崗位職責(zé)
1. 數(shù)據(jù)維度挖掘與體系搭建:構(gòu)建覆蓋“市場(chǎng)-線索-客戶-合同-生產(chǎn)-運(yùn)輸-交付-回款”全鏈路的營(yíng)銷數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,明確各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)顆粒度,確保數(shù)據(jù)來(lái)源可靠、顆粒度適配業(yè)務(wù)需求。
2. 數(shù)據(jù)挖掘與模型構(gòu)建:運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)多源數(shù)據(jù)(CRM數(shù)據(jù)、官網(wǎng)數(shù)據(jù)、行業(yè)官方數(shù)據(jù)、客戶行為數(shù)據(jù)等)進(jìn)行清洗、整合與深度分析,構(gòu)建客戶畫像模型、線索質(zhì)量評(píng)分模型、營(yíng)銷渠道歸因模型、需求預(yù)測(cè)模型等,實(shí)現(xiàn)高價(jià)值客戶精準(zhǔn)識(shí)別、優(yōu)質(zhì)營(yíng)銷渠道篩選、市場(chǎng)需求趨勢(shì)預(yù)判等核心目標(biāo)。
3. 業(yè)務(wù)表現(xiàn)歸因與洞察輸出:針對(duì)營(yíng)銷核心指標(biāo)(如線索轉(zhuǎn)化率、區(qū)域銷售目標(biāo)達(dá)成率、價(jià)格分析等)進(jìn)行多維度歸因分析,定位影響指標(biāo)波動(dòng)的關(guān)鍵因素(如政策調(diào)整對(duì)區(qū)域需求的影響、內(nèi)容形式對(duì)線索質(zhì)量的作用、渠道特性與客戶類型的匹配度等),動(dòng)態(tài)觀察并形成具備業(yè)務(wù)指引意義的分析建議。
4. 決策支撐與效果落地:定期向營(yíng)銷決策團(tuán)隊(duì)輸出數(shù)據(jù)洞察成果,提供數(shù)據(jù)層面的專業(yè)建議;跟蹤決策落地后的營(yíng)銷效果,通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證決策有效性,形成“挖掘-決策-落地-復(fù)盤”的閉環(huán)機(jī)制。
5. 數(shù)據(jù)協(xié)同與能力賦能:聯(lián)動(dòng)銷售運(yùn)營(yíng)、銷售區(qū)域團(tuán)隊(duì),明確業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求,將數(shù)據(jù)挖掘成果轉(zhuǎn)化為易懂的業(yè)務(wù)語(yǔ)言與可執(zhí)行的行動(dòng)方案;協(xié)助團(tuán)隊(duì)提升數(shù)據(jù)應(yīng)用能力,推動(dòng)數(shù)據(jù)思維在營(yíng)銷全團(tuán)隊(duì)滲透。
任職要求
1. 掌握Python/Scala,MySQL等語(yǔ)言/技術(shù),運(yùn)用AI工具,能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的全流程(數(shù)據(jù)獲取-清洗-建模-驗(yàn)證-落地)。
2. 具備較強(qiáng)的業(yè)務(wù)敏感度,能夠快速理解光伏行業(yè)營(yíng)銷邏輯,擅長(zhǎng)從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)設(shè)計(jì)挖掘思路,精準(zhǔn)定位數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)表現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,形成有深度的歸因分析結(jié)論。
3. 熟悉光伏行業(yè)數(shù)據(jù)特性,能夠依據(jù)“數(shù)據(jù)來(lái)源、披露時(shí)間、顆粒度”三大維度辨別數(shù)據(jù)可靠性,建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控機(jī)制,確保挖掘分析基于高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
4. 具備優(yōu)秀的邏輯表達(dá)能力,能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果轉(zhuǎn)化為清晰、直觀的分析報(bào)告與可視化成果。
5. 本科及以上學(xué)歷,大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè);5年及以上數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),其中1年以上新能源/光伏/電力行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,有數(shù)字化營(yíng)銷領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。