Analista de Marketing de Rendimiento

Ubicación:

Montreal

Salario:

CA$70K–$85K

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Acerca del rol

Serás responsable de los datos de rendimiento en la búsqueda de pago, retargeting en redes sociales y canales emergentes. Tu misión es traducir los datos de campañas en bruto en información clara y acciones de mejora continua para la adquisición, retención y retorno de la inversión en publicidad. Colaboras con el crecimiento, el marketing de productos y la ingeniería de datos para diseñar el seguimiento, asegurar una atribución limpia y detectar oportunidades.

Responsabilidades clave

Construir y mantener tableros para métricas de canal, gasto, ritmo, conversión de embudo y retención de cohortes utilizando Looker o BI similar
Auditar estructuras de seguimiento y atribución (uso de UTM, eventos de píxeles, eventos del lado del servidor) para garantizar datos confiables a nivel de fuente y campaña
Analizar datos de búsqueda de pago y de audiencia, creativo y ubicación en redes sociales para recomendar asignación de pujas e iteración creativa
Modelar CAC, LTV, recuperación y curvas de retorno marginal para guiar la reasignación del presupuesto
Diseñar y evaluar experimentos estructurados, incluyendo definición de variantes, criterios de éxito, umbral estadístico y análisis postprueba
Descubrir información sobre los puntos de abandono dentro de la página de destino y el flujo de inscripción, luego colaborar con el producto y el diseño en pruebas
Producir narrativas de rendimiento semanales y mensuales para liderazgo destacando tendencias, riesgos, éxitos y próximos pasos
Mantener una taxonomía central para campañas, grupos de anuncios, audiencias y nombres creativos, asegurando consistencia en todas las plataformas
Colaborar con ingenieros para implementar o refinar tuberías de datos y asegurar la frescura y precisión de los datos

Tendrás éxito si tienes

Tres o más años en un rol de marketing cuantitativo o análisis dentro de SaaS o tecnología publicitaria
Fuerte competencia en SQL, además de comodidad con la modelización en hojas de cálculo y al menos una herramienta de BI (Looker, Tableau, Power BI)
Familiaridad práctica con Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads y al menos una red programática o de display
Comprensión sólida de modelos de atribución, pruebas de incrementalidad, estudios de aumento y conceptos básicos estadísticos (intervalos de confianza, niveles de significancia)
Capacidad para convertir conjuntos de datos complejos en recomendaciones concisas con impacto en el negocio
Comunicación escrita y verbal clara y un enfoque organizado para las actualizaciones de los interesados

Bonos

Experiencia con modelización de mezcla de marketing u optimización de mezcla de medios
Familiaridad con Python o R para análisis más profundos de cohortes o predictivos
Exposición a operaciones de ingresos o análisis de correo electrónico del ciclo de vida

Lo que ofrecemos