概述
角色概述：数据分析师将处于数据战略和货币化的前沿，负责将数据转化为推动业务决策、优化绩效和解锁新收入来源的增长洞察。
该角色融合了分析深度、商业智能、数据工程和战略思维，适合热衷于利用数据推动数字增长和提升受众价值的专业人士。
主要职责
数据分析与洞察
- 收集、清理和分析来自多个数字来源（网站、应用、CRM、营销和销售系统）的数据。
- 使用Power BI、Tableau或Google Data Studio等工具构建自动化仪表板和报告，以跟踪平台KPI。
- 识别用户趋势、参与驱动因素和跨垂直领域（分类信息、内容、房地产、工作、汽车等）的转化模式。
- 生成支持领导决策和运营效率的可操作洞察。
- 分析营销漏斗绩效和用户获取指标，以识别增长机会。
数据工程与ETL
- 设计、构建和维护稳健且可扩展的ETL管道，从各种来源（包括网站、应用、CRM、营销、分析日志和销售系统）中摄取和处理数据。
- 利用现成和定制解决方案（如Azure Data Factory、定制Python脚本）收集、转换、清理和加载数据到我们的数据仓库，确保数据质量、完整性和可访问性。
- 开发统一的数据架构，以支持统一报告、商业智能和高级分析。
机器学习与预测建模
- 设计、开发和部署机器学习和预测模型，以理解客户行为、预测流失并识别增长机会。
- 应用统计分析和建模技术，构建用于衡量用户生命周期价值、优化定价策略和预测收入的框架。
- 实施A/B测试框架并进行实验，以衡量新功能、营销活动和产品更改的性能。
客户数据平台（CDP）与分析
- 领导客户数据平台（CDP）的开发和实施，以创建客户旅程的单一统一视图。
- 将CDP与我们的营销和销售平台集成，以实现高级受众细分、个性化和定向广告。
- 将机器学习模型附加到CDP，以分析客户行为模式、预测未来行动并为业务提供可操作的洞察。
货币化与增长
- 开发数据驱动的货币化策略，如受众细分、广告优化和基于数据的产品提供。
- 与销售和营销团队合作，增强活动定位、广告表现（CTR、CPC、CPM、ROAS）和受众细分，以及跨渠道归因。
- 通过预测分析和业务建模支持定价策略和收入预测。
- 构建框架以衡量订阅和用户生命周期价值。
数据基础设施与治理
- 与技术团队合作，确保所有系统中数据的准确性、完整性和一致性。
- 建立和维护明确的KPI、数据定义和治理标准。
- 确保数据使用符合道德和法律标准。
跨职能协作
- 与营销、产品和商业团队合作，推动实验（A/B测试）并衡量绩效结果。
- 以视觉吸引力和商业导向的方式向高管和利益相关者展示发现。
- 将分析洞察转化为可操作的业务建议。
资格与经验
教育背景：数据科学、商业分析、统计学、计算机科学、经济学或相关领域的学士或硕士学位。
经验：在数字、电商或媒体技术公司中拥有5-8年的数据分析、商业智能、数据工程或增长分析经验。
技术技能：
- 精通SQL、Python（pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn）和BI工具，如Power BI、Tableau或Google Data Studio。
- 具有ETL/ELT工具（如Azure Data Factory、Apache Airflow或类似工具）的经验。
- 熟练掌握用于预测、客户行为分析和LTV建模的机器学习和预测建模技术。
- 具有数据仓库解决方案（如Snowflake、BigQuery、Azure Synapse）的经验。
- 了解客户数据平台（CDP）和客户旅程分析。
- 具有Google Analytics 4、BigQuery或Looker的经验者优先。
商业技能：在利用数据提升业务绩效、客户获取、保留和货币化方面有成功记录。
软技能：优秀的沟通能力、数据讲故事能力和跨职能协作能力。能够将复杂数据转化为简单洞察。
优先条件
- 具有受众细分、广告表现分析或订阅数据建模的经验。
- 具有数字媒体、广告或市场平台背景。
- 熟悉数据货币化模型和基于数据的产品或报告的创建。
- 具有实施CDP解决方案（如Segment、mParticle、Adobe CDP或类似平台）的实际经验。
- 具有云平台（Azure或GCP）用于数据基础设施的经验。
- 了解A/B测试方法和实验平台。
