战略部向合伙人汇报

基于金融行业客户的战略和业务需求，如3-5年发展规划、投后整合、数字化转型规划、当前面临的业务挑战等话题，结合定量和定性分析方式，进行针对性的研究，如宏观环境分析、市场分析、同行对标分析、企业当前业务的优势与挑战分析、短中长期战略、业务规划、案例分析等。
- 定性分析：通过结构化的思考，搭建分析框架，形成研究课题的观点和假设。对于外部分析，通过桌面研究和外部专家访谈，了解行业发展情况和业内业务模式等情况；对于内部分析，通过客户高管和部门领导的访谈和沟通，了解企业内部的发展情况和发展想法；
- 定量分析：基于定性结果，进行数据验证。如宏观分析层面，通过政府公开数据搜集政策、经济、社会和技术相关信息，进行发展趋势分析和预测；竞争分析层面，通过企业年报数据、调研数据进行对标分析；经营层面，通过企业内部的财务数据进行业务诊断和未来预测；用户分析层面，结合调研问卷和企业内部经营数据，进行用户分群、洞察和产品、权益设计。

为蚂蚁集团-客户权益保障事业群-决策支持部舆情部门进行数智化能力建设、为集团各业务部门提供决策支持，以及参与集团对外的商业化项目。
- 数智化能力建设：使用自然语言算法和统计学模型提高舆情数据的分析能力，如搭建基于规则的文本挖掘工具，提高部门文本分析效率50%以上，以及搭建舆情事件库指标体系；
- 业务决策分析：通过舆情数据，为蚂蚁集团的业务部门进行支付宝产品（如蚂蚁保）的口碑研究和营销活动分析，洞察产品问题和增长机会点；
- 舆情平台运营：针对舆情平台使用者的需求，新增或改进舆情平台的功能系统，如新增数据源、建设分析指标等；
- 商业化服务：应蚂蚁集团战略方向，协助参与蚂蚁集团的商业化项目，如帮助成都政府了解当地市民的理性消费意识，以及为央视提供NBA复播的舆情反馈。

高级分析顾问团队

通过数据分析和算法模型，为客户提供市场、营销传播、品牌建设、消费者洞察等领域的营销洞察和策略建议。

- 商业分析洞察：
市场和竞品分析：通过调研、社交媒体数据和桌面研究了解行业和竞品动态，如市场规模、渗透率等；
人群洞察：基于用户/消费者态度和行为数据，进行用户细分、寻找目标人群；
营销和传播分析：通过调研、社交媒体数据为企业营销活动做监测和评估，如品牌认知度分析、KOL分析和活动反馈等；
数据整合和自动化：帮助企业整理CRM数据库，并且帮助制作自动化仪表盘。
- 数据分析和建模 - 通过数据分析和算法模型解决商业问题：
分析的数据类型：调研数据、CRM数据、社交媒体数据、行业数据以及企业营销数据；
常用算法:聚类算法(k均值、分层算法等)，分类算法(决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机、线性判别式等)，归因算法（因子分析、倾向性匹配得分、 结构化方程模型、Shalpey Value等）、文本挖掘算法（情感算法、文本聚类）。
- 部门协同和客户服务：
部门协同：与前台分析部门合作，解释模型结果、探索和创新业务、定期培训数据科学知识和讲解案例分析；
客户服务：与客户沟通商业需求，将客户需求转换成数据解决方案，提供洞察并给出建议。