CLIENT DATA MANAGER
Pubblicato il 23-10-2026 - Havas Media Group Spain in Milano
Il Client Data Manager
Il Client Data Manager è una figura pienamente autonoma all'interno del team Design & Measurement. E' responsabile della trasformazione dei dati media, brand e di business in insight, raccomandazioni e misurazioni a supporto delle decisioni strategiche dei clienti e dei team interni all’agenzia. Si avvale della collaborazione dei data Assistant e data Analyst, con una crescente responsabilità verso stakeholder, governance dei dati e qualità della misurazione.
Scopo del ruolo Il Client Data Manager è il referente per i clienti assegnati in merito alla raccolta, analisi, interpretazione e valorizzazione dei dati media, di brand e di business, con l'obiettivo di misurare l'efficacia delle attività di comunicazione e supportare le decisioni strategiche. La figura collabora inoltre trasversalmente con tutte le funzioni di agenzia, garantendo la produzione di analisi avanzate, framework di misurazione e reporting evoluti per ottimizzare gli investimenti media e le performance di business. Contribuisce inoltre in modo attivo alle fasi di gara e alle attività di New Business.
Principali responsabilità
Data Analysis & Measurement
- Analizzare le performance delle pianificazioni media con un approccio full funnel (media, brand, business)
- Interpretare dati provenienti da diverse fonti (piattaforme media, dati proprietari e di mercato) per fornire analisi e insight avanzati
- Valutare la relazione tra risultati media e obiettivi di brand e di business, individuando driver di performance e aree di ottimizzazione
- Definire framework di misurazione e metodologie di tracking coerenti con gli obiettivi del cliente
- Sviluppare e implementare modelli analitici avanzati (es. MMM,
Sales Uplift, Attribution) per quantificare l'impatto reale delle leve media sui risultati di business del cliente
Reporting & Data Visualization
- Supervisionare dashboard e sistemi di reporting automatizzato
- Garantire accuratezza, coerenza e qualità dei dati utilizzati nelle analisi
- Tradurre dati complessi in insight chiari e raccomandazioni operative per clienti e stakeholder interni
- Presentare risultati e learning emersi dalle campagne ai team di pianificazione e consulenza
Business & Media Insights
- Conduzione analisi di benchmark di mercato, competitività e media landscape
- Approfondire trend di investimento, comportamenti di consumo media e dinamiche competitive
- Contribuire ai progetti di New Business e alle gare d'agenzia, disegnando il framework di misurazione per i prospect e fornendo insight strategici a supporto delle raccomandazioni media
- Supportare la costruzione di strategie data-driven attraverso insight quantitativi e qualitativi
- Identificare possibilità di ottimizzazione media, audience e investimenti
Project Management
- Coordinare le attività analitiche sui clienti assegnati
- Gestire la relazione con i referenti dati e marketing lato cliente,
agendo come punto di riferimento consulenziale per le tematiche di misurazione
- Definire priorità, timeline e deliverable relativi alle attività di reporting e measurement
- Fornire guida metodologica a figure più junior (Assistant e Analyst)
- Collaborare con partner tecnologici e fornitori dati per garantire la disponibilità e la qualità delle informazioni
Innovation & Automation
- Promuovere l'automazione dei processi di analisi e reporting
- Contribuire all'evoluzione degli strumenti di Business Intelligence e data visualization
- Supportare l'adozione di nuove soluzioni di misurazione e tecnologie data-driven
- Individuare nuove modalità di integrazione tra media, customer e business data
- Sperimentare e promuovere l'integrazione di strumenti e metodologie AI-driven per l'analisi avanzata
Competenze richieste
Competenze tecniche
- Solida esperienza nell'analisi dati marketing e media
- Ottima conoscenza di Excel e strumenti di analisi dati
- Conoscenza di piattaforme di reporting e visualizzazione dati (Power BI o equivalenti)
- Conoscenza dei modelli econometrici e di attribuzione (MMM, Attribution framework) e strumenti per la modellazione dati (es. Python, R o tool statistici equivalenti)
- Capacità di gestione di dataset complessi e di verifica della qualità del dato
- Conoscenza delle principali metriche digital, offline e omnicanale
Competenze analitiche
- Forte orientamento all'analisi quantitativa
- Capacità di individuare insight rilevanti e tradurli in raccomandazioni concrete, in coerenza con progetti complessi
- Approccio strutturato al problem solving
- Elevata attenzione ai dettagli e all'accuratezza del dato
Competenze rel