Senior Marketing Data Analyst - Marketing Mix Modelling

Über die Gelegenheit: Als Senior Marketing Data Analyst - Marketing Mix Modelling, der sich auf unser Akquisitionssegment konzentriert, ermöglichen Sie unserem Marketingteam datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie überwachen, messen und analysieren die Effektivität der Initiativen Ihres Marketingteams und helfen, die Strategie Ihrer Stakeholder-Teams voranzutreiben. Sie sind hier, um eine datenorientierte Denkweise zu etablieren und damit eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Verbesserung zu fördern. Sie arbeiten in einem funktionsübergreifenden Setup und stehen in engem Kontakt mit anderen Analysten, Ingenieuren, Wissenschaftlern und Marketingmanagern.

In dieser Rolle werden Sie:

• Als Analytics-Ansprechpartner für das Marketing-Mix-Modell fungieren (in Zusammenarbeit mit Data Science & Analytics Engineering); den Arbeitsablauf für Akquisitionsmarketing-Tests und -Lernprozesse von der Experimentgestaltung bis zur Analyse und Präsentation leiten.
• Die Akquisitionsmessung leiten: den Fahrplan und die Priorisierung im Bereich Akquisitionsmarketingmessung mit Stakeholdern aus sowohl geschäftlichen als auch technischen Hintergründen besitzen.
• Ein Partner für Marketing-Stakeholder sein: die interne Anlaufstelle für die Akquisitionsmarketingteams (einschließlich bezahlter Medien, Marketingstrategie, Freundesempfehlungen, Produktmarketing) für Messstrategien und datenbezogene Fragen sein.
• Mit der Senior-Führungsebene zusammenarbeiten: Beratung zu Messmethoden, Bewertung und Präsentation von Ergebnissen oder Komplexitätsanalysen auf strategischer Ebene, um Geschäftsentscheidungen zu steuern, die den Gesamterfolg des Unternehmens vorantreiben.
• Skalierbare, zuverlässige und selbstbedienbare Ressourcen aufbauen: die analytischen Grundlagen durch Messrahmen, skalierbare Datenmodellierung und das Design (und die Wartung) von Analysedashboards bereichern, die es den Marketingteams ermöglichen, mit Daten zu interagieren, um die Leistung von Kanälen und Kampagnen zu überwachen und die richtigen Erkenntnisse selbst zu gewinnen.
• Wissen bereichern und Datenkompetenz fördern: proaktiv zur Wissensdatenbank des Unternehmens beitragen (z. B. Dokumentation von Erkenntnissen, Forschungen, Datenmodellen und Datenprodukten), Wissen mit Stakeholdern und Teammitgliedern teilen und proaktiv Dokumentationsstücke erstellen oder bereichern, die die analytische Reife und Geschäftskontinuität fördern.
• Zu OKRs und Zieldefinitionen beitragen: klare und messbare Ziele basierend auf dem Umfang von Initiativen entwickeln.
• Teil unserer Daten-Community sein: Mit einer breiten Palette von Analytikteams bei N26 (einschließlich Marketing, Business, Produkt, Finanzen und Betrieb) zusammenarbeiten und unsere gemeinsamen Plattformen, Erkenntnisse und Innovationen nutzen.

Was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein:

• Hintergrund: 5+ Jahre Erfahrung im Bereich Marketing oder Produktanalytik, idealerweise mit Fokus auf Akquisitionsstrategien und Effektivitätsmessung.
• Nachweislicher Erfolg in der Partnerschaft mit sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern zur Förderung von Verbesserungen in der analytischen Reife, strategischen Initiativen und datengestützten Entscheidungen.
• Solide Erfahrung in der Mitwirkung an 1. Marketing-Mix-Modellierung und 2. Durchführung von Experimentdesign, Implementierung und Analyse ist ein Muss.
• Frühere Erfahrungen in schnell wachsenden Startups, die Themen wie Marketingakquisition, Markenmarketingmessung, Strategie und Conversion-Rate-Optimierung verwalten, wären von Vorteil.
• Frühere Erfahrungen im Fintech-Umfeld wären von Vorteil.

Fähigkeiten:

• Starke Expertise in statistischen Methoden, die in der Analyse von experimentellen (d.h. Hypothesentests) und beobachtenden Daten im Kontext von Marketing und/oder Akquisitionsstrategien verwendet werden.
• Sehr erfahren in SQL und Python/R für Datenbereinigung, Datenmodellierung und Datenanalyse – immer unter Anwendung von sauberen Programmierpraktiken und starker Dokumentation für Reproduzierbarkeit.
• Starke Fähigkeiten im Storytelling und in der Visualisierung von Daten für Präsentationen, Berichte und den Aufbau von Analysedashboards (z.B. Tableau, Looker, Metabase, Superset usw.).
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten beim Übersetzen komplexer Analysen und technischer Themen für nicht-technische Zielgruppen – z.B. Marketingkanalleiter und CMO.
• Sehr gut informiert über Marketingthemen wie Zielgruppensegmentierung, Targeting und Anreicherung von Marketingdaten (d.h. Tracking- und Namenskonventionen), mit nachweislichem Erfolg bei der Verbesserung der Marketingleistung.

Was Sie davon haben: