Описания нет
14 окт
data assistant for consumer feedback
ориентир по рынку
вакансия
зп не указана
в среднем
152 180 ₽
мэтч
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансиейЗагрузи резюме, чтобы видеть мэтч с вакой
подготовься к отклику
ai-инструментыЧтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
задачи
- Ensure consumer feedback and media report happening in the internet are collected timely, completely and accurately.
- Collect consumer and media feedback on products and brands from the internet, including social media, mainstream news portal, APPs, search engines, forums etc.
- Identify crisis issues from the feedback and escalate it to the corresponding teams timely. Follow up the progress of the cases escalated.
- Communicate and extent good relationships with customer contact center and service center to ensure smooth escalation and execution of the cases escalated.
- Maintain search keywords to capture the accurate feedback periodically.
- Ensure the accuracy of data tagging.
- Analyze local consumer feedback and derive insights from VOC reports.
требования
- Good command of spoken and written main local language plus English or Chinese.
- Detail-minded, self-motivated and able to work as a good team player with a positive service attitude.
- Basic knowledge and understanding of smartphone is much preferred.
- Basic knowledge of MS Excel.
- Bachelor degree.
условия
- Условий в вакансии нет
навыки
Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.
похожие вакансии
статьи для аналитиков
Событийная аналитика: как настроить отслеживание действий пользователей и не утонуть в данных
Feature engineering для аналитиков: как создавать признаки для ML-моделей без глубоких знаний в Data Science
Оконные функции SQL для аналитика: как считать скользящие средние, ранги и накопительные итоги без подзапросов
похожие вакансии
статьи для аналитиков
Событийная аналитика: как настроить отслеживание действий пользователей и не утонуть в данных
Feature engineering для аналитиков: как создавать признаки для ML-моделей без глубоких знаний в Data Science
Оконные функции SQL для аналитика: как считать скользящие средние, ранги и накопительные итоги без подзапросов