数据分析师（售后客服方向）

岗位职责
岗位职责
1. 负责售后客服业务的数据分析、运营监控与专题研究，围绕退换货、维修、补寄、退款、投诉等核心场景，输出问题定位、趋势判断和优化建议。
2. 搭建并持续完善售后客服指标体系，覆盖服务效率、服务质量、客户体验、成本及人效等维度，如响应时长、处理时长、一次解决率、升级率、满意度、投诉率、退货率等。
3. 基于工单、会话、订单、物流、质检、满意度等多源数据，完成数据提取、清洗、加工与分析建模，支持日常运营分析和管理决策。
4. 负责售后主题数据集、报表及可视化看板建设，提升业务监控效率和数据透明度，推动常规分析需求标准化、自动化。
5. 针对售后链路中的关键问题开展专项分析，包括但不限于产品问题归因、渠道差异、地区差异、物流异常、重复进线、升级投诉、退款原因等。
6. 与售后运营、产品、供应链、物流、质检、IT/数据团队协同，推动数据口径统一、埋点完善、模型建设及分析结果落地。
7. 跟踪优化措施执行效果，建立分析闭环，持续推动售后服务体验提升与运营效率优化。

岗位要求
任职要求
基本要求
1. 本科及以上学历，统计学、数学、计算机、信息管理、数据科学、经济学等相关专业优先。
2. 具备 5 年及以上数据分析或者开发经验，有退款、退货、换货、维修、补发、索赔、投诉等业务分析经验、客户满意度（CSAT/NPS/NSS）、一次解决率（FCR）、重复进线率、升级率等指标分析经验者优先；
3. 熟悉工单系统、CRM、OMS、WMS、物流系统、售后系统相关数据；

数据分析能力
1. 具备扎实的数据分析能力，能独立完成需求拆解、数据提取、分析建模、结论输出及汇报呈现。
2. 熟悉常用分析方法，如趋势分析、对比分析、归因分析、漏斗分析、分群分析、异常监控等。
3. 有较强业务敏感度，能够结合售后流程发现问题并提出可执行的优化建议。
数据开发能力
1. 精通 SQL，能够独立编写复杂查询，熟悉多表关联、窗口函数、条件聚合、口径处理等。
2. 具备一定的数据开发经验，熟悉数仓分层、指标口径定义、ETL/ELT 开发流程，能支持主题数据集建设。
3. 熟悉至少一种数据处理工具或语言，如 Python、Hive、Spark、Presto/Trino 等。
4. 能与数据开发或研发团队协同推进数据建模、埋点优化、数据质量治理等工作。
工具与表达能力
1. 熟悉至少一种 BI 工具，如ABI、 Tableau、Power BI、FineBI、Quick BI 等。
2. 具备大模型实战应用经验，熟悉主流大模型使用及Prompt Engineering，有AI技术在数据分析场景的落地案例优先
3. 熟练使用 Excel、PPT，飞书文档具备较强的结构化表达和汇报能力。
4. 具备良好的跨团队沟通能力和项目推动能力。