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PMI, das Project Management Institute, ist ein globaler gemeinnütziger Berufsverband, der sich auf Bildung und berufliche Weiterentwicklung im Projekt- und Programmmanagement konzentriert. Der Verband entwickelt Branchenstandards und Leitfäden, darunter den PMBOK Guide, und bietet Zertifizierungen wie PMP, CAPM, PMI-ACP und PMI-CPMAI an. Darüber hinaus stellt PMI Schulungen, Veranstaltungen, Forschungsarbeiten, Thought Leadership, digitale Tools wie PMI Infinity, Unternehmenslösungen und Mitgliederservices für Projektfachleute bereit.
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Manager Marketing-Datenanalyse

Verantwortet die Marketing-Datenanalyse bei PMI und steuert Datenarchitektur, Metrik-Governance, Prognosemodelle und Berichte für die Geschäftsleitung. Führt Analystinnen und Analysten und arbeitet mit dem Engineering am Aufbau verlässlicher Marketing-Datenprodukte.

USVereinigte StaatenRemoteVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischDatenanalyst
CloudETLPythonSQL

Beschreibung

  • Definiert die zentralen Marketingkennzahlen und Geschäftsregeln für die gesteuerte semantische Schicht
  • Spezifiziert semantische Modelle für komplexe Marketinganforderungen über verschiedene Bereiche hinweg und prüft Snowflake-Implementierungen
  • Verantwortet die Marketing-Datenarchitektur, einschließlich Fakten, Dimensionen, Granularität, Beziehungen, Hierarchien und konformer Dimensionen
  • Erstellt Analysemodelle für Kundengewinnung, Interaktion, Conversion, Zertifizierung, Mitgliedschaft, Verlängerung und Umsatz
  • Nutzt fortgeschrittenes SQL, um Daten zu profilieren, Quellen zu validieren, Kennzahlen abzugleichen, wiederverwendbare Datensätze zu erstellen und komplexe Fragen zu beantworten
  • Pflegt Zuordnungen von Quellen zu Kennzahlen, Datenherkunft, Dokumentation, Entitätsbeschreibungen, genehmigte Verwendungszwecke und bekannte Datengrenzen
  • Verwaltet Geschäftsfragen, erwartete Ergebnisse und das Synonymglossar im Verified Query Repository für Cortex Analyst und Analysen in natürlicher Sprache
  • Untersucht Abweichungen zwischen Snowflake, BI, Adobe Analytics, Marketingplattformen, Finanzberichten und operativen Systemen
  • Erkennt Lücken in Quelldaten, Identitätsauflösung, Ereignisstruktur und dimensionaler Konsistenz
  • Legt klare Zuständigkeiten für Quellsysteme, entwickelte Datenprodukte, semantische Modelle und Berichtsebenen fest
  • Führt drei bis vier Analystinnen und Analysten, begleitet sie und fördert ihre Entwicklung
  • Legt die Roadmap für Marketing Analytics fest, verteilt Ressourcen und steuert Aufgabeneingang und Priorisierung
  • Definiert Standards für SQL-Qualität, Peer-Reviews, Tests, Dokumentation, Wiederverwendung, Modellierung und analytische Sorgfalt
  • Prüft Modelle, Abfragen und Analysen, bevor sie mit Stakeholdern geteilt werden
  • Verantwortet Teamleistung, Einstellungen und Entwicklungsplanung
  • Definiert und steuert Marketing-KPIs wie Umsatz, Conversion, CAC, CPA, ROAS, Kundenbindung, Funnel-Fortschritt, Planerfüllung und Kanaleffizienz
  • Stellt Genauigkeit und Verständlichkeit wiederkehrender Berichte für die Geschäftsleitung sicher, darunter monatliche Geschäftsberichte und QBR-Analysen
  • Gleicht Kennzahlen aus Plattformen, Attributionsmodellen, Finanzdaten und Inkrementalitätsstudien ab
  • Leitet Analysen zu Attribution, Kohorten, Inkrementalität, Prognosemodellen, Segmentierung, Kundenlebenszyklus und Kundenbindung
  • Legt Merkmale und Zielwerte für Prognosemodelle, Validierungsmethoden, Leistungsschwellen, Aktualisierungspläne, Driftüberwachung und Aktivierungskontrollen fest
  • Definiert Standards für A/B-Tests, Kontrollgruppen, geografische Experimente und Conversion-Lift-Studien
  • Arbeitet mit Produkt und Marketing an Funnels, Kundenstatus, Lebenszyklusphasen und Verhaltenssignalen
  • Steuert Marketing-Analyseprodukte über unternehmensweite BI- und Visualisierungsplattformen hinweg
  • Analysiert digitales Verhalten und Conversions mit Adobe Analytics sowie Daten aus Adobe Experience Platform, CRM, Commerce und bezahlten Mediensystemen
  • Nutzt Fachwissen zu digitaler Instrumentierung, Tagging, Identität und Schemata, um Mess- und Architekturprobleme zu erkennen
  • Baut gesteuerte Self-Service- und KI-gestützte Analysen über Snowflake, BI und Tools für natürliche Sprache aus
  • Legt Zugriffs-, Datengranularitäts-, Genauigkeits- und Evaluierungskontrollen für KI-Agenten und Tools für natürliche Sprache fest
  • Vertritt Marketing bei Analysevorhaben mit Data Engineering, Datenarchitektur und Data Governance
  • Übersetzt Geschäftsfragen in Analyseanforderungen und Spezifikationen für Datenprodukte
  • Arbeitet mit Engineering an Transformationslogik, Datenverträgen, Quellintegration, Modelldesign und Datenqualität
  • Stimmt Messanforderungen und Prioritäten mit den Marketingteams ab
  • Präsentiert Erkenntnisse, Leistungstrends und Empfehlungen für die Geschäftsleitung

Anforderungen

  • Mindestens 10 Jahre Berufserfahrung in Marketinganalysen, Kundenanalysen, Analytics Engineering oder einem verwandten Bereich, davon Erfahrung in der Führung eines Analyseteams
  • Erfahrung in der Führung und Entwicklung eines Analyseteams bei gleichzeitiger Beibehaltung praktischer technischer Fähigkeiten
  • Gute Kenntnisse von ETL- und ELT-Konzepten, Transformationspipelines, Datenabhängigkeiten und Datenqualitätskontrollen
  • Erfahrung mit mehrschichtigen, dimensionalen oder Medallion-Datenarchitekturen
  • Erfahrung mit der Integration und Analyse von Daten aus CRM-, Marketing-, Digital-, Commerce- und Transaktionssystemen
  • Erfahrung mit der Architektur von Kundendatenplattformen, einschließlich Identitätsauflösung, Ereignisschemata und Aktivierung von Zielgruppen
  • Erfahrung mit Marketingmessung in den Bereichen Attribution, Experimente, Inkrementalität, Conversion, CAC und CPA sowie ROAS
  • Erfahrung in der Leitung oder Entwicklung von Prognose- und Propensity-Modellen, etwa Abwanderungs- oder Kundenbindungsmodellen
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, darunter komplexe Joins, CTEs, Fensterfunktionen, Transformationen, Datenprofilierung, Abstimmung und Validierung großer Datensätze
  • Praktische Erfahrung mit Snowflake oder einer anderen modernen Cloud-Datenplattform
  • Erfahrung im Entwurf von Geschäfts- und Analysedatenmodellen sowie in deren Spezifikation für Engineeringteams
  • Kenntnisse der dimensionalen Modellierung, einschließlich Fakten, Dimensionen, Granularität, Kardinalität, langsam veränderlichen Dimensionen, Hierarchien und konformen Dimensionen
  • Erfahrung mit der Governance von Kennzahlen und Datenherkunft sowie dem Abgleich von Daten über mehrere Unternehmenssysteme hinweg
  • Ausgeprägtes analytisches Storytelling und sichere Kommunikation mit der Geschäftsleitung
  • Kenntnisse semantischer Schichten und Kontexttools wie Snowflake Semantic Views, Cortex Analyst, Cortex Search, dbt Semantic Layer oder Looker sind von Vorteil
  • Erfahrung mit einer unternehmensweiten Webanalyseplattform ist von Vorteil
  • Erfahrung mit dbt oder einem vergleichbaren SQL-Transformationsframework ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Python oder R für fortgeschrittene Analysen, Automatisierung oder Modellierung ist von Vorteil
  • Erfahrung in der Entwicklung von Analysen mit Git und Versionsverwaltung ist von Vorteil
  • Erfahrung mit Frameworks für Datentests und Datenbeobachtbarkeit ist von Vorteil
  • Kenntnisse in Marketing-Mix-Modellierung, geografischen Experimenten, Conversion Lift, Kausalinferenz oder maschinellem Lernen für Abwanderung, Propensity oder Kundenlebenszeitwert sind von Vorteil
  • Bereitschaft zu Reisen von bis zu 10 %, falls erforderlich

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