数据分析师（品类结构&品类业绩）

职位描述

本岗位聚焦零售业务商品品类全链路数据分析，核心围绕品类结构优化、品类业绩增长开展深度分析工作，为商品选品、铺货、迭代、调价、库存管控、策略调整提供核心数据支撑，驱动品类营收、毛利、周转等核心指标持续提升，服务业务精细化运营。

1. 品类业绩复盘与诊断：负责全品类、细分品类、SKU维度业绩监控与常态化复盘，核心跟踪销售额、毛利、毛利率、动销率、复购率、转化率、库存周转、滞销占比等关键指标，精准定位品类业绩波动、增长瓶颈、亏损问题，输出周/月/季度专项分析报告；

2. 品类结构优化分析：深度拆解公司整体品类架构，涵盖一级至末级细分品类结构占比、流量结构、成交结构、利润结构，结合市场趋势、用户消费偏好、门店/渠道特性，诊断品类冗余、缺口、适配性不足等问题，输出品类精简、扩充、升级、迭代的优化方案；

3. 商品策略落地与数据赋能：支撑商品端核心业务场景，包括新品引进评估、老品淘汰迭代、爆款挖掘与生命周期管理、滞销品清仓策略、品类铺货配比、价格带结构优化，通过数据建模、对比分析、归因分析，为商品决策提供可落地的数据结论；

4. 专项项目分析与落地：独立负责品类增长、结构升级、库存优化、提毛利、拉动销等专项数据分析项目，从数据摸底、问题拆解、策略输出到落地效果追踪，形成完整分析闭环，输出专项解决方案并推动业务落地；

5. 数据体系搭建与迭代：梳理商品品类核心指标体系，优化品类业绩、结构分析看板与数据报表，沉淀标准化分析方法论，解决业务数据疑问，提升商品团队整体数据化运营效率；

6. 业务协同与策略输出：深度对接商品部、运营部、门店渠道等业务团队，精准拆解业务需求，输出针对性数据分析结论，同步数据结果、解读业务问题、提供优化建议，辅助业务制定中长期品类经营策略。

任职要求

1. 本科及以上学历，统计学、数学、计算机、数据分析、市场营销等相关专业，3年以上零售行业专职数据分析经验，专注商品品类、品类业绩、商品结构方向，有成熟的品类分析项目落地经验优先；

2. 核心技能：熟练掌握SQL数据查询与提取、Excel高级函数、数据透视表；熟练使用Tableau/Power BI等可视化工具，可独立搭建品类数据看板；具备扎实的数理统计、归因分析、对比分析、趋势分析能力；

3. 行业认知：熟悉零售行业商品运营逻辑，精通品类结构分析、SKU生命周期管理、毛利与库存管控、价格带分析、动销分析等核心模块，懂零售商品业务策略，能够精准贴合业务场景输出分析结果；

4. 能力要求：具备极强的业务理解力、问题拆解能力和逻辑思维能力，能够从繁杂数据中挖掘核心问题、提炼增长机会；具备独立负责专项分析项目的能力，输出的报告可直接支撑业务决策落地；

5. 职业素养：数据敏感度高，结果导向，擅长跨部门协同沟通，具备较强的抗压能力和自主推进能力，不局限于数据呈现，主动赋能业务增长。