Descripción de la oferta
Si para ti un dato no es solo un número en una celda, sino el inicio de una historia que puede cambiar el rumbo de un negocio, tenemos que hablar.
En WAM sabemos que tener la mejor infraestructura de datos no sirve de nada si nadie sabe interpretarla. Buscamos a un/a Marketing Data Analyst que sea la pieza clave que conecte el trabajo técnico con las decisiones estratégicas de nuestros clientes.
Bajo el liderazgo del Data Lead, y trabajando codo con codo con Data Engineering, serás la persona encargada de transformar datos complejos en insights accionables, cuadros de mando interactivos y conclusiones de negocio brillantes.
Tu misión será convertir la complejidad del dato en claridad estratégica. Diseñarás dashboards avanzados y modelos analíticos que aporten luz a los clientes, demostrando el ROI y apoyando el crecimiento transversal de nuestros estudios a través de la evidencia innegable del dato.
Lo que harás (de verdad):
Desarrollar modelos analíticos que permitan analizar el impacto de cada canal de marketing durante todo el ciclo de vida digital del cliente.
Estandarizar la estrategia de analítica y reporting unificando la metodología a nivel compañía y facilitando el discurso de las distintas áreas de marketing y ventas.
Ser capaz de integrar y analizar datos de canales offline y online para facilitar la toma de decisiones de negocio.
Diseñar, evolucionar y mantener cuadros de mando interactivos en herramientas líderes (Power BI, Tableau, Looker) que permitan identificar oportunidades de negocio, detectar tendencias y facilitar la toma de decisiones basada en datos.
Asegurar que la capa visual sea intuitiva, accionable y cuente la historia correcta.
Implementación Técnica
Ser capaz de definir junto con los equipos de estrategia la implementación necesaria para garantizar una correcta captación del dato para posteriormente convertirlo en reportes para el cliente.
Coordinar junto al equipo técnico la implementación técnica en las distintas plataformas del cliente (eCommerce, Web, App, etc).
Consultoría y Calidad:
Asesorar a dirección y equipos de Creatividad, Marketing y Ventas en la toma de decisiones basadas en datos para impulsar el crecimiento y eficiencia de nuestros clientes.
Apoyar al Data Lead en la interpretación de los datos para reuniones ejecutivas, traduciendo la complejidad técnica en recomendaciones estratégicas claras para el cliente.
Trabajarás de la mano con el Data Engineer para asegurar la calidad y veracidad absoluta de los datos.
Documentar la lógica de negocio y mantener el glosario de KPIs de cada proyecto.
Crecemos contigo, cuidamos de ti:
Horario flexible: Conciliación de tu vida personal y profesional.
Modelo híbrido: Nos gusta vernos 1-2 días a la semana en la oficina, pero siempre con máxima flexibilidad.
Salario: entre 34K - 40K € brutos anuales, dependiendo de tu experiencia.
Días especiales: Día libre en tu cumpleaños y el 24 y 31 de diciembre.
Plan de Igualdad: Entorno inclusivo, respetuoso y con oportunidades justas para todas las personas.
Retribución Flexible: Accede a nuestro plan con Cobee.
Desarrollo profesional: Plan de desarrollo adaptado a tu perfil e inquietudes.
Jornada intensiva: Viernes hasta las 15:00h. Además en verano (22/06 al 11/09) y Navidad (desde el 21/12 al 8/01) trabajamos de 8 a 15.
Imprescindible (si no lo tienes, no es tu rol):
Experiencia Analítica: Al menos 2-3 años de experiencia real en un rol de Marketing Data Analyst, BI Analyst o similar, preferiblemente en ecosistemas digitales o consultoras.
Dominio de GA4, Google Tag Manager y herramientas de Business Intelligence como Power BI, Tableau o Looker.
Mentalidad de Negocio: Capacidad demostrable para calcular y entender métricas clave de negocio (ROI, LTV, CAC, Tasa de Conversión, Engagement, etc) relacionadas con áreas como Marketing Automation, Paid Media, UX/UI o SEO entre otros.
Experiencia en analítica para eCommerce B2C y B2B de al menos 2 años.
Comunicación: Tienes que saber explicar un dashboard complejo a alguien que no sabe de datos.
Idiomas: Inglés nivel B2/C1 (necesario para manejar documentación técnica y presentar a clientes internacionales).
Experiencia en análisis avanzados con modelos de atribución y modelos predictivos.
Experiencia en A/B testing.
Experiencia con el ecosistema Salesforce (Marketing Cloud) y su modelo de datos.
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