电商数据分析专员

艾溪湖大桥！急招电商数据分析师！！（竞品监控+利润优化方向）

艾溪湖东站3号口出站即达，办公地点位于沃尔顿酒店顶层56楼总统套房，可一览瑶湖与艾溪湖全景，坐拥青山湖及高新区最优办公环境。欢迎有能力、有激情、渴望突破的你前来面谈。薪资根据经验与能力市场定价，前期工作时间为朝六晚九，月薪4000-1.2W，表现优异者待遇上不封顶。

薪资范围：4K-8K/月（能力定薪，优秀者可达1.2w）

（满1年晋升主管后薪资涨幅可达30%+）

工作地点

南昌市高新区艾溪湖紫峰大厦5601室

（由国际知名建筑事务所SOM设计，268米地标级写字楼，配备全景落地窗、人体工学椅及27寸显示器，地铁1号线艾溪湖东站出站直达）

工作时间

单休（9:00-18:00，午休1.5小时）

职位概述

我们正在寻找一位具备敏锐数据分析能力和RPA实施经验的专业人才，核心职责是搭建并维护自动化竞争情报系统。通过持续监控淘宝平台重点竞品的价格、SKU策略及销量变化，为公司制定科学定价策略提供实时、准确的数据支撑，助力业务增长与利润提升。

主要职责

系统设计与开发：

·独立完成RPA流程的设计、开发与部署，实现从淘宝搜索、商品筛选、数据抓取到多维度分析的全流程自动化。

·核心任务：自动登录淘宝，输入指定关键词，按销量排序，并精准采集前50名商品的主图、SKU详情、各SKU价格、月销量等关键字段。

·应对复杂结构：能识别并处理商品页中1至2种SKU类型（如“颜色”、“套装”等）的不同展示方式，确保数据提取无误。

数据清洗与处理：

·制定并执行数据清洗规则，自动剔除价格异常项（如配件、假货等），保障数据质量。

·将非结构化数据（如SKU文本描述、图片信息）转化为结构化数据表，便于后续分析使用。

自动化报告与预警：

·实现每日自动生成Excel报表功能，清晰呈现竞品价格与销量变动趋势。

·接入钉钉/企业微信API，构建价格波动预警机制。当对手调价或出现新低价时，系统自动推送通知提醒相关人员。

系统运维与优化：

·负责RPA机器人日常监控、定时调度（如每日固定时间运行）与故障排查，确保系统稳定运行。

·持续优化爬虫策略，应对淘宝反爬机制更新，保障数据采集的连续性与完整性。

洞察与建议：

·不止于数据输出，还需进行初步分析，识别价格走势、竞品动向，并结合数据为运营团队提供可行的定价优化建议。

任职要求

·必备技能：

·熟练掌握至少一种主流RPA工具（如影刀、UiPath、八爪鱼、云扩等），或具备扎实Python开发能力（熟悉Selenium/Playwright、Pandas、Requests等库）。

·具备较强数据处理能力，熟练运用Excel（函数、透视表）或SQL/Pandas进行数据清洗与分析。

·理解网络爬虫原理，有实际应对反爬策略经验（如代理IP、随机延迟、行为模拟等）。

·具备系统化思维，能够设计高稳定性、易维护的自动化流程。

·优先考虑：

·有电商行业（特别是淘宝/天猫）数据分析或运营背景，熟悉平台规则及页面结构。

·有集成钉钉、企业微信消息推送功能的实际项目经验。

·能撰写清晰的技术文档和操作说明。

·软技能：

·具备出色逻辑思维与问题解决能力。

·对数据高度敏感，责任心强，主动性强。

·沟通表达良好，能向非技术同事清晰传达数据价值。

该专员每日/每周工作流程（SOP）

上午(9:00-10:30)：系统巡检与数据审核

检查系统运行日志：登录服务器或RPA控制台，确认前夜任务是否正常执行，及时处理异常（如网络中断、元素定位失败等问题）。

接收并核实预警信息：查看钉钉/企微推送的夜间价格变动警报，筛选重要变更（如核心竞品调价、新低价出现）。

数据质量核查：打开每日自动生成的Excel报告，抽样验证数据准确性（如图片下载是否成功、SKU价格匹配是否正确、异常商品是否被有效过滤）。

上午(10:30-12:00)：数据分析与报告

开展初步分析：快速解读报告内容，例如：

·“小天才Z6pro蓝色”当前全网最低价是多少？来自哪家店铺？

·与昨日相比，整体价格区间有何波动？

·哪些竞品的SKU组合策略值得关注？

输出业务简报：将关键发现与初步建议整理成简洁口头或文字汇报，在站会或中同步给运营及管理层。

下午(14:00-17:00)：系统优化与开发

响应新需求：根据业务反馈调整系统功能，例如：

·新增需监控的关键词（如“小天才Z9”）。

·修改价格过滤范围。

·增加新的采集字段。

代码/流程迭代：

·针对淘宝页面改版，更新选择器路径，修复脚本问题。

·优化采集逻辑，提升效率与稳定性（如改进代理策略、调整等待机制）。

·编写并维护相关技术文档。

技术探索：研究更高效的技术方案，以应对复杂采集场景或提升自动化水平。

周期性工作（每周或每半月一次）

·数据备份：定期对历史采集数据进行归档保存。

·深度分析：制作周报或月报，深入分析价格趋势、竞品动态等。

·系统复盘：与业务方回顾系统成效，探讨后续优化方向。