DFI零售集团
Customer Insights Assistant Manager
Customer Insights Assistant Manager
发布于 5 个月前中层管理(经理/总监)
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
业务决策
客户洞察
数据分析
自动化
CRM
Power BI
SQL
AI 估算 · 35k–55k
该职位要求3-5年数据分析经验，涉及SQL、Python等核心技能，且在香港大型零售集团工作，薪资具备市场竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为客户洞察副经理，您将负责管理yuu合作伙伴的客户分析，以驱动销售和客户参与度
您需要主导端到端的分析流程，从理解业务问题、构建分析方法、数据挖掘到最终结果呈现，识别可执行的洞察并影响业务决策
同时，您还将支持CRM活动、活动评估以及通过自动化提升效率
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
年在数据分析、数据科学、商业智能领域的工作经验，零售、快消品或金融服务行业经验者优先
扎实的SQL经验
能够自信地向技术和非技术受众传达分析结果
具备探究数据、识别隐藏模式以支持业务需求的好奇心
工作职责
管理yuu合作伙伴的客户分析，以驱动销售和客户参与度
主导端到端的分析，从理解业务问题、构建分析方法、数据挖掘到最终结果呈现
识别可执行的洞察，提出建议并影响业务决策
支持经理推动分析用例、数据科学计划和仪表板增强
通过客户定位、名单准备和分析支持CRM活动
进行优惠和活动评估，推荐正确的跟踪指标，衡量有效性并提供改进未来响应/投资回报率的建议
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CRM和客户表现
优先资格
具备Python、SAS或R经验者优先
具备Tableau、Power BI或Qlik Sense等数据可视化工具经验者优先
了解Google Analytics、Microsoft Azure环境和Databricks者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在大型跨国零售集团工作，能接触海量真实业务数据，快速提升数据分析与业务结合的能力
- 职位涉及从分析到决策的全链条，有助于培养商业洞察力和项目管理技能，职业发展路径清晰
- 平台资源丰富，有机会参与数据科学和自动化项目，学习前沿的数据工具和技术
- 分析结果需直接影响业务决策，需具备较强的沟通能力，以说服非技术背景的团队成员采纳建议
- 零售行业数据变化快，需持续跟进市场动态和客户行为，保持分析的时效性和准确性
- 适合具备3-5年数据分析经验，熟悉SQL和可视化工具，对零售行业感兴趣，并希望将数据技能应用于业务决策的求职者
缺点 / 挑战
- 需要同时处理多个分析任务，如日常报告、活动评估和自动化项目，对多任务管理和时间规划要求较高
角色解读
- 可向高级数据分析师、数据科学经理或客户洞察总监发展，负责更复杂的分析项目和团队管理
- 积累的零售行业经验和数据分析能力，为转向电商平台、金融服务等领域的相关岗位奠定基础
- 通过主导数据驱动决策项目，可培养战略思维，未来有机会向商业分析或产品管理方向拓展
- 主导客户数据分析全流程，从业务问题拆解、数据挖掘到生成可视化报告，为销售和营销活动提供决策支持
- 负责CRM活动的数据支持，包括客户分群、名单准备和活动效果评估，以提升客户参与度和投资回报率
- 通过自动化工具优化分析流程，跟踪关键绩效指标，并定期汇报客户表现，推动业务效率提升
- 熟练掌握SQL进行数据查询和处理，并具备使用Python、SAS或R进行数据分析和建模的能力
- 能够运用Tableau、Power BI等工具将复杂数据转化为直观的可视化图表，并向非技术团队清晰传达分析结果
- 具备零售或快消行业的业务理解力，能够从数据中识别商业洞察，并提出可落地的优化建议
申请策略
- 申请前研究yuu平台及其合作伙伴的业务模式，在面试中展现对该公司客户生态的理解
- 准备1-2个过去工作中通过数据分析影响业务决策的具体案例，用STAR法则清晰阐述过程和结果
- 重点展示在零售、快消或金融行业的数据分析项目经验，特别是使用SQL和Python解决业务问题的案例
- 突出数据可视化能力，如使用Tableau或Power BI制作仪表板，并说明如何通过报告驱动业务行动
- 强调端到端分析经验，从问题定义、数据清洗到洞察呈现的全过程，以及最终取得的业务成果
- 加强Python在数据分析和自动化脚本方面的实践，可准备一个小型项目展示数据处理和流程优化能力
- 深入了解零售行业的常见指标（如客户生命周期价值、回购率）和CRM策略，以提升业务对话深度
- 复习统计知识和A/B测试方法，确保能熟练设计实验并评估营销活动的有效性
面试指南
- 针对案例类问题，采用STAR（情境、任务、行动、结果）结构回答，重点突出分析过程、工具使用和业务影响
- 对于分析框架问题，先明确业务目标，再拆解为可分析的数据问题，最后说明将使用的数据源、分析方法和预期产出
- 请分享一个你过去通过数据分析驱动业务增长或优化决策的具体案例
- 如果销售部门想提升某个客户群的活跃度，你会如何设计分析框架并提出建议？
- 你如何向非技术背景的经理解释一个复杂的分析模型或数据结论？
- 请描述你使用SQL和Python处理和分析大型数据集的一次经历
- 你如何评估一次营销活动的效果？会关注哪些关键指标？
- 深入理解职位描述中的职责，准备相关工具（如SQL、Python、Tableau）的技术细节和项目经验
职位点评
Watch Jobs