DFI零售集团
Senior Analyst
Senior Analyst
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
香港特别行政区
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
媒体分析
客户分析
广告效果评估
数据洞察
自动化
SQL
AI 估算 · 35k–55k
作为跨国零售集团的高级分析师，需要扎实的数据分析技能和业务理解能力，薪资在市场上具备竞争力，能反映专业价值。
职位详情
关于这个职位
这是一个高级分析师职位，主要负责客户数据分析，为媒体和广告活动提供洞察与建议
你将通过客户细分、目标定位和效果评估，支持营销活动，并通过自动化流程提升分析效率
最低要求
统计学、数据科学、信息管理、计算机科学、数学或相关领域的学士学位
年以上在CRM/忠诚度分析、商业分析、数据科学、商业智能领域的工作经验，优先考虑媒体、零售、快消品、忠诚度或金融服务行业
应届毕业生也欢迎
扎实的SQL经验
自信地向技术和非技术受众传达分析结果
对数据有天然的好奇心，能够挖掘隐藏模式以支持业务需求
工作职责
执行客户分析，从结果中提炼洞察和建议，以解决媒体和广告问题
通过客户目标定位、细分以及报告列表的准备和分析，支持媒体活动
进行广告和营销活动评估，推荐合适的跟踪指标，衡量有效性，并提供建议以改善未来的响应/投资回报率
支持临时分析项目，例如报告流程简化/自动化、客户细分
通过自动化识别提高效率和简化流程的领域
跟踪关键绩效指标，并定期报告媒体/广告和客户表现
优先资格
有Python、SAS、R、Tableau经验者优先
了解Google Analytics、Microsoft Azure环境和Databricks
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势明显，能在亚洲领先的零售集团工作，接触海量、真实的消费数据，项目价值高
- 技能组合实用，同时锻炼技术分析能力和商业洞察力，是复合型人才的热门方向
- 行业前景好，零售和快消行业的数据驱动决策需求持续旺盛，岗位经验复用性强
- 工作可能涉及大量临时性分析需求，需要具备快速响应和高效处理多任务的能力
- 适合对数据敏感、乐于从数据中发现商业故事，并希望在大平台将数据分析技能应用于实际业务场景的求职者
缺点 / 挑战
- 需要频繁在技术和业务语言间切换，对沟通能力和业务理解深度要求较高
- 分析结果直接关联营销预算和业务效果，工作成果面临较高的业务期望和压力
角色解读
- 专业路径上，可向数据科学家、高级商业智能专家或分析团队负责人方向发展，深耕数据分析技术
- 业务路径上，可转向市场营销、用户增长或产品运营等岗位，成为懂数据的业务骨干
- 在DFI这样的大型零售集团，有机会接触多元业务和海量数据，为未来在零售或快消行业担任更高级别的分析或管理职位奠定基础
- 核心工作是进行客户数据分析，挖掘用户行为模式，为媒体投放和广告策略提供数据驱动的决策支持
- 负责营销活动的全流程数据支持，包括目标客户筛选、活动效果追踪与评估，并输出优化建议以提升投资回报率
- 通过自动化工具和流程优化，提高日常报告和分析工作的效率，确保关键业务指标得到有效监控
- 需要熟练掌握SQL进行数据查询与处理，并具备使用Python或R等工具进行数据分析的能力
- 必须具备将复杂的数据分析结果，清晰、有说服力地传达给业务部门（非技术人员）的沟通能力
- 需要具备商业敏感度，能够从数据中识别业务机会和问题，并提出切实可行的行动建议
申请策略
- 申请前浏览DFI零售集团官网，了解其旗下品牌和业务板块，在面试中展现出你对公司业务的兴趣和初步理解
- 重点突出与CRM、客户细分、广告效果评估相关的项目经验，用具体数据量化你的贡献（如“通过分析使某活动响应率提升X%”）
- 清晰列出你的技术栈，特别是SQL的熟练程度，以及Python/R、Tableau等工具在分析项目中的应用实例
- 展示你向非技术团队汇报分析结果的经历，证明你具备出色的沟通和故事讲述能力
- 如果对零售或快消行业不熟悉，可提前了解该行业的常用业务指标（如客户生命周期价值、回购率等）和典型分析场景
- 加强在数据可视化（如Tableau）和报告自动化方面的技能，这在职位描述中被明确强调
面试指南
- 对于行为类问题，建议采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，重点突出你的个人行动和带来的可量化影响
- 对于业务理解类问题，结合你对零售行业的认知和数据分析的价值，阐述数据如何帮助公司更好地服务客户、优化运营
- 请分享一个你过去进行的客户细分项目，你是如何选择细分维度，并最终推动了什么业务行动？
- 如何衡量一次广告活动的效果？你会关注哪些核心指标？
- 描述一次你使用SQL（或Python）解决复杂数据提取或分析问题的经历
- 当你发现数据分析结果与业务团队的直觉相悖时，你会如何处理和沟通？
- 你如何理解我们集团‘Sustainably Serve Asia’这一宗旨？数据分析如何为此做出贡献？
- 深入复盘1-2个你最满意的数据分析项目，确保能清晰阐述项目背景、你的角色、方法、挑战及最终业务价值
职位点评
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