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崗位職責(zé)：
一、 數(shù)據(jù)提取、處理與監(jiān)控
1、數(shù)據(jù)整合： 從ERP、CRM、POS系統(tǒng)、電商平臺(tái)、小程序等不同數(shù)據(jù)源提取和整合數(shù)據(jù)，構(gòu)建和維護(hù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集。
2、數(shù)據(jù)清洗與處理： 確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，處理缺失值、異常值，為分析做好準(zhǔn)備。
3、報(bào)表開(kāi)發(fā)： 設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和自動(dòng)化日常業(yè)務(wù)報(bào)表（如日/周/月銷售報(bào)表、庫(kù)存報(bào)表、客流報(bào)表等），確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)（KPI）能及時(shí)、準(zhǔn)確地觸達(dá)相關(guān)團(tuán)隊(duì)。
二、 核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析與洞察
1、銷售分析：
（1）分析整體、區(qū)域、門店、渠道的銷售表現(xiàn)、趨勢(shì)及達(dá)成情況。
（2）進(jìn)行人、貨、場(chǎng)分析：追蹤店員人效、商品坪效、門店場(chǎng)效等關(guān)鍵指標(biāo)。
（3）分析促銷活動(dòng)的效果（Uplift Analysis），評(píng)估ROI，為未來(lái)促銷策略提供建議。
2、商品與庫(kù)存分析：
（1）商品生命周期管理： 分析新品表現(xiàn)、老品衰退跡象，為商品企劃提供輸入。
（2）庫(kù)存優(yōu)化： 分析庫(kù)存結(jié)構(gòu)、周轉(zhuǎn)率、售罄率、缺貨率，識(shí)別滯銷和快缺商品，提出補(bǔ)貨、調(diào)撥或清庫(kù)存建議。
（3）定價(jià)分析： 監(jiān)控價(jià)格彈性，參與競(jìng)爭(zhēng)性定價(jià)分析，優(yōu)化定價(jià)策略。
3、客戶分析：
（1）客戶畫像： 基于交易數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶畫像，分析客戶 demographics 和消費(fèi)行為特征。
（2）RFM模型： 運(yùn)用RFM模型進(jìn)行客戶分群，識(shí)別高價(jià)值客戶、流失風(fēng)險(xiǎn)客戶等，并針對(duì)不同群體制定精準(zhǔn)營(yíng)銷策略。
（3）復(fù)購(gòu)與流失分析： 分析客戶復(fù)購(gòu)率、流失率及原因，提出客戶忠誠(chéng)度提升方案。
4、市場(chǎng)與客流分析：
（1）分析門店客流量、轉(zhuǎn)化率、連帶率、平均客單價(jià)等指標(biāo)。
（2）結(jié)合外部市場(chǎng)數(shù)據(jù)和競(jìng)對(duì)信息，進(jìn)行市場(chǎng)份額和趨勢(shì)分析。
三、 深度分析與建模
1、預(yù)測(cè)分析： 構(gòu)建銷售預(yù)測(cè)模型、需求預(yù)測(cè)模型，為采購(gòu)、庫(kù)存管理和目標(biāo)制定提供科學(xué)依據(jù)。
2、關(guān)聯(lián)分析： 運(yùn)用購(gòu)物籃分析（Market Basket Analysis）發(fā)現(xiàn)商品關(guān)聯(lián)規(guī)則，優(yōu)化商品陳列組合和交叉銷售策略。
3、根因分析： 當(dāng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，進(jìn)行深入的下鉆分析（Drill-down），快速定位問(wèn)題根源。
4、專題研究： 針對(duì)重要業(yè)務(wù)問(wèn)題（如新店選址模型、會(huì)員積分體系效果評(píng)估、全渠道策略等）進(jìn)行深度專題分析，輸出策略報(bào)告。
四、 協(xié)作與賦能
1、跨部門溝通： 與商品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、財(cái)務(wù)等業(yè)務(wù)部門緊密合作，理解業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為清晰的、可落地的業(yè)務(wù)建議。
2、數(shù)據(jù)賦能： 培訓(xùn)和支持業(yè)務(wù)人員使用數(shù)據(jù)工具和報(bào)表，提升整個(gè)團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)能力。
3、報(bào)告呈現(xiàn)： 向管理層和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)清晰、簡(jiǎn)潔地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析 findings，講述數(shù)據(jù)背后的故事。
任職要求：
1、學(xué)歷專業(yè)：本科及以上學(xué)歷， 統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、商業(yè)分析等相關(guān)專業(yè)。
2、工作經(jīng)驗(yàn)： 2年以上數(shù)據(jù)分析相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，有零售、電商、快消行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3、硬技能：
（1）SQL： 必備技能，精通SQL進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)查詢和處理。
數(shù)據(jù)分析工具： 熟練使用Python或R進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析和建模（如Pandas, Numpy, Sklearn等庫(kù)）。
（2）數(shù)據(jù)可視化： 熟練使用至少一種主流BI工具，如 Tableau, Power BI, FineBI 等。
（3）Excel： 精通Excel，熟練使用數(shù)據(jù)透視表、函數(shù)、圖表等。
（加分項(xiàng)）了解大數(shù)據(jù)平臺(tái)（如Hadoop, Spark）和數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)。
4、軟技能：
（1）強(qiáng)烈的業(yè)務(wù)洞察力： 對(duì)零售業(yè)務(wù)有濃厚興趣，能理解“人、貨、場(chǎng)”邏輯，而不只是數(shù)字的搬運(yùn)工。
（2）邏輯思維與解決問(wèn)題的能力： 能夠定義問(wèn)題、拆分問(wèn)題、分析問(wèn)題并得出結(jié)論。
（3）溝通表達(dá)能力： 能將復(fù)雜的技術(shù)分析結(jié)果用非技術(shù)語(yǔ)言向業(yè)務(wù)部門解釋清楚。
5、注重細(xì)節(jié)： 對(duì)數(shù)據(jù)有極高的敏感度和準(zhǔn)確性要求。