HighLevel je podjetje SaaS, ki razvija celovito marketinško in prodajno platformo za podjetja in tržnike. Njegova programska oprema združuje pridobivanje potencialnih strank, načrtovanje terminov, upravljanje prodajnega procesa, spletna mesta, prodajne lijake, ciljne strani in avtomatizirano nadaljnje komuniciranje po telefonu, SMS-sporočilih, e-pošti in družbenih kanalih. HighLevel ponuja tudi integracije API, orodja za upravljanje članstev in tečajev ter možnosti white-label, ki podjetjem omogočajo, da platformo ponujajo pod svojo blagovno znamko. Profil podjetja je lahko zanimiv za iskalce zaposlitve, ki jih zanima razvoj in podpora širokemu izdelku za avtomatizacijo poslovanja, ki se uporablja v svetovalnih, logističnih in drugih storitveno usmerjenih organizacijah.
Vodja podatkovnih znanosti za zadržanje prihodkov — delo na daljavo v Združenih državah
Vodite kavzalno analitiko ključnega zadržanja prihodkov in monetizacije dodatnih storitev v podjetju HighLevel. Sodelujte z ekipami CPaaS, uspeha strank, financ in produktov pri usmerjanju odločitev o zadržanju in rasti.
Združene države Amerike163.400 $ – 220.000 $ / leto
Na daljavoPolni delovni časVodjaZahtevani Jezik: angleščinaPodatkovni znanstvenikOpis
- Vodenje kavzalne analize ključnega zadržanja prihodkov in monetizacije dodatnih storitev v CPaaS, dodatkih z umetno inteligenco in drugih virih prihodkov
- Merjenje potenciala prihodkov dodatnih storitev ter prepoznavanje dejavnikov, ki spodbujajo njihovo dodajanje in uporabo
- Uporaba ujemanja, metode razlik v razlikah, modelov preživetja in tveganja, sintetičnih kontrol ter sorodnih kavzalnih metod
- Sodelovanje s financami in RevOpsom pri vzpostavljanju avtoritativnih opredelitev in vhodnih podatkov za napovedi
- Sodelovanje z vodji produktne strategije, rasti in eksperimentiranja pri prednostnih nalogah odliva in preizkusih zadržanja
- Zagotavljanje analitičnih usmeritev vodstvu za uspeh strank, finance in komunikacije/CPaaS
- Opredeljevanje analitičnih praks za ekipe podatkovnih znanosti in sorodne analitične ekipe
- Vodenje merjenja zadržanja prihodkov na ravni celotnega podjetja ter vzdrževanje kanoničnih metrik GRR, NRR, odliva in dodatnih storitev
- Razvoj taksonomije analitike zadržanja v partnerstvu z analitičnim inženirstvom
- Ustvarjanje ponovno uporabnih okvirov za analizo zadržanja in kavzalno sklepanje
- Uporaba orodij umetne inteligence, kot je Claude, za raziskovanje, dokumentacijo in analitično delo
- Poročanje prek produktne analitike in podatkovnih znanosti ter hkratno prevzemanje odgovornosti za rezultate zadržanja med ekipami
Zahteve
- Vsaj 9 let izkušenj z analitiko prihodkov ali zadržanja, podatkovnimi znanostmi ali uporabno statistiko, vključno z obsežnim delom na področjih odliva, zadržanja in monetizacije
- Izkušnje z uporabnim kavzalnim sklepanjem ter presoja za razlikovanje kavzalnih ugotovitev od artefaktov procesa ustvarjanja podatkov
- Izkušnje z usklajevanjem zapletenih finančnih, obračunskih in podatkov o uporabi ter opredeljevanjem metrik, ki jim finančne in produktne ekipe zaupajo
- Napredno znanje SQL in praktično znanje Pythona
- Izkušnje z delom s Snowflake in dbt
- Dokazan vpliv analiz zadržanja ali monetizacije na odločitve o produktu, cenah, uspehu strank ali življenjskem ciklu
- Sposobnost učinkovitega dela z nepopolnimi, spreminjajočimi se podatki in upravljanimi viri podatkov
- Sposobnost vplivanja na produktne ekipe, uspeh strank, finance in izvršno vodstvo brez formalnih pooblastil
- Izkušnje s CPaaS ali modeli prihodkov, ki temeljijo na uporabi in porabi
- Izkušnje iz okolij B2B SaaS ali CRM, vključno z MRR ali naročniškim obračunavanjem, opomini in povrnitvijo neprostovoljnega odliva
- Poznavanje Statsiga ali podobne platforme za eksperimentiranje
- Izkušnje z analitičnimi procesi, podprtimi z umetno inteligenco
- Izkušnje z mentoriranjem analitikov
Ugodnosti
- Delovno okolje, ki daje prednost delu na daljavo
- Delodajalec z načelom enakih možnosti
- Globalna organizacija, zasnovana za delo na daljavo
- Priložnost za razvoj in vodenje podskupine ob širjenju obsega odgovornosti