跨境电商数据分析岗位职能

营销的核心是品牌、流量，包含搜索引擎营销 (Search Engine Marketing，SEM)广告 (Advertisement，AD) 、联盟、新媒体、电子邮件营销 (Email Direct MarketingEDM) 、搜索引擎优化 (Search Engine Optimization，SEO)等运营: 运营的核心是网站日常的运维管理，包括网站、商品、资源位、内部活动管理，甚至包括会员、采销、物流等管理。

营销

采购的核心是商品采购，一般以品类划分

采购

销售的核心是商品销售，一般以品类划分，有时与采购合并。

销售

物流的核心是物流配送，主要是商品的购进、销售

物流

仓储的核心是商品库存管理，仓储通常与物流合并成进销存体系

仓储

客服职能的核心是客户服务和维系，包括客户维系、咨询、服务、关怀

客服

(1) 一般职能

核心是维护数据系统，保证数据系统正常运行

维护流量系统，保证流量系统的正确部署和实施，并负责数据的收集。

提供系统部署方案，配合技术方案实施和测试

提供系统后台和数据报表配置，制订日常发送计划。

对系统进行部署和配置，保证数据的正确输出

(2) 系统运维

核心是数据系统的架构和规划，保证数据的标准化和规范化。

大数据体系规划，支撑大数据集成、建模、挖掘和产品体系。

负责构建公司元数据管理系统和数据质量管理体系

明确模型的定义和数据标准的定义 (词汇、术语、主题域、接口等)5对重大项目进行评估和审核。

(3)数据架构

核心是数据的存储和维护，保证数据的安全性、可用性

数据仓库的维护和管理，包括数据仓库的安装、配置、迁移、升级、备份。

数据仓库性能的优化、应急处理，建立数据管理体系和工作机制。

数据仓库开发，构建数据集市和数据底层架构。

数据校验、数据权限管理、日常数据输出

(4)数据管理

核心是数据产品开发和应用支持。

梳理数据产品需求、优化报表、规划新报表及数据产品。

根据产品需求协调开发资源，保障项目按时上线。

协助数据分析和数据挖掘部门，进行数据模型产品化输出。

在大数据基础上实现逻辑规划，辅助技术开发和测试

(5)产品

核心是提供业务方向的数据分析支持

业务活动效果评估，如渠道画像、会员活跃度。

业务活动异常分析支持，如异常订单、恶意流量、恶意点击。

建立业务效果标杆管理与预警机制，如流量预测、库存预测

业务内在价值的挖掘与提炼，如渠道订单归因、确定用户生命周期。

业务活动规则支持与辅助决策，如营销活动人群规则、广告定向。

(6)数据分析

核心是制定面向产品的挖掘规则及为部分业务提供支持

负责商业智能 (Business lntelligence，BI) 实施中的数据挖掘模块的算法研究，以及模块的建立和优化

负责数据挖掘模块的建立与维护，如关联模块、决策规则模块

负责个性化推荐模块的算法研究及推荐效果优化。

负责大数据下传统机器学习算法并行化的实现及应用，提出改进方法及思路

(7)数据挖掘

核心是提高对行业和竞争对手的认知，增加对公司战略的支持。

根据公司战略，制订中长期发展规划。

根据公司规划，协助各中心制订战略研究规划并进行课题跟踪。

搜集行业信息，捕捉行业发展新机会，为高层提供战略建议。

建立竞争对手档案库，全面把控竞争对手动态。把握用户脉搏，挖掘用户的新需求、新想法。

(8)市场战略

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