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突变!Lululemon,危!

突变!Lululemon,危!

公众号新闻


万万没想到
瑜伽届的“爱马仕”也走上了
自我拯救的道路
……

01
风波不断,Lululemon被爆股价下跌32%



1

裁员潮蔓延到了Lululemon


是的,你没看错。一直牢牢拿捏住9亿少女心的lululemon,也开始为自己的业绩发愁了。


据悉,lululemon 2023财年营收增长19%至96亿美元,第四季度收入增长16%至32亿美元其中,营收占比以往在8成左右的美国市场,这次也大不如前。


(图片来源网络)


而到目前为止,lululemon股价累计下跌32%至352.4美元,市值约为426亿美元


为此,lululemon开始了自我拯救之旅:


  • First Step👉在美国洛杉矶郊外开设一个大型新仓库,并计划在今年底关闭位于华盛顿的配送中心

  • Second Step👉从6月21日开始裁减约128名员工


与此同时,lululemon还计划拓展鞋履品类并进军男装业务




2

想涅槃重生?还得靠...


这时候就不得不夸一下露家的营销手段:


1️⃣请来中国F1赛车手周冠宇作为cityverse运动休闲鞋代言人(这个热度真的被TA蹭到咯!)


(图片来源官方)


2️⃣举办多样的社群活动和数字化营销策略引了大量年轻消费者,例如“Align快闪试衣间”和“夏日乐挑战”等。


而这一切的营销手段,还得靠这一群操盘手...


02
Marketing Analyst
lululemon营销背后的神秘操手






在这个流量为王的时代下,一个企业想要成功破圈就绝对离不开Marketing Analyst...因此Marketing Analyst 相关的岗位也渐渐成了求职的热门岗位。


不过在这儿,小i还是要强调一下!Marketing Analyst与传统的Marketing还是有明显的区别:


统Marketing是在市场策略,市场调查,销售渠道,创意策划等方面的综合,主观性的工作较多;


Marketing Analyst则是通过用一系列数据分析,更好地认识市场的商品供应和需求比例关系等,从而协助企业制定正确的经营策略,对技术性工作的要求更高。


简单点说,就是👉MA专注于市场趋势的研究和评估,目标是确定一家公司应该生产哪些产品、以什么价格定位、用什么方法营销它们。


1

Marketing Analytics大热的原因


既然是当下的热门选手MA,它的优势可不止亿点点…


欢迎不同专业的留学生

不少留学生担心,这个岗位是不是只有Marketing专业的学生才可以求职实际上,Marketing Analyst的门槛相对较低,无论你是Statistics,CS,Economics还是Business Administration专业都可以求职


门槛虽低,但香是真香

一方面,根据劳工统计局的数据显示,到2026年,北美预计新增大约138万个Marketing Analyst相关职位,增长速度远高于所有职业的平均水平。

另一方面,除了岗位需求量大,MA的薪资也十分可观!一般来说刚毕业的留学生平均年薪在$40,000 ~ $50,000 之间,而Marketing Analyst 的 Entry-Level 平均年薪就高达$84k🍋


(图片来源glassdoor)


值得一提的是,Marketing Analyst晋升路径十分明朗,伴随职位的晋升,未来“钱”景也是一片大好!



由此可见,Marketing Analyst大热不是没有原因,缺人又多金。可问题来了:留学生该如何准备,才能成为各大名企抢着要的MA人才呢?

2

机会多多,留学生如何进MA?


好消息MA对候选人的专业背景并没有硬性要求,但会更加注重软硬技能之间的Balance


1️⃣软技能

MA需要拥有优秀的逻辑思维、营销知识、沟通能力以及相关的行业知识


  • 逻辑思维能力:MA注重求职者的数学、逻辑能力,因此对于Statistics的要求较高;

  • 营销知识:熟悉公司营销部门和整个市场营销行情,包括主要竞争者、市场份额、行业趋势、市场前景等;

  • 沟通能力:强大的沟通能力对于MA来说也是必不可少的。因为除了做数据分析之外,还MA还是需要和其他部门对接,把数据讲成故事;

  • 行业知识:要了解数学/统计、计算机能力、Marketing 商业领域的知识。


2️⃣硬技能

作为Marketing Analyst,最为基础的技能要求便是熟练掌握 SQL,更进一步的话则需要学习其他的Programming Language,包括:


  • 收集和处理数据工具:SQL、SPSS、Python、Google Analytics、HubSpot

  • 分析数据工具:R、Python、SAS、Excel

  • 数据可视化工具:Excel、Tableau、HubSpot


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  • 简历缺乏亮点

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