电商广告策略产品实习生-【电商】

优缺点分析

角色解读

• 短期：深化广告策略产品能力，掌握召回、出价等核心模块，积累商业化产品经验
• 中期：晋升为广告策略产品经理，独立负责广告产品的规划与迭代
• 长期：向AI产品、商业化产品总监或更高级别产品专家方向发展
• 参与电商广告投放策略的迭代优化，包括召回、粗排、出价、冷启等方向，提升流量匹配效率
• 通过数据分析（SQL）洞察业务问题，从具体案例中提炼规律，与算法团队协作推动策略更新
• 关注AI在广告领域的应用，协助AI投放等新方向的产品设计与落地
• 调研广告主需求和行业动态，完成PRD和原型设计，并推动跨部门项目按时交付
• 核心硬技能：SQL数据分析能力，能独立完成数据拆解与验证
• 产品基础能力：逻辑清晰，擅长沟通与协调，有较强的执行力和主动性
• 行业认知：对AI产品有主动了解意愿，关注前沿技术在广告领域的应用
• 专业背景：计算机、数学、数据分析相关专业优先，有商业化实习经历加分

申请策略

• 深入了解快手电商业务和广告产品动态，在面试中展现行业理解
• 准备一个完整的项目案例，展示如何发现问题、推动策略优化并量化效果
• 突出数据分析项目经历，尤其是SQL使用案例，展示数据洞察能力
• 强调任何AI相关项目或课程作业，体现对AI的关注和学习热情
• 展示实习或校园项目中的产品设计、跨团队协作经历，突出执行力
• 提前学习广告投放基础知识（如RTB、出价策略、CTR预估等）并整理笔记
• 练习SQL面试题，强化数据分析和case拆解能力

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出数据驱动和跨团队协作
• 漏斗分析法：从曝光、点击、转化等环节拆解问题，定位瓶颈并提出假设
• 假设验证法：提出原因假设，设计数据验证方案，并给出优化建议
• 请用SQL实现一个广告点击率的统计查询
• 如何分析广告召回率低的问题？请给出分析思路
• 你对AI在广告中的应用有什么了解？举例说明
• 设计一个广告出价策略的A/B实验方案
• 描述一次你通过数据推动产品决策的经历