盒马鲜生
盒马-门店营运-SPT陈列AI运营
盒马-门店营运-SPT陈列AI运营
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
销售与零售
Bi
Planogram
Spt
Sql
品类管理
数据分析
空间规划
零售陈列
Ai视觉巡检
AI 估算 · 20k–35k
盒马为阿里系大型企业，5年经验零售陈列专家，上海薪资偏高，综合行业和技能难度估算。
职位详情
关于这个职位
作为盒马的SPT陈列AI运营专家，你将负责制定全国门店的标准化陈列图，用数据驱动优化货架空间效率，确保从旗舰店到社区店的一致品牌体验
你需要深入一线，将美学与商业逻辑结合，推动陈列规范的数字化与AI化落地
最低要求
我们期待你
● 3-5 年零售陈列/空间规划相关经验，有连锁商超、生鲜零售、便利店或品类管理（Category Management）背景者优先
有全国多区域门店标准落地经验尤佳
● 精通 SPT/Planogram 工具与方法论
熟练使用主流空间规划软件（如 Blue Yonder / JDA Space Planning、Nielsen Spaceman、Quant 等），深刻理解货架空间分配逻辑、品类角色定位与陈列原则（如垂直品牌/水平品类、关联陈列、色块管理等）
● 兼具美学敏感度与商业思维
你既能看出“这面墙差一个呼吸感”，也能算出“这个调整能带来多少增量”
好的陈列不是好看就够了，而是在美学与效率之间找到最优解
● 极强的标准化与体系化能力
能把“老师傅的经验”翻译成“新员工看了就能做”的规范文件
你输出的不只是一张图，而是一套包含原则、标准、案例、异常处理的完整体系
● 脚踏实地、眼中有现场
你愿意频繁走店，能在冷柜前蹲下来看最下层的排面是否合理，能在高峰期观察顾客的取放行为，能和理货员聊清楚“为什么这个标准执行不下去”
● 数据分析能力扎实
能熟练运用 Excel/SQL/BI 工具分析空间产出、品类表现与陈列效果，习惯用数据验证直觉、用结果反哺标准
工作职责
你将负责
● SPT 陈列标准体系与数字化能力的建设与迭代
基于品类策略、商品结构、门店动线和货架空间，制定并持续优化各品类标准陈列图（Planogram / SPT），涵盖常温、冷藏、冷冻、日配、烘焙、鲜食、3R 等核心场景
确保每一版 SPT 都兼顾品类逻辑、视觉美学与可执行性
● 陈列规范的全国落地与管控
将总部陈列标准转化为门店可执行的操作指南，建立“标准发布—培训赋能—巡检稽核—反馈闭环”的完整管控链路
确保从旗舰店到社区店，从华东到西南，顾客走进任何一家盒马都能感受到一致的陈列品质与品牌调性
● 空间效率分析与优化
结合销售数据、动销率、连带率、顾客动线热力图等多维度指标，持续评估现有陈列方案的空间产出效率
通过 A/B 测试验证假设，用数据回答“这个位置该放什么”、“这组货架要几层”、“端架的 ROI 到底多少”等关键问题
● 新店开业与老店改造的陈列规划
参与新店筹备期的空间规划与品类布局，主导老店调改中的陈列升级方案
从平面动线设计到货架组数配置，从磁石点布局到重点品类的视觉焦点打造，输出完整的空间解决方案
● 季节性与营销活动陈列支持
围绕节气、大促、主题营销等节奏，策划并输出对应的主题陈列方案与物料标准，让门店在保持基础规范的同时拥有“会呼吸”的变化感，持续给顾客新鲜感与惊喜
● 跨团队协同与工具推动
与采购、运营、门店管理、产品技术团队紧密合作，推动陈列规范的数字化与AI化（如电子化 SPT 下发、AI 陈列合规检测、智能货架管理等），让规范不只停留在 PPT 里，而是真正流进系统、落到货架
优先资格
加分项
● 有生鲜品类（果蔬、肉禽、水产、烘焙、鲜食）的陈列专项经验，理解温区管理与损耗控制对陈列的约束
● 有参与门店新开/调改项目的完整经验，熟悉从图纸到落地的全流程
● 了解 AI 视觉巡检、电子价签联动、智能补货等新技术在陈列场景的应用
● 有跨区域标准推广与培训赋能经验，能让几百家门店“一张图”执行到位
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 盒马作为新零售标杆，提供丰富的门店形态和应用场景，有助于积累跨品类陈列经验
- 岗位直接关联坪效和营收，成果可见，成就感强
- 能与采购、技术、运营等多团队协作，拓展综合能力
- 薪资福利有竞争力，且公司内部有数字化创新氛围
- 需要频繁出差走店，工作强度较大，对身体的抗压能力有要求
- 全国多地门店标准落地需要极强的沟通与推动能力，可能面临执行阻力
- 需要持续学习新技术（如AI视觉巡检），技术迭代快
- 适合有零售陈列经验、热爱数据驱动、愿意深入一线并推动标准化的实干型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向陈列专家或品类管理总监方向发展，负责更大范围的空间策略
- 也可转向零售运营管理岗位，结合陈列与运营数据推动门店整体业绩提升
- 未来可探索零售数字化领域，成为智慧零售解决方案的架构师
- 制定并优化各类标准陈列图（Planogram/SPT），涵盖常温、冷藏、冷冻等核心场景，确保兼顾品类逻辑、视觉美学与可执行性
- 建立全国落地管控链路，从培训赋能到巡检稽核，确保各门店执行一致的陈列标准
- 利用销售数据、动销率、顾客动线等指标分析空间效率，通过A/B测试优化陈列方案
- 参与新店筹备和老店改造的陈列规划，输出完整的空间解决方案，并支持季节性营销活动陈列
- 精通SPT/Planogram工具及方法论，熟练使用主流空间规划软件如Blue Yonder、Spaceman等
- 扎实的数据分析能力，能熟练运用Excel、SQL、BI工具分析空间产出与陈列效果
- 兼具美学敏感度与商业思维，能在美学与效率之间找到最优解
- 极强的标准化与体系化能力，能将经验转化为可执行的规范文件
申请策略
- 面试时准备一个陈列优化案例，从问题分析到方案实施再到效果衡量，展示逻辑闭环
- 关注盒马近期的门店迭代方向，展示你对新零售陈列趋势的理解
- 突出SPT/Planogram项目经验，展示具体成果（如提升坪效、改善动线等）
- 强调数据分析能力，提供使用SQL/BI分析空间效率的案例
- 体现跨区域标准落地的经验，说明如何培训门店团队并保证执行
- 如有生鲜品类或新店改造经验，务必单独列出
- 若未接触过AI视觉巡检或智能货架，可提前学习相关技术原理
- 加强数据可视化工具（如Tableau/Power BI）的使用能力
面试指南
- 使用STAR法则，清晰说明情境、任务、行动和结果
- 对于标准化问题，强调体系化思维：标准制定→培训→巡检→反馈闭环
- 数据分析类问题，展示从数据到洞察再到行动的完整路径
- 请描述一次你通过优化陈列提升坪效的经历
- 你如何确保全国几百家门店都能执行同一套陈列标准？
- 如果一项陈列调整在A/B测试中效果不明显，你会如何分析并迭代？
- 你如何看待AI技术（如视觉识别）在陈列合规检测中的应用？
- 请分享一个你在跨部门协作中推动标准落地的案例
职位点评
71
综合评分
高成长零售陈列专家岗，数据驱动+AI赋能，但需频繁出差。
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
适合看重技能成长和商业影响力、能接受高强度出差和现场工作的求职者。
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40
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资处于市场中上水平，盒马福利体系完善，但JD未明确提及具体福利，需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及数字化和AI技术，有丰富的技能成长空间，且公司提供多业态试验田，职业发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI视觉巡检、电子价签、智能货架、数据BI
成长机会试验田、全新的零售形态、进化的推动者
业务类型profit_center
工作生活
40较低
需要频繁出差走店，工作强度大，现场办公为主，灵活性较低。
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
零售行业稳定，岗位直接影响顾客体验和坪效，有较强的成就感，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
使命信号让好商品被看见、让顾客愿意停留、让坪效持续增长
创新程度积极采用新技术
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