Brasilien
Pavago
Experian
Senior Data Analyst - CRM SME
Brasilien
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQL
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Unternehmensbeschreibung
Experian ist ein globales Daten- und Technologieunternehmen, das Menschen und Unternehmen auf der ganzen Welt Chancen eröffnet. Wir sind in verschiedenen Märkten tätig, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Agrarwirtschaft, Versicherungen und andere. Experian investiert in Menschen und fortschrittliche neue Technologien, um die Macht der Daten zu entfesseln. Wir beschäftigen unglaubliche 25.200 Mitarbeiter in 32 Ländern.
Unsere Einzigartigkeit liegt darin, Ihre zu schätzen. Die menschenzentrierte, integrative und zielorientierte Kultur von Experian wird durch zahlreiche Auszeichnungen anerkannt – darunter World’s Best Workplaces™ 2025 (Top 25 von Fortune) und Great Place To Work™ in 26 Ländern. Entdecken Sie Experian Life in den sozialen Medien oder besuchen Sie unsere Karriereseite, um zu erfahren, warum. Experian ist auch stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit und affirmative Maßnahmen fördert.
Stellenbeschreibung
Wir suchen eine Person für die Rolle als Senior Data Analyst – CRM SME, mit einer strategischen Rolle bei der Weiterentwicklung der analytischen Intelligenz, die auf die Beziehung zu KMU-Kunden angewendet wird. Diese Position ist verantwortlich für die Verknüpfung von Daten, Kundenverhalten, Customer Journeys, Kampagnenleistung und analytischen Empfehlungen mit CRM-Entscheidungen, um personalisiertere, relevantere und ergebnisorientierte Maßnahmen zu unterstützen.
Die Person wird eine wesentliche Rolle bei der Annäherung zwischen CRM SME und den NBO/NBA-Modellen – Next Best Offer und Next Best Action – spielen, die bereits von der Data Science-Abteilung entwickelt wurden. Ihre Aufgabe wird es sein, die Ergebnisse der Modelle in CRM-Hypothesen, Kommunikationsmöglichkeiten, umsetzbare Zielgruppen, strukturierte Tests und Analysen zu übersetzen, die die Übernahme von Intelligenz in Customer Journeys, Kampagnen und Kundenbeziehungs-Kanälen erleichtern.
Diese Person wird in Partnerschaft mit CRM, Marketing, Vertrieb, Produkt, Data Science, Analytics, Kanälen und Technologie zusammenarbeiten und dazu beitragen, analytische Intelligenz in praktische Maßnahmen umzuwandeln, die Engagement, Konversion, Kundenbindung, Rentabilität, Produktpenetration und Kundenwert steigern.
Wir suchen eine erfahrene, analytische, strategische und wirkungsorientierte Person, die als Geschäftspartner bei der Identifizierung von Möglichkeiten, der Priorisierung von Maßnahmen und der Weiterentwicklung von Intelligenz für CRM SME agieren kann.
Diese Person ist nicht für die Entwicklung von NBO/NBA-Modellen verantwortlich, spielt aber eine wesentliche Rolle bei der Verknüpfung bestehender Modelle mit dem CRM-Betrieb und wandelt analytische Empfehlungen in Hypothesen, Tests, Kampagnen, Customer Journeys und umsetzbare Erkenntnisse um.
Wir erwarten jemanden mit analytischer Tiefe, Geschäftssinn und Einflussfähigkeit, um das Team dabei zu unterstützen, den Einsatz von Intelligenz in der Kommunikation besser zu nutzen und die Interaktionen mit KMU-Kunden relevanter, personalisierter, messbarer und effizienter zu gestalten.
Qualifikationen
Was wir von Ihnen erwarten:
- Solide Erfahrung in Datenanalyse, CRM-Analyse, Marketing-Analyse, Kundenintelligenz, Lifecycle-Analyse oder verwandten Bereichen.
- Fortgeschrittene Beherrschung von SQL zur Extraktion, Aufbereitung, analytischen Modellierung und Verknüpfung großer Datenmengen.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Excel oder Google Sheets.
- Erfahrung mit BI- und Datenvisualisierungstools wie Power BI, Tableau, Looker oder ähnlichen.
- Erfahrung mit Analysen von Kundenlebenszyklen, Kohorten, Trichteranalysen, Segmentierungen, Clustern, Verhaltensanalysen, Propensitätsmodellen und Kampagnenleistung.
- Fundierte Kenntnisse von CRM-Metriken, digitalem Marketing, Kundenbindung, Abwanderung (Churn), Customer Lifetime Value (CLV), Konversion, Engagement, Nutzungshäufigkeit, Produktpenetration und Inkrementalität.
- Vertrautheit mit NBO/NBA-Anwendungen, Propensitätsmodellen, Angebots-Empfehlungen, Zielgruppenpriorisierung und Personalisierung von Customer Journeys.
- Erfahrung in der Übersetzung von analytischen Ergebnissen oder prädiktiven Modellen in umsetzbare Kommunikations-, Segmentierungs- und Beziehungsstrategien.
- Erfahrung mit A/B-Tests, Kontrollgruppen, Wirkungsanalysen, grundlegender statistischer Auswertung und Experimentiermethoden.
- Kenntnisse in CRM-Plattformen, Marketing-Automatisierung oder MarTech-Tools wie Salesforce, Adobe Campaign, Braze, Oracle, RD Station oder ähnlichen.
- Kenntnisse in Python, R oder anderen Programmiersprachen für die Datenanalyse sind von Vorteil.
Soft Skills
- Fortgeschrittenes analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe Probleme zu strukturieren.
- Strategische Geschäftsperspektive mit der Fähigkeit, Daten, Kunden, Produkte, Kanäle und finanzielle Ergebnisse zu verknüpfen.
- Fähigkeit, als Brücke zwischen technischen und geschäftlichen Bereichen zu fungieren.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, um Analysen, Modelle und Empfehlungen für CRM und Stakeholder in klare Handlungsaufforderungen zu übersetzen.
- Investigative Neugier, kritischer Verstand und beratende Haltung.
- Proaktivität bei der Identifizierung von Chancen, Risiken, Inkonsistenzen und Entwicklungspfaden.
- Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage von Beweisen, Tests und Ergebnissen zu beeinflussen.
- Organisationstalent, Autonomie und Verantwortungsbewusstsein für geschäftskritische Lieferungen.
- Kooperationsbereitschaft in funktionsübergreifenden Teams mit CRM, Marketing, Vertrieb, Produkt, Data Science, Analytics und Technologie.
- Ergebnisorientierung mit Fokus auf Wirkung, kontinuierliches Lernen und Leistungsverbesserung.
- Erfahrung mit CDPs, CRM-Datamarts, Daten- und Kanalintegration, prädiktiven Modellen oder Empfehlungs-Engines ist wünschenswert.
Vorteile
- Vorerfahrung mit B2B-CRM, KMUs, Finanzdienstleistungen, Krediten, Inkasso, Daten, Marketingdienstleistungen oder digitalen Produkten.
- Erfahrung mit Next Best Offer-, Next Best Action-, Angebots-Empfehlungs-, fortgeschrittener Personalisierungs- oder Lifecycle-Marketing-Strategien.
- Erfahrung in der Aktivierung von Analysemodellen in Kampagnen, Customer Journeys, digitalen Kanälen oder Vertriebsaktionen.
- Erfahrung mit Salesforce, CDPs, Automatisierungstools, Datenplattformen oder der Integration zwischen Analysemodellen und Aktivierungskanälen.
- Kenntnisse in Portfolioanalyse, Produktpenetration, Portfolioerweiterung, Cross-Selling, Up-Selling und Rentabilisierung der Kundenbasis.
- Erfahrung in Umgebungen, die auf Umsatz-, Konversions-, Kundenbindungs-, Vertriebseffizienz- und Kampagnenleistungszielen basieren.
Hauptverantwortlichkeiten Strategie, CRM und Geschäft
- Unterstützung der Weiterentwicklung der CRM SME-Strategie basierend auf Daten, Kundenverhalten, Lebenszyklus, Kampagnenleistung und Geschäftsmöglichkeiten.
- Verknüpfung von Kundenanalysen mit Strategien für Akquisition, Aktivierung, Engagement, Kundenbindung, Reaktivierung, Cross-Selling, Up-Selling, Absicherung und Reduzierung von Abwanderung.
- Identifizierung von Möglichkeiten zur Personalisierung von Kommunikationen, Angeboten und Customer Journeys basierend auf Profil, Segment, Kanal, gekauftem Produkt, Verhalten, Kundenreife und Beziehungsstatus.
- Übersetzung komplexer Analysen in praktische Empfehlungen für CRM, Marketing, Vertrieb, Produkt und andere Stakeholder.
- Unterstützung bei der Definition von Zielgruppen, Customer Journeys, Hypothesen, Botschaften, Kanälen und Ansprachezeitpunkten basierend auf Daten und Fakten.
- Beitrag zur Weiterentwicklung von CRM-Kennzahlen wie Engagement, Konversion, Umsatz, Kundenbindung, Abwanderung, Reaktivierung, Produktpenetration, CLV, Kundenwert und Kampagneneffizienz.
- Agieren als analytische Referenz für CRM SME-Entscheidungen, um die Qualität von Hypothesen, die Interpretation von Ergebnissen und die datengesteuerte Kultur des Teams zu verbessern.
Verbindung zu NBO/NBA und angewandter Intelligenz für CRM
- Agieren als Brücke zwischen dem CRM SME-Team und der Data Science-Abteilung, die für die NBO/NBA-Modelle zuständig ist.
- Interpretation der Ergebnisse von NBO/NBA-Modellen und deren Übersetzung in umsetzbare Möglichkeiten für Kampagnen, Customer Journeys, Automatisierungsregeln, digitale Kanäle und Vertriebsaktionen.
- Unterstützung bei der Definition von Nutzungshypothesen für Modelle in der Kommunikation, unter Berücksichtigung von Zielgruppe, Angebot, empfohlener Aktion, Kanal, Nachricht, Häufigkeit und Ansprachezeitpunkt.
- Vorschlagen von A/B-Tests, Inkrementalitätstests, Pilotprojekten und kontrollierten Experimenten zur Bewertung der Wirksamkeit des NBO/NBA-Einsatzes in CRM-Maßnahmen.
- Erstellung von Analysen, die die Übernahme von Intelligenz in der Kommunikation erleichtern und Gewinne, Erkenntnisse, Einschränkungen und Entwicklungsmöglichkeiten aufzeigen.
- Überwachung der Leistung von Maßnahmen, die NBO/NBA nutzen, und Bewertung von Engagement, Konversion, Umsatz, Angebotsannahme, Produktnutzung, Kundenbindung, Cross-Selling, Up-Selling und inkrementellem Einfluss.
- Identifizierung von Antwortmustern nach Segment, Produkt, Kanal, Journey-Phase und Empfehlungsart, um Erkenntnisse für die kontinuierliche Optimierung zu gewinnen.
- Unterstützung bei der Priorisierung von Zielgruppen und Empfehlungen, indem die analytische Logik des Modells mit den tatsächlichen Bedürfnissen des CRM und des KMU-Geschäfts verknüpft wird.
- Zusammenarbeit mit Data Science, um die Modelle mit Erkenntnissen aus CRM, Kampagnenergebnissen, Antwortverhalten und im Betrieb beobachteten Möglichkeiten zu speisen.
- Sicherstellung, dass NBO/NBA praktisch, messbar und im Einklang mit der CRM SME-Beziehungsstrategie angewendet wird.
Analytischer Betrieb, Daten und Prozesse
- Leitung von Analysen von Kundenstämmen, Kohorten, Trichteranalysen, Customer Journeys, Kanälen, Produkten, Clustern, Verhaltensanalysen, Propensitätsmodellen und Kampagnenleistung.
- Erstellung und Weiterentwicklung von Dashboards, Managementberichten und wiederkehrenden analytischen Auswertungen zur Überwachung von CRM SME.
- Unterstützung bei der Strukturierung von analytischen Datensätzen, Segmentierungen, Berechtigungskriterien, Priorisierungsregeln und Opportunity-Studien.
- Sicherstellung von Klarheit, Zuverlässigkeit und Umsetzbarkeit der Kennzahlen, die für CRM-Entscheidungen verwendet werden.
- Arbeit mit verschiedenen Datenquellen, um eine integriertere Sicht auf den Kunden zu erstellen, unter Berücksichtigung von Beziehungen, Konsum, Engagement, Verkaufshistorie, Kanalinteraktionen und gekauften Produkten.
- Identifizierung von Inkonsistenzen, Datenlücken, Automatisierungsmöglichkeiten und Verbesserungen in den analytischen CRM-Prozessen.
- Beitrag zur Reduzierung von Kommunikationsüberschneidungen, Verbesserung des Kontaktdrucks und Erhöhung der Relevanz von Interaktionen.
- Unterstützung der Weiterentwicklung von automatisierten, dynamischen und verhaltensbasierten Customer Journeys.
- Beitrag zur Steigerung der operativen Effizienz von Kampagnen, Segmentierungen und Leistungsanalysen.
Messung, Experimentieren und Lernen
- Definition und Durchführung von Leistungsanalysen zur Bewertung der Auswirkungen von Kampagnen, Customer Journeys, Automatisierungsregeln, Angeboten, Vertriebsaktionen und intelligent gesteuerten Kommunikationen.
- Strukturierung von A/B-Tests, multivariaten Tests, Kontrollgruppen und Inkrementalitätsanalysen, wo immer anwendbar.
- Bewertung von Geschäftshypothesen mit analytischer Strenge, Verknüpfung von Ergebnissen mit klaren Erkenntnissen und Optimierungsempfehlungen.
- Messung der Auswirkungen von CRM-Maßnahmen auf Kennzahlen wie Konversion, Umsatz, Engagement, Produktnutzung, Kundenbindung, Abwanderung, Cross-Selling, Up-Selling und CLV.
- Erstellung von analytischen Narrativen, die die Entscheidungsfindung verschiedener Zielgruppen erleichtern, von technischen Teams bis hin zu Führungskräften.
- Umwandlung komplexer Daten in Diagnosen, Empfehlungen und Aktionspläne.
- Dokumentation von Erkenntnissen darüber, was funktioniert, für welche Zielgruppen, über welche Kanäle, zu welchen Zeitpunkten der Customer Journey und mit welchen Arten von Empfehlungen.
- Unterstützung bei der Schaffung einer Routine des kontinuierlichen Lernens, die Hypothesen, Tests, Ergebnisse und nächste Schritte miteinander verbindet.
Zusätzliche Informationen
Experian ist ein globales Daten- und Technologieunternehmen, das Menschen und Unternehmen auf der ganzen Welt Chancen eröffnet. Wir sind in verschiedenen Märkten tätig, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Agrarwirtschaft, Versicherungen und andere. Experian investiert in Menschen und fortschrittliche neue Technologien, um die Macht der Daten zu entfesseln. Wir beschäftigen unglaubliche 25.200 Mitarbeiter in 32 Ländern.
Unsere Einzigartigkeit liegt darin, Ihre zu schätzen. Die menschenzentrierte, integrative und zielorientierte Kultur von Experian wird durch zahlreiche Auszeichnungen anerkannt – darunter World’s Best Workplaces™ 2025 (Top 25 von Fortune) und Great Place To Work™ in 26 Ländern. Entdecken Sie Experian Life in den sozialen Medien oder besuchen Sie unsere Karriereseite, um zu erfahren, warum. Experian ist auch stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit und affirmative Maßnahmen fördert.
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Mitarbeiterstatus: Regulär
Art der Stelle: Home
Abteilung: Marketing und Kommunikation
Arbeitszeit: Vollzeit
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