广告投放策略分析师（信贷业务）

作为信贷获客投放的策略中枢，基于公司自有数据能力（用户价值、风险、转化行为），与广告投放运营团队、风控策略团队紧密协作，围绕获客规模、质量与成本的平衡，设计并持续优化投放策略体系。

具体包括但不限于以下五个方向：

1.人群定向与获客结构优化

• 基于用户 LTV、风险、转化行为等内部数据，设计并迭代人群分层与定向策略（如人群包、lookalike、排除策略等）；
• 评估不同渠道、campaign、用户分层的人群结构差异，持续优化获客质量与转化效率；
• 与风控策略协作，识别高比例历史被拒、低通过率人群的问题成因并提出优化方案。

2.深度转化事件回传与平台优化信号设计

• 设计并优化广告平台的转化事件回传策略（如提交、批核、放款、低风险转化等）；
• 基于风险分层、策略节奏，与风控团队对齐回传门槛与回传信号定义，推动平台优化目标从 CTR / CVR 向真实业务价值迁移；
• 评估不同回传策略对获客质量、成本及平台学习效果的影响。

3.RTA / 实时投放决策策略

• 结合内部用户、设备、行为信息，参与 RTA 实时决策链路的策略设计；
• 制定曝光控制、频次管理、实时竞价调整等策略，提升投放效率并降低无效流量；
• 推动 RTA 能力与投放、风控策略的联动落地。

4.素材与落地页（Creative & UI）策略优化

• 从素材、文案、SKU 展示、落地页 UI 等维度，分析不同人群与创意组合的转化和 ROI 表现；
• 与投放运营团队、产品团队协作，推动素材个性化和分人群展示策略；
• 建立素材与人群、转化质量之间的分析与反馈机制。

5.投放指标体系、监控与评估

• 建立并维护投放策略所需的核心指标体系与分析框架（平台 / campaign / 人群 / 素材等多维度）；
• 通过 scaling curve、AB 实验、增量评估等方式，评估投放策略对真实业务指标（批核率、放款率、风险、ROI）的影响；
• 形成可复用的方法论，支持投放与风控的长期协同优化

1.硕士及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业背景；

2.1 年及以上数据分析 / 投放策略 / 增长策略相关经验，有信贷、互金、广告平台相关经验者优先；

3.具备扎实的数据分析能力，熟练使用 Python和SQL，熟悉 Hadoop / Spark 等大数据平台；

4.对广告投放体系有深入理解，熟悉信息流 / 应用商店 / SEM 等投放逻辑，对竞价机制、转化漏斗、归因分析有系统认知；

5.具备良好的业务理解与策略思维，能将复杂数据问题转化为清晰、可落地的策略方案；

6.沟通能力强，能够在投放运营、风控、产品、技术等多角色之间高效协作，推动策略落地；

7.具备良好的英语书面及口语能力