京东
商业分析
商业分析
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
A/B测试
SQL
数据可视化
Power BI
FineBI
用户分层
电商数据分析
AI 估算 · 20k–35k
京东大厂商业分析岗，北京，3年经验，技能要求中等，市场薪资范围20k-35k，大厂通常15薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责京东工业品平台的用户和流量数据分析，构建数据体系，支持营销活动评估和业务决策
需要3年以上经验，精通SQL和BI工具，有B2B经验者优先
你将与运营、产品团队紧密合作，通过数据驱动增长
最低要求
工作经验：3年以上互联网或电商数据分析经验，有 B2B、工业品经验者优先
数据可视化能力：熟练使用SQL等数据查询语言，精通至少一种数据可视化工具（如 Tableau、Power BI、FineBI）
业务理解：具备优秀的业务敏感度，能快速理解工业品采购流程、行业特点及客户需求
个人素质：具备良好的表达、沟通与协调能力，逻辑思维强、保密意识，独立思考、分析问题的能力
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信
工作职责
用户和流量数据体系构建与洞察：负责工业品平台用户的全链路数据埋点规划、指标体系搭建和数据质量监控
输出用户主题分析报告（用户分层、画像、生命周期、行为路径等），识别用户增长机会
输出流量主题分析报告（搜索UV提升、转化率提升等），提升流量运营效率
营销运营支持与效果评估：协同营销运营团队，基于用户分群设计并评估精准营销活动效果
通过A/B测试优化营销触达策略、内容推荐与优惠券发放机制，提升营销ROI
监控核心营销指标，提供数据驱动的优化建议
业务决策支持与产品优化：深入理解工业品业务特性，将业务问题转化为数据分析问题
分析品类销售数据与用户行为的关联，为商品选品、定价策略、库存规划提供数据支持
参与产品功能迭代，通过用户行为数据分析评估新功能效果，提出体验优化方案
数据产品与工具开发：参与或主导数据看板、自动化报表的开发，提升团队数据获取效率
探索并应用机器学习模型（如用户流失预警、需求预测、智能推荐等），推动数据能力自动化与智能化
AI 洞察
优缺点分析
- 京东作为互联网大厂，平台稳定，资源丰富，接触海量B2B交易数据，数据价值高
- 职位涵盖用户、流量、营销、产品等多维度分析，技能成长全面，未来可转型方向多
- 工业品B2B赛道增长迅速，京东在该领域布局积极，职业前景看好
- 团队重视数据驱动文化，有探索机器学习模型的机会，技术含金量较高
- B2B业务复杂，采购决策链长，需要快速学习行业知识，前期上手难度较大
- 工作节奏较快，需要同时支持多个业务方向，多任务处理能力要求高
- 对沟通协作能力要求较高，需频繁与运营、产品、业务方对接，推动数据落地可能遇到阻力
- 适合3年以上数据分析经验，希望转型B2B电商领域，愿意深入业务并承担多角色协作的求职者
角色解读
- 在京东工业品平台，可以从数据分析师成长为数据科学家或数据产品经理，深入机器学习与智能推荐方向
- 积累B2B行业经验后，可横向拓展至其他业务部门的数据负责人，或纵向晋升为数据团队主管
- 掌握用户增长与营销分析核心技能后，可转型为增长专家或商业策略分析师，职业空间广阔
- 负责工业品平台用户及流量数据的全链路分析，包括埋点规划、指标体系搭建和数据监控
- 输出用户分层、画像、生命周期等分析报告，识别增长机会
- 同时分析流量数据，提升搜索UV和转化率
- 协同营销团队设计并评估精准营销活动，通过A/B测试优化策略，提升ROI
- 参与数据产品和机器学习模型开发，如用户流失预警、需求预测等，推动数据驱动业务决策
- 精通SQL和至少一种BI工具（Tableau/Power BI/FineBI），具备扎实的数据提取与可视化能力
- 熟悉用户增长分析、漏斗分析、A/B测试等分析方法，有互联网或电商数据分析经验
- 具备业务敏感度，能快速理解B2B工业品采购逻辑，将业务问题转化为数据问题
- 良好的沟通协作能力，能跨部门推动数据落地，逻辑思维强，有独立分析解决问题的能力
申请策略
- 面试中强调自己如何将业务问题转化为数据问题，并推动落地，展现业务理解与执行力
- 关注京东工业品的最新动态，在面试中表达对工业品电商发展的见解，体现热情与匹配度
- 突出用户增长分析项目经验，如用户分层、生命周期分析、转化率提升等案例，量化成果
- 强调SQL和BI工具熟练度，若有机器学习项目经验（如用户流失预测）则加分
- 展示对电商或B2B行业的理解，如有相关行业经验务必突出
- 体现跨部门协作和数据驱动决策的实际成果，如通过分析推动业务改进的案例
- 提前学习B2B工业品行业知识，了解MRO品类、采购流程等，可在面试中展现业务敏感度
- 复习A/B测试原理与常见问题（如样本量计算、显著性检验），准备相关面试题
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答经验类问题，重点突出数据驱动决策的过程
- 对于分析方法类问题，先明确分析目标，再拆解关键指标，最后提出数据获取与分析步骤，并强调落地建议
- 对于行业理解类问题，结合具体案例说明对B2B采购决策链、长尾品类特点的认识，展现业务敏感度
- 如何设计一个用户分层模型来提升精准营销效果？请举例说明
- 你如何评估一个营销活动的ROI？请结合A/B测试的流程讲解
- 请描述一次你通过数据分析发现业务问题并推动解决的经历
- 你如何理解工业品采购与消费品采购在数据分析上的差异？
- 假设我们需要提升搜索UV，你会从哪些维度进行分析？请给出分析思路
匹配度报告
68
综合匹配度
京东工业品商业分析岗，大厂平台、高速增长赛道，技能成长优秀，但薪资不明确且WLB一般。
适合人群
适合追求技能成长和行业前景，对WLB要求不高，能接受大厂节奏的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利匹配
75中等
京东作为上市大厂，薪资福利在行业内有竞争力，但JD未明确薪资与福利细节。
薪资信号未披露 (20K-35K/月)
成长发展匹配
85较高
职位涉及用户增长、机器学习模型等前沿方向，技能成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Tableau、Power BI、FineBI、机器学习、A/B测试
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
JD未提及远程或弹性工作，且互联网大厂通常有一定强度，WLB信号不足。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
工业品B2B属于高速增长赛道，但社会影响力中性，JD未突出使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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