HighLevel ist ein SaaS-Unternehmen, das eine All-in-one-Marketing- und Vertriebsplattform für Unternehmen und Marketingfachleute entwickelt. Die Software vereint Lead-Erfassung, Terminplanung, Pipeline-Management, Websites, Funnels, Landingpages und automatisierte Nachfassaktionen über Telefon, SMS, E-Mail und soziale Kanäle. HighLevel bietet außerdem API-Integrationen, Tools für die Verwaltung von Mitgliedschaften und Kursen sowie White-Label-Optionen, mit denen Unternehmen die Plattform unter ihrer eigenen Marke anbieten können. Für Arbeitssuchende vermittelt das Unternehmensprofil Tätigkeiten rund um die Entwicklung und Unterstützung eines umfassenden Produkts zur Geschäftsautomatisierung, das in Beratungsunternehmen, der Logistik und anderen dienstleistungsorientierten Organisationen eingesetzt wird.
Staff Data Scientist, Umsatzbindung – Remote in den Vereinigten Staaten
Leite kausale Analysen zur zentralen Umsatzbindung und Monetarisierung von Zusatzangeboten bei HighLevel. Arbeite mit CPaaS-, Customer-Success-, Finanz- und Produktteams zusammen, um Entscheidungen zu Kundenbindung und Wachstum zu unterstützen.
Vereinigte Staaten163.400 $ – 220.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftlerBeschreibung
- Leite kausale Analysen zur zentralen Umsatzbindung und Monetarisierung von Zusatzangeboten über CPaaS, KI-Zusatzangebote und andere Umsatzströme
- Bewerte das Umsatzpotenzial von Zusatzangeboten und identifiziere die Faktoren, die deren Akzeptanz und Nutzung beeinflussen
- Nutze Matching, Difference-in-Differences, Überlebens- und Hazard-Modelle, synthetische Kontrollgruppen und verwandte kausale Methoden
- Arbeite mit Finance und RevOps zusammen, um maßgebliche Definitionen und Prognosegrundlagen zu etablieren
- Arbeite mit Führungskräften aus Produktstrategie, Growth und Experimentation an Prioritäten bei der Abwanderung und Tests zur Kundenbindung
- Biete Customer-Success-, Finanz- und Communications-/CPaaS-Führungskräften analytische Unterstützung
- Definiere analytische Standards für Data Science und verwandte Analystenteams
- Steuere die unternehmensweite Messung der Umsatzbindung und pflege die kanonischen GRR-, NRR-, Abwanderungs- und Zusatzangebotsmetriken
- Entwickle gemeinsam mit Analytics Engineering die Taxonomie für Kundenbindungsanalysen
- Erstelle wiederverwendbare Frameworks für Kundenbindungsanalysen und kausale Inferenz
- Nutze KI-Tools wie Claude für Recherche, Dokumentation und analytische Aufgaben
- Berichte an Product Analytics und Data Science und trage gleichzeitig teamübergreifend die Verantwortung für Ergebnisse bei der Umsatzbindung
Anforderungen
- Mindestens 9 Jahre Erfahrung in Umsatz- oder Kundenbindungsanalysen, Data Science oder angewandter Statistik, einschließlich umfassender Arbeit mit Abwanderung, Kundenbindung und Monetarisierung
- Erfahrung mit angewandter kausaler Inferenz und das Urteilsvermögen, kausale Erkenntnisse von Artefakten des datenerzeugenden Prozesses zu unterscheiden
- Erfahrung bei der Abstimmung komplexer Finanz-, Abrechnungs- und Nutzungsdaten sowie bei der Definition von Metriken, denen Finanz- und Produktteams vertrauen
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Python
- Erfahrung mit Snowflake und dbt
- Nachweisbare Wirkung von Analysen zu Kundenbindung oder Monetarisierung auf Produkt-, Preisgestaltungs-, Customer-Success- oder Lifecycle-Entscheidungen
- Fähigkeit, effektiv mit unvollständigen, sich weiterentwickelnden Daten und kontrollierten Datenquellen zu arbeiten
- Fähigkeit, Produkt-, Customer-Success-, Finanz- und Führungskräfte ohne formale Weisungsbefugnis zu beeinflussen
- Erfahrung mit CPaaS oder nutzungs- und verbrauchsabhängigen Umsatzmodellen
- Erfahrung im B2B-SaaS- oder CRM-Umfeld, einschließlich MRR oder Abonnementabrechnung, Mahnwesen und Rückgewinnung unfreiwilliger Abwanderung
- Vertrautheit mit Statsig oder einer ähnlichen Experimentierplattform
- Erfahrung mit KI-gestützten Analyseprozessen
- Erfahrung in der Betreuung und Entwicklung von Analystinnen und Analysten
Zusatzleistungen
- Remote-first-Arbeitsumgebung
- Arbeitgeber der Chancengleichheit
- Globale Organisation, die für Remote-Arbeit konzipiert ist
- Möglichkeit, mit wachsendem Verantwortungsbereich ein Pod zu entwickeln und zu leiten