Отдел: Маркетинг, Аналитика
Местоположение: Удаленно
Описание Tabby создает финансовую свободу в способах совершения покупок, заработка и сбережений, изменяя отношение людей к деньгам. Более 25 миллионов пользователей выбирают Tabby, чтобы контролировать свои расходы и максимально эффективно распоряжаться своими деньгами.
Флагманское предложение компании позволяет покупателям разбивать платежи онлайн и в магазинах без процентов и комиссий. Более 70 000 мировых брендов и малых предприятий, включая Amazon, Noon, IKEA и SHEIN, используют Tabby для ускорения роста и привлечения лояльных клиентов, предлагая простые и гибкие платежи онлайн и в магазинах.
Tabby генерирует более 18 миллиардов долларов годового объема транзакций для своих партнерских брендов и является самым высокооцененным, наиболее рецензируемым, крупнейшим и самым быстрорастущим финтех-сервисом в регионе GCC.
Tabby был запущен в 2019 году и с тех пор привлек более 1 миллиарда долларов акционерного и долгового финансирования от мировых и региональных инвесторов, а его оценка теперь составляет 6,5 миллиарда долларов.
О роли В качестве старшего маркетингового аналитика по CRM вы будете единоличным владельцем аналитики CRM — человеком, к которому маркетологи обращаются как к партнеру. Вы будете отвечать за то, как измеряются кампании, как строятся и насколько надежны данные о коммуникациях, и как выводы превращаются в решения: что остановить, масштабировать или исправить.
Вы будете тесно сотрудничать с CRM-маркетологами, отделом продукта и командой платформы данных. Вы определяете, какие данные вам нужны, и принимаете их качество; вы не строите конвейеры самостоятельно.
Что вы будете делать
- Быть партнером по аналитике для CRM-маркетологов и отдела продукта по каждой инициативе. Работать с ними над улучшением результатов.
- Отвечать на вопросы «как правильно измерить активность CRM»: выбирать правильный дизайн измерения для типа кампании (постоянные кампании против разовых рассылок против запуска продуктов), определять, что означает «доставлено» по каждому каналу, и защищать методологию перед заинтересованными сторонами.
- Объяснять техническую сторону простым языком: как работает эксперимент, для чего нужен контроль, почему числу можно доверять или нет, чтобы маркетологи принимали решения, которые они на самом деле понимают.
- Отвечать за измерение эффективности CRM: контрольные группы, сравнение с контролем, A/B-тесты.
- Отвечать за аналитические данные CRM в dbt на BigQuery: кто получает какое сообщение, по какому каналу, для какого продукта и как часто.
- Быть клиентом команды платформы данных: сообщать, какие данные вам нужны из CRM и инструментов атрибуции, согласовывать сроки и утверждать качество. Вы отвечаете за то, что означают цифры; они строят конвейеры.
- Создавать дашборды Tableau, которые заслуживают своего места: визуализации, которые заинтересованные стороны могут открыть, чтобы проверить гипотезу, ответить на свой вопрос или быстро найти инсайт.
- Поддерживать в актуальном состоянии самообслуживаемый ИИ-помощник по аналитике, чтобы нетехнические коллеги могли получать ответы на простые вопросы и проводить собственные ad-hoc анализы, не дожидаясь аналитика.
- Работать с командой специалистов по данным, задавать правильные вопросы о рекомендательной модели или модели склонности, определять, когда она не выполняет свою работу, и управлять тестом, который ее доказывает.
Что вам понадобится
- Более 3 лет опыта работы аналитиком данных/маркетинга/CRM, с опытом в области аналитики CRM, жизненного цикла или удержания клиентов.
- Уверенное владение SQL и практический опыт работы с dbt (мы используем dbt на BigQuery); опыт проектирования и поддержки моделей данных, а не только запросов.
- Опыт работы с платформами для взаимодействия с клиентами (CRM engagement platforms): Customer.io, MoEngage, Braze, Iterable или аналогичными; вы понимаете концепции кампаний (journeys), событий, атрибутов профиля и семантики доставки.
- Значительный опыт в области маркетинговых экспериментов: дизайн контроля, глобальные статические контрольные группы, целостность контрольной группы, A/B-тесты, прирост по сравнению с атрибуцией.
- Владение Python.
- Владение Tableau (или аналогичным BI-инструментом).
- Проактивное владение: вы находите проблемы в данных и процессах раньше заинтересованных сторон, самостоятельно аудируете свою область и предлагаете собственную повестку дня и идеи по достижению бизнес-целей.
- Партнерское мышление: заинтересованные стороны должны иметь возможность обсуждать с вами идеи, а не просто передавать вам задачи.
- Качество с первого раза: числам, которые вы предоставляете, доверяют без повторной проверки;
Желательно
- Вы знаете, как работают Uplift modeling и Causal ML, и можете создать MVP-версию.
- Моделирование склонности/оттока/LTV.
Преимущества: Местоположение Мы нанимаем кандидатов, находящихся в пределах четырех часов от времени Дубая, с возможностью удаленной работы в соответствующих локациях. В зависимости от ваших обстоятельств мы также можем обсудить индивидуальный план релокации в наши хабы в Армении, Грузии, Сербии, Польше и Испании.
Что вас ожидает
- Гибкий график работы, согласованный с вашей командой и потребностями вашей роли.
- Автономия и ответственность с первого дня.
- Возможности для роста благодаря качеству и влиянию вашей работы.
- Участие в нашей программе опционов для сотрудников.
Мы стремимся к созданию инклюзивной, высокопроизводительной рабочей среды, где люди из разных слогов имеют поддержку для роста и достижения своих целей.
Если это кажется вам подходящей возможностью, мы будем рады услышать от вас.
