O tym stanowisku
auto_translated_note
Co będziesz robić Analizowanie i odkrywanie spostrzeżeń - Przeprowadzanie dogłębnych analiz dotyczących utrzymania, współczynnika powtarzalności, rezygnacji, kohort, LTV i wskaźników KPI w cyklu życia - Analizowanie zachowań klientów na całej ścieżce (pierwszy zakup → ponowny zakup → lojalny klient) - Przeprowadzanie eksploracyjnej analizy danych (EDA), aby odpowiedzieć na pytania dotyczące przechowywania ad hoc i cyklu życia - Identyfikowanie czynników powodujących odejście i lojalność, dostarczanie analizy przyczyn źródłowych z praktycznym modelem i przewidywaniem - Tworzenie i utrzymywanie rekomendacji modele kohortowe i predykcyjne (przewidywanie rezygnacji, prognozowanie LTV) - Projektowanie i analizowanie testów A/B i eksperymentów dotyczących cyklu życia (e-mail, SMS, lojalność, oferty, czas) - Wsparcie pomiaru przyrostu dla inicjatyw retencji i kampanii CRM - Stosowanie modeli regresji i szeregów czasowych do prognozowania trendów retencji i powtarzalnych przychodów Automatyzacja i skalowanie - Tworzenie skryptów Python/SQL w celu automatyzacji okresowej retencji i raportowania kohort - Twórz skalowalne potoki danych dla metryk cyklu życia klienta - Programowanie Procesy kontroli jakości zapewniające dokładność i spójność danych na poziomie klienta Współpracuj z firmą - Przekładaj pytania biznesowe dotyczące przechowywania i cyklu życia na analizy techniczne - Przejrzyście przedstawiaj spostrzeżenia interesariuszom nietechnicznym (CRM, marketing, rozwój, finanse) - Współpracuj z zespołami BI, rozwoju i cyklu życia w celu zdefiniowania wskaźników i dashboardów - Aktywnie wydobywaj spostrzeżenia, które poprawiają doświadczenie klienta i wartość długoterminową Dziel się wiedzą - Metodologie, analizy i modele przechowywania dokumentów - Mentoruj młodszych analityków w zakresie cyklu życia najlepsze praktyki w zakresie analityki - pomóż w ustaleniu standardów analitycznych dotyczących zatrzymywania pracowników i analiz klientów. Dlaczego Trafilea Jesteśmy zaawansowaną technologią grupą eCommerce, która skaluje nasze własne, uwielbiane na całym świecie marki DTC, jednocześnie pomagając ambitnym talentom rozwijać się równie szybko. 🚀Budujemy i skalujemy marki własne. 🦾 Inwestujemy w sztuczną inteligencję i automatyzację jak mało kto w eCom. 📈 Szybko testujemy, szybko się rozwijamy i pomagamy Ci zrobić to samo. 🤝 Bądź częścią dynamicznego, różnorodnego i utalentowanego globalnego zespołu. 🌍 W 100% zdalne, konkurencyjne wynagrodzenie w USD, płatny urlop i nie tylko. Wymagania Umiejętności techniczne (must have) - Zaawansowany SQL: Złożone zapytania, CTE, funkcje okienkowe; doświadczenie z hurtowniami danych (BigQuery, Snowflake, Redshift) - Python dla Analytics: Pandas, NumPy; biblioteki wizualizacyjne; skrypty automatyzacji - Modelowanie statystyczne: regresja, analiza kohort, prognozowanie szeregów czasowych, testowanie hipotez - Analityka retencji i cyklu życia: Dobre zrozumienie krzywych retencji, kohort, LTV, zachowań powtarzających się zakupów - Wizualizacja danych: Możliwość budowania przejrzystych dashboardów i wykresów; doświadczenie z narzędziami BI (Looker, Tableau, Power BI itp.) Umiejętności techniczne (mile mieć) - Doświadczenie z CRM lub kanałami cyklu życia (E-mail, SMS, Push, programy lojalnościowe) - Ramy testów A/B i eksperymentów dla inicjatyw retencji - Pomiar przyrostu dla kampanii cyklu życia - Podstawa analityki e-commerce lub DTC Umiejętności miękkie - Analityczny sposób myślenia: ustrukturyzowane, oparte na hipotezach rozwiązywanie problemów - Komunikacja: Przekładanie danych klientów na jasne narracje biznesowe - Świadomość biznesowa: Silne zrozumienie ekonomiki jednostki i wpływu LTV - Proaktywność: Identyfikuje możliwości zatrzymania bez pytania - Współpraca: Działa międzyfunkcyjnie z działem rozwoju, CRM, produktem i BI - Dbałość o szczegóły: Wysokie standardy jakości danych, dokumentacji i odtwarzalności Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/sr-data-analyst-retention-focus-trafilea