Programmatic Solutions Consultant, Amazon Ads

优缺点分析

角色解读

• 在广告技术领域深耕，成为程序化广告专家或行业顾问
• 向管理方向发展，带领解决方案团队或负责大客户群
• 向产品方向转型，利用客户洞察参与广告平台的产品设计与优化
• 作为客户与亚马逊之间的桥梁，负责程序化广告交易桌面的日常支持与关系维护，包括入职培训、功能讲解与策略咨询
• 通过数据分析识别客户广告效果提升点，制定优化建议并跟踪落地效果
• 收集客户对产品和服务的反馈，推动内部产品团队优化DSP平台功能
• 参与跨部门协作，帮助完善服务流程和工具，提升团队整体效率
• 扎实的程序化广告知识：熟悉DSP、RTB、出价策略、归因模型等技术细节
• 数据分析能力：能够从广告投放数据中挖掘洞察，驱动客户决策
• 出色的沟通与客户管理能力：能够与不同层级的客户有效互动，呈现专业方案
• 中英文双语工作能力：书面和口头表达均需流利

申请策略

• 仔细阅读亚马逊领导力原则，在面试中结合自身经历体现这些原则
• 关注亚马逊广告的最新动态和产品更新，面试时展示对行业趋势的理解
• 突出程序化广告相关经验：具体描述使用的DSP平台、优化案例、客户对接经历
• 强调数据分析成果：列举通过数据驱动广告效果提升的量化数据（如CTR提升、成本降低）
• 展示双语沟通能力：提供需要中英文沟通的项目或客户案例
• 体现跨团队协作：描述与产品、工程团队合作推动改进的经历
• 系统学习程序化广告生态：了解主流DSP、SSP、Ad Exchange等平台运作方式
• 提升数据分析工具能力：如SQL、Excel、Tableau等，增强数据解读效率

面试指南

• STAR法则：描述情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，突出个人贡献和量化成果
• 结构化沟通：先总结核心观点，再分点阐述细节，最后强调对业务的影响
• 请分享一次你通过数据分析帮助客户提升广告效果的案例
• 你如何管理多个客户的需求和期望？请举例说明
• 解释一下程序化广告中的RTB（实时竞价）和出价优化的原理
• 你如何与内部产品团队合作推动产品改进？请描述具体步骤
• 如果你的客户对DSP的性能不满意，你会如何应对？
• 复习程序化广告核心技术概念，如DSP、RTB、归因模型、出价策略等