Customer & Digital Analyst

O roli 

Dwa biznesy, jeden zestaw pytań. Prowadzimy MultiSport — kartę benefitów sportowych B2B w Czechach, na Słowacji, w Bułgarii, Chorwacji i Turcji, gdzie karty kupują pracodawcy, a pracownicy (posiadacze kart) korzystają z nich w obiektach partnerskich. Prowadzimy też własne sieci klubów fitness w Czechach, na Słowacji, w Bułgarii i Chorwacji, gdzie członkowie kupują karnety bezpośrednio. Obie strony pytają o to samo: kto mógłby u nas zacząć i co go powstrzymuje, kto z nas korzysta, kto przestaje i dlaczego, i co możemy z tym zrobić, zanim to się stanie. 

Będziesz analitykiem/analityczką od tych pytań w obu biznesach — po jednej stronie posiadacze kart i klienci-pracodawcy, po drugiej członkowie i kluby — oraz od osób, które chcą zacząć ćwiczyć, a jeszcze tego nie zrobiły: eksploracja barier, stawianie hipotez, co by je do nas przyciągnęło, i testowanie tych hipotez w kampaniach, na stronach i w aplikacji. Będziesz pracować w międzynarodowym zespole i współpracować z zespołami rynkowymi, zespołem danych i raportowania, controllingiem, marketingiem oraz zespołami aplikacji i www. 

Dane są: karty i klienci z systemu centralnego, karnety i wejścia z systemu klubowego, GA4 dla aplikacji i stron, CRM, pliki Excel z rynków, hurtownia z Power BI na wierzchu. Chcemy rozbudować raportowanie zaprojektowane wokół użytkownika i klienta, wniosków oraz jasnego obrazu tego, czego dostęne dane jeszcze nie potrafią powiedzieć a jakich danych nam brakuje i zidentyfikować źródła. 

Co będziesz robić 

• Dostarczać wnioski, nie odczyty: co liczby znaczą, co się zmieniło i dlaczego, co powinniśmy zrobić — dla zarządów rynków i zarządu Benefit Systems International. 

• Projektować i budować raportowanie (Power BI lub inne narzędzia), które odpowiada na pytania, a nie pokazuje tabele: skąd biorą się posiadacze kart i członkowie, jak korzystają, kiedy i dlaczego odchodzą; kondycja klientów-pracodawców; baza członków i wejścia do klubów — dla obu biznesów, porównywalnie między rynkami. 

• Oceniać skuteczność kampanii reklamowych: koszt pozyskania leada i członka, droga od kampanii do zakupu na stronach i w aplikacji, zwrot z kampanii — i dostarczać dowody na to, co skalować, a co wyłączyć. 

• Budować i utrzymywać modele przewidujące odejście (churn) posiadaczy kart i klientów MultiSport oraz członków klubów; zamieniać ich wynik na listy i alerty, na których rynki mogą działać (nieaktywni członkowie, ryzyko nieodnowienia, zagrożone konta), i mierzyć, czy działania przynoszą efekt. 

• Brać udział w projektach: definiować, co i jak ma być mierzone w produktach dostarczanych w projektach, wskazywać braki (brakujące zdarzenia, niezdefiniowane pola) i pilnować jakości wdrożeń, tak by danych nie tracić. 

• Dbać o spójność definicji: większość definicji już istnieje w słowniku grupy; stosujesz je, kwestionujesz tam, gdzie wprowadzają w błąd, i uzgadniasz nowe z zespołem danych, controllingiem i rynkami. 

• Wspierać pomiar w aplikacji i na stronach (GA4/GTM): co mierzymy i jak, specyfikacje dla developerów, kontrola jakości wdrożeń; uzgadniać dane z aplikacji z danymi systemowymi. 

• Łączyć źródła w jeden obraz — hurtownia, GA4, CRM, Excel — i radzić sobie z typowymi problemami: niepasujące klucze, strefy czasowe, duplikaty, luki. 

• Mierzyć inicjatywy: przed/po, test vs kontrola, porównania kohort, wsady do business case’ów, post-mortemy. 

• Wspierać zespoły projektowe w budowaniu Business Cases oraz oceny powdrożeniowej projektów 

Czego oczekujemy 

Szukamy osoby, która myśli danymi i rozumie biznes. Nie oczekujemy znajomości wszystkich naszych narzędzi ani naszej branży od pierwszego dnia — tego nauczysz się u nas. Poniżej to, co naprawdę musisz umieć na starcie, i to, co będzie atutem. 

Wymagane 

• 2–4 lata w analityce produktowej, klienckiej, marketingowej lub digital; atutem biznes członkowski, abonamentowy, subskrypcyjny, fitness lub benefitowy. 

• Bardzo dobry SQL i zaawansowany Excel — podstawa codziennej pracy. 

• Doświadczenie w analizie zachowań klientów — lejki, retencja, churn, kohorty — i w zamianie liczb na wnioski i rekomendacje dla biznesu. 

• Doświadczenie w modelowaniu statystycznym, np. przewidywanie odejścia klienta lub scoring, w dowolnym narzędziu (SAS, Python, R lub inne): umiesz zwalidować model i powiedzieć, kiedy nie jest lepszy od prostej reguły. 

• Narzędzie do raportowania — Power BI, Tableau, Looker lub inne: potrafisz zaprojektować raport od pytania biznesowego, nie tylko od zbioru danych. Jeśli to nie Power BI, nauczysz się go u nas. 

• Rzetelność analityczna: uzgadniasz liczby ze źródłami, nazywasz założenia, odróżniasz artefakt pomiaru od zachowania i mówisz wprost, czego dane nie pokazują. 

• Komunikacja: wyjaśnisz lejek country managerowi w pięć minut, a model zarządowi w trzy.

• Angielski C1, polski C1. 

Mile widziane 

• Analityka digital: GA4 i GTM, BigQuery, raportowanie kampanii (Google, Meta), UTM i atrybucja. 

• Modelowanie danych w Power BI (schemat gwiazdy, DAX, Power Query). 

• Microsoft Dynamics / Dataverse; Power Automate; testy A/B i projektowanie eksperymentów; Looker Studio. 

• Doświadczenie z danymi z kontroli dostępu (bramki), systemów członkowskich lub POS oraz z danymi ankietowymi (satysfakcja klientów, NPS). 

Co oferujemy 

• Umowa o pracę, pełny etat. 

• Tryb pracy: hybryda (biuro w Warszawie). 

• Premia MBO, zgodnie z regulaminem wynagradzania. 

• Benefity: MultiSport, MultiLife, Luxmed, kafeteria MyBenefit, zajęcia z j. angielskiego, Karta Lunchowa. 

Proces rekrutacji 

Screening online (30 minut), rozmowa z hiring managerem, zadanie do wykonania w domu, 45-minutowe omówienie zadania, rozmowa końcowa. 

Zadanie: na przygotowanym przez nas syntetycznym zbiorze danych o członkach klubów fitness (karnety, wejścia do klubów, aplikacja, ankieta) pokażesz, gdzie tracimy członków, co poprzedza ich odejście i czego te dane nie są w stanie powiedzieć. Wynik przedstawisz na kilku slajdach i omówisz z nami na spotkaniu — liczy się wnioskowanie, nie liczba wykresów. Prezentacja i spotkanie w języku angielskim.