主修课程
- 市场营销原理
- 消费者行为学
- 管理学
实践经验
- 参与校园市场调研项目，负责数据分析和报告撰写，提升零售商品管理技能
- 获得北京大学市场营销竞赛一等奖，展示商品选品和消费者趋势分析能力
技能
- 熟练使用SPSS和Excel进行市场数据统计
- 掌握商品生命周期管理基础理论
研究方向
- 供应链管理
- 零售商品战略
论文与项目
- 发表论文《新零售环境下商品组合优化》，聚焦于提升商品助理在库存管理和销售预测中的作用
- 完成企业合作项目，涉及商品价格策略分析，使用行业标准工具如ERP系统
实习与成就
- 在京东担任商品助理实习生，负责商品上架和市场反馈分析，增强对电商平台运营的理解
- 获得清华大学优秀毕业生称号，强调在商品管理领域的专业应用
工作经历描述
库存管理
- 负责日常商品库存监控与优化，使用ERP系统如SAP进行实时数据分析，确保库存周转率提升15%，减少滞销商品损失。
- 实施先进先出（FIFO）原则，管理SKU（库存保有单位）水平，定期进行库存盘点，识别并报告库存异常，确保库存准确率在98%以上。
商品采购与供应链
- 协助采购部门进行商品选品与供应商评估，通过市场调研工具（如京东大数据平台）分析需求趋势，制定采购计划，降低采购成本约10%。
- 处理商品订单流程，协调供应商物流，确保商品准时交付率超过95%，并使用供应链管理系统跟踪订单状态，优化配送路径以减少运输成本。
销售数据分析与报告
- 利用数据分析工具（如Tableau）分析销售数据，生成月度商品销售报告，识别畅销和滞销商品，提供改进建议以提升销售业绩。
- 参与商品促销活动策划，协助评估活动效果，使用KPI指标如销售额增长率和客户满意度进行绩效评估，贡献于公司整体销售目标的实现。
团队协作与流程优化
- 与销售、物流等部门紧密合作，确保商品从采购到上架的无缝衔接，提升运营效率。
- 定期参加内部培训，学习行业标准如ISO 9001质量管理，推动部门流程标准化，减少错误率5%。
工作描述
商品采购与管理
- 负责协助商品采购流程，包括供应商评估和合同谈判，确保商品质量和成本控制。使用ERP系统跟踪采购订单，平均每月处理超过500种商品的采购请求，提升供应链效率20%。
- 参与商品市场分析，使用销售数据分析工具（如Power BI）评估商品需求趋势，识别潜在畅销品，并向部门经理提交报告，以优化库存配置。
库存控制与优化
- 监控商品库存水平，运用先进先出（FIFO）原则管理库存，减少滞销商品损失。定期进行库存盘点，确保库存准确率在98%以上，帮助公司降低库存持有成本约15%。
- 协助实施库存预警系统，针对低库存商品及时触发补货流程，确保货架商品充足率维持在95%以上，提升顾客满意度。
商品陈列与销售促进
- 参与商品陈列规划，使用陈列标准指南优化货架布局，提升商品可见性。通过数据分析调整陈列策略，例如在促销季节调整高利润商品位置，提升销售转化率10%。
- 协助执行商品促销活动，准备相关材料并跟踪销售数据，评估活动效果。使用SWOT分析工具识别商品市场机会，提供改进建议以增加销售额。
团队协作与报告
- 与跨部门团队（如物流和销售部门）协作，确保商品及时到货和销售顺畅。每周参与部门会议，汇报工作进展并分享最佳实践，促进团队效率提升。
项目背景与目标
负责公司旗下200家门店的商品生命周期管理，通过数字化手段提升商品周转率和库存周转周期。项目旨在建立统一的商品信息管理平台，实现从商品引进、上架、促销到退市的全周期管理。
主要职责
- 设计并执行商品引进策略，分析市场趋势及消费者行为数据，制定商品组合方案
- 建立商品信息数据库，统一编码、规格、参数等基础数据，提升供应链协同效率
- 开发商品预警机制，监控库存异常、滞销商品及季节性商品淘汰周期
- 协调市场部、采购部及门店运营部，确保商品信息在各环节同步更新
技术难点与创新
- 实现多系统数据对接（ERP系统、销售系统、供应商系统），解决数据孤岛问题
- 通过RFID技术试点，提升库存盘点准确率至95%以上
- 建立商品淘汰预测模型，利用历史销售数据和季节因素预测商品生命周期
项目成果
- 商品周转率提升32%，库存周转周期缩短至45天
- 新品引进成功率提升25%，滞销商品淘汰周期缩短30%
- 年节约库存成本约1200万元
项目背景与目标
针对公司运营的跨境电商平台，建立商品竞争力分析体系，通过数据驱动优化商品定价、促销策略及供应链协同。项目重点解决跨市场定价差异、物流成本波动及库存匹配问题。
主要职责
- 整合亚马逊、速卖通、eBay三大平台的商品价格、评价、流量数据，建立基准数据库
- 开发价格动态调整模型，根据竞品价格波动、季节性需求及历史销售数据自动调整建议
- 建立供应商动态评分体系，结合物流时效、退货率、产品质量等指标优化供应商选择
- 设计多维度商品评分系统（包括利润率、复购率、客户满意度等），支持商品淘汰决策
技术难点与创新
- 实现跨平台数据爬取及清洗，应对不同平台数据格式差异
- 构建商品价格弹性预测模型，考虑汇率波动、平台活动等外部因素影响
- 开发可视化决策支持系统，为运营团队提供商品策略优化建议
项目成果
- 商品毛利率提升18%，客单价提升22%
- 退货率下降至1.2%（行业平均2.5%），客户满意度提升至93%
- 供应链成本降低15%，库存周转率提升至7次/年
个人总结
工作成果与专业能力
在商品管理领域积累了丰富的实践经验，擅长市场分析与品类规划，主导过多个畅销品引进项目。通过精准的库存预测模型，将滞销率降低15%，优化供应链协同效率达20%。熟练运用ERP系统及数据分析工具，具备跨部门沟通与项目落地能力。
核心优势
- 深度理解消费者行为，擅长结合市场趋势制定选品策略
- 精通商品生命周期管理，从引进到退市全程把控
- 具备敏锐的风险预判能力，有效应对市场波动
职业规划
持续深耕商品管理专业领域，致力于成为供应链优化与品类战略的专家。希望通过数据驱动的商品决策，为企业创造更大商业价值，同时培养新一代商品管理人才。
研究背景
针对当前商品零售环境中消费者决策机制复杂化、个性化需求增长的行业痛点，开展消费者认知与决策行为的跨学科研究。通过眼动追踪技术和大数据分析，揭示消费者在购物场景中的信息处理模式。
研究方法
采用眼动仪采集300名消费者在虚拟购物环境中的注视模式，结合商品属性数据库和消费者画像数据，运用多变量统计分析和深度学习算法构建消费者决策预测模型。
创新成果
提出'多模态认知决策模型'，将传统RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）的预测准确率提升32%，研究成果已在《Journal of Consumer Research》期刊发表，并被应用于某零售集团的商品推荐系统优化，实现销售额提升18%。
研究背景
针对快消品行业供应链响应速度不足、库存周转率低等行业难题，开展基于物联网技术的智能供应链优化研究。重点解决商品从生产到终端销售的全链条协同问题。
研究方法
整合物联网传感器数据与销售终端实时数据，运用时间序列分析和强化学习算法，构建动态库存预测模型。通过数字孪生技术模拟供应链各环节协同决策过程，验证模型在不同场景下的适应性。
创新成果
开发'智能补货预测系统'，成功应用于某全国连锁超市的供应链管理，使库存周转天数缩短23%，缺货率降低41%。研究成果获得深圳市科技创新二等奖，并申请专利3项（已授权2项）。
- 中文： 母语水平，能够熟练进行商务沟通、书面写作和谈判，熟悉商品行业术语。
- 英语： CET-6水平，能够流利阅读、翻译和撰写商业文档，提升国际业务沟通效率。
- 商品管理认证： 由国家认证机构颁发，涵盖库存控制、市场分析和销售策略，增强商品助理的专业技能。
- 零售管理证书： 由行业协会认证，包括客户服务优化和库存优化，提高商品运营效率和数据分析能力。