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满意度管理岗(用户体验数据分析师)-吉利

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岗位描述

1. 用户体验数据分析与洞察

- 负责用户满意度相关数据(NPS、NSS、服务触点评价、VOC、用户反馈等)的采集、清洗、分析与挖掘;

- 运用统计分析方法识别用户体验关键影响因素,挖掘满意度变化趋势及业务问题;

- 输出用户体验分析报告,为服务策略优化、业务改善提供数据依据。

2. 满意度分析模型搭建与优化

- 根据用户体验管理需求,设计并搭建数据分析模型,包括满意度影响因素分析模型、用户分群模型、问题识别模型、预测分析模型等;

- 探索机器学习、统计建模等方法在用户体验管理中的应用;

- 持续优化分析方法,提高问题定位和决策支持效率。

3. 数据看板搭建与运营

- 负责用户体验数据看板的规划、设计与搭建,实现满意度指标的可视化管理;

- 基于业务需求搭建NPS、NSS、服务触点评价、VOC闭环等核心指标监控看板;

- 使用BI工具实现数据自动更新、指标追踪、异常预警及趋势分析;

- 推动数据看板在业务部门中的应用,提升数据驱动管理能力。

4. 数据分析工具及代码应用

- 使用Python、SQL等工具进行数据处理、分析和自动化开发;

- 熟练应用数据分析工具完成数据加工与分析;

- 探索利用AI工具提升数据分析效率,包括数据处理、代码生成、报告撰写、分析思路辅助等。

5. 用户声音(VOC)数据挖掘

- 对用户投诉、低分评价、开放题反馈等文本数据进行分析;

- 应用文本分析、情感分析、关键词聚类等方法识别用户核心痛点;

- 建立用户问题分类体系,支持服务流程优化和改善闭环。

6. 数据驱动改善项目支持

- 结合满意度数据分析结果,识别关键问题并推动改善;

- 协同服务管理、技术运营、区域管理等团队开展专项分析;

- 跟踪改善措施效果,验证体验提升成果

1、 本科及以上学历,数据科学、统计学、数学、计算机、信息管理、工业工程等相关专业;5年以上工作经验,有用户画像、满意度分析、预测建模或指标体系搭建经验者优先。

2、 熟悉数据分析完整流程(采集、清洗、分析、建模、可视化、报告输出);掌握SQL和Python,熟悉至少一种BI工具(Power BI、Tableau、FineBI等),有数据看板设计与搭建经验;掌握回归分析、相关分析、聚类分析、因子分析等常用统计方法,能够把业务问题转化为可落地的分析模型;

3、 熟练掌握ChatGPT、Claude、Copilot等AI工具,能借助AI完成数据处理、代码开发和报告撰写,有AI+数据分析实际应用经验者优先。

4、 数据敏感度高,业务理解能力强,善于从数据中发现业务问题并形成洞察;逻辑清晰,汇报呈现和跨部门沟通能力好。

数据方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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