
绫致时装
产品顾问(025067)
产品顾问(025067)
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
A/B测试
Sql
业务分析
指标体系
数据看板
零售行业
AI 估算 · 15k–25k
北京3年以上零售数据分析岗,需精通SQL/Python且具备业务洞察力,市场薪资中位数约20k,行业巨头福利稳定。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责时尚零售业务的数据分析与策略输出,需要构建指标体系、深度诊断业务问题,并通过A/B测试等科学方法驱动决策
你将与业务团队紧密协作,将数据洞察转化为具体行动,帮助公司提升运营效率
适合具备零售行业背景、精通SQL/Python,且善于从复杂场景中提炼业务价值的数据分析师
最低要求
本科及以上学历,统计学、数学、经济学、计算机等相关专业
年以上服饰、零售或快消行业数据分析经验,有咨询公司背景者优先
具备较强的业务敏感度与结构化思维,能从复杂业务场景中提炼核心问题,输出有业务价值的洞察与可落地方案,而非单纯输出取数报表
具备 A/B 测试的设计和分析经验,熟悉假设检验、因果推断等方法;
精通Excel和SQL等常用工具,熟悉Python等数据挖掘工具,能高效独立完成数据提取清理和分析
具备良好的团队沟通协调能力,较强的学习能力和领悟能力,具有责任心和一定的抗压能力
工作职责
构建业务分析体系:围绕商品、渠道、用户、营销等维度,搭建覆盖线上线下的业务指标体系与经营分析框架,建立数据归因体系,及时发现业务问题与机会
深度诊断业务问题:深入电商/零售业务场景,围绕商品、用户、渠道等维度开展专题分析,输出可落地的策略建议及报告
驱动决策与行动:与业务团队紧密配合,将数据洞察转化为业务动作,追踪策略落地效果并形成分析闭环
数据分析能力沉淀:建立数据看板与可视化报表,沉淀分析模型,推动数据产品化,提升团队数据使用效率及数据驱动能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加深对零售/服饰行业业务逻辑的理解,积累丰富的电商与线下全渠道数据分析经验,行业前景稳定
- 工作内容以分析驱动决策,而非纯取数,能充分锻炼业务思维与影响力,成就感强
- 绫致为外资巨头,福利体系完善,团队协作氛围良好,平台资源丰富
- 使用的工具(SQL/Python/A/B测试)属于数据分析主流技能,市场认可度高
- 需要较强的业务沟通与推动能力,纯技术思维可能难以适应,需主动与业务对齐需求
- 岗位对综合能力要求高,需同时精通技术、业务和统计方法,学习曲线较为陡峭
- 适合具备3年以上零售/快消数据分析经验,希望从纯数据支持转向业务策略驱动,且善于沟通、乐于解决实际业务问题的求职者
缺点 / 挑战
- 零售行业分析节奏快,促销季或大促期间可能面临较高的工作强度和紧急分析需求
角色解读
- 在零售数据分析领域深耕,可向资深数据分析师、数据科学家方向发展,或转向业务策略/商品管理岗位
- 积累业务洞察与跨部门协作经验后,可转型为数据产品经理或数据分析经理,带领团队进行数据驱动文化建设
- 绫致时装作为跨国服装巨头,内部有成熟的培训体系和晋升通道,可横向拓展至供应链、电商运营等业务线
- 搭建商品、渠道、用户、营销等多维度的业务指标体系与分析框架,建立数据归因体系,及时发现业务问题与增长机会
- 深入电商/零售业务场景,围绕商品、用户、渠道等开展专题分析,输出可落地的策略建议及报告
- 与商品运营、渠道等业务团队紧密配合,将数据洞察转化为业务动作,并追踪策略落地效果,形成分析闭环
- 建立数据看板与可视化报表,沉淀分析模型,推动数据产品化,提升团队整体数据驱动能力
- 精通 SQL 和 Excel,能够高效完成数据提取、清洗与基础分析
- 熟悉 Python 等数据挖掘工具,具备数据建模与统计分析能力
- 了解 A/B 测试设计、假设检验、因果推断等实验方法,并能应用到实际业务决策
- 具备出色的业务敏感度和结构化思维,能从复杂业务场景中提炼核心问题,不满足于数据提取,能产出有业务价值的洞察
申请策略
- 在投递前研究绫致全渠道业务模式,了解其线上(电商平台、小程序)与线下(门店)的数据整合方式,在面试中体现对业务的理解
- 关注公司对数据驱动文化的重视程度,面试时可主动询问数据工具链和分析师的角色定位
- 突出零售/服饰行业数据分析项目,展示如何通过分析发现业务问题并推动策略落地,尽量量化成果(如提升转化率、减少库存等)
- 强调A/B测试设计经验,附上实验设计方法与结果分析案例
- 列出SQL/Python/Excel等工具掌握程度,并展示数据处理效率和自动化能力
- 如有咨询公司背景,务必突出结构化思维和PPT报告能力
- 复习假设检验、因果推断等统计方法,准备相关案例
- 熟悉零售行业常用指标(如客单价、复购率、库存周转等),并了解绫致旗下品牌(如ONLY、Jack & Jones)的市场定位
面试指南
- 对于案例分析题,先明确业务场景和目标,再说明数据来源与分析方法,最后给出洞察和实际行动,并量化结果
- 对于A/B测试问题,按步骤阐述:假设定义、分流设计、样本量计算、指标选择、效果评估(包括统计显著性和实际业务意义)
- 对于模糊需求,先澄清业务目标,再给出分析框架和初步思路,与业务方对齐后再执行
- 请分享一个你通过数据分析发现业务问题并推动策略落地的案例
- 你如何设计一个A/B测试?如何判断结果是否显著?遇到过哪些实际挑战?
- 如果线下门店的客流量下降,你如何从数据角度诊断原因?
- 你擅长用哪些数据可视化工具?(如Tableau、Power BI)如何确保看板对业务有用?
- 你如何处理业务方提出的模糊需求?
职位点评
61
综合评分
稳定外资零售巨头,主流数据分析技术栈,业务驱动强,但WLB和薪资竞争力一般。
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
该职位最适合追求技能成长与业务洞察结合、愿意在北京现场办公、看重平台稳定性的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展70
工作生活50
使命价值50
薪资福利
65中等
薪资未明确但估计市场水准,外资企业福利较完善,但未提及年终奖等其他补偿,总体满足度中等。
薪资信号未披露(AI估算:15K-25K/月)
成长发展
70中等
岗位使用主流技术栈(SQL、Python、A/B测试),能深入零售业务,但JD未明确提及培训或晋升通道,发展性尚可。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、A/B测试、假设检验、因果推断
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公,无弹性工作或远程说明,也未提及WLB相关福利,生活便利度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)
使命价值
50较低
零售行业成熟稳定,但社会影响力中性,创新水平稳健跟随主流,不太突出。
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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