A HighLevel é uma empresa de SaaS que desenvolve uma plataforma completa de marketing e vendas para empresas e profissionais de marketing. Seu software reúne captação de leads, agendamento de compromissos, gerenciamento de pipeline, sites, funis, páginas de destino e acompanhamento automatizado por telefone, SMS, e-mail e canais sociais. A HighLevel também oferece integrações por API, ferramentas de gerenciamento de associações e cursos e opções de marca branca que permitem às empresas oferecer a plataforma com sua própria marca. Para quem busca emprego, o perfil da empresa reflete um trabalho voltado à criação e ao suporte de um amplo produto de automação empresarial usado em consultoria, logística e outras organizações orientadas a serviços.
Cientista de Dados Staff, Retenção de Receita — HighLevel, remoto na Índia
Lidere a análise causal de cancelamento, retenção e monetização de complementos para o sistema operacional empresarial da HighLevel, impulsionado por IA. Oriente decisões em CPaaS, Sucesso do Cliente, Finanças, Produto e Crescimento.
Descrição
- Liderar a análise causal da retenção da receita principal e da monetização de complementos em CPaaS, complementos de IA e outras fontes de receita
- Avaliar o potencial de receita de complementos em CPaaS e recursos emergentes de IA, identificando os fatores que impulsionam a adesão e o uso
- Usar técnicas de inferência causal, como pareamento, diferenças em diferenças, análise de sobrevivência e risco, e controle sintético
- Colaborar com Finanças e RevOps para estabelecer definições oficiais de métricas e dados de entrada para previsões
- Trabalhar com Estratégia de Produto e Crescimento na carta de TTP e cancelamento, e com Experimentação para avaliar iniciativas de retenção
- Fornecer orientação analítica às lideranças de Sucesso do Cliente, Finanças e Comunicações/CPaaS
- Definir padrões analíticos para cientistas de dados e analistas de equipes relacionadas
- Definir a direção técnica da medição de retenção em toda a empresa e ser responsável pelas métricas canônicas de GRR, NRR, cancelamento e complementos
- Desenvolver a taxonomia de análise de retenção com Engenharia Analítica
- Criar estruturas reutilizáveis para análise de retenção e inferência causal
- Usar Claude e ferramentas de IA comparáveis para exploração, documentação e análise
Requisitos
- Pelo menos 9 anos de experiência em análise de receita ou retenção, ciência de dados ou estatística aplicada, incluindo atuação profunda em cancelamento, retenção e monetização
- Experiência prática em inferência causal e bom discernimento para distinguir descobertas causais de artefatos do processo de geração de dados
- Capacidade de interpretar dados financeiros, de faturamento e de uso complexos e definir métricas que resistam ao escrutínio de Finanças e Produto
- Sólidos conhecimentos de SQL e proficiência prática em Python
- Experiência trabalhando em um ambiente com Snowflake e dbt
- Impacto comprovado de análises de retenção ou monetização em decisões de produto, preços, Sucesso do Cliente ou ciclo de vida
- Capacidade de trabalhar com dados imperfeitos e em evolução, usar fontes governadas e melhorar a qualidade analítica sem reconstruir pipelines
- Capacidade de influenciar Produto, Sucesso do Cliente, Finanças e a liderança sem autoridade direta
- Experiência com CPaaS, incluindo telefonia ou mensagens, ou com receita baseada em uso e consumo
- Experiência em B2B SaaS ou CRM, incluindo MRR, faturamento por assinatura, cobrança de inadimplência e recuperação de cancelamentos involuntários
- Familiaridade com Statsig ou uma plataforma de experimentação comparável
- Experiência com fluxos de trabalho de análise assistidos por IA
- Experiência orientando analistas
Benefícios
- Organização global com prioridade para o trabalho remoto
- Colaboração com uma equipe global presente em mais de 10 países
- Oportunidade de desenvolver um pod à medida que o escopo se amplia