HighLevel yra SaaS įmonė, kurianti universalią rinkodaros ir pardavimų platformą įmonėms bei rinkodaros specialistams. Jos programinė įranga apima potencialių klientų pritraukimą, susitikimų planavimą, pardavimo piltuvėlio valdymą, svetaines, pardavimo piltuvėlius, nukreipimo puslapius ir automatizuotą tolesnį bendravimą telefonu, SMS žinutėmis, el. paštu bei socialinių tinklų kanalais. HighLevel taip pat teikia API integracijas, narystės ir kursų valdymo įrankius bei baltojo ženklinimo parinktis, leidžiančias įmonėms siūlyti platformą su savo prekės ženklu. Darbo ieškantiems žmonėms įmonės profilis atspindi darbą kuriant ir palaikant platų verslo automatizavimo produktą, naudojamą konsultavimo, logistikos ir kitose į paslaugas orientuotose organizacijose.
Pagrindinis duomenų mokslininkas, pajamų išlaikymas — HighLevel, nuotolinis darbas iš Indijos
Vadovauk priežastinei klientų praradimo, išlaikymo ir papildomų paslaugų monetizacijos analizei HighLevel dirbtiniu intelektu paremtoje verslo operacinėje sistemoje. Padėk priimti sprendimus CPaaS, klientų sėkmės, finansų, produkto ir augimo srityse.
Aprašymas
- Vadovauk pagrindinių pajamų išlaikymo ir papildomų paslaugų monetizacijos priežastinei analizei CPaaS, DI priedų ir kitų pajamų srautų srityse
- Įvertink CPaaS ir naujų DI funkcijų papildomų pajamų potencialą, nustatydamas veiksnius, lemiančius jų prijungimą ir naudojimą
- Taikyk priežastinio darymo metodus, tokius kaip grupių sugretinimas, difference-in-differences, išgyvenamumo ir rizikos analizė bei sintetinis kontrolinis metodas
- Bendradarbiauk su Finance ir RevOps, kad nustatytum autoritetingas rodiklių apibrėžtis ir prognozavimo įvestis
- Dirbk su Product Strategy ir Growth rengiant TTP bei klientų praradimo chartiją, o su Experimentation vertinant klientų išlaikymo iniciatyvas
- Teik analitines rekomendacijas Customer Success, Finance ir Communications/CPaaS vadovams
- Apibrėžk susijusių komandų duomenų mokslininkų ir analitikų analitinius standartus
- Nustatyk visos įmonės klientų išlaikymo matavimo techninę kryptį ir būk atsakingas už kanoninius GRR, NRR, klientų praradimo ir papildomų paslaugų rodiklius
- Kurk klientų išlaikymo analitikos taksonomiją kartu su Analytics Engineering
- Kurk pakartotinai naudojamas klientų išlaikymo analizės ir priežastinio darymo sistemas
- Naudok Claude ir panašius DI įrankius tyrinėjimui, dokumentavimui ir analizei
Reikalavimai
- Ne mažiau kaip 9 metų patirtis pajamų ar klientų išlaikymo analitikos, duomenų mokslo arba taikomosios statistikos srityje, įskaitant išsamų darbą su klientų praradimu, išlaikymu ir monetizacija
- Praktinė priežastinio darymo patirtis ir gebėjimas atskirti priežastines išvadas nuo duomenų generavimo proceso nulemtų artefaktų
- Gebėjimas interpretuoti sudėtingus finansinius, atsiskaitymo ir naudojimo duomenis bei apibrėžti rodiklius, atlaikančius Finance ir Product patikrą
- Puikūs SQL įgūdžiai ir praktinis Python išmanymas
- Patirtis dirbant Snowflake ir dbt aplinkoje
- Įrodyta klientų išlaikymo ar monetizacijos analizės įtaka produkto, kainodaros, Customer Success ar klientų gyvavimo ciklo sprendimams
- Gebėjimas dirbti su netobulais ir kintančiais duomenimis, naudoti valdomus šaltinius ir gerinti analitikos kokybę neperrašant duomenų grandinių
- Gebėjimas daryti įtaką Product, Customer Success, Finance ir vadovybei neturint tiesioginių įgaliojimų
- Patirtis su CPaaS, įskaitant telefonijos ar pranešimų siuntimo paslaugas, arba su naudojimu ir vartojimu pagrįstomis pajamomis
- B2B SaaS arba CRM srities patirtis, įskaitant MRR, prenumeratų atsiskaitymą, dunning procesus ir nevalingo klientų praradimo susigrąžinimą
- Statsig arba panašios eksperimentavimo platformos išmanymas
- Patirtis naudojant DI padedamus analitikos procesus
- Analitikų mentorystės patirtis
Privalumai
- Pasaulinė, nuotolinį darbą pirmiausia taikanti organizacija
- Bendradarbiavimas su pasauline komanda, veikiančia daugiau nei 10 šalių
- Galimybė auginti komandą plečiantis atsakomybės sričiai