CarParts.com betreibt eine Online-Plattform für den Kfz-Einzelhandel, die sich auf Ersatzteile, Fahrzeugzubehör und weitere Komponenten für Verbraucher konzentriert. Das Direktkundengeschäft im E-Commerce bietet Produkte aus dem Aftermarket sowie OEM-gleichwertige Produkte und wird durch Geschäftsbereiche in den Bereichen Kfz-Einzelhandel, Logistik und Fertigung unterstützt.
Datenanalyst:in Marketing Analytics bei CarParts.com
Optimiere das E-Commerce-Marketing von CarParts.com durch Kampagnenanalysen, Experimente und Website-Analysen. Verwandle Daten zum Kundenverhalten in Erkenntnisse für Wachstumsentscheidungen.
Beschreibung
- Bewerte E-Mail-, Paid-Media-, SEO- und Treuekampagnen, um ihre zusätzliche Wirkung und ihren Return on Investment zu ermitteln.
- Plane und bewerte A/B- und multivariate Tests auf Website- und Landingpage sowie in Marketing-Funnels.
- Lege Hypothesen, Stichprobengrößen, Messgrößen und Schwellenwerte für statistische Signifikanz fest.
- Erfasse und berichte Website-Kennzahlen wie Traffic, Absprung- und Conversion-Raten, durchschnittlichen Bestellwert und Sitzungsverhalten.
- Nutze Google Analytics oder GA4 und BigQuery, um Muster im Nutzerverhalten und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.
- Analysiere Kundenreisen, um Hürden und Abbruchpunkte zu finden.
- Erstelle und pflege Dashboards und Berichte für Stakeholder.
- Überführe geschäftliche Fragestellungen in Analyseprojekte und führe die Analysen eigenständig von Anfang bis Ende durch.
- Teile umsetzbare Erkenntnisse und arbeite mit Marketing-, Produkt- und Engineering-Teams daran, sie in die Strategie einzubringen.
Anforderungen
- Bachelor- oder Masterabschluss in Datenanalyse, Statistik, Marketing, Business Analytics oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
- Mindestens zwei Jahre Berufserfahrung in Marketing Analytics, Web Analytics oder einer verwandten analytischen Position.
- Sicherer Umgang mit SQL und Excel zur Datenextraktion, -analyse und Berichterstellung.
- Vertrautheit mit Python für statistische Analysen.
- Praktische Erfahrung mit Web-Analytics-Plattformen wie Google Analytics oder GA4, BigQuery oder Adobe Analytics.
- Erfahrung mit Marketingdaten aus E-Commerce oder Einzelhandel.
- Kenntnisse zu SEO- und SEM-Kennzahlen und -Praktiken.
- Fundierte Kenntnisse in A/B-Tests, statistischer Signifikanz und soliden Experimentiermethoden.
- Erfahrung mit einer Datenvisualisierungsplattform wie Tableau, Looker oder Power BI.
- Klare Kommunikation und die Fähigkeit, Erkenntnisse aus Daten für nichttechnische Zielgruppen verständlich zu erklären.