Estratega de Datos de Personalización

1. Propósito de la posición

Coordinar y optimizar las estrategias de personalización de marketing basado en datos, mediante análisis avanzados y estadísticos proporcionados por el Científico de Datos y garantizar así una entrega precisa y efectiva de contenido al cliente según la necesidad del negocio.

2. Actividades Específicas

A.Analizar las necesidades del negocio y del cliente para definir estrategias de personalización efectivas.

B.Identificar las necesidades de personalización y requerir análisis específicos al Científico de Datos.

C.Interpretar los resultados de análisis avanzados, como modelos predictivos y segmentaciones estadísticas, para aplicarlos a campañas de marketing.

D.Implementar y gestionar campañas de marketing personalizadas en Salesforce Marketing Cloud.

a. Continuación Actividades Específicas

e.Configurar y segmentar audiencias basadas en criterios avanzados derivados del análisis de datos en conjunto con el equipo de Conversión.

F.Automatizar procesos de marketing mediante la creación de journeys y triggers en Salesforce MC, así como el respectivo mantenimiento.

G.Coordinar con el Ingeniero de Datos para mantener una infraestructura de datos robusta, disponible y escalable según necesidad de negocio.

H.Solicitar y supervisar la depuración y limpieza de datos para asegurar la precisión, integridad y consistencia.

b. Continuación Actividades Específicas

I.Velar por que existan controles y auditorías periódicas de datos para identificar y corregir errores o inconsistencias.

J.Trabajar en estrecha colaboración con el Científico de Datos, el Ingeniero de Datos para asegurar una alineación efectiva de objetivos y estrategias.

K.Facilitar la comunicación y el flujo de información entre los equipos de CRO, contenido, diseño y ventas.

L.Participar en reuniones ágiles de equipo para discutir avances, identificar retos y explorar nuevas oportunidades de personalización garantizando el tiempo definido de implementación de las campañas.

M.Evaluar continuamente el rendimiento de las campañas de personalización mediante análisis de KPIs y métricas de éxito en conjunto con CRO.

N.Realizar ajustes en las campañas basados en datos y feedback para optimizar los resultados.

c. Continuación Actividades Específicas

O.Experimentar con nuevas técnicas y herramientas para mejorar las estrategias de personalización.

P.Configurar y mantener las funcionalidades de Salesforce Marketing Cloud y otras herramientas relacionadas.

Q.Reportar problemas técnicos y optimizar la configuración de las herramientas para mejorar la eficiencia y efectividad.

R.Crear reportes detallados sobre el rendimiento de las campañas y la calidad de los datos.

S.Documentar procesos y procedimientos para asegurar la continuidad y escalabilidad de las operaciones de personalización.

6. Contexto

a. Desafíos

Este profesional desempeña un papel crucial en asegurar la integridad y calidad de los datos a través de la colaboración con el Ingeniero de Datos y así: depurar, transformar y mantener la infraestructura disponible y escalable según la necesidad del negocio.

Conocimientos, experiencia y habilidades

Preparación Académica

Bachillerato en: Ciencias de la Computación, Ingeniería Industrial, Marketing, Estadísticas o Administración de Empresas.

Experiencia Laboral

Experiencia previa en análisis de datos, CRM-CDP (customer data platforms) y estrategias comerciales, preferiblemente en el sector retail, Excel avanzado, SQL, R o Python. Conocimiento y comprensión de modelos de análisis avanzados: regresión, clustering (k-means), algoritmos de asociación (FPGrowth), Algoritmos de boosting, Redes neuronales y aprendizaje profundo (Deep Learning), Redes bayesianas, Modelos de Markov, y marketing automation.

Competencias

Requisitos Adicionales

• Inglés intermedio
• Miscrosoft Office
• Análisis de Performance Marketing
• Fuertes habilidades analíticas
• Familiaridad con herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI.
• Comprensión de conceptos de omnicanalidad y experiencia del cliente.
• Habilidades de comunicación y presentación para explicar resultados y propuestas de manera efectiva.
• Técnicas de aprendizaje automático y modelado predictivo