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赫力昂
Digital Commerce Intern

Digital Commerce Intern

发布于 6 个月前

实习/见习

上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
学历未注明
数据分析与科学
大健康
小红书
快消品
抖音
数据分析
数据清洗
数据看板
电商运营

AI 估算 · 4k–7k

上海巨头快消实习生,按日薪折算,通常不包含奖金月数。

职位详情

关于这个职位

这是一个面向实习生的数字商务岗位,你将支持赫力昂在核心电商平台及社交平台(如抖音/小红书)的日常运营

主要工作包括数据收集、清洗与整理,通过数据分析识别业务增长机会,并协助完成专项诊断分析和数据看板更新
这是一个深入了解快消品/大健康行业电商运营与数据分析的绝佳机会

最低要求

精通Microsoft Office软件,尤其是Excel

积极主动,沟通能力强,能够主动推进项目,注重细节

工作职责

支持核心电商平台和社交平台(如抖音/小红书)日常数据收集、清洗与整理,并通过数据洞察识别增长机会点

协助完成专项深度诊断分析,发现问题并输出结论驱动业务提升
结合业务需求,协助完成数据看板更新支持

优先资格

有消费品或者大健康相关电商实习经历优先

每周4-5天,至少3个月以上,6个月以上优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 优质平台:赫力昂是世界级消费品公司,拥有众多知名品牌,实习经历能为简历增添重要分量,并接触到规范的商业运作流程
  • 核心技能培养:岗位聚焦电商数据运营,能系统性地锻炼数据处理、业务分析和解决问题的能力,这些是数字化时代的通用硬技能
  • 行业前景好:大健康与快消品是电商增长的重要领域,在此实习有助于把握行业趋势,积累宝贵的行业认知
  • 明确的职责:工作内容具体,支持核心业务,能让实习生快速融入并看到自己的工作产出价值
  • 竞争可能激烈:此类知名公司的实习岗位通常申请者众多,需要展现出超越职位描述的主动性和潜力
  • 适合对电商运营和数据分析有浓厚兴趣,注重细节、积极主动,并希望在世界级快消/健康公司开启职业生涯的在校学生

缺点 / 挑战

  • 工作可能重复:数据收集、清洗等基础工作可能占比较大,需要耐心和细致,并主动从中挖掘价值
  • 快速学习压力:需要同时熟悉公司业务、电商平台规则及数据分析方法,对学习能力和适应能力要求较高

角色解读

  • 纵向深化:实习期积累的电商数据分析经验,是未来转向商业分析、用户运营或数据产品经理等岗位的坚实基础
  • 横向拓展:在赫力昂这样的大型快消/健康公司,有机会接触市场营销、供应链、品牌管理等多个环节,为职业发展提供更广视野
  • 行业深耕:专注于大健康或快消品行业的电商赛道,可以逐步成为该垂直领域的运营或数据分析专家
  • 负责电商及社交平台(如抖音、小红书)的日常数据收集、清洗与整理工作,确保数据准确可用
  • 基于清洗后的数据进行初步分析,识别潜在的销售增长点或运营优化机会,为业务决策提供数据支持
  • 协助团队完成专项深度分析项目,通过诊断业务问题并输出结论,直接驱动业务效率或业绩的提升
  • 根据业务需求,协助维护和更新数据可视化看板,使关键业务指标能够被清晰、实时地监控
  • 数据处理能力:精通Excel,能够熟练进行数据清洗、整理和基础分析,这是日常工作的核心工具
  • 业务理解与沟通能力:需要理解电商运营逻辑,并能与团队成员有效沟通,主动推进项目进展
  • 细节关注与分析思维:工作涉及大量数据,要求对细节高度敏感,并具备从数据中发现问题和机会的分析思维
  • 快速学习与适应能力:作为实习生,需要快速学习公司业务、平台规则及内部工作流程

申请策略

  • 关注公司文化与价值观:赫力昂强调“Win as One”和“以人性化方式提供更好的日常健康”,在申请和面试中可适当结合,展现文化契合度
  • 明确实习时间:确保你的可用时间(每周天数及总时长)符合职位要求,并在申请时清晰说明
  • 突出数据处理能力:在简历中详细描述使用Excel(如数据透视表、VLOOKUP、函数公式等)完成数据清洗、分析或可视化的具体项目或课程作业
  • 展示相关经历:如有电商、快消、大健康或任何数据分析相关的实习、项目、校园实践经历,务必清晰阐述你的职责、所用工具和取得的成果
  • 体现软技能:通过实例证明你的“积极主动”、“沟通能力”和“注重细节”,例如如何主动发现问题、推动项目或确保工作零差错
  • 表达行业热情:在求职信或自我介绍中,简要说明你对赫力昂公司、其品牌或大健康电商领域的了解和兴趣
  • 强化Excel技能:提前复习并练习高级函数、数据透视表、图表制作等,确保达到“精通”水平
  • 了解电商平台:主动研究抖音、小红书等社交电商的平台特点、运营模式和常见数据分析维度

面试指南

  • STAR法则:针对行为类问题(如举例说明),采用情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)的结构来组织答案,确保逻辑清晰、重点突出
  • 展现思考过程:对于分析类或场景类问题,即使没有标准答案,也要清晰地展示你的分析逻辑、考虑因素和决策依据,这比直接给出答案更重要
  • 结合职位与公司:在回答动机类问题时,将个人兴趣、技能与职位要求、公司业务及价值观联系起来,体现你的准备和诚意
  • 请举例说明你过去使用Excel处理和分析数据的经历,遇到了什么困难,如何解决的?
  • 如果你需要从抖音和小红书收集某款产品的销售和口碑数据,你会关注哪些指标?如何着手?
  • 请描述一次你主动发现问题并推动解决的项目或学习经历
  • 你为什么对赫力昂和这个Digital Commerce Intern的职位感兴趣?
  • 你如何理解‘通过数据洞察驱动业务提升’?可以设想一个简单的场景吗?

职位点评

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