15 set - San Donato Milanese
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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 valido
- Orientamento analitico
- Capacità di lavorare cross-funzionalmente
- Comunicazione efficace
- SQL
- Excel
- PowerPoint
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