吉利汽车
产品增长经理（经营分析与LTV方向）
产品增长经理（经营分析与LTV方向）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公商业分析
商业分析
Cdp
Ltv建模
Sql
数据中台
数据产品
用户画像
经营分析
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
上市车企核心数据岗，薪资稳健、技术栈现代、业务赋能价值高，WLB未明确但节奏可能较快。
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。
薪资怎么样
2.8万
比商业分析中位数低
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 3020 个在招 · 其中商业分析 5 个
市场机会
选择适中
杭州 · 商业分析 · 47 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责搭建用户全生命周期价值（LTV）模型与经营分析指标体系，推动数据产品化与自动化看板建设
你需要通过数据洞察赋能增长、运营等跨团队业务，优化投放效率与用户价值评估，是连接数据与业务策略的核心枢纽
最低要求
一、基本要求
本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学等相关专业优先
年以上数据产品经理或经营分析相关经验，有用户增长/会员/LTV建模经验优先
扎实的数据分析功底，熟练掌握SQL，熟悉Python/R等数据分析工具
具备清晰的指标体系设计思维，能独立完成从问题定义到分析落地的全链路
二、专业能力
熟悉LTV建模方法论（cohort分析、生存分析、预测模型等），有实际建模与线上验证经验
了解用户画像、标签体系、CDP等数据产品的架构与建设路径
具备经营分析框架设计能力，能将业务问题拆解为可量化的数据命题
熟悉数据可视化与BI工具（如Tableau、Metabase、自研看板等）
三、软性素质
优秀的业务理解力与沟通推动能力，能与非技术团队高效协作
结果导向，注重分析结论的业务落地与闭环验证
对数据敏感，具备从数据中发现异常、定位问题、提出假设并验证的能力
工作职责
一、LTV模型与用户价值体系
负责用户全生命周期价值（LTV）模型的搭建、迭代与工程化落地
定义LTV的分层拆解逻辑（如按渠道、车型、用户画像、订阅服务等维度），驱动精细化运营
构建用户价值评估体系，为获客投放、留存策略、会员权益定价提供量化决策依据
二、经营分析体系搭建
搭建面向业务管理层的经营分析指标体系（DAU/MAU、转化漏斗、ARPU、留存率、ROI等）
建设自动化经营看板与数据报表产品，支撑日常经营决策与异常预警
定期输出经营分析报告，识别增长瓶颈与机会点，推动业务动作落地
三、数据产品规划与建设
规划并推动数据中台、用户画像平台、标签体系等数据产品的建设
将数据分析能力产品化，降低业务团队取数、用数门槛，提升数据自助化率
推动数据资产沉淀，建立数据治理规范与质量监控机制
四、跨团队协同与业务赋能
与增长、运营、财务、算法团队紧密协作，将数据洞察转化为可执行的业务策略
支持营销活动的效果评估与归因分析，优化投放效率
参与用户账号体系（如ONEID）的数据打通与价值度量，推动跨业务协同
优先资格
四、优先条件
有汽车行业、车联网、出行平台或会员订阅制业务的数据分析经验
有统一账号体系（ONEID/OneID）下的用户数据打通与价值分析经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于车企数字化转型核心地带，能深度接触海量用户数据与复杂业务场景，数据资产价值高
- 岗位兼具数据产品与商业分析双重属性，技能壁垒高，不易被替代
- 依托上市企业的平台资源，跨部门协同经验丰富，有利于积累核心业务人脉
- 需要频繁与增长、运营、财务、算法等多团队沟通，对跨部门推动与沟通能力要求极高
- LTV模型与经营分析需紧贴业务落地，若业务方配合度低或数据基建不完善，易产生推进阻力
- 适合具备扎实数据建模能力、懂业务逻辑且具备较强跨团队推动力的复合型数据产品/分析人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可晋升为数据产品总监或商业分析负责人，统筹企业级数据战略
- 横向可向用户增长负责人或业务线运营总监转型，成为懂数据与业务的复合型高管
- 搭建并迭代用户全生命周期价值（LTV）模型，定义分层拆解逻辑以驱动精细化运营
- 构建面向管理层的经营分析指标体系与自动化看板，定期输出分析报告识别增长机会
- 规划数据中台、用户画像等数据产品，将分析能力产品化以降低业务用数门槛
- 扎实的数据分析功底，精通SQL及Python/R，熟悉LTV建模方法论与生存分析
- 具备指标体系设计思维与经营分析框架能力，能独立完成从问题定义到落地的全链路
- 熟悉数据可视化BI工具及CDP、用户画像等数据产品的架构与建设路径
申请策略
- 提前了解吉利汽车近期的用户运营战略（如极氪、领克等品牌的会员体系），在面试中展现对业务的深刻理解
- 突出LTV建模、生存分析等实际项目经验，展示模型如何指导获客投放或会员定价并带来业务增长
- 强调从0到1搭建经营分析指标体系或自动化看板的经历，体现数据产品化与降低用数门槛的成果
- 展示跨团队协作案例，特别是如何与算法、运营团队配合将数据洞察转化为可执行策略
- 深入了解汽车行业车联网、出行平台或会员订阅制的业务逻辑与数据特征
- 复习并实操CDP架构、ONEID统一账号体系的数据打通方案及数据治理规范
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出数据洞察如何转化为业务动作及最终带来的量化收益
- 框架化思维：回答体系搭建问题时，采用'底层数据基建-中层指标/模型-上层业务应用'的三层架构进行阐述
- 请详细描述你过往搭建LTV模型的过程，包括特征工程、模型选择及线上验证的闭环
- 如果业务方对经营分析报告中的结论不认可，你如何通过数据或逻辑去推动他们落地？
- 在数据中台或用户画像平台建设中，你如何平衡数据治理规范与业务方快速取数的需求？
- 针对汽车行业的订阅服务或会员权益，你会如何设计LTV的分层拆解逻辑？
- 准备2-3个核心的LTV建模或经营分析项目案例，梳理清楚业务痛点、分析思路、模型细节及最终业务价值
- 了解吉利汽车旗下主要品牌（如吉利、领克、极氪）的用户APP及会员体系现状，思考其数据打通的潜在难点
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市车企的核心数据岗位，薪资处于市场中上水平，福利体系相对完善，但传统车企的薪资爆发力可能不及一线互联网企业。
薪资信号市场水准 (2千–3.5万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及LTV建模、数据中台、经营分析等核心数据基建与业务赋能，技术栈现代且能深度接触车企数字化转型核心业务，成长空间广阔。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、LTV建模、CDP、Tableau、数据中台、ONEID
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，但车企核心业务部门通常工作节奏较快，需配合业务节点进行数据分析与看板迭代。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
参与车企数字化转型与用户价值体系搭建，推动传统汽车行业向精细化、数据化运营迈进，具有一定的行业变革意义。
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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