00后女王郑钦文一夜成名身价暴涨：下一个谷爱凌
历时19天，这届奥运会完美收官
一颗璀璨新星也正以惊人速度迅速崛起
那就是“Queen Wen”
郑！钦！文！
商业新贵郑钦文，下一个谷爱凌….
8月3日，在罗兰加洛斯中心球场的红土场上，00后中国女孩郑钦文打败世界第一，成为世界第一，成功创造历史，书写网球新篇章！
（图片来源网络）
论这块金牌的含金量有多高呢？那一年，“网球一姐”李娜在北京奥运会上闯入四强，创下奥运网球女单最佳成绩。
这16年来，从未有人刷新战绩，直到郑钦文的出现...如今的她，击碎了西方的“网球神话”，是中国首位奥运网球单打项目的金牌得主，也是亚洲单打首金！“Queen Wen”的称号，已响彻世界各地。
（图片来源网络）
不仅如此，历史性首枚金牌的分量，也为其代言的品牌带来了泼天的富贵...
早在奥运会之前，就有不少品牌押宝郑钦文：耐克、蚂蚁集团（支付宝）、劳力士、威尔胜、斯维诗、霸王茶姬、兰蔻...
一战成名后，这些品牌们也立刻搭上了这趟流量快车，尤其是茶饮品牌霸王茶姬：查看近30天的微信指数，不难发现，霸王茶姬超越一众头部茶饮品牌，热度爆表！
（图片来源网络）
那除了会选代言人外，霸王茶姬还做对了什么呢？胜在动作快+能“蹭”就“蹭”：
早在奥运前，就一口气官宣了刘翔、郑钦文、汪顺等7名运动员组成的健康大使，提前预热；
等到奥运如火如荼开展之时，霸王茶姬又开始“加码”郑钦文，进入决赛便送出25万杯为运动健儿助威；
正式决赛时，派自家员工高举横幅到现场应援，更离谱的是还真蹭到了央视镜头，怒刷存在感；
夺冠后，又是各个渠道发推文祝贺，又是放出一系列庆祝活动，比如“送6666杯”免单活动...
（图片来源网络）
这一波营销动作，霸王茶姬的路人缘一下被拉满！难怪现下网友都开始纷纷“接霸王茶姬事业运”了...
（图片来源小红书）
不得不说，能从一片奶茶红海中杀出一条生路，霸王茶姬肯定靠的不仅仅是运气，更离不开这样一群人...
Marketing Analyst
霸王茶姬营销背后的神秘操手
在这个流量为王的时代下，一个企业想要站稳脚跟就绝对离不开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：
传统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。
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！
（图片来源网络）
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？
虽然刚刚小i提及MA的门槛相对较低，但要想得到一份名企MA的offer，也不是那么easy...
Soft Skill
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。
Hard Skill
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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