Analista de Datos Sénior, Medición de Marketing

• Beneficios: Más información sobre nuestros beneficios en este enlace - https://airalo-public.notion.site/Benefits-25396a97ffca81fb9bc1f0be479f1be3?pvs=74

En Airalo, estamos facilitando que las personas permanezcan conectadas dondequiera que viajen. Como la primera tienda de eSIM del mundo, ayudamos a millones de viajeros a acceder a datos móviles asequibles en más de 200 países y regiones de todo el mundo.

Hoy somos un equipo de más de 400 personas en más de 60 países, construyendo un producto que los viajeros utilizan cada día. Hemos crecido rápidamente, pero hemos trabajado duro para mantener lo que importa: la confianza, la responsabilidad y la libertad para que las personas realicen un gran trabajo sin capas innecesarias ni burocracia.

Somos totalmente remotos por diseño, genuinamente globales y estamos unidos por la misión compartida de hacer que viajar sea más sencillo para todos.

El equipo de Data de Airalo, totalmente remoto, está creciendo, al igual que nuestra ambición sobre cómo medimos el marketing. Ayudarás a Airalo a decidir dónde invertir el próximo dólar asumiendo la responsabilidad de cómo medimos el rendimiento del marketing: la atribución, los modelos de datos que la sustentan y las pruebas de incrementalidad que muestran lo que realmente funciona, convirtiendo la evidencia en decisiones de inversión en todo el mundo.

Combinarás una sólida experiencia en medición, incluyendo la inferencia causal, con una fuerte capacidad analítica central. Guiarás a los equipos sobre qué medir y probar, defenderás nuestro marco de trabajo ante los principales interlocutores (stakeholders) y te asegurarás de que los datos influyan en las decisiones. Este es un equipo pequeño y en crecimiento, y una capacidad que es nueva para la empresa: tú construirás el proceso, no lo heredarás. Tu tiempo se dividirá entre el trabajo de medición (atribución, modelado de datos e incrementalidad) y el análisis diario del que dependen Growth y Marketing.

• Apoyar nuestros modelos y metodología de atribución de marketing: revisar cómo se acreditan las conversiones en los distintos canales, conciliar las cifras reportadas por las plataformas con los datos propios (first-party) y mantener el enfoque confiable y documentado.
• Diseñar y mantener los modelos de datos de marketing que sustentan la medición (gasto, atribución, pedidos y cohortes de clientes) junto con Analytics Engineering, con definiciones, pruebas y documentación claras.
• Apoyar a Growth y Marketing con análisis ad-hoc y fundamentales, tales como el rendimiento de campañas y mercados, cuadros de mando (dashboards) de autoservicio y análisis asistidos por IA.
• Diseñar y ejecutar experimentos geográficos, desde el análisis de potencia basado en simulaciones y la selección de mercados hasta los criterios de éxito y la presentación de resultados, trabajando con el equipo de rendimiento de marketing.
• Coposes la hoja de ruta trimestral de pruebas de incrementalidad priorizada en todos los canales y mercados, clasificada por valor de decisión, coste, viabilidad (incluyendo pruebas con la potencia adecuada) y aprendizaje, y realizarás el seguimiento de cada prueba hasta la toma de una decisión.
• Gestionar el desbordamiento (spillover), la estacionalidad y el ruido de los mercados pequeños, e informar del CAC incremental y el ROAS incremental con una incertidumbre honesta.
• Convertir los resultados de las pruebas en orientación para la inversión: estimar los retornos marginales y la saturación por canal y mercado, y recomendar dónde debería ir el próximo dólar y dónde debería recortarse.
• Ayudar a establecer y documentar nuestros estándares de medición causal: qué método usar en cada momento, qué se considera evidencia suficiente y cómo los resultados calibran la atribución y el MMM para la asignación de presupuesto.
• Defender el marco de trabajo ante los desafíos de los responsables de canales y líderes, y poner a prueba las afirmaciones de las plataformas.
• Guiar a Growth, Acquisition y Finance desde la pregunta de negocio hasta la hipótesis comprobable y la decisión presupuestaria, y fomentar la cultura de datos sobre el rendimiento atribuido frente al incremental.
• Crear herramientas y plantillas de experimentación reutilizables, trabajar con Analytics Engineering y MarTech en los experimentos de datos necesarios, y documentar cada prueba y decisión a medida que construyes esta capacidad desde cero.

• Ubicación: Remoto.
• Contrato: Jornada completa, indefinido.