义业务问题、管理数据收集、指导模型开发与验证、提取洞察，并向高级利益相关者展示可操作的建议
绩效分析与优化：分析营销ROI，评估媒体和非媒体销售驱动因素，识别媒体支出和组合中的优化机会
MMM驱动的预算重新分配与业务影响：将MMM学习成果应用于雀巢中国的财务预算规划和重新分配（如ICP, PFME），将模型输出转化为品牌、渠道和媒体/非媒体杠杆的具体建议
量化并跟踪由此产生的业务影响（如增量销售、ROI提升）以展示交付的价值
数据基础建设：通过整合内部数据（如销售、媒体投资、贸易支出）与外部来源（如零售面板、消费者面板、电子商务），构建雀巢中国分析数据基础
定义数据标准、治理和刷新流程，确保数据准确、一致且易于用于MMM、AI建模和业务决策
AI与分析创新：在市场上侦察和试点新兴的建模和AI解决方案，将最相关的方法引入雀巢，加强我们的分析能力并推动业务增长
高级利益相关者参与与影响力：作为中国所有业务单元（如咖啡、乳制品、营养品）的主要分析合作伙伴
与BU CEO、营销负责人和销售负责人密切合作，了解业务优先事项，就营销投资和预算重新分配决策达成一致，并获得对MMM建议的支持
将复杂的模型发现转化为非技术领导者可以采取行动的清晰战略故事
合作伙伴与项目管理：管理与跨职能团队、AOA区域、外部机构和数据供应商的关系
在时间线、优先级和临时请求方面以严格的纪律推动项目
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：依托雀巢全球最大食品饮料公司的资源，接触海量真实商业数据
- 技术前沿：直接应用MMM和AI解决核心商业问题，技术栈先进且实用性强
- 战略影响力：职位直接向业务高层汇报，分析结果直接影响巨额营销预算分配
- 职业背书：跨国巨头中层管理经验，极具市场竞争力
- 数据治理难度：需要处理多源异构数据，建立统一标准的工作量大且复杂
- 沟通成本高：需将复杂的技术模型转化为高管易懂的商业语言，对软技能要求极高
- 适合具备5年以上数据分析经验，既懂技术又懂商业逻辑，且擅长向上管理和跨部门协作的中高级人才
缺点 / 挑战
- 矩阵式管理压力：需协调中国区与各业务单元、亚太区及外部机构，多方博弈较多
角色解读
- 纵向晋升：成为首席数据科学家、数据分析总监或更高级别的战略顾问角色
- 横向拓展：转向更广泛的商业战略、产品管理或数字化转型领导岗位
- 行业专家：成为快消行业营销分析领域的权威专家，对外提供咨询或培训
- 搭建并维护雀巢中国的营销组合模型（MMM），量化各营销渠道的投资回报
- 整合内外部数据，构建标准化的数据分析基础设施，为AI建模提供支持
- 向业务高层（CEO、营销总监等）汇报分析结果，直接指导预算分配策略
- 探索和应用最新的AI与机器学习技术，提升分析团队的创新能力
- 精通营销组合模型（MMM）及统计回归分析方法
- 熟练掌握Python/R进行数据处理，熟练使用SQL查询数据库
- 具备优秀的数据可视化能力（Power BI/Tableau）和商业故事讲述能力
- 极强的跨部门沟通与影响力，能与非技术背景的高管有效对话
申请策略
- 准备一个完整的案例，展示从数据获取、模型构建到商业建议落地的全过程
- 研究雀巢近期的营销策略，尝试提出基于数据的优化思路，可在面试中展现洞察力
- 突出MMM或类似归因模型的项目经验，强调如何通过模型优化预算带来具体的ROI提升
- 展示数据基建能力，如如何清洗、整合多源数据并建立标准化流程
- 强调沟通影响力，举例说明如何将技术洞察转化为高管决策依据
- 若有快消品行业背景，务必重点标注
- 深化对MMM算法原理的理解，特别是贝叶斯方法的应用
- 提升SQL和Python在大规模数据集上的处理效率
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出‘行动’中的技术细节和‘结果’中的业务价值
- 数据思维：强调假设检验、数据清洗、模型验证的科学性
- 用户视角：始终从业务痛点出发，解释技术方案如何解决问题
- 闭环思维：不仅关注模型准确率，更关注模型上线后的实际业务反馈和迭代
- 请分享一个你主导的MMM项目，你是如何处理数据缺失或多源数据冲突问题的？
- 如果业务部门对你的模型预测结果有异议，你会如何沟通和验证？
- 你认为在当前市场环境下，传统MMM面临的最大挑战是什么？AI能如何解决？
- 请举例说明你如何将复杂的技术指标转化为非技术人员能理解的商业建议
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头，雀巢提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，满足高收入预期。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的MMM和AI技术应用，且处于公司核心营销战略层，个人成长空间巨大。
技术前沿主流现代技术
技术栈MMM、AI、Python、R、SQL、Power BI、Tableau
业务类型profit_center
工作生活
65中等
跨国企业通常提供较好的工作氛围，但中层管理岗需频繁对接高层和多方利益相关者，工作压力适中偏大。
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
80较高
雀巢致力于改善生活质量和健康未来，社会价值导向明确，符合意义感动机。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号enhancing quality of life、contributing to a healthier future
创新程度积极采用新技术
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