HighLevel
HighLevel
201 – 500 Employés
ConseilLogistiqueSaaS
HighLevel est une entreprise de SaaS qui développe une plateforme tout-en-un de marketing et de vente destinée aux entreprises et aux professionnels du marketing. Son logiciel réunit la capture de prospects, la prise de rendez-vous, la gestion du pipeline, les sites web, les tunnels de conversion, les pages d’atterrissage et le suivi automatisé par téléphone, SMS, e-mail et réseaux sociaux. HighLevel propose également des intégrations API, des outils de gestion des adhésions et des formations, ainsi que des options en marque blanche permettant aux entreprises de proposer la plateforme sous leur propre marque. Pour les personnes à la recherche d’un emploi, le profil de l’entreprise reflète un travail axé sur la création et le support d’un vaste produit d’automatisation des activités utilisé dans le conseil, la logistique et d’autres organisations orientées vers les services.

Data Scientist Staff, Rétention des revenus — HighLevel, télétravail en Inde

Piloter l’analyse causale du désabonnement, de la rétention et de la monétisation des modules complémentaires pour le système d’exploitation d’entreprise de HighLevel, propulsé par l’IA. Éclairer les décisions liées au CPaaS, à la réussite client, aux finances, au produit et à la croissance.

Description

  • Piloter l’analyse causale de la rétention des revenus principaux et de la monétisation des modules complémentaires dans le CPaaS, les modules complémentaires d’IA et les autres sources de revenus
  • Évaluer le potentiel de revenus des modules complémentaires dans le CPaaS et les nouvelles fonctionnalités d’IA, en identifiant les facteurs qui favorisent l’adoption et l’utilisation
  • Utiliser des techniques d’inférence causale telles que l’appariement, les différences de différences, l’analyse de survie et de risque, et le contrôle synthétique
  • Collaborer avec les équipes Finance et RevOps pour établir des définitions de référence des métriques et des données d’entrée pour les prévisions
  • Travailler avec la stratégie produit et la croissance sur la charte TTP et désabonnement, et avec l’expérimentation pour évaluer les initiatives de rétention
  • Fournir des conseils analytiques aux directions de la réussite client, des finances et des communications/CPaaS
  • Définir les normes analytiques pour les data scientists et analystes des équipes associées
  • Définir l’orientation technique de la mesure de la rétention à l’échelle de l’entreprise et être responsable des métriques de référence GRR, NRR, désabonnement et modules complémentaires
  • Développer la taxonomie analytique de la rétention avec l’ingénierie analytique
  • Créer des cadres réutilisables pour l’analyse de la rétention et l’inférence causale
  • Utiliser Claude et des outils d’IA comparables pour l’exploration, la documentation et l’analyse

Exigences

  • Au moins 9 ans d’expérience en analyse des revenus ou de la rétention, en science des données ou en statistique appliquée, avec une expertise approfondie du désabonnement, de la rétention et de la monétisation
  • Expérience pratique de l’inférence causale et discernement solide pour distinguer les résultats causaux des artefacts du processus de génération des données
  • Capacité à interpréter des données financières, de facturation et d’utilisation complexes, et à définir des métriques capables de résister à l’examen des équipes Finance et Produit
  • Solides compétences en SQL et maîtrise opérationnelle de Python
  • Expérience dans un environnement Snowflake et dbt
  • Impact démontré d’analyses de rétention ou de monétisation sur des décisions liées au produit, à la tarification, à la réussite client ou au cycle de vie
  • Capacité à travailler avec des données imparfaites et évolutives, à utiliser des sources gouvernées et à améliorer la qualité analytique sans reconstruire les pipelines
  • Capacité à influencer les équipes Produit, Réussite client, Finance et la direction sans autorité hiérarchique directe
  • Expérience du CPaaS, notamment de la téléphonie ou de la messagerie, ou des revenus fondés sur l’utilisation et la consommation
  • Expérience en B2B SaaS ou CRM, notamment avec le MRR, la facturation par abonnement, la gestion des impayés et la récupération des désabonnements involontaires
  • Familiarité avec Statsig ou une plateforme d’expérimentation comparable
  • Expérience des flux de travail analytiques assistés par l’IA
  • Expérience du mentorat d’analystes

Avantages

  • Organisation mondiale privilégiant le télétravail
  • Collaboration avec une équipe internationale répartie dans plus de 10 pays
  • Possibilité de développer une pod à mesure que le périmètre s’élargit

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