【工作职责】 1. 投放效率监控与动态调整 搭建并维护投放效果监控体系，实时追踪全链路数据（CPM、CPA、CTR、ROI），评估各渠道投放效果与用户质量，并快速识别异动，及时动态调整投放策略； 2.归因体系搭建与分析 设计并持续优化跨渠道、跨触点、跨行为的归因模型，科学衡量多渠道并行下的真实转化路径。主导归因窗口、归因逻辑（末次/首次/时间衰减/数据驱动）的制定，有效应对归因劫持、自然量误归因等复杂问题，产出具备业务说服力的渠道贡献评估报告 通过科学的归因与数据分析，还原广告的真实增量贡献，剥离自然量与品牌外溢，避免“虚假繁荣”； 3.牵头输出策略建议，驱动业务增长 人群洞察：基于多方数据进行用户分层与画像洞察，识别高转化/高价值用户，指导定向、出价与预算倾斜。 内容优化：建立素材标签与分析体系，量化不同人群与创意的匹配效率，反向驱动素材生产方向，形成“分析-洞察-生产-验证”闭环。 链路提效：分析从曝光到转化全链路漏斗，定位落地页、应用内关键环节流失点，推动产品与运营团队优化，并量化提效效果。 预算分配：基于LTV与边际ROI，完成多渠道预算分配与出价策略优化方案，系统性提升投放ROI与用户生命周期价值 4.数据工具建设 主导投放数据看板、自动化预警、归因工程、预算分配等分析工具的规划与迭代，推动团队决策从“经验驱动”向“系统驱动”升级

1.统招本科及以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业优先。4年以上数据分析经验，其中至少3年专注在广告投放或用户增长分析领域 2.能独立设计A/B测试与多变量实验，验证不同投放策略对核心指标的影响，并沉淀可复用的实验方法论，推动成功策略规模化落地 3.深度理解国内主流广告平台流量分发机制，熟悉oCPX出价逻辑、ECPM竞价原理、冷启动、人群包权重、素材衰减周期等机制，并能据此提出策略调优建议 4.深入理解归因方法论，有AppsFlyer/Adjust等归因工具或自建归因的实操经验，了解iOS ATT、SKAN等隐私新规下的归因应对方案 5.熟练使用SQL，具备Python或R的数据处理与分析能力，有用户画像、LTV预估等分析经验者优先 6.具备优秀的策略沟通与跨团队推动能力，能独立将分析洞察转化为业务可执行的策略建议，并清晰阐述落地效果