HighLevel ialah sebuah syarikat SaaS yang membangunkan platform pemasaran dan jualan serba lengkap untuk perniagaan dan pemasar. Perisiannya menggabungkan pengumpulan prospek, penjadualan janji temu, pengurusan saluran jualan, laman web, corong pemasaran, halaman pendaratan, serta susulan automatik melalui telefon, SMS, e-mel dan saluran sosial. HighLevel turut menyediakan integrasi API, alat pengurusan keahlian dan kursus, serta pilihan white-label yang membolehkan perniagaan menawarkan platform ini di bawah jenama mereka sendiri. Bagi pencari kerja, profil syarikat ini menggambarkan kerja yang tertumpu pada pembinaan dan sokongan terhadap produk automasi perniagaan yang luas, digunakan dalam perundingan, logistik dan organisasi berorientasikan perkhidmatan yang lain.
Saintis Data Kanan, Pengekalan Hasil — Kerja Jarak Jauh di Amerika Syarikat
Memimpin analitik kausal untuk pengekalan hasil teras dan pengewangan add-on di HighLevel. Bekerjasama dengan pasukan CPaaS, Customer Success, Kewangan, dan produk untuk membimbing keputusan pengekalan dan pertumbuhan.
Amerika Syarikat$163,400 – $220,000 / tahun
Jarak jauhSepenuh masaKetuaBahasa Diperlukan: InggerisSaintis dataPenerangan
- Memimpin analisis kausal pengekalan hasil teras dan pengewangan add-on merentas CPaaS, add-on AI, serta aliran hasil lain
- Mengukur potensi hasil add-on dan mengenal pasti faktor yang mendorong keterikatan serta penggunaan
- Menggunakan pemadanan, difference-in-differences, model survival dan hazard, kawalan sintetik, serta kaedah kausal berkaitan
- Bekerja dengan Kewangan dan RevOps untuk menetapkan takrif berautoriti serta input ramalan
- Bekerjasama dengan pemimpin Strategi Produk, Pertumbuhan, dan Eksperimentasi tentang keutamaan churn dan ujian pengekalan
- Memberikan panduan analitik kepada kepimpinan Customer Success, Kewangan, dan Komunikasi/CPaaS
- Menetapkan amalan analitik untuk pasukan Data Science dan penganalisis berkaitan
- Mengarahkan pengukuran pengekalan hasil di seluruh syarikat serta mengekalkan metrik GRR, NRR, churn, dan add-on kanonik
- Membangunkan taksonomi analitik pengekalan bersama Analytics Engineering
- Mewujudkan rangka kerja boleh guna semula untuk analisis pengekalan dan inferens kausal
- Menggunakan alat AI seperti Claude untuk penyelidikan, dokumentasi, dan kerja analitik
- Melapor melalui Product Analytics dan Data Science sambil memiliki hasil pengekalan merentas pasukan
Keperluan
- Sekurang-kurangnya 9 tahun pengalaman dalam analitik hasil atau pengekalan, sains data, atau statistik gunaan, termasuk pengalaman luas dengan churn, pengekalan, dan pengewangan
- Pengalaman inferens kausal gunaan serta pertimbangan untuk membezakan dapatan kausal daripada artifak proses penjanaan data
- Pengalaman menyelaraskan data kewangan, pengebilan, dan penggunaan yang kompleks serta mentakrifkan metrik yang dipercayai oleh pasukan Kewangan dan produk
- Kemahiran SQL lanjutan dan kecekapan praktikal dalam Python
- Pengalaman bekerja dengan Snowflake dan dbt
- Kesan yang terbukti daripada analisis pengekalan atau pengewangan terhadap keputusan produk, penetapan harga, Customer Success, atau kitar hayat
- Keupayaan bekerja dengan berkesan menggunakan data yang tidak lengkap dan berubah serta sumber data terkawal
- Keupayaan mempengaruhi pihak berkepentingan produk, Customer Success, Kewangan, dan eksekutif tanpa kuasa formal
- Pengalaman dengan CPaaS atau model hasil berasaskan penggunaan dan penggunaan sebenar
- Latar belakang dalam B2B SaaS atau CRM, termasuk MRR atau pengebilan langganan, dunning, dan pemulihan churn tidak sukarela
- Biasa dengan Statsig atau platform eksperimentasi yang serupa
- Pengalaman dengan proses analitik yang disokong AI
- Pengalaman membimbing penganalisis
Faedah
- Persekitaran kerja yang mengutamakan kerja jarak jauh
- Majikan yang Menyediakan Peluang Saksama
- Organisasi global yang dibina untuk kerja jarak jauh
- Peluang untuk membangunkan dan memimpin pod apabila skop tanggungjawab berkembang