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PMI, il Project Management Institute, è un’associazione professionale globale senza scopo di lucro dedicata all’istruzione e allo sviluppo professionale nella gestione di progetti e programmi. Sviluppa standard e guide di settore, tra cui la Guida al PMBOK, e offre certificazioni come PMP, CAPM, PMI-ACP e PMI-CPMAI. PMI fornisce inoltre formazione, eventi, ricerca, leadership di pensiero, strumenti digitali come PMI Infinity, soluzioni aziendali e servizi di iscrizione per i professionisti dei progetti.
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Responsabile dell’analisi dei dati di marketing

Guida l’analisi dei dati di marketing di PMI e supervisiona l’architettura dei dati, la governance delle metriche, i modelli predittivi e la reportistica per i dirigenti. Gestisce il team di analisti e collabora con l’area Engineering per realizzare prodotti dati di marketing affidabili.

USStati UnitiDa remotoTempo pienoSeniorLeadLingua Richiesta: ingleseAnalista di dati
CloudETLPythonSQL

Descrizione

  • Definisce le metriche principali di Marketing e le regole aziendali per il relativo livello semantico governato
  • Specifica modelli semantici per esigenze di marketing complesse in diversi domini e verifica le implementazioni in Snowflake
  • È responsabile dell’architettura dei dati di Marketing, inclusi fatti, dimensioni, granularità, relazioni, gerarchie e dimensioni conformi
  • Sviluppa modelli analitici che coprono acquisizione, coinvolgimento, conversione, certificazione, adesione, rinnovo e ricavi
  • Utilizza SQL avanzato per profilare i dati, convalidare le fonti, riconciliare le metriche, creare insiemi di dati riutilizzabili e rispondere a domande complesse
  • Mantiene le mappature tra fonti e metriche, il lineage, la documentazione, le descrizioni delle entità, gli usi approvati e i limiti noti dei dati
  • Gestisce le domande aziendali, i risultati attesi e il glossario dei sinonimi nel Repository delle query verificate per Cortex Analyst e l’analisi in linguaggio naturale
  • Esamina le discrepanze tra Snowflake, BI, Adobe Analytics, piattaforme di marketing, report finanziari e sistemi operativi
  • Individua lacune nei dati sorgente, nella risoluzione delle identità, nella struttura degli eventi e nella coerenza dimensionale
  • Definisce responsabilità chiare per i sistemi sorgente, i prodotti dati sviluppati, i modelli semantici e i livelli di reportistica
  • Guida, affianca e fa crescere un team di tre o quattro analisti
  • Definisce la roadmap di Marketing Analytics, assegna le risorse e supervisiona la gestione e la definizione delle priorità delle richieste di lavoro
  • Stabilisce standard per la qualità SQL, la revisione tra pari, i test, la documentazione, il riutilizzo, la modellazione e il rigore analitico
  • Esamina modelli, query e analisi prima che vengano condivisi con le parti interessate
  • Supervisiona le prestazioni del team, le assunzioni e i piani di sviluppo
  • Definisce e governa gli indicatori chiave di marketing, tra cui ricavi, conversione, CAC, CPA, ROAS, fidelizzazione, avanzamento del funnel, ritmo di esecuzione ed efficienza dei canali
  • Garantisce precisione e chiarezza dei report periodici per i dirigenti, comprese le analisi per le revisioni mensili aziendali e le revisioni trimestrali (QBR)
  • Riconcilia le misure riportate dalle piattaforme, dai modelli di attribuzione, dall’area Finance e dagli studi di incrementalità
  • Guida le analisi di attribuzione, coorte, incrementalità, modellazione predittiva, segmentazione, ciclo di vita e fidelizzazione
  • Definisce le variabili e gli obiettivi dei modelli predittivi, i metodi di convalida, le soglie di prestazione, i calendari di aggiornamento, il monitoraggio della deriva e i controlli di attivazione
  • Stabilisce standard per i test A/B, i gruppi di controllo, gli esperimenti geografici e gli studi sull’incremento delle conversioni
  • Collabora con Product e Marketing su funnel, stati dei clienti, fasi del ciclo di vita e segnali comportamentali
  • Governa i prodotti analitici di Marketing sulle piattaforme aziendali di BI e visualizzazione
  • Utilizza Adobe Analytics e i dati di Adobe Experience Platform, CRM, commercio e sistemi di media a pagamento per analizzare il comportamento digitale e le conversioni
  • Applica competenze di strumentazione digitale, tagging, identità e schemi per individuare problemi di misurazione e architettura
  • Espande l’analisi self-service governata e assistita dall’IA su Snowflake, BI e strumenti in linguaggio naturale
  • Definisce controlli di accesso, granularità dei dati, accuratezza e valutazione per agenti di IA e strumenti in linguaggio naturale
  • Rappresenta Marketing nelle attività analitiche con Data Engineering, Data Architecture e Data Governance
  • Trasforma le domande aziendali in requisiti analitici e specifiche di prodotti dati
  • Collabora con Engineering sulla logica di trasformazione, i contratti dei dati, l’integrazione delle fonti, la progettazione dei modelli e la qualità dei dati
  • Collabora con i team di Marketing sulle esigenze e priorità di misurazione
  • Presenta risultati, tendenze di prestazione e raccomandazioni ai dirigenti

Requisiti

  • Almeno 10 anni di esperienza nell’analisi di marketing, nell’analisi dei clienti, nell’ingegneria analitica o in un ambito correlato, inclusa una precedente esperienza alla guida di un team di analisti
  • Esperienza nella guida e nello sviluppo di un team di analisti, mantenendo competenze tecniche pratiche
  • Conoscenza operativa dei concetti ETL ed ELT, delle pipeline di trasformazione, delle dipendenze dei dati e dei controlli di qualità dei dati
  • Esperienza con architetture di dati a livelli, dimensionali o a medaglione
  • Esperienza nell’integrazione e nell’analisi di dati provenienti da sistemi CRM, di marketing, digitali, commerciali e transazionali
  • Esperienza nell’architettura di piattaforme di dati dei clienti, inclusi la risoluzione delle identità, la progettazione di schemi di eventi e l’attivazione dei segmenti di pubblico
  • Esperienza nella misurazione del marketing che includa attribuzione, sperimentazione, incrementalità, conversione, CAC e CPA, e ROAS
  • Esperienza nella direzione o nello sviluppo di modelli predittivi e di propensione, come modelli di abbandono o fidelizzazione
  • Competenze avanzate in SQL, comprese join complesse, CTE, funzioni finestra, trasformazioni, profilazione dei dati, riconciliazione e convalida di grandi insiemi di dati
  • Esperienza pratica con Snowflake o un’altra moderna piattaforma dati cloud
  • Esperienza nella progettazione di modelli di dati aziendali e analitici e nella loro specifica per i team di Engineering
  • Conoscenza della modellazione dimensionale, inclusi fatti, dimensioni, granularità, cardinalità, dimensioni a variazione lenta, gerarchie e dimensioni conformi
  • Esperienza nella governance delle metriche, del lineage e della riconciliazione tra più sistemi aziendali
  • Ottime capacità di comunicazione con i dirigenti e di presentazione analitica chiara
  • Costituisce titolo preferenziale la familiarità con strumenti di livello semantico e di contesto come Snowflake Semantic Views, Cortex Analyst, Cortex Search, dbt Semantic Layer o Looker
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza con una piattaforma aziendale di analisi web
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza con dbt o un framework comparabile di trasformazione SQL
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza con Python o R per analisi avanzate, automazione o modellazione
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza nello sviluppo di analisi con Git e controllo delle versioni
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza con framework di test e osservabilità dei dati
  • Costituisce titolo preferenziale la conoscenza della modellazione del marketing mix, della sperimentazione geografica, dell’incremento delle conversioni, dell’inferenza causale o del machine learning applicato ad abbandono, propensione o valore del ciclo di vita del cliente
  • Disponibilità a viaggiare fino al 10% se necessario

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