Customer Analytics Leader

Overview

In questo ruolo guiderai l'analisi dei dati transazionali dei clienti per supportare decisioni CRM e campagne. Lavorerai con il team Commercial Analytics per trasformare dati in insight utili a segmentazioni e targeting, collaborando con Data Engineer e analisti per assicurare qualità e utilizzabilità a livello aziendale. Avrai responsabilità sulla conformità GDPR e sulla misurazione di KPI legati al ciclo di vita del cliente. Un ruolo orientato all'impatto, che collega dati, strategia commerciale e operazioni sul campo.

Retribuzione / Benefits

• Contratto a tempo indeterminato
• Sede di lavoro: San Donato Milanese (MI)
• Retribuzione annua lorda indicativa (RAL 42.000)
• Ruolo di livello 1 CNEL H008
• Ambiente di lavoro orientato ai dati e CRM
• Opportunità di crescita professionale

Responsabilità

• Definire segmentazioni clienti basate su elementi qualitativi e transazionali
• Progettare nuovi segmenti per ottimizzare la strategia commerciale
• Analizzare KPI Cu (frequenza, fattura media, preferenze di canale) e comportamenti clienti
• Collaborare con Data Engineer per arricchimento dati a livello cliente
• Analizzare iniziative commerciali dal punto di vista cliente, con focus su filiali e CTG
• Supportare roadmap e follow-up con analisti commerciali
• Gestire selezione clienti nelle campagne CLC e definire cluster per la life-cycle di Cu
• Monitorare evoluzione ciclo di vita e risposte alle campagne
• Monitorare portafoglio C&C con team pianificazione vendite
• Preparare report/dashboard su risultati e tendenze dei clienti
• Gestire attività operative collegate alle mansioni
• Garantire qualità dati e conformità GDPR

Requisiti fondamentali

• Laurea Magistrale in discipline economiche o STEM
• 3 anni di esperienza in contesti complessi
• Microsoft Office Excel e PowerPoint
• Strumenti di business intelligence e di reporting (Microstrategy, QlikView, QlikSense)
• SQL
• Inglese livello buono
• Orientamento analitico
• Capacità di lavorare cross-funzionalmente
• Comunicazione efficace
• SQL
• Excel
• PowerPoint

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