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赫力昂
RTM Development Senior Supervisor
立即应聘

RTM Development Senior Supervisor

发布于 5 个月前

基层主管/组长

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
销售与零售
区域管理
数据分析
数据治理
路线优化
销售运营
Ddi
MDM
SFA
数字化工具实施

AI 估算 · 25k–40k

该岗位要求数据分析与销售运营复合能力,且涉及AI工具实施,技能门槛较高。作为跨国企业的基层管理岗,薪资在市场上具备竞争力。

职位详情

关于这个职位

这是一个销售运营与数据分析相结合的岗位,主要负责销售数据治理与应用,通过数据分析挖掘增长机会,并推动销售流程、项目及工具的优化与变革

你将运用逻辑思维和数字化工具,赋能销售团队,提升市场覆盖与产出效率

最低要求

· 强大的逻辑思维能力

· 具备销售数字化工具实施经验(包括仪表盘、销售自动化、数据驱动洞察、主数据管理等)
· 对数据敏感,能够生成业务洞察
· 具备销售区域和路线管理经验

工作职责

· 推动及时、准确的销售数据收集,提升数据清晰度

· 通过区域/客户细分进行数据挖掘,寻找关键增长机会
· 持续优化销售区域和路线,以提升覆盖面和产出
· 推动AI+数字化工具项目在销售团队中的实施

优先资格

· 在快消品/制药行业有销售经验

· 计算机/数据/IT科学相关专业本科及以上学历

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 平台优势:赫力昂是跨国上市巨头,拥有强大的品牌矩阵和稳定的业务,能提供广阔的职业视野和优质资源
  • 技能复合:岗位横跨数据分析和销售运营,有助于培养“业务+数据+技术”的复合型能力,提升个人市场竞争力
  • 前沿实践:有机会接触并推动AI与数字化工具在销售端的应用,站在行业变革的前沿,积累宝贵的项目经验
  • 清晰的职责:工作内容聚焦于数据驱动业务增长,价值产出明确,容易获得成就感和业务部门的认可
  • 变革阻力:推动内部流程和工具变革可能面临来自传统销售习惯或不同部门的阻力,需要较强的沟通和影响力
  • 多任务协调:需要同时处理数据治理、机会挖掘、区域优化和项目推动等多线任务,对时间管理和优先级排序能力要求高
  • 适合具备扎实数据分析功底,同时对销售业务有浓厚兴趣,乐于通过技术和数据赋能业务、推动变革的复合型人才

缺点 / 挑战

  • 数据质量压力:销售数据治理是基础但关键的工作,原始数据质量参差不齐可能增加清洗和整合的难度与工作量

角色解读

  • 专业路径:可向资深数据分析专家、销售运营高级经理或数字化解决方案专家方向发展,深化在数据或技术领域的专长
  • 管理路径:凭借对业务和数据的深刻理解,可晋升为销售运营经理、区域销售经理等管理岗位,负责更广泛的团队和业务
  • 行业路径:在赫力昂积累的消费品健康领域经验,为未来在大型快消或制药公司担任核心运营角色奠定坚实基础
  • 核心工作是销售数据治理,确保销售数据的及时性、准确性和清晰度,为业务决策提供可靠依据
  • 通过深度数据分析,结合区域和客户细分,识别并量化潜在的市场增长机会,为销售策略提供数据支持
  • 负责优化销售团队的覆盖模式,包括销售区域划分和拜访路线规划,以提升销售效率和产出
  • 主导或参与销售领域的数字化与AI工具项目,推动新技术在销售流程中的应用与落地
  • 核心是强大的数据分析与逻辑思维能力,能够从复杂数据中提炼出有价值的业务洞察
  • 需要具备销售数字化工具(如SFA、Dashboard)的实施与优化经验,理解技术与业务的结合点
  • 必须熟悉快消或医药行业的销售运作模式,特别是销售区域管理和路线规划的具体实践
  • 需要具备一定的项目管理与变革推动能力,能够协调资源,确保新流程或工具顺利落地

申请策略

  • 深入了解赫力昂“Win as One”战略和“以人性化方式提供更好的日常健康”的企业宗旨,在申请材料中体现价值观的契合
  • 关注职位描述中“推动内部变革”的要求,在面试中可准备相关经历,展示你作为变革推动者的潜质
  • 重点突出与销售数据治理、分析相关的项目经验,用具体数据说明你如何通过数据分析发现机会或解决问题
  • 详细描述你参与或主导的销售数字化工具(如SFA系统、BI仪表盘)实施或优化案例,说明你的角色、行动和成果
  • 如果有快消/制药行业销售或销售支持经验,务必清晰阐述,特别是关于销售区域划分、路线管理或渠道运营的具体工作
  • 展示你的逻辑思维和结构化解决问题的能力,可以通过描述一个复杂的业务问题及其分析解决过程来体现
  • 如果对赫力昂旗下品牌(如舒适达、芬必得)的市场和销售渠道不熟悉,建议提前进行行业研究和竞品分析
  • 可以提前了解常见的销售数据分析模型、客户细分方法以及最新的销售赋能技术趋势,如AI在销售预测中的应用

面试指南

  • 对于行为类问题(如案例分享),建议采用STAR法则(情境、任务、行动、结果)结构化回答,重点突出你的分析逻辑、具体行动和量化成果
  • 对于情景类问题(如应对挑战),可以先分析问题根源,再阐述你采取的沟通、协调或试点等具体策略,最后总结经验和教训
  • 请分享一个你通过数据分析发现关键业务增长机会并推动落地的具体案例
  • 你之前实施或优化销售数字化工具时,遇到的最大挑战是什么?你是如何解决的?
  • 如果销售团队对新的数据报表或工具使用有抵触情绪,你会如何应对和推动?
  • 请描述你优化销售区域或拜访路线的思路和方法
  • 你如何理解AI技术对传统销售模式的影响?你认为在销售领域有哪些具体的应用场景?
  • 深入复盘自己过往与销售数据、工具、区域管理相关的项目,准备好2-3个能体现你核心能力的详细案例

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