广州分行基础零售部客户经营岗

Job description

岗位职责

营销策略支持

• 侧重营销领域战略与策略的大数据挖掘及分析，通过用户行为和业务数据探索，定位问题根源并寻求解决方案，为业务部门战略规划与营销策略提供可执行建议

全渠道洞察

• 全量挖掘银行内部和外部数据，深度分析客户线上、线下及社交媒体全渠道行为，为银行客群经营、产品权益创新、渠道策略优化提供全面洞察，并设计落地方案

业务诊断与增长

• 基于大数据对银行核心业务进行诊断分析，通过监控业务走势，深入分析和研究经营中存在问题，发现增长点，并提出关键举措，推动业务目标的实现及产能的提升

模型设计与精准营销

• 协同业务部门制定营销策略，与算法团队共同设计模型解决方案（如客户细分模型、响应模型、流失模型、客户价值模型等），挖掘客户迁徙和交叉销售机会，实现精准营销

投入产出分析与调优

• 合理进行营销投入产出分析，通过科学试验设计，对产品、客群、定价、渠道进行组合策略测试，跟踪评估及调优效果，寻求最精准客户定位

跨部门协作与应用

• 与业务、风险、IT等跨部门领域共同探索和发掘大数据应用热点，协助推进应用项目的实施

管理决策支持

• 基于非固定非定期需求，以量化数据为着眼点 任职资格

学历背景

• 本科及以上学历，统计、数学、计算机、工商管理等专业优先

工作经验

• 拥有数据分析领域2年或以上的实际工作经验，有金融和互联网行业经验优先

数据敏感度

• 具有良好的数据敏感度，能够从海量数据提炼核心洞察，识别商业问题和机会，具备良好的分析研究报告撰写与方案演讲能力

业务思维

• 具有商业和业务逻辑敏感，有很强的系统性思维能力，具备强烈的数据决策意识；能够独立思考，拥有钻研精神，具备优秀的学习能力和主动性；拥有很强的团队意识和沟通能力，能够有效地跨团队、部门整合资源

技术栈要求

• 熟练使用至少两种数据库和统计分析软件如SQL/SAS/R/Python/Spark/Tensorflow等进行分析和模型开发，掌握常用的分析挖掘和机器学习方法，至少对一种方法有深刻认识与理解，包括但不限于回归分析、决策树、时间序列、文本挖掘

办公软件

• 熟练使用Office软件，如PPT、Excel等，精通函数和透视表