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 — Télétravail aux États-Unis
Dirigez les analyses causales de la rétention des revenus essentiels et de la monétisation des options complémentaires chez HighLevel. Collaborez avec les équipes CPaaS, Customer Success, Finance et produit pour orienter les décisions de rétention et de croissance.
Description
- Diriger l’analyse causale de la rétention des revenus essentiels et de la monétisation des options complémentaires dans le CPaaS, les options d’IA et les autres sources de revenus
- Mesurer le potentiel de revenus des options complémentaires et identifier les facteurs qui favorisent leur adoption et leur utilisation
- Utiliser l’appariement, les différences de différences, les modèles de survie et de risque, les contrôles synthétiques et d’autres méthodes causales connexes
- Travailler avec les équipes Finance et Revenue Operations afin d’établir des définitions de référence et des données d’entrée pour les prévisions
- Collaborer avec les responsables de la stratégie produit, de la croissance et de l’expérimentation sur les priorités de désabonnement et les tests de rétention
- Fournir des conseils analytiques aux directions Customer Success, Finance et Communications/CPaaS
- Définir les pratiques analytiques pour la Data Science et les équipes d’analystes associées
- Piloter la mesure de la rétention des revenus à l’échelle de l’entreprise et maintenir les métriques de référence GRR, NRR, désabonnement et options complémentaires
- Développer la taxonomie analytique de la rétention en partenariat avec l’ingénierie analytique
- Créer des cadres réutilisables pour l’analyse de la rétention et l’inférence causale
- Utiliser des outils d’IA tels que Claude pour la recherche, la documentation et les travaux analytiques
- Rendre compte via les équipes Product Analytics et Data Science tout en assumant la responsabilité des résultats de rétention dans l’ensemble des équipes
Exigences
- Au moins 9 ans d’expérience en analyse des revenus ou de la rétention, en data science ou en statistique appliquée, avec une expérience significative du désabonnement, de la rétention et de la monétisation
- Expérience appliquée de l’inférence causale et discernement nécessaire pour distinguer les résultats causaux des artefacts du processus générateur des données
- Expérience de la réconciliation de données financières, de facturation et d’utilisation complexes, ainsi que de la définition de métriques fiables pour les équipes Finance et produit
- Maîtrise avancée de SQL et compétence pratique en Python
- Expérience de Snowflake et dbt
- Impact démontré d’analyses de rétention ou de monétisation sur les décisions liées au produit, aux prix, au Customer Success ou au cycle de vie
- Capacité à travailler efficacement avec des données incomplètes et évolutives ainsi qu’avec des sources de données gouvernées
- Capacité à influencer les parties prenantes des équipes produit, Customer Success, Finance et la direction sans autorité hiérarchique
- Expérience du CPaaS ou des modèles de revenus fondés sur l’utilisation et la consommation
- Expérience en B2B SaaS ou CRM, notamment en facturation MRR ou par abonnement, en relance des impayés et en récupération du désabonnement involontaire
- Connaissance de Statsig ou d’une plateforme d’expérimentation similaire
- Expérience des processus analytiques assistés par l’IA
- Expérience du mentorat d’analystes
Avantages
- Environnement de travail entièrement à distance
- Employeur garantissant l’égalité des chances
- Organisation mondiale conçue pour le travail à distance
- Possibilité de développer et de diriger un pod à mesure que le périmètre s’élargit