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崗位職責(zé)：
1、數(shù)據(jù)產(chǎn)品化與賦能：與開發(fā)、算法團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，主導(dǎo)設(shè)計(jì)并推動(dòng)開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品功能；
2、數(shù)據(jù)運(yùn)營體系建設(shè)：構(gòu)建并完善公司內(nèi)部和面向客戶的數(shù)據(jù)監(jiān)控指標(biāo)體系，衡量產(chǎn)品健康度和客戶價(jià)值。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方案，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，確保采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和有效性，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)變化；
3、業(yè)務(wù)分析與洞察：深入理解大宗物流客戶的業(yè)務(wù)場景（如運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、結(jié)算、安全）和痛點(diǎn)，能將模糊的業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為清晰、可分析的數(shù)據(jù)問題，利用公司沉淀的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行深度分析，形成對客戶行為、產(chǎn)品使用效果、行業(yè)趨勢的洞察；
4、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策：與物流業(yè)務(wù)部門緊密合作，支持業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)需求，提供數(shù)據(jù)結(jié)論輔助決策，預(yù)測業(yè)務(wù)趨勢；
5、結(jié)合業(yè)務(wù)場景，設(shè)計(jì)精準(zhǔn)的用戶畫像、行為分析、推薦等模型和工具；運(yùn)用數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對物流數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，為業(yè)務(wù)提供預(yù)測性洞察。例如，基于歷史訂單和運(yùn)輸數(shù)據(jù)，預(yù)測未來訂單量和運(yùn)輸需求，輔助運(yùn)輸資源提前調(diào)配。
6、輔助公司針對現(xiàn)有企業(yè)客戶挖掘出上下游的潛在客戶。
任職要求：