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1、2023年电子商务大数据分析岗位职责（精选多篇） 推荐第1篇：电子商务数据分析指标体系 电子商务数据分析指标体系 数据分析指标体系： 1、网站运营指标； 2、销售指标； 3、营销活动指标； 4、经营环境指标； 5、客户价值指标； 1、网站运营指标： 流量指标：流量数据指标（PV、UV）、流量质量指标（PV/UV、销售额/UV）、流量转化指标（下单转换率、成交订单转化率（订单有效性）、转换次数）； 商品类目指标：商品类目结构占比、商品类目销售额占比、类目销售SKU集中度、库存周转率、商品类目的断货率； 供应链指标：压单占比（分仓库）、系统/实物报缺率、上架完成率/出库及时率、出库率、次日到达率/
2、未到达占比； 2、销售指标： 网站指标：下单次数、加入购物车次数、在线支付次数、购物车转化率、下单转化率、支付转化率、成交转化率； 订单指标：订单有效率（成交率）、订单金额、客单价、订单转化率、毛利率、退换货率、重复购买率； 3、营销活动指标： 市场营销活动指标：新增访客人数、总访问次数、订单数量、下单转化率、ROI；广告投放指标：新增访客人数、总访问次数、订单数量、下单转化率、ROI；商务合作指标 4、经营环境指标： 内部购物指标： 运营指标：PV、UV、购物车转化率、下单转化率、成交转化率、订单数量、订单金额；功能指标：支付方式、配送方式、商品数目、最短购物流程、购物体验； 5、客户价值指
3、标： 客户指标：访客人数、访客获取成本、转化率； 新顾客指标：新增客户数量、注册转化率、新增顾客下单率、客单价； 老顾客指标：老顾客数量、消费频率、最近的一次消费时间、消费金额、重复购买； 推荐第2篇：大数据分析 1什么是大数据？ 云中大数据：融合技术 如今，大数据分析和云计算是全球企业最为关注的两大 IT 话题，大数据分析提供独具价值的洞察，帮助企业打造竞争优势，启迪创新，推动收益增长。作为 IT 服务的交付模式，云计算可以增强业务灵活性，提高生产力，同时增加效率，降低成本。 2大数据能给我们带来什么？ 中国社会的急剧发展带来了数据的暴增，从街头的交通摄像头到商场的打折信息，再到网商的用户资
4、料、信息，无不充斥着大量的数据，而在这背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？ 大数据究竟能给我们带来什么？ 信息时代的特征之一就是数据的密集爆发，而这种数据的变化没有一个循序渐进的过程，呈现跨越式的特征。比如手机里的信息不断地堆积，从最开始的通讯录到短信、彩信，再发展到现在的智能手机时代，更多的来自于应用的数据如微博等正在积累起大量的数据信息。放大到社会而言，产生的数据更是异常庞杂。毫无疑问，大数据时代已经来了。 什么是大数据？ ，数据已从 TB 级别跃升至 PB 级别；对大数据，现在比较流行的是用 4 个“V”来总结其四个层面的含义：容量巨大（Volume） 数据类型多
5、（Variety），从普通的文字、视频、图片到逐渐增多的地理位置信息等，类型纷繁，已无规律可循；价值密度低（Value），以视频为例，在连续不间断监控过程中，可能有用的数据也许只有一两秒；处理速度快（Velocity），实时分析对某些应用才更有意义，而不是批量式分析，即时处理已经成为趋势之一。 大数据的发展趋势和带来的机会 在大数据概念出来之前，个人制造的数据往往被忽略，企业数据被谈及的更多。企业内部的数据多数都是结构性数据，并被企业在或多或少地利用着，无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。面对这些应用需求，企业依托自身的数据库系统就可以解决，例如应用少量 x86 服务器、客户端，再
6、加上 Sybase 系统、Oracle 系统、Unix 系统等。 随着互联网的快速发展，在企业数据还没有井喷的时候，我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了，比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据，这种非对称性数据充斥在我们周围，包括网络日志、点击流、电话记录、医疗记录、传感器和监控摄像头等等，各种来源的巨量数据种类丰富，让人无所适从。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘，无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候，也许我们会认为这些数据里会有价值，但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。因此，对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。
7、比如说，在淘宝庞大的用户群中，淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求？一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求？越来越多的应用需求推动着大数据的发展。更主要的是，未来可能各种传感器会出现在社会的各个地方，数据会更多，比如交通、医疗等等，数据的采集已经不是问题，难点已经转换为处理和分析。如此巨量的数据，处理难度可想而知。 大数据给中国市场带来什么？ 大数据应用需求在中国更加明显。中国人口众多，各行各业都呈现出极快的增长速度，电商、快递、微博、社交等都承载了大量的个人信息；大型超市、卖场、商场、银行等集聚了大量交易信息，日新月异的城市建设中，连接着更多数据采集传感器和嵌入式设备的物联网开始成
8、型大数据的时代正在到来，不仅有机遇，也存在挑战，且机遇大于挑战。 目前，网络搜索曾经在数据分析方面获得了一些机会，但远远不够，而且也是在相对偏窄的一个区域内利用信息，更多的数据散落在社会各个环节中，梳理分析出这些大数据带来的商业机会逐渐凸显价值。在中国市场，工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信 息处理技术作为4项关键技术创新工程之一提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与大数据密切相关。 大数据背后的商业机会 在实现大数据的过程中，硬件和软件供应商都可以找到合
9、适的位置和方法来实现自身的价值，因为大数据的实现需要硬件具备足够的性能、灵活性以及可靠性和软件层面的优化支持。从目前的企业计算领域来看，IA架构是承载和实现大数据的理想平台。对于数据分析来说，基于英特尔至强处理器的双路/多路平台具备开放式、普及性、易优化、灵活易扩展等特点，是实现大数据应用的出色载体。英特尔的双路至强处理器已经通过实践验证了自身在计算能力的领先性，而以其为基础的主流服务器和存储系统具备无可比拟的扩展性。对于商业智能来说，基于英特尔至强处理器的多路平台则具备高性能、高能效、灵活扩展以及高性价比等优势。 此外，英特尔还拥有类似于英特尔发行版 Hadoop 这样的开源分布式架构以及相
10、关的软件工具如编译器、函数库等，英特尔已经形成了完整的大数据解决方案。英特尔提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。Hadoop 对海量数据处理的支持，可以让用户不再依赖价格高昂的大型专有设备，而是通过大量 x86 服务器集群就可解决利用较高性价比的 x86 服务器来搭配并行计算架构，从而可以以最符合经济效益的方式完成庞大的计算任务。 对于国内市场而言，对于大数据应用机会的重视和抓取已经越发明显，作为世界上人口最多的国家，中国产生数据的潜力可想而知，即便能掌握其
11、中一部分大数据，对于企业发展也具有不可估量的价值。比如微博等社交网络平台上产生的大量碎片化信息，如果被合理应用，并精准分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，那么就能掌握下一个互联网发展机会抑或革命，这还仅仅是互联网层面，放眼到全行业，可以利用的机会则更多。而英特尔与产业合作伙伴的强大产业生态链能够满足行业需求的同时在大数据时代用创新技术将大数据背后的价值一一呈现，并促进更多商业机会的出现。 3大数据：落地正当时我们正处于一个信息大爆炸的时代：宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录，传感器、导航设备等非传统 IT 设备产生
12、的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些爆炸性增长的数据正在充斥整个网络。据权威市场调查机构IDC预测，未来每隔 18 个月，整个世界的数据总量就会翻倍；到 2023 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到 35.2ZB(1ZB=10亿TB)。“大数据”时代正在来临！ “大数据”的价值 所谓“大数据”，一般具有几个特点：首先是数据量很大，已经从 TB 级跃升至 PB 级；其次是区别于传统的数据结构，“大数据”时代的数据结构比较复杂，超过 80% 都是非结构化数据，比如道路上的视频监控数据、网上的流媒体数据、物联网中 RFID 的感应数据，以及社交网络上产生的各种数据
13、等。这两个特点，给数据存储、管理和挖掘带来了困难。第三，数据更新快，比如视频监控每秒钟都在进行，微博随时都有人在更新；最后，是对数据的随机访问，这些更个人化的数据在存储后被再次访问的时间是不确定的。这两点就要求新的IT系统更够更快地处理数据，并且能够更智能地保存和管理数据。比如在某一天，你需要从监控录像中找出某个人，那么就需要能够迅速地查找、调用、分析之前保存的海量数据。“大数据”的这些特点，对数据搜索及管理提出了更高要求，因为在“大数据”时代只有经过分析提炼的关键数据才有价值。 全球知名咨询机构麦肯锡在关于“大数据”时代的研究报告中指出，数据已经渗透到了每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要
14、的生产因素；人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。在互联网时代，数据本身就是资产，而“大数据”则意味着这些资产正在变得庞大无比。虽然云计算可以为数据资产提供保管的场所和访问的渠道，但如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是“大数据”时代的核心问题。这就好比一座日益膨胀的矿山，虽然其中蕴含着大量的贵金属，但是要想获得这些价值，就必须解决筛选冶炼的问题。 “大数据”对IT解决方案提出更高要求 在“大数据”时代，超过 80% 的数据都呈现非结构化状态，这些数据正在持续不断地增加，并且需要长时间存储，非热点数据也会被随机访问。这种情况与传统的、基
15、于关系型数据库的核心数据存储方式有显著的差异。这种差异，使得传统的数据存储和管理解决方案无法胜任“大数据”时代的分析、管理和挖掘工作。传统的关系型数据库以及数据分析软件处理的结构化数据通常是GB级别的，很难适应“大数据”时代 TB、PB 级复杂数据类型的检索分析。同时，因为“大数据”时代数据每时每刻都在快速增长，传统解决方案也无法适应这种近乎无限的扩张性。为了适应“大数据”时代的到来，企业需要从技术、应用、硬件等各个层面做好准备，采用更新的IT解决方案，才能满足“大数据”收集、存储、管理和分析的要求。 “大数据”时代的IT解决方案，需要容纳数量庞大的用户和数据生产者，能够从企业及社区网络、移动
16、智能终端、传感器及物联网、定位及地理信息设备中获得大量的视频、语音、图片、文字、产品信息、地理信息、时间信息等非结构化数据，并对这些海量复杂数据进行分析和挖掘，从而获得真正有价值的数据用于后续的经营。这种应用模式，要求“大数据”时代的IT解决方案具备可变的数据接口和高效的数据导入、管理、分析、统计技术；能够支持PB级别的数据、支持非结构化以及结构化数据、支持每秒万次级查询，拥有更高的系统可靠性以及更高的统计分析效率，这就对计算能力、内存数据处理能力和管理能力提出了非常高的要求。 对于企业而言，“大数据”时代爆炸性增长的数据既是巨大的机遇，也将是巨大的挑战。在“大数据”时代，IT解决方案既要能够
17、更高效、低成本的存储和管理，也要能够更快速、灵活及稳定的检索和分析。而在这些方面，已经有不少厂商在努力围绕大数据整合解决方案，英特尔就是其中的佼佼者。首先，IA 架构广泛的普及率可以为企业提供更高的一致性，是承载和应对“大数据”的理想平台。英特尔 至强 处理器拥有更高的计算性能和内存数据处理能力，以其为核心的服务器和存储系统具备开放式、普及性、易优化、灵活等特点，具备无可比拟的扩展性，非常适合应对“大数据”的挑战。除此之外，英特尔还有包括 Hadoop 这种开源架构等软件方案（如编译器、函数库等），也将对“大数据”的处理提供了更高的效能。这些软件方案通过优化底层算法，可实现更高的应用效率和更均
18、衡的计算存储分布；与英特尔硬件技术相结合，可以提供更高的平台性能。同时，还能提供跨数据中心的HBase数据库虚拟大表功能，并且实现了 HBase 数据库复制和备份功能，在功能方面也更适应“大数据”时代管理分析的需要。这一切，都为收集数据、分析数据、优化数据、利用数据提供了坚实的基础。 中国的“大数据”时代 “大数据”时代的核心应用就是对已知的数据进行分析来为未来发展和企业经营提供参考。作为一个人口大国，中国在“大数据”时代拥有巨大的机会和挑战。机会在于，我国拥有世界上最多的人，从而可以提供最多的数据以供分析挖掘。而挑战则是，我们怎样才能从海量的数据中找出价值。凭借庞大的人口基数和市场，我国各行
19、各业的规模都在不断扩大，从而制造出庞大的数据。电商、快递、企业的网站和IT系统都承载了大量的数据；传统的大型超市、卖场、商场也集聚了大量的信息。特别是移动互联浪潮下各种手持智能终端的普及和定位设备的应用，也在不断产生大量的数据。如果能够对这些数据进行分析挖掘，找出有价值的信息，就能够大大促进中国企业的发展。比如，电信运营商可以对客服中心的数据进行分析来建立客服中心智能辅助平台，帮助运营商把客服中心从成本中心转变成营销中心；汽车厂商可以分析各大汽车论坛用户的海量评论来监控品牌口碑及舆情；电商企业可以分析用户的各种历史数据来挖掘用户的喜好，从而实现精准营销。面对“大数据”带来的机遇和挑战，我国政府
20、在物联网“十二五”规划上把信息处理技术作为 4 项关键技术创新工程之一提出，其中就包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等“大数据”相关的重要技术。而另外 3 项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。 “大数据”的未来 “大数据”的到来已经无可阻挡，这将考验我们的技术是否跟得上数据的爆炸。比如，智慧城市的建立将改变现在的城市生态，但是作为信息采集源头的数万个摄像头，如果通过实时高效的图像分析而实现有机结合，就是我们需要解决的问题。英特尔作为IT上游领导厂商，通过深入了解 OEM 厂商、ISV、SI 甚至用户的需求，将产业链上的每一环都
21、紧紧扣在生态系统周围，使之发挥最大的能动性，来应对“大数据”时代的挑战。在电信、石油、交通、医疗以及制造等行业，英特尔以开发的架构支持新型的商业智能，将这一生态系统的力量发挥到极致。信息就是资源，谁掌握了“数据”，谁就掌握了未来。掌握大数据，就在当下。英特尔将利用各种软硬件技术资源，帮助合作伙伴发掘数据价值，从而应对“大数据”时代的挑战。 4大数据背后隐含的“商业秘密” 信息的密集爆发，带来了大量的数据堆积，数据的变化几乎没有一个循序渐进的过程，砰然爆发的速度太快了，从居家到社交，从生活到工作都会形成大量的数据，无论是有用的还是无用的数据都围绕在我们周围。我们不会在意大量的数据，但是对自己有用
22、的数据是很在意的，最简单的一个例子，我们手机里的信息就不断地堆积，通讯录在增加，还有邮箱，如果说以前仅仅是短信息，那么现在还有彩信，照片，包括微博等等都堆积起大量的数据信息。 数据多了就显得凌乱，甚至乱序，而这仅仅是我们个人的一些信息就显得如此驳杂和繁多。那么对于社会公共信息来说，堆积起来的数据信息是超海量的，汇总进而分析这些数据的价值就变得非常关键，而且也潜在着非常巨大的商机。 大数据应用场景之一 每天开车上街，司机们很在意的是测速摄像头，对于公共资源维护者来说也在意这些数据，当然他们不仅仅是测速，更多的是道路信息采集。什么路段拥堵了，哪个路口出交通事故了，一些城市已经树立了交通指示屏，可以
23、非常清晰明了地为司机提示哪条路段现在是什么情况，拥堵还是畅通，有没有交通事故等等，这都是对数据采集后的分析结果呈现。之前，我们在城市的路口常常可以看到很多交通地图，不过现在这种平面单一的指示正在被数字标牌所取代。当然不仅仅是路口，在商场、电梯，地铁、候机楼、包括楼宇的户外广告等等，都已经不再是简单的一个平面美女，更多地已经开始呈现数字化了。 大数据应用场景之二 各种尺寸的屏幕动态化呈现更多信息，如果说以前我们还惊奇于滚动的数字屏幕，那么随着信息化的快速发展，单纯地动感已经无法满足我们的需求，更广泛的信息呈现才是更迫切的一种需求。而且这种需求是双向的，对大众和商家都很重要。于是智能化数字标牌出现
24、了。这类产品具备了互动的功能，用户可以用触摸或者体感的方式和它们进行交互操作，同时，它们都是联网的设备，可以与数据中心或者其他的数字标牌进行数据的传递，还可以搜集并分析数据，为不同的人群进行定制化的互动展示。这就是大数据的一种应用。英特尔还推出了一套智能系统，通过在数字标牌上的应用，实现丰富的功能。 大数据应用场景之三 在大量数据的背后，如何找出有用数据，如何发现规律，如何找到新的商业机会？大数据，带来了一个全新的机会，这个机会需要软硬件的结合，需要大型数据的分析能力。在这方面，英特尔给予了硬件方面的强力支持，这里的硬件不仅仅是服务器端的，还有更多的终端产品，包括微小终端等等，都呈现数据分析后
25、的结果以及快速分析的过程。 比如，英特尔的一款采用了酷睿 i5/i7 处理器的虚拟试衣镜 K-mirror。它能够通过红外线感应器，将试衣者的人体轮廓抓取出来，配合深度感应器测算人体与屏幕的距离，最后将预先存储在魔镜里面的虚拟衣服自然地搭配到试衣者的身体上。借助 K-mirror，试衣者无需穿上婚纱，便可以轻松、快速地进行选择与搭配，使得以往复杂繁琐的婚纱挑选与试穿过程变得简单随意且妙趣横生。目前已有众多婚纱影楼、服装零售店铺安装了这款体感式虚拟试衣镜，吸引了大量顾客体验这种高科技的试衣感受。 大数据应用场景之四 在移动市场我们常常听到精准营销，包括广告的投放等等。但是广告投资商非常在意的是自
26、己的投放究竟获得了多少的回报和收益，或者自己的投放带来的反馈又是什么，在哪里的投放获得最大的回报率？这都存在着大量数据的分析和归纳。有国外媒体报道，eBay 的数据库每天增加 50TB，每天最少都有数百万次的商品查询，数据库每日增加 1.5 兆笔记录，数据库的总容量则已超过 9PB。每天新增的数据量庞大，数据库也极其庞大，从中分析顾客的浏览、消费行为就变成了一件很困难的事情。 大数据应用场景之五 再比如 Facebook，每天都有数亿用户留下庞大的数据，包括大量的图片、影片等传统数据库系统较不擅长的非结构化数据。针对网络社交平台，一些公司已经开始研究和布局大数据的关键技术Hadoop。基于 H
27、adoop 的海量数据分布式处理，可以不再依赖价格高昂的大型专属设备，而通过自建大量 x86 服务器群集来解决。它利用大量平价的服务器，搭配并行计算架构，以最符合经济效益的方式创造庞大的计算量。而且，英特尔可以提供经过验证的方法和工具来优化 Hadoop 部署，包括具有代表性的 Hadoop 应用集合 HiBench，和基于数据流的 Hadoop 性能分析工具 HiTune 等等。 大数据应用之中国机遇 上述五个应用场景代表着现在市场和行业里对于大数据时代的典型描述，而对于国内市场而言，大数据分析和应用的机会也颇大，因为中国的用户量太庞大了，产生数据的潜力不可估量，如果能掌握其中一部分大数据就
28、对企业发展具有意想不到的价值。我们正面临着大数据工业革命，不仅包含传统的结构化(或关联型)数据，而且也包含各类非结构化、非对称性数据。这些数据不仅尺寸庞大，而且增 长速度更快于摩尔定律。可以说，谁能合理地分析、管理、挖掘这些数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。 大数据之背后的故事 基于大数据的盛行，很多软硬件厂商都在寻求着适合自己的方向，而英特尔利用不同级别的处理器架构，不同的数据应用架构，以及相关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决办法。在大数据分析方面，灵活、强大和开放的解决方案更容易来实现现有需求以及未来的升级扩展。而英特尔正在利用开放的架构联合业界合作伙伴一同为大家打造
29、不同的大数据方案，帮助用户解决实际难点。无论从应用、需求还是解决方案层面，大数据都已经到了“应时而生”的时代，而在这背后，从后端数据挖掘分析的厂商到应用的供应商都能从中找到黄金机会，在促进大数据时代的同时完成自己的商业目标。 推荐第3篇：数据分析员岗位职责 数据分析员岗位职责 1、数据分析专员岗位职责 1.参与建立公司的运营管理体系 2.参与编制运营管理的相关模板、工具、工作指引，并持续改进 3.参与编制计划管理的相关模板、工作指引，并持续改进； 4.根据标准和程序文件的要求，参与制定公司级数据收集的范围； 5.依据收集范围定期进行各类数据资料的收集，并进行统计、整理 6.依据销售计划的数据，
30、统计、整理生产部门月度生产计划，保障生产的顺利进行； 7.依据生产计划的数据，统计、整理物资部月度采购计划，保障采购的顺利进行； 8.参与收集、审核相关部门销售计划，保障销售的顺利进行； 9.定期将各类指标与计划进行比较，找出差距； 10.参与建立考核体系，制定考核方案和考核细则； 2、数据分析专员岗位职责 1、使用淘宝营销工具(直通车/淘客/淘江湖/卖霸/钻石展位/焦点图/店铺街)的经验。 2、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！ 3、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！ 4、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，
31、达到销售目标所需要的流量。 5、在论坛上发起一些引人话题性的帖子，吸引点击量。活跃论坛气氛，提高客户黏度。 6、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施； 7、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。 8、精通淘宝直通车竞价排名规则，优化竞价关键字。 9、熟悉淘宝内部的各种推广方式（如社区、直通车、淘宝客、帮派）； 10、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理； 11、熟悉淘宝网各种营销工具，对站外推广有独到的见解； 12、较强的组织执行策划能力； 13、精通直通车竞价排名规则； 14、有媒体资源
32、，懂PS，懂网页代码，懂软文写作的优先录用。 15、负责淘宝店铺及产品在淘宝和互联网的推广，能有效提升店铺及产品的访问量！ 16、制定推广方案并负责实施，对推广效果进行评估，对店铺及产品访问量、转化率数据进行分析！ 17、使用淘宝各项推广工具进行商品推广，达到销售目标所需要的流量。 18、负责各项活动或者品牌的宣传推广方案的设计、讨论和实施； 19、对网上店铺的IP、PV、销量、跳出率、地域分布、转化率等做出专业的数据分析及平时做好竞争对手网站的数据的采集。 20、精通淘宝网营销规则，熟悉淘宝网会员的购物习惯和购物心理； 21、有媒体资源，懂PS，懂网页代码，懂软文写作。 3、数据分析工作职责
33、 做出有质量、有价值的数据统计分析，并在加强管理，提高经济运行质量等方面为公司降低风险、提高收益。 、完善基础，不断提高综合分析能力 1、为人正直、责任心强，作风严谨、工作仔细认真，具备良好的职业道德素养 2、有较强的需求分析能力、逻辑推理能力、沟通协调能力 3、遵守公司数据统计分析工作的规范管理，不虚报，不舞弊，不弄虚作假 4、熟练掌握并操作Microsoft Office Word、Excel、PPT, 熟悉ERP软件各报表数据整合 5、做好工作重心的转移, 服从公司安排协助其他部门工作 6、熟悉公司运作对各部门的数据统计分析工作给予支持配合 7、编报各类统计数据分析报表，整合汇总、综合分
34、析，按时为上司提供可行性的报告 8、保守公司统计机密 二、工作细责 1、制定货品供应链（采购、配货、仓储、零售、分销、核数等）分析报表及便捷运用模板 2、规范整理各相关部门报表数据库，制定老板报表 3、每天根据信息反馈，核对各仓库及店铺仓储变动表进行校正并提供分析报表 4、每天根据信息反馈，提供各店铺及个人销售情况分析报表 5、每周根据信息反馈，提供店铺及个人销售情况和销售业绩分析报表 6、每周根据信息反馈，提供畅、滞销款报表分析或库存整改建议分析报告 7、每两周根据信息反馈，提供各门店及渠道配货报表或建议分析报告 8、每个月根据信息数据综合分析，为公司各部门制定计划指标提供数据根据 9、每三
35、个月根据信息调查反馈，制定各区域消费群体消费情况数据分析图表 10、每六个月做综合性总结，为公司及各部门改进发展规划提供分析数据图表 11、年底为公司年总结提供各项分析数据汇总制定公司当年综合多元分析数据图表， 12、经上级批准分析指定部门的信息数据需求，支持项目决策分析并协助风险价值评估 13、经上级批准协助参与渠道开发的调研分析及评估 三、优化数据，不断提高分析作用价值 1、收集各项指标，建立相应明细报表及综合分析统计报表, 2、完整统计数据，按时更新，并挖掘利用 3、建立统计数据的多元组合 4、统计分析数据透视功能的改进提高 5、结合公司实际发展和部门发展的合理便捷运用统计数据 四、开拓
36、进取，不断提高统计分析水平 1、发挥统计分析创新意识和应用范围 2、统计分析要注重方式方法 3、统计分析要科学的联系实际发展 4、从分析过程中发现问题，提出改进或建议 推荐第4篇：电子商务美工岗位职责 1、店铺装修:负责公司旗下官网、淘宝商城页面整体规划设计; 2、产品处理:对上架商品的图片进行抠图、拼接、颜色调整、背景处理、产品描述美化等; 3、品牌推广:根据每月制定的促销计划、活动策划，设计相关广告logo、banner、海报等; 4、产品包装盒、包装袋的ui设计等 推荐第5篇：电子商务岗位职责介绍 电子商务岗位职责介绍 DZ-BD(商务拓展) 岗位职责： 1、负责业务开展方案编写、实施及
37、相关项目对外合作谈判并负责对合作项目的进度跟进、管理； 2、主动挖掘市场需求，为公司的产品和服务寻找新的业务增长点； 3、与合作方建立并保持正常稳定的关系，保证业务良好开展。 岗位要求： 1、极强的书面和口头沟通能力； 2、熟练的提案能力； 3、良好、高效的执行能力； 4、精通基于WINDOWS/OFFICE系列的办公软件使用； 5、至少1年以上直接相关工作经验； 6、在不同行业有强大的人脉关系和交际网； 7、有电子商务从业经验优先。 分公司经理岗位职责及考评标准 一、任职资格 1、大专以上学历优先。 2、五年以上市场营销管理经验。 3、具有丰富的市场营销知识和市场操作能力，对市场的运作状况有
38、准确的分析判断和较强的控制能力，有一定的发展潜力。 4、洞察力和逻辑思维能力强有一定的营销思路和领导才能。 二、岗位职责及考评 第一部分：岗位要求（20分） 1、服从管理、尊重下属。（2分） 2、严格遵守公司作息制度。（2分） 3、工作积极，责任心强。（2分） 4、进取心强，每月制定出自己的学习计划。（2分） 5、关心员工生活、工作，体恤入微。（2分） 6、注重个人仪表、言谈举止，全力维护公司及个人形象。（2分） 7、团结、上进、创新、合作，不得拉帮结派。（2分） 8、上传下达、准确、迅速、不隐瞒、不欺骗。（2分） 9、善于沟通，及时解决员工消极心态，并能协助其它部门工作。（2分） 10、保守
39、公司秘密，不向别人透露公司的营销计划及商业秘密。（2分） 第二部分：岗位职责（60分） 1、每月对部长、主任及员工做两次营销管理及市场营销等相关知识培训。（4分） 2、每月参加企划培训一次，努力提高自身企划水平，重视个人学习以适应市场发展需求。（2分） 3、每日以电话形式与省外分公司沟通一次，及时传达推广部会议精神，帮他们找出问题，并拿出解决方案。（5分） 4、从客观实际出发，制定分配各分公司的每月销售任务。（5分） 5、监督、督促各分公司营销计划及各项工作落实情况，并随时加以鼓励，指正。（7分） 6、做好各部门及总经理之间的沟通，将公司最新营销技巧及重要指示传达于各分公司。（5分） 7、每月
40、15日及下月1日向总经理递交工作总结及工作计划。（5分） 8、每周日3：00以前将本周工作总结汇报于总经理。（3分） 9、每月28日向总经理以书面形式递交三点问题、三点经验。（3分） 10、每次战役修订营销工作计划，并以书面形式上报总经理。（3分） 11、配合各分公司做好人事管理。（1分） 12、配合企划部，帮助分公司制定企划活动，如有必要亲临现场指导。（4分） 13、设立龙虎榜，倒计时牌等，积极贯彻落实分公司百分考核制。（3分） 14、每月参加促销活动并写出书面报告。（10分） 第三部分：销售任务（20分） 1、每月完成任务100% （20分） 2、每月完成任务80%100% （20（80-
41、100%）分） 3、每月完成任务60%80% （20（6080%）分） 5、每月完成任务60%以下，不记分。 网销主管岗位职责 1、贯彻执行公司各级领导的指示。 2、就本部门的人员配置、人员管理组织结构提出方案或建议，挑选和配备部门各个岗位人员，培养、巩固骨干队伍。 3、负责制定本部门人员岗位职责，考评员工的工作业绩并据实提出奖罚意见。 4、负责本部员工的职业道德教育和安全教育，带领本部全体员工努力完成各项任务，保持本部的上进风貌，提高本部的服务意识、工作效率和执行力。 5、对本部的整体工作质量以及工作效率以及总体销售额负责 6、协调本部内部以及与其他部门之间的工作关系。 7、兼任本部门部分具
42、体工作（网站编辑+电话销售）。 客服岗位职责 1、客户资料整理 负责客户信息的整理、出客户统计报表、根据市场需求对客户进行分类统计。 2、客户回访 定期对成交客户的回访、跟踪物流发货时间进程。 3、负责发货 办理发货手续、包装货物、负责货物邮购当中的查询工作。 4、产品销量统计 5、处理客户投诉、解答客户咨询的各种问题。 6、根据工作需要接受领导分配的其他工作。 网销人员岗位职责 1、负责接听客户售前的咨询电话，客户信息的记录。 2、负责产品的销售。 3、根据部门安排定期提交客户资料和产品销售资料。 4、配合客服人员进行货物的发放。 网站编辑岗位职责 1、负责网站内容的管理、更新、修改、维护。
43、 2、负责网站的推广。 3、对网站的流量负责。 推荐第6篇：电子商务人员岗位职责 电子商务部经理： 岗位职责： (1) 负责宏观掌控部门业务经营活动，把握总体发展方向，制定部门的整体规划，监督部门执行制度 及考核方案； (2) 领导本部门全面完成公司制定的销售、利润目标； (3) 负责与公司网站重要合作伙伴进行谈判及日常关系的维护； (4) 负责公司网站的正常运营，对网站的架构搭建、开发等进行规划； (5) 监控部门的各项阶段性经营指标的完成情况，并根据市场变化，及时调整经营策略； (6) 定期主持召开部门例会，布置贯彻公司的整体经营策略，及时解决、协调问题； (7) 根据部门的工作职能要求，
44、组织制定切实可行的各项标准、制度和要求，并监督执行； (8) 负责对部门各级员工的绩效考核及激励方案的制定。 (9) 负责电子商务的所有工作指标及工作内容； (10) 完成上级领导下发的其他工作任务。 网上商城主管： 岗位职责： (1) 对公司网站日常运营负责； (2) 负责网站商品更新、上架、维护等管理工作，确保网站商品展示的质量与数量； (3) 对公司网站的业务运作流程负责，保证业务的正常运营； (4) 掌握部门的业务运作情况，及时提出调整策略； (5) 负责网上商城首页维护的指导工作，并做好与重点合作伙伴的互动营销工作，争取资源，提升销售； (6) 负责公司网站用户积分制的建立、维护及管理； (7) 适时了解部门工作开展情况及效果，对部门员工进行绩效考核，同时对人员调整提出建议； (8) 协助部门经理完成部门工作。 呼叫中心主管： 岗位职责： (1) 负责销售任务的制定、分解、完成与考核工作； (2) 负责安排、督促与落实部门