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在頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠當數(shù)據(jù)分析師,是種什么體驗?
2021-12-13
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在頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠當數(shù)據(jù)分析師,是種什么體驗?

CDA數(shù)據(jù)分析師 出品

各位同學大家好,我目前就職于某頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠的產(chǎn)品運營部門。

今天我給大家分享一下頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠的面試流程,我的一些日常工作內(nèi)容,另外再給大家介紹一些相關(guān)工作案例。

01、頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠的

面試流程是怎樣的

首先讓我們看到面試流程。

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就我所在的公司為例,當我們投遞簡歷后,首先HR會對你的簡歷做篩選,再HR這一關(guān)過了之后再投遞給技術(shù),接著技術(shù)或者業(yè)務(wù)會對你進行面試,技術(shù)這邊覺得合適后,還會有Boss會面,主要考察你的邏輯或者表達各種能力。Boss面完之后,最后還有HRBP,可能跟你談一些未來職業(yè)規(guī)劃,具體福利等內(nèi)容。

但對于大多數(shù)人而言,投簡歷給頭部大廠時,簡歷篩選階段可能就是一個非常大的問題。

其實大廠內(nèi)部也是非常缺人的,但是在簡歷篩選部分大廠有自己的標準,要求比較高。所以說HR簡歷篩選和技術(shù)用人需求是有所矛盾的。

有一種解決辦法就是,可以通過內(nèi)推。如果在大廠有認識的人,可試著把你的簡歷發(fā)給他,可以讓他直接發(fā)給技術(shù)或者業(yè)務(wù),這樣面試官直接對你進行面試。如果說技術(shù)認可的話,技術(shù)再把你的簡歷投遞給HR,直接告訴HR說這個人我要了,HR再對你進行相應(yīng)的錄用。因此這種方式能夠一定程度上解決第一階段簡歷篩選的問題。

再聊聊我自己的情況,當時CDA佟老師直接把我的簡歷推給了現(xiàn)在我所在的公司。公司對我進行了技術(shù)相關(guān)的面試。他們會問的非常細,你簡歷上的每一條你寫的技能,還有你的工作經(jīng)歷,只要和他業(yè)務(wù)相關(guān)都會問。而且會深挖,比如說當時我在簡歷上寫到我會爬蟲,除了問問一些爬蟲相關(guān)知識以外,他還會問到你有沒有了解一些反扒的東西。還有隨機森林機器學習相關(guān)的內(nèi)容。另外還有我在簡歷上寫到,我之前做過圖片的文字識別,里面用到了OCR技術(shù),那么面試官就會問你,OCR技術(shù)它的底層原理是什么,會類似這樣深挖地去問你。

02、大廠的日常工作模式是怎么樣的

關(guān)于日常工作的內(nèi)容,首先是一些流程性的。比如說有早會,然后有周會,日報和周報這些也是每天要提交的。

在我初到公司的這幾周,我學到更多的應(yīng)該是一種流程。我的leader會讓我梳理各種的工具包。首先是各種的sop,每個節(jié)點都梳理一個工具包。只看流程,每一個流程跑通,跑通之后就再無限的復制。每一個流程的節(jié)點都會讓我梳理一些工具包。比如說下層業(yè)務(wù)的工具包,宣傳物料的工具包,平臺使用的工具包等等。

無論對內(nèi)還是對外,都要根據(jù)所處的流程,按流程一步步走?;旧隙际前催@種流程式的工作。

03、大廠數(shù)據(jù)分析案例介紹

下面再給大家介紹一些數(shù)據(jù)分析的案例。

基于RFM模型的用戶精細化管理

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這在企業(yè)中會怎樣應(yīng)用呢?

用戶畫像包含了基本屬性和高級屬性,RFM模型就是它高級屬性里面的一部分。

首先用畫像的基本屬性,像用戶登錄名、用戶級別、性別、年齡、婚姻狀況、學歷、職業(yè)等這些指標都是可以輕易獲得的。

此外一些深層需要挖掘的指標。比如說是否有小孩,小孩多大,小孩的性別,以及家庭是否有車,購買力怎么樣。

還有RFM挖掘出來的一些信息,比如說用戶屬于RFM模型里面哪個分組,然后它的標準化得分是多少,是不是我們的價值用戶,以及其忠誠度等信息,這些都是需要我們建立RFM模型這樣的算法來把深層指標給挖掘出來的。

再給大家介紹一個用戶畫像精準營銷相關(guān)的案例。比如電商平臺A和B培訓機構(gòu)合作推出課程,A平臺要幫B機構(gòu)做營銷活動--短信營銷。短信營銷的話就需要B機構(gòu)提供一些用戶的基本屬性,比如年齡、職業(yè)、學歷、城市等等基本信息。然后再給A平臺這邊提供一些案例,比如說在A平臺搜索過Python、MySQL、Excel、數(shù)據(jù)分析等關(guān)鍵詞的一些場景,把這些場景交給A平臺專門負責短信營銷的部門,把這些指標交付過去,那邊對把A平臺的指標體系和B機構(gòu)的指標體系做匹配。

接下來是RFM模型這些概述性的知識,大家應(yīng)該都在課程中應(yīng)該都學過了。

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它的主要用途就是幫助賣家更好了解自己的客戶,然后便于精準的指定營銷活動提升轉(zhuǎn)化率,還有幫助賣家分析進行的銷售情況。

這里是我公司用畫像體系的一部分,它的標簽名稱,一些算法和應(yīng)用場景模型解釋等等。

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首先用戶登錄名的主要就是營銷定位人群。

這個怎么解釋呢?比如說剛才的短信營銷,A平臺這邊從用戶畫像庫里面提取出來的,每一個用戶名對每一個人。然后主要是用來營銷定位一個人群,然后用戶級別主要用的是一些統(tǒng)計算法,然后主要用的場景就是可以定位人群,或者是進行行為劃分。模型解釋就是根據(jù)用戶購物的評論和累積成長等,對用戶進行一個等級劃分,應(yīng)該跟支付寶的會員級別應(yīng)該是比較像的。

用戶年齡、婚姻狀況、學歷、職業(yè)等都是通過一些算法,這些通過算法把它劃分出來,還有一些具體的應(yīng)用場景我們就不做細說了。

電商銷量預估

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銷量預估一個典型的應(yīng)用場景是企業(yè)進銷存的一個庫存管理。

對于電商公司來說,它要解決的一個非常大的痛點就是進銷存,就是我要保證倉庫的貨物夠我賣,同時我又不能過多的進貨,因為倉儲能力和資金是有限的。

另外還要面臨一個問題,像一些大促活動比較,比如雙11、618這些大促,我還要保證我這個時候的庫存能滿足需求,不能出現(xiàn)供不應(yīng)求的情況。

如果說要做經(jīng)銷層管理的話,你就要用到銷售預測。

銷量預測它基本上有三種算法,統(tǒng)計算法、計學算法和深度學習算法。

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統(tǒng)計算法的話,比如同年1月環(huán)比移動平均法。一年中有很多個月份,要預測某一個月份的銷量,那么就根據(jù)就近原則,離這個月份更近的月,它的權(quán)重就更大,遠一點權(quán)重就次之。

所以說就可以建立一個這樣的權(quán)重之后,除以所有的權(quán)重總和,那么就可以得到較為近似的銷量預測。

有一些數(shù)據(jù)它可能季節(jié)性波動比較大,然后我們還可以用到的就是比如一年同月同比移動平均法。就是不同年份的同一個月份,它的銷量可以來消除季節(jié)性誤差,還是根據(jù)就近原則,可能離今年更近的這些日期,它的一個權(quán)重就會更高。

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其實就是機器學習算法的一個預測,比如下面這個表格。

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有10個用戶,已知他的搜索次數(shù),有它的瀏覽次數(shù),那么根據(jù)這些數(shù)據(jù)我就可以來預測他是否購買,可以用到一些算法,比如LightGBM、Prophet等算。

具體的建模流程,就首先采集數(shù)據(jù),然后數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)預處理特征工程。這些數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)預處理特征工程,它主要目標都是為了對數(shù)據(jù)集做一個清洗,清洗之后把模型指標給提取出來,列出來之后就開始進行模型開發(fā),建完模之后進行模型調(diào)優(yōu),之后對我們的數(shù)據(jù)進行驗證和迭代。

接著就是深度學習算法。

比如說LSTM這個算法,有一個之前做的案例,判斷大黃蜂報告真實性。背景是一個地方出現(xiàn)了一個新物種,我有這個物種在歷史上的一些停留的地點,那么我需要根據(jù)這些停留的地點來預測他下一次可能出現(xiàn)的地點。當時就建立了LSTM這個模型來進行預測,準確率還是蠻高的。實際預測出來的跟真實的數(shù)據(jù)值只相差了700多米,這是美國一個州的范圍,精度是相當高的。

C2M反向定制和新品分析

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C2就是傳統(tǒng)的電商模式,就是工廠到消費者,品牌公司把設(shè)計好的產(chǎn)品交給工廠,由工廠來通過終端來送給消費者,確保產(chǎn)品的合理,同時質(zhì)量服務(wù)都有保障,為消費者提供性價比比較高的產(chǎn)品。

像自營類的F2C電商,例如網(wǎng)易嚴選、淘寶新選、京東京造,開放平臺類的F2C電商,如網(wǎng)易考拉工廠店、拼工廠。C2M是用戶直連制造,是一種新型的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)電子商業(yè)模式,被稱為“短路經(jīng)濟”,它主要是彌補傳統(tǒng)的F2C電商模式的一些不足,比如說自營模式它的品牌是屬于自己,它能彌補剛才我們說的不不足。

傳統(tǒng)F2C有一些特點,首先就是我設(shè)計的一些產(chǎn)品,然后這些自己擁有這些品牌。

然后第二個特點就是先生產(chǎn)后銷售,然后面臨一些庫存壓力。第三就是重產(chǎn)品設(shè)計,重品牌定制化,產(chǎn)品嚴重快時尚品。第四個就是需要輿情洞察,用戶行為分析來設(shè)計新品。

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主要是下層的營銷和運營層來輔助和上層,從設(shè)計到生產(chǎn)再到同樣市場。新品分析的重要性,新品當然代表了新技術(shù)、新設(shè)計、新功能、新體驗和更好的利潤,新品將成為品牌商提前占領(lǐng)行業(yè)的先機,然后成為品牌競爭中強有力的一環(huán)等等。

根據(jù)大數(shù)據(jù)顯示,2018-2020年新品發(fā)布量是迅迅猛增長的,2020年1月的單月新品發(fā)布量超過2018年全年,2021年第一季度單季新品發(fā)布量已接近2019年全年發(fā)布量的90%,所以說新品迭代速度是比較快的。

觸點分析

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首先什么是觸點?一切被用戶觸達,甚至感覺到對象都可以稱之為觸點。就像你進入電商平臺,然后有一些什么秒殺、優(yōu)惠券、發(fā)現(xiàn)好物、領(lǐng)券中心、每日特價為你推薦等這些都是觸點。

觸點可以理解為被你點擊的東西,它的主要作用是把你的行為給數(shù)據(jù)化,通過來設(shè)計一個又一個的觸點,就可以知道你的行為。你每點一下,然后后臺都是有記錄的,然后他就會分析哪些觸點更能吸引你。

觸點的應(yīng)用,更好增加用戶體驗,目標是如何通過觸點來滿足用戶的需求,如何設(shè)計觸點來獲取用戶的信任,然后如何設(shè)計觸點使之更高效,降本。

觸點與需求的因果關(guān)系,先有需求還是先有觸點?

這個沒有一個必然的關(guān)系,你首先根據(jù)需求設(shè)計觸點,但是進行分析的時候,觸點記錄的數(shù)據(jù)進行分析的時候可能產(chǎn)生新的需求,然后你還需要優(yōu)化迭代觸點。

消費者資產(chǎn)模型

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首先這個模型的概念,用戶對一件商品的認知和理解,就是一定通過某種感官觸達的,也就是我們的第一個認知,比如蛋糕店附近有香味,這就是為了來觸發(fā)你的味覺。大眾汽車廣告公司結(jié)尾的時候,是為了來觸達你的聽覺。店鋪的裝修為了來觸達你的視覺。

然后首先觸達,觸達之后,然后你對這個品牌有些認知之后,再吸引之后,然后再采取行動,采取行動之后再讓你維護這個品牌。然后品牌用戶的資產(chǎn)的意義在于讓平臺和品牌商知曉自己的用戶到底有多少,在哪里轉(zhuǎn)化,過程是否健康,從而做出針對性的營銷動作。

這些還這剛才說的4個指標:認知,我認知用戶有多少;吸引,從認知到我吸引過來的用戶多少;然后哪些用戶采取了行動,最后哪些用戶變成了忠誠用戶。

這有一個案例,比如說今年有一個品牌的ROI非常低,然后需要我們?nèi)ピ\斷問題。

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那么怎么來發(fā)現(xiàn)哪里出問題了,這就需要這就可以用到C模型。C模型的話,首先有多少用戶,活動期4A關(guān)系加深率。可以看到認知到興趣丟失了10%,那么這個是丟失的,就是認知到興趣,然后再到行動,反正各個環(huán)節(jié)你都可以有一些指標來定義,定義的話哪個環(huán)節(jié)出問題了,你就可以直接發(fā)現(xiàn),然后進行調(diào)整。

以上就是我本次的分享,希望對大家有所幫助。

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