京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
集团数字化运营管理经理/总监
20-30k
一、岗位职责
1. 战略规划与执行 - 制定公司数字化运营战略,推动业务转型与流程优化,提升运营效率与客户体验。 - 设定可量化的短期/长期目标,确保与公司整体战略(增长、成本优化)对齐。
2. 数字化系统与技术管理 - 主导OA、CRM、ERP等核心系统优化与集成,评估并引入AI、RPA等工具,消除信息孤岛。 - 推动技术选型与落地,确保系统扩展性、数据互通性及安全性。
3.数据驱动运营决策 - 搭建数据分析体系,定义核心指标(转化率、用户留存率等),监控业务健康度。 - 通过数据挖掘问题根源,输出优化方案(如用户分层、供应链预测模型)。
4. 流程自动化与标准化 - 识别高重复性流程(需求统计、订单处理、报表生成等),部署自动化工具(如RPA)。 - 制定标准化操作手册,优化跨部门协作流程(如跨数据协调管理)。
5. 用户体验与客户运营 - 基于用户旅程分析,设计个性化触点(智能推荐、精准营销策略)。 - 构建客户生命周期管理体系,提升客户LTV(终身价值)。
6. 风险管理与资源调配 - 建立数据安全与合规机制(GDPR、权限控制),预判技术风险(系统宕机、算法偏差)。 - 制定数字化项目预算,评估ROI,优先支持高价值项目(如AI健康家园供应链优化)。
7. 跨部门协同与变革推动 - 协调IT、市场、运营等部门资源,平衡技术开发与业务需求冲突。 - 向高层汇报进展,推动组织数字化转型文化与敏捷协作机制。
8. 创新与行业洞察 - 探索前沿技术(生成式AI、物联网)的试点应用(如ChatGPT客服)。 - 对标行业标杆案例(数字化健康门店),提炼可复用的创新模式。
二、任职要求基本要求
1. 教育背景 - 本科及以上学历,计算机科学、数据分析、管理学、市场营销等相关专业优先。
2. 工作经验 - 8年以上数字化运营/技术管理经验,3年以上团队管理经验; - 有医药医疗行业电商、大型数字化咨询公司等行业的数字化转型成功案例或服务案例。
3. 硬技能 数据分析能力:精通SQL/Python等工具,熟悉BI工具(Tableau、Power BI); 系统架构理解:熟悉OA CRM、ERP等系统逻辑,了解低代码/RPA工具(如UiPath); 技术应用能力:掌握AI、大数据、物联网等技术的业务场景化落地逻辑。
4. 软技能 战略思维:能将业务目标拆解为可执行的数字化路径; 跨部门影响力:擅长协调资源,推动技术、业务部门高效协同; 变革管理:具备推动组织文化转型的能力,适应快速迭代的敏捷模式。
优先条件 - 有从0到1搭建数字化运营体系的经验; - 熟悉行业前沿技术趋势(如生成式AI、元宇宙交互); - 具备PMP、敏捷认证(Scrum Master)或数据科学认证(CDA)者优先。 侧重用户增长、全渠道运营与智能推荐; 聚焦生态链供应链强调合规风控、数据安全与自动化流程设
三、岗位价值通过数字化工具与数据驱动策略,实现降本增效(如自动化节省20%人力成本)、业务增长(如用户LTV提升30%)及客户体验升级(如NPS提升15分),成为企业数字化转型的核心推动力
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20