Gerente de Producto Sénior

• Más de 5 años de experiencia en Product Management, Consultoría de Gestión, Estrategia Corporativa, Estrategia de Producto o un rol relacionado, preferiblemente en tecnología, software empresarial, SaaS, IA/ML, productos de datos, CRM, tecnología de ventas o plataformas digitales.

• Licenciatura en Administración de Empresas, Ingeniería, Informática, Economía, Finanzas, Matemáticas o una disciplina relacionada, o experiencia práctica equivalente.

• Experiencia demostrada definiendo la estrategia de producto o de negocio y traduciendo problemas ambiguos en planes claros y accionables.

• Trayectoria probada llevando productos, capacidades o iniciativas estratégicas complejas desde la definición del problema hasta la ejecución y el impacto medible.

• Sólida visión comercial y estratégica, con capacidad para evaluar las necesidades de los clientes, las oportunidades de negocio, las prioridades de inversión y las compensaciones.

• Experiencia desarrollando business cases, definiendo KPIs, analizando el rendimiento financiero u operativo y utilizando el análisis cuantitativo para respaldar la toma de decisiones.

• Gran capacidad analítica y de resolución estructurada de problemas.

• Capacidad para sintetizar grandes cantidades de información cualitativa y cuantitativa en conclusiones y recomendaciones claras.

• Experiencia trabajando estrechamente con equipos de ingeniería, ciencia de datos, analítica, UX y negocio.

• Sólido conocimiento del desarrollo de productos basado en datos, la experimentación y la medición del rendimiento.

• Capacidad para comunicar conceptos técnicos y de negocio complejos de forma clara tanto a audiencias técnicas como no técnicas.

• Excelentes habilidades de comunicación ejecutiva y storytelling.

• Capacidad demostrada para influir en los principales stakeholders y lograr la alineación en organizaciones grandes y transversales.

• Capacidad para operar eficazmente en entornos ambiguos, de rápido cambio y altamente matriciales.

• MBA u otro título avanzado relevante de un programa líder en negocios, ingeniería, tecnología, economía o cuantitativo.

• Experiencia en consultoría de gestión, estrategia corporativa, banca de inversión o en un rol estratégico dentro de una empresa tecnológica líder.

• Experiencia en una consultora de gestión de primer nivel o en una organización de estrategia interna, especialmente trabajando en crecimiento, transformación digital, eficacia de ventas, estrategia de clientes o proyectos relacionados con la tecnología.

• Experiencia combinando product management y estrategia o consultoría, con la capacidad de pasar de la definición de un problema estratégico a la ejecución del producto.

• Experiencia desarrollando estrategias de go-to-market, de cartera, de segmentación, de crecimiento, de cross-sell, de upsell o de productividad de ventas.

• Experiencia construyendo productos de next-best-action, next-best-product, recomendación, personalización, inteligencia de ventas o de soporte a la decisión asistido por IA.

• Experiencia trabajando con organizaciones de ventas B2B para empresas.

• Sólido conocimiento de los procesos de venta empresarial, planificación de cuentas, gestión de oportunidades, venta de soluciones y gestión del ciclo de vida del cliente.

• Experiencia con plataformas de CRM y ventas como Salesforce, Microsoft Dynamics 365 o ecosistemas empresariales equivalentes.

• Familiaridad con sistemas de recomendación, modelos de ranking de machine learning, modelos de propensión, segmentación de clientes, analítica predictiva o personalización.

• Experiencia trabajando con conjuntos de datos de clientes, productos, comportamiento o comerciales a gran escala.

• Experiencia desarrollando productos impulsados por IA donde la confianza del usuario, la explicabilidad y la IA responsable son importantes.

• Familiaridad con la nube, SaaS, software empresarial o carteras de productos tecnológicos complejos.

• Experiencia impulsando productos o iniciativas estratégicas en organizaciones globales y altamente matriciales.

Sr Product Manager

Product Manager - AI-Powered Seller Recommendations

Buscamos un Product Manager estratégico, orientado al cliente y basado en datos para definir y construir un producto de recomendación inteligente que ayude a nuestros equipos de ventas internos a identificar qué productos, soluciones y ofertas son más relevantes para cada cliente.

Este producto reunirá señales de los clientes, el uso de productos, el historial de compras, las características de las cuentas, la actividad de los vendedores, la información del mercado y las prioridades de negocio para generar recomendaciones accionables para los vendedores.

El producto debe ayudar a los vendedores a responder preguntas como:

• ¿Qué debería recomendar a este cliente a continuación?

• ¿Qué productos o soluciones son más relevantes para las necesidades de este cliente?

• ¿Qué señales del cliente indican una oportunidad potencial?

• ¿Por qué se está recomendando un producto en particular?

• ¿Cuál es la mejor acción siguiente para esta cuenta?

• ¿Qué oportunidades debería priorizar en mi cartera de clientes?

El Product Manager será responsable de la visión del producto, la estrategia, la hoja de ruta, el caso de negocio y la ejecución de esta capacidad, trabajando en la intersección de IA/ML, datos, CRM, ventas (sales enablement), software empresarial y estrategia comercial.

Este rol requiere una combinación única de gestión de productos, resolución estructurada de problemas, visión comercial, pensamiento analítico y la capacidad de influir en los principales interlocutores (stakeholders) en una organización compleja.

El candidato ideal se sentirá cómodo moviéndose entre cuestiones estratégicas, como definir el futuro de las ventas impulsadas por IA, y decisiones de producto detalladas sobre la lógica de recomendación, clasificación, explicabilidad, experiencia del vendedor, experimentación y medición.

• Definir la visión a largo plazo y la estrategia de producto para una plataforma inteligente de recomendación del próximo mejor producto y la próxima mejor acción para vendedores internos.

• Desarrollar una comprensión profunda de las necesidades de los vendedores, los clientes y el negocio, y traducirlas en oportunidades de producto escalables.

• Definir los problemas centrales que resolverá el producto y establecer principios y prioridades de producto claros.

• Construir y mantener una hoja de ruta de producto plurianual que equilibre el valor para el cliente, la productividad del vendedor, el impacto comercial, la viabilidad técnica y la estrategia de la empresa.

• Identificar oportunidades para evolucionar la solución desde recomendaciones basadas en reglas hacia recomendaciones predictivas, personalizadas e impulsadas por IA.

• Definir cómo encaja el producto dentro del ecosistema más amplio de ventas, CRM, inteligencia de clientes e IA.

• Evaluar oportunidades estratégicas y compensaciones (trade-offs) utilizando casos de negocio estructurados, análisis cuantitativos, información de los clientes y comparativas competitivas (benchmarks).

• Desarrollar una comprensión profunda de los flujos de trabajo de los vendedores mediante entrevistas, observación de campo, telemetría, experimentación e investigación cualitativa.

• Diseñar experiencias que hagan aflorar la recomendación adecuada, para el vendedor adecuado, para el cliente adecuado, en el momento adecuado.

• Garantizar que las recomendaciones sean relevantes, accionables, explicables y fáciles de incorporar por los vendedores en las conversaciones con los clientes.

• Definir cómo deben presentarse, priorizarse, agruparse e integrarse las recomendaciones en los flujos de trabajo existentes de los vendedores.

• Crear mecanismos que permitan a los vendedores comprender las señales y la lógica detrás de cada recomendación.

• Diseñar mecanismos de feedback para los vendedores que capturen si las recomendaciones son aceptadas, rechazadas, descartadas, ejecutadas o consideradas irrelevantes.

• Reducir el esfuerzo del vendedor integrando las recomendaciones directamente en el CRM, la planificación de cuentas, la gestión de oportunidades y las herramientas de productividad del vendedor.

• Asegurar que el producto optimice en última instancia la relevancia y el valor para el cliente, y no simplemente la promoción de productos.

• Colaborar estrechamente con los equipos de ciencia de datos, aprendizaje automático (machine learning), ingeniería y analítica para definir la arquitectura de recomendación y los requisitos del producto.

• Identificar y priorizar las señales comerciales y de clientes necesarias para generar recomendaciones de alta calidad.

• Definir los requisitos para la elegibilidad, puntuación (scoring), clasificación, personalización, confianza, explicabilidad y supresión de las recomendaciones.

• Determinar cómo deben influir en las recomendaciones señales como el uso del producto, la base instalada, el historial de compras, el perfil del cliente, la industria, la intención, el compromiso (engagement), la actividad de soporte, la información de contratos, el potencial de la cuenta y la actividad del vendedor.

• Colaborar con los equipos técnicos para desarrollar y mejorar modelos de propensión, modelos de clasificación, segmentación de clientes, algoritmos de recomendación y bucles de retroalimentación.

• Definir cómo las acciones de los vendedores y los resultados de los clientes pueden mejorar continuamente la calidad de las recomendaciones.

• Evaluar oportunidades para utilizar IA generativa para proporcionar explicaciones de recomendaciones, información sobre los clientes, preparación de conversaciones, resúmenes de oportunidades y sugerencias de próximas acciones.

• Garantizar el uso responsable de la IA, incluyendo la transparencia adecuada, la explicabilidad, la gobernanza y los controles de calidad de los datos.

• Traducir la estrategia de producto en requisitos de producto claros, escenarios de clientes, historias de usuario, criterios de éxito y backlogs priorizados.

• Colaborar estrechamente con los equipos de ingeniería, diseño, ciencia de datos, analítica y arquitectura durante las fases de descubrimiento, desarrollo, lanzamiento e iteración.

• Tomar decisiones de priorización basadas en el impacto en el cliente, el valor para el vendedor, la oportunidad comercial, la complejidad técnica, el rendimiento del modelo y los requisitos de inversión.

• Definir productos mínimos viables (MVP) y estrategias de despliegue por fases para capacidades de recomendación complejas.

• Liderar pilotos, experimentos, pruebas A/B y lanzamientos controlados para validar hipótesis y mejorar el producto.

• Utilizar datos cuantitativos y cualitativos para identificar problemas, descubrir oportunidades e impulsar la mejora continua del producto.

• Gestionar las dependencias entre sistemas CRM, plataformas de datos de clientes, catálogos de productos, sistemas de identidad, plataformas de analítica, herramientas de ventas y procesos de negocio derivados.

• Impulsar la adopción del producto y la preparación operativa en colaboración con los equipos de operaciones de ventas, enablement y go-to-market.

• Desarrollar casos de negocio claros para las inversiones en productos, incluyendo el impacto potencial en los ingresos, las mejoras en la productividad de los vendedores, los beneficios para los clientes y los costes de implementación.

• Colaborar con los líderes de Ventas, Finanzas, Estrategia y de las unidades de negocio para comprender las prioridades de la cartera y las oportunidades comerciales.

• Definir enfoques para equilibrar la relevancia para el cliente con las prioridades estratégicas del producto y los objetivos de crecimiento de la empresa.

• Identificar oportunidades para mejorar la venta cruzada (cross-sell), la venta incremental (upsell), la penetración de productos, la retención de clientes y la productividad de los vendedores.

• Establecer vínculos medibles entre la calidad de la recomendación, el comportamiento del vendedor, los resultados de los clientes, la creación de pipeline y los ingresos.

• Analizar los segmentos de vendedores y clientes para identificar dónde las capacidades de recomendación pueden generar el mayor valor.

• Traducir problemas comerciales complejos en capacidades de producto escalables en lugar de procesos puntuales o intervenciones manuales.

• Trabajar estrechamente con Ventas, Operaciones de Ventas, Ingeniería, Ciencia de Datos, UX, Marketing de Producto, Finanzas, Customer Success, Estrategia y las unidades de negocio de producto.

• Lograr la alineación entre los interlocutores que pueden tener diferentes objetivos con respecto a la priorización del producto y el compromiso de los vendedores.

• Influir en los líderes sénior mediante datos, resolución estructurada de problemas, recomendaciones claras y narrativas de producto convincentes.

• Facilitar discusiones estratégicas e impulsar decisiones en entornos ambiguos y multifuncionales.

• Comunicar claramente la estrategia del producto, la hoja de ruta, las compensaciones, los riesgos y los resultados de negocio a los interlocutores ejecutivos.

• Actuar como la voz del vendedor y del cliente, equilibrándola con las prioridades más amplias de la empresa.

• Construir relaciones sólidas en organizaciones globales y matriciales para acelerar la ejecución y la adopción.

Jornada completa

Primer turno (México)

El éxito en este puesto se medirá mediante una combinación de adopción por parte de los vendedores, calidad de la recomendación, resultados de los clientes, eficiencia operativa e impacto comercial.

Las métricas clave pueden incluir:

• Adopción de los vendedores y uso mensual activo

• Tasa de interacción (engagement) con las recomendaciones

• Tasa de aceptación de las recomendaciones

• Porcentaje de recomendaciones ejecutadas

• Precisión, relevancia y calidad de las recomendaciones

• Satisfacción y confianza del vendedor

• Reducción del tiempo necesario para la planificación de cuentas y el descubrimiento de oportunidades

• Aumento de las oportunidades cualificadas identificadas

• Pipeline incremental generado o influenciado

• Tasa de conversión de las oportunidades recomendadas

• Ingresos incrementales influenciados

• Aumento de las oportunidades relevantes de cross-sell y upsell

• Crecimiento en la adopción de productos por parte de los clientes y penetración de soluciones

• Mejora en la productividad del vendedor

• Efectividad de los bucles de retroalimentación de los vendedores

• Rendimiento del modelo y de las recomendaciones a lo largo del tiempo

• Resultados de los clientes asociados con las soluciones recomendadas

Se espera que el Product Manager resuelva varios problemas complejos de producto y de negocio.

¿Cómo nos aseguramos de que las recomendaciones resuelvan una necesidad real del cliente en lugar de simplemente reflejar lo que la empresa quiere vender?

¿Cómo hacemos que las recomendaciones sean suficientemente transparentes y explicables para que los vendedores entiendan por qué se generaron y confíen en ellas?

¿Qué señales de cliente, producto, comportamiento y comerciales son las más predictivas de una oportunidad relevante?

Cuando docenas de productos o soluciones podrían ser potencialmente relevantes para un cliente, ¿cómo identificamos las pocas oportunidades que más merecen la atención de un vendedor?

¿Cómo determinamos cuándo es más probable que un cliente se beneficie de un producto, solución o conversación en particular?

¿Cómo creamos recomendaciones de soluciones coherentes y centradas en el cliente a través de una amplia cartera de productos, en lugar de generar sugerencias de productos desconectadas?

¿Cómo las acciones de los vendedores, las respuestas de los clientes, la adopción del producto y los resultados comerciales mejoran continuamente las futuras recomendaciones?

¿Cómo incorporamos las prioridades estratégicas de negocio manteniendo la relevancia, credibilidad y objetividad de las recomendaciones?

¿Cómo distinguimos la correlación del impacto empresarial incremental y medimos con precisión si las recomendaciones están creando un valor adicional para el cliente y comercial?

El candidato más fuerte no pensará en este producto simplemente como un motor de cross-sell, sino como una plataforma de soporte a la decisión impulsada por IA para vendedores empresariales.

Combinas el pensamiento estratégico y las habilidades de resolución estructurada de problemas que suelen asociarse con la consultoría de gestión con la obsesión por el cliente y la disciplina de ejecución de un líder de producto sólido.

Te sientes cómodo empezando con una pregunta de negocio ambigua como:

"¿Qué debería recomendar nuestro vendedor a este cliente, y por qué?"

Puedes desglosar esa pregunta en problemas del cliente, oportunidades de negocio, requisitos de datos, capacidades del producto y resultados medibles, para luego trabajar con los equipos de ingeniería y ciencia de datos para convertir esa estrategia en un producto de software escalable.

Te sientes igual de cómodo discutiendo la estrategia de negocio y el impacto comercial con altos ejecutivos, los modelos de recomendación con científicos de datos, los requisitos del producto con ingenieros y los flujos de trabajo con los vendedores de primera línea.

Eres altamente analítico pero entiendes que los datos por sí solos no crean un producto de éxito. Buscas activamente el feedback de clientes y vendedores, cuestionas las suposiciones, pruebas hipótesis y utilizas la evidencia para tomar decisiones.

Lo más importante es que crees que el producto de recomendación más exitoso es aquel que ayuda a los vendedores a tener conversaciones más relevantes, informadas y valiosas con sus clientes, al tiempo que crea un crecimiento empresarial sostenible.

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