市场信息专员
市场信息专员负责收集、整理和分析与市场相关的信息，以支持市场营销决策和策略制定。他们通过监测市场趋势、竞争对手活动、产品需求等方式，收集大量数据和信息，并将其整理成报告或演示文稿，向管理层提供决策参考。市场信息专员可能会进行市场调研，设计问卷调查或进行市场观察，从而更深入地了解消费者行为和市场动态。此外，他们还可能负责监测数字营销数据、社交媒体趋势等，在分析市场信息的过程中，掌握市场的变化趋势，帮助公司调整营销策略和促进销售业绩。因此，市场信息专员需要具备信息收集和分析能力，以及对市场变化敏锐的观察力。他们通常与市场营销团队合作，帮助公司更好地把握市场动态，提升品牌影响力和市场份额。
平均月薪
¥11200
来自全网240份数据
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薪资福利
市场信息专员收入怎么样？
平均月薪
¥11200
排名第67
市场信息专员一个月多少钱？平均工资为¥11200，其中收入在8k至15k的人群占比最多，达45%; 收入在30k以上的人群占比小部分，达0.8%。本数据统计依赖于各大平台发布的公开薪酬，仅供参考。
不同年限的市场信息专员收入相差多少?
工作年限对应的薪资区间
工作年限对于市场信息专员岗位的收入有多大影响？没有经验的应届生薪资区间为9000元至15000元，有1到3年工作经验的人群薪资区间为7000元至11000元，有3到5年工作经验的人群薪资区间为9000元至15000元，有5到10年工作经验的人群薪资区间为13000元至19000元，不限工作经验的人群薪资区间为9000元至14000元。数据依赖于各平台的公开数据，有所波动，仅供参考。
不同学历的市场信息专员收入相差多少?
学历对应的薪资区间
学历对于市场信息专员的收入有多大的影响？专科学历的薪资区间为6000元至9000元，本科学历的薪资区间为9000元至14000元，硕士学历的薪资区间为13000元至22000元，博士学历的薪资区间为55000元至94000元，不限学历的人群薪资区间为5000元至8000元。本统计数据依据于各平台公开薪酬数据所得，时间不同可能会产生波动，仅供参考。
就业前景
市场信息专员就业前景怎么样？
11月新增职位
295
预计该职位在未来将处于强需求状态
市场信息专员岗位的就业前景怎么样？2025年11月市场信息专员新增295个岗位，在全网公开岗位中新增岗位数排名第1名，市场信息专员这一岗位未来的市场需求仍较大。数据由各大平台公开数据统计分析而来，请客观对待，仅供参考。
市场信息专员每月新增多少职位？
新增职位数
市场信息专员近七个月中每个月新增开放多少职位数？2025年5月新增98个职位，6月新增225个职位，7月新增191个职位，8月新增314个职位，9月新增240个职位，10月新增266个职位，11月新增295个职位。数据更新时间截止2025年11月，曲线越向上代表市场需求量越大，就业情况相对较好。数据依赖于各平台公开薪酬数据，时间不同可能会产生波动，仅供参考。
不同工作年限的市场信息专员的最新薪资是多少？
最新薪资
工作年限对于市场信息专员岗位的收入有多大影响？市场信息专员的年平均涨薪幅度为14%，应届生薪资为¥12100/月，工作年限1到3年的人群薪资为¥9300/月，工作年限3到5年的人群薪资为¥11900/月，工作年限5到10年的人群薪资为¥16200/月，不限工作年限的人群薪资为¥11200/月。曲线越向上代表薪资越高，数据来源依据于各平台公开薪酬数据，时间不同可能会产生波动，仅供参考。
不同工作年限的市场信息专员工作机会占比
工作年限不同，市场信息专员的工作机会是否相同呢？面向应届生开放的职位数为36个，占比为12%；面向工作年限1到3年的人群职位开放数为64个，占比为22%；面向工作年限3到5年的人群职位开放数为43个，占比为15%；面向工作年限5到10年的人群职位开放数为7个，占比为2%；面向不限工作年限的人群职位开放数为144个，占比为49%。数据截止于2025年11月，数据来源依据于各平台公开薪酬数据，仅供参考。
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 36 | 12% |
| 1-3年 | 64 | 22% |
| 3-5年 | 43 | 15% |
| 5-10年 | 7 | 2% |
| 不限经验 | 144 | 49% |
城市对比
市场信息专员去哪里工作更好？
市场信息专员工作城市排名
市场信息专员在全国哪个城市的需求量最高？去上海市工作好还是去深圳市工作好？市场信息专员在上海市的需求量最高，深圳市其次，上海市平均房价低于深圳市，平均月薪高于深圳市，整体的竞争力指数上海市更高。本数据统计来源于各大平台发布的公开数据，竞争力指数为平台自行分析得出，仅供参考。
房价数据来源：城市房网
谈职薪资竞争力指数：
指用本职位的薪资在此城市生活的舒适度，指数越高代表该职位在此城市的竞争力越高
我们的计算方式：
0.3*MinMax（平均薪资）+0.6*MinMax（职位开放数增长率）+0.1*MinMax（生活成本）
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