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Gerente de Analítica de Datos de Marketing

Lidera la analítica de datos de marketing de PMI y supervisa la arquitectura de datos, la gobernanza de métricas, los modelos predictivos y los informes ejecutivos. Dirige al equipo de analistas y colabora con Ingeniería para crear productos de datos de marketing fiables.

USEstados UnidosRemotoTiempo completoSeniorLíderIdioma Obligatorio: inglésAnalista de datos
ETLNubePythonSQL

Descripción

  • Define las métricas principales de Marketing y las reglas de negocio para su capa semántica gobernada
  • Especifica modelos semánticos para necesidades complejas de marketing en distintos dominios y revisa las implementaciones en Snowflake
  • Se responsabiliza de la arquitectura de datos de Marketing, incluidos hechos, dimensiones, granularidad, relaciones, jerarquías y dimensiones conformadas
  • Desarrolla modelos analíticos que abarcan adquisición, interacción, conversión, certificación, membresía, renovación e ingresos
  • Utiliza SQL avanzado para perfilar datos, validar fuentes, conciliar métricas, crear conjuntos de datos reutilizables y responder preguntas complejas
  • Mantiene las correspondencias entre fuentes y métricas, el linaje, la documentación, las descripciones de entidades, los usos aprobados y las limitaciones conocidas de los datos
  • Gestiona las preguntas de negocio, los resultados esperados y el glosario de sinónimos del Repositorio de Consultas Verificadas para Cortex Analyst y la analítica en lenguaje natural
  • Investiga discrepancias entre Snowflake, BI, Adobe Analytics, plataformas de marketing, informes financieros y sistemas operativos
  • Detecta carencias en los datos de origen, la resolución de identidades, la estructura de eventos y la coherencia dimensional
  • Establece responsabilidades claras para los sistemas de origen, los productos de datos desarrollados, los modelos semánticos y las capas de informes
  • Lidera, orienta y desarrolla a un equipo de tres o cuatro analistas
  • Define la hoja de ruta de Analítica de Marketing, asigna recursos y supervisa la recepción y priorización del trabajo
  • Establece estándares de calidad de SQL, revisión por pares, pruebas, documentación, reutilización, modelado y rigor analítico
  • Revisa modelos, consultas y análisis antes de compartirlos con las partes interesadas
  • Supervisa el rendimiento del equipo, la contratación y los planes de desarrollo
  • Define y gobierna indicadores clave de marketing, como ingresos, conversión, CAC, CPA, ROAS, retención, avance del embudo, ritmo de ejecución y eficiencia de canales
  • Garantiza la precisión y claridad de los informes ejecutivos periódicos, incluidos los análisis para las revisiones mensuales del negocio y las revisiones trimestrales (QBR)
  • Concilia las métricas comunicadas por las plataformas, los modelos de atribución, Finanzas y los estudios de incrementalidad
  • Lidera análisis de atribución, cohortes, incrementalidad, modelos predictivos, segmentación, ciclo de vida y retención
  • Define las variables, los objetivos, los métodos de validación, los umbrales de rendimiento, los calendarios de actualización, la supervisión de deriva y los controles de activación de los modelos predictivos
  • Establece estándares para pruebas A/B, grupos de control, experimentos geográficos y estudios de incremento de conversiones
  • Colabora con Producto y Marketing en embudos, estados de clientes, etapas del ciclo de vida y señales de comportamiento
  • Gobierna los productos de analítica de Marketing en plataformas empresariales de BI y visualización
  • Utiliza Adobe Analytics y datos de Adobe Experience Platform, CRM, comercio y sistemas de medios pagados para analizar el comportamiento digital y las conversiones
  • Aplica conocimientos de instrumentación digital, etiquetado, identidad y esquemas para detectar problemas de medición y arquitectura
  • Amplía la analítica de autoservicio gobernada y asistida por IA en Snowflake, BI y herramientas de lenguaje natural
  • Establece controles de acceso, granularidad de datos, precisión y evaluación para agentes de IA y herramientas de lenguaje natural
  • Representa a Marketing en iniciativas analíticas con Ingeniería de Datos, Arquitectura de Datos y Gobierno de Datos
  • Convierte las preguntas de negocio en requisitos analíticos y especificaciones de productos de datos
  • Colabora con Ingeniería en la lógica de transformación, los contratos de datos, la integración de fuentes, el diseño de modelos y la calidad de los datos
  • Colabora con los equipos de Marketing en sus necesidades y prioridades de medición
  • Presenta hallazgos, tendencias de rendimiento y recomendaciones a la alta dirección

Requisitos

  • Al menos 10 años de experiencia en analítica de marketing, analítica de clientes, ingeniería analítica o un campo relacionado, incluida experiencia previa liderando un equipo de analítica
  • Experiencia liderando y desarrollando un equipo de analítica sin dejar de mantener habilidades técnicas prácticas
  • Conocimiento práctico de conceptos ETL y ELT, canales de transformación, dependencias de datos y controles de calidad de datos
  • Experiencia con arquitecturas de datos por capas, dimensionales o medallón
  • Experiencia integrando y analizando datos de sistemas de CRM, marketing, digitales, comercio y transacciones
  • Experiencia en arquitectura de plataformas de datos de clientes, incluida la resolución de identidades, el diseño de esquemas de eventos y la activación de audiencias
  • Experiencia en medición de marketing que abarque atribución, experimentación, incrementalidad, conversión, CAC y CPA, y ROAS
  • Experiencia dirigiendo o desarrollando modelos predictivos y de propensión, como modelos de abandono o retención
  • Dominio avanzado de SQL, incluidas uniones complejas, expresiones CTE, funciones de ventana, transformaciones, perfilado de datos, conciliación y validación de conjuntos de datos grandes
  • Experiencia práctica con Snowflake u otra plataforma moderna de datos en la nube
  • Experiencia diseñando modelos de datos empresariales y analíticos y especificándolos para equipos de Ingeniería
  • Conocimientos de modelado dimensional, incluidos hechos, dimensiones, granularidad, cardinalidad, dimensiones de variación lenta, jerarquías y dimensiones conformadas
  • Experiencia gobernando métricas, linaje y conciliación en varios sistemas empresariales
  • Sólidas habilidades para comunicar análisis mediante narrativas claras y comunicarse con directivos
  • Se valorará la familiaridad con herramientas de capa semántica y contexto, como Snowflake Semantic Views, Cortex Analyst, Cortex Search, dbt Semantic Layer o Looker
  • Se valorará la experiencia con una plataforma empresarial de analítica web
  • Se valorará la experiencia con dbt o un marco comparable de transformación SQL
  • Se valorará la experiencia con Python o R para análisis avanzado, automatización o modelado
  • Se valorará la experiencia desarrollando analítica con Git y control de versiones
  • Se valorará la experiencia con marcos de pruebas y observabilidad de datos
  • Se valorarán los conocimientos de modelado de mezcla de marketing, experimentación geográfica, incremento de conversiones, inferencia causal o aprendizaje automático aplicado al abandono, la propensión o el valor del ciclo de vida del cliente
  • Disponibilidad para viajar hasta un 10 % si se requiere

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