数据分析师-商品质量

岗位职责：

【专项分析】

-承接公司层面商品质量域的复杂分析课题，独立完成从问题定义、数据提取、探索分析到结论提炼的完整链路，系统化建立商品质量分析框架和体系，从商品质量视角切入发现问题，以及如何影响业务增长的

-质量问题归因专题：基于退货、差评、客诉、质检等多源数据，定位质量问题根因，结合业务过程和动作，判断质量改善方向的正确性与优先级

-建立分析结论的持续追踪机制，验证质量改善措施是否有效，形成"发现—分析—改善—复评"闭环

-质量核心指标拆解：识别影响商品质量核心指标（退货率、差评率、缺陷率、客诉率等）的关键因素，结构化深度拆解指标影响链路，用数据模型量化各因子（品类、供应商、工厂、物料、工艺、物流等）的贡献，输出改进建议

【指标体系与沉淀】

-将反复出现的质量分析场景提炼为可复用的分析模板、指标框架和数据看板

-沉淀质量问题案例库与最佳实践，推动质量标准与抽检策略的迭代升级

任职要求：

【必要条件】

-3 年以上数据分析工作经验，具备极强的数据敏感性，能够快速从数据之间的差异洞察到商品质量链路中的变化和机会点

-具备较强的结构化问题拆解能力：能从模糊的质量问题中做深层次拆解，精准识别核心变量，设计分析思路

-具备清晰化繁为简的沟通表达能力：能让非数据背景的合作方（供应商管理、质检、商品运营等）理解结论并产生共识，把分析结果转为业务可做的具体方向

-具备数据驱动决策的实际经验，不只是"做过分析"，而是"推动了质量改变"

-有电商领域里商品品类等相关的分析工作经验

-SQL熟练，能独立提取和处理复杂数据

【加分项】

了解商品质量工具与方法论（SPC、FMEA、8D、六西格玛、AQL 抽检等）

【我们更看重】

能把复杂的质量分析讲成一个清晰故事，而不是展示数据量

对"质量问题为什么发生"比对"质量问题是什么"更感兴趣

愿意主动推动结论在业务侧落地，而不是停在报告层面

有全局质量观，能从单一质量问题看到体系性、结构性的改进空间