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HighLevel è un’azienda SaaS che sviluppa una piattaforma completa di marketing e vendite per aziende e professionisti del marketing. Il suo software riunisce acquisizione di lead, programmazione di appuntamenti, gestione della pipeline, siti web, funnel, landing page e follow-up automatizzato tramite telefono, SMS, e-mail e canali social. HighLevel offre inoltre integrazioni API, strumenti per la gestione di iscrizioni e corsi e opzioni white label che consentono alle aziende di proporre la piattaforma con il proprio marchio. Per chi cerca lavoro, il profilo dell’azienda riflette attività incentrate sulla realizzazione e sul supporto di un ampio prodotto di automazione aziendale utilizzato nella consulenza, nella logistica e in altre organizzazioni orientate ai servizi.

Data Scientist Staff, Retention dei ricavi — HighLevel, da remoto dall’India

Guidare l’analisi causale del churn, della retention e della monetizzazione degli add-on per il sistema operativo aziendale di HighLevel basato sull’IA. Supportare le decisioni in ambito CPaaS, Customer Success, Finanza, Prodotto e Crescita.

Descrizione

  • Guidare l’analisi causale della retention dei ricavi principali e della monetizzazione degli add-on in CPaaS, add-on di IA e altri flussi di ricavi
  • Valutare il potenziale di ricavi degli add-on in CPaaS e delle funzionalità emergenti di IA, identificando i fattori che favoriscono l’adozione e l’utilizzo
  • Utilizzare tecniche di inferenza causale come matching, differenze nelle differenze, analisi di sopravvivenza e del rischio e controllo sintetico
  • Collaborare con Finanza e RevOps per stabilire definizioni autorevoli delle metriche e degli input previsionali
  • Lavorare con Strategia di Prodotto e Crescita sulla carta TTP e churn e con il team Sperimentazione per valutare le iniziative di retention
  • Fornire indicazioni analitiche alle leadership di Customer Success, Finanza e Comunicazioni/CPaaS
  • Definire gli standard analitici per data scientist e analisti dei team correlati
  • Stabilire la direzione tecnica per la misurazione della retention a livello aziendale e avere la responsabilità delle metriche canoniche di GRR, NRR, churn e add-on
  • Sviluppare la tassonomia dell’analisi della retention con Analytics Engineering
  • Creare framework riutilizzabili per l’analisi della retention e l’inferenza causale
  • Utilizzare Claude e strumenti di IA comparabili per esplorazione, documentazione e analisi

Requisiti

  • Almeno 9 anni di esperienza nell’analisi dei ricavi o della retention, nella data science o nella statistica applicata, con una solida esperienza in churn, retention e monetizzazione
  • Esperienza pratica nell’inferenza causale e solido giudizio nel distinguere i risultati causali dagli artefatti del processo di generazione dei dati
  • Capacità di interpretare dati finanziari, di fatturazione e di utilizzo complessi e definire metriche in grado di superare l’esame di Finanza e Prodotto
  • Ottime competenze in SQL e buona padronanza operativa di Python
  • Esperienza di lavoro in un ambiente Snowflake e dbt
  • Impatto dimostrato dell’analisi della retention o della monetizzazione su decisioni relative a prodotto, prezzi, Customer Success o ciclo di vita
  • Capacità di lavorare con dati imperfetti e in evoluzione, utilizzare fonti governate e migliorare la qualità analitica senza ricostruire le pipeline
  • Capacità di influenzare Prodotto, Customer Success, Finanza e leadership senza autorità diretta
  • Esperienza con CPaaS, inclusi telefonia o messaggistica, oppure con ricavi basati sull’utilizzo e sul consumo
  • Esperienza in B2B SaaS o CRM, inclusi MRR, fatturazione in abbonamento, gestione degli insoluti e recupero del churn involontario
  • Familiarità con Statsig o una piattaforma di sperimentazione comparabile
  • Esperienza con flussi di lavoro di analisi assistiti dall’IA
  • Esperienza nel mentoring di analisti

Benefit

  • Organizzazione globale con priorità al lavoro da remoto
  • Collaborazione con un team globale distribuito in più di 10 paesi
  • Opportunità di sviluppare un pod con l’espansione del mandato

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