Analista de Growth Sênior

Como é ser uma pessoa Analista de Growth Sr:

Ser Analista de Growth Sr aqui significa arquitetar nossas estratégias de crescimento. Você será responsável por diagnosticar o funil do usuário ponta a ponta, influenciar a cultura de experimentação e transformar dados comportamentais em alavancas reais de aquisição, ativação e retenção. É a união da visão estratégica com a análise de dados para otimizar o desempenho.

• Mapeamento e diagnóstico do funil: Mapear a jornada do cliente ponta a ponta, identificando gargalos, atritos e oportunidades de otimização nas etapas de atração, ativação, conversão e retenção.
• Gestão do ciclo de experimentos: Formular hipóteses robustas, Formular hipóteses, estruturar e gerenciar execução, análise de testes para otimizar resultados
• Monitoramento e dados: Desenvolver dashboards e relatórios de performance para acompanhar KPIs de CRM e métricas de negócios, garantindo decisões baseadas em dados.

Seus principais entregáveis e resultados esperados serão:

• Análise de performance e decisão: Criar relatórios e dashboards para monitorar KPIs (taxa de abertura, clique, conversão, impacto no negócio) e garantir que toda a estratégia evolua para um modelo orientado por testes e resultados.
• Resultados de negócio: Aumentar o engajamento, otimizar o ciclo de vida do cliente (ativação e rentabilização) e trazer escala e eficiência para as comunicações de CRM.
• Otimização das métricas de funil: Aumentar as taxas de conversão de etapas críticas do produto/comunicação e atuar diretamente na melhoria da retenção e redução de churn.
• Escala baseada em evidências: Validar testes de alto impacto e garantir que as abordagens vencedoras sejam integradas às réguas fixas de CRM e às estratégias de produto.

O que esperamos de você:

• Perfil analítico, data-driven e investigativo, capaz de mergulhar nos dados (e em SQL) para extrair insights e propor otimizações contínuas (Plano de Testes A/B). Capacidade de ir além das superfícies dos dados para descobrir causas-raiz de comportamentos.
• Domínio de metodologias de experimentação (testes A/B, significância estatística, formulário de hipóteses).
• Visão holística de produto e inteligência de dados.

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