京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
行业研究员(护肤美妆赛道)
20-30k
深圳-南山区侨城一号广场
岗位职责
(一)行业与市场研究 深耕消费品行业,重点聚焦化妆品领域,定期开展市场扫描,涵盖赛道规模、增长趋势、政策监管、渠道变迁等,输出行业研究报告,为战略决策提供依据; 跟踪竞争对手动态,拆解产品策略(如配方创新、营销打法)、渠道布局、用户运营模式,形成竞品分析矩阵,提炼可借鉴经验与差异化机会; 研判市场趋势,结合宏观经济、消费习惯变化(如成分党、功效护肤流行),预判需求走向,为新品开发、资源投入提供方向建议。
(二)消费者行为洞察 设计消费者调研方案(线上问卷、焦点小组访谈等),深入挖掘目标客群(如 Z 世代、功效需求人群)的偏好、痛点、购买决策因素; 分析消费数据(购买频次、客单价、复购率等),结合行为观察,输出用户画像与需求报告,反推产品迭代、营销触达策略。
(三)专项研究与策略支持 牵头或参与化妆品等领域专项研究(如新品类可行性、原料创新应用价值),联动研发、市场团队,输出包含 “机会判断 + 落地路径” 的策略方案; 定期向业务部门分享行业洞察,参与头脑风暴、项目评审,为产品开发、市场推广提供专业视角支持。
岗位要求
(一)经验与背景 行业经验:3 年以上消费品行业研究经验,有化妆品、美妆赛道深度研究经历者优先; 项目经历:主导或参与过完整行业研究、竞品分析、消费者调研项目,能独立输出高质量报告。
(二)能力与技能 研究分析:熟练掌握市场研究方法(PEST、波特五力等),具备数据挖掘、逻辑推导能力,能从零散信息中提炼核心结论; 工具应用:精通 Excel(函数、数据透视表)、SPSS 等数据分析工具,会用 Python/R 做基础数据处理者加分; 沟通协作:擅长跨部门协同(研发、市场、销售),能清晰传递专业观点,推动研究成果落地; 学习创新:对消费品行业变化敏感,主动关注前沿趋势(如 AI 美妆、可持续成分),快速吸收新知识并转化应用。
工作环境与福利 团队氛围:
扁平协作,与行业专家、业务骨干深度交流,接触前沿消费趋势; 成长空间:定期参与行业峰会、培训,支持自主选题研究,纵向深耕或横向拓展研究领域; 薪资福利:匹配行业经验的竞争力薪酬,含绩效奖金;五险一金、带薪年假、弹性工作等基础福利齐全。 六、加分项 持有市场研究、数据分析相关证书(如 CMRA、CDA); 有化妆品品牌方、咨询公司、调研机构工作背景; 长期关注美妆垂类媒体(如美丽修行、Cosmetic Design),积累行业私域资源。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27