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Gerente de Customer Analytics

Banco Ripley Perú · Lima

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Senior 🇪🇸 Español
SQL Salesforce CRM Excel Power BI Python Machine Learning Google Analytics Adobe Analytics Inteligencia Artificial

Descripcion del puesto

Acerca del puesto

Banco Ripley busca un Gerente de Customer Analytics que lidere la estrategia de datos y analítica orientada al cliente, transformando el capital de datos en ventaja competitiva. La posición reporta a la alta dirección y tiene como objetivo impulsar la personalización, retención y experiencia del cliente en todos los canales.

Responsabilidades principales

  • Diseñar y ejecutar la estrategia de analítica de clientes, incluyendo segmentación, scoring, modelos predictivos de churn, propensión y valor del cliente.
  • Liderar campañas de CRM personalizadas en canales digitales y presenciales, optimizando apertura, conversión y rentabilidad mediante modelos de datos.
  • Gestionar y desarrollar al equipo de analítica (analistas, data scientists, ejecutivos CRM), garantizando eficiencia operativa y buen clima organizacional.
  • Monitorear y reportar KPIs clave como NPS, tasa de activación digital, cierres voluntarios, efectividad de campañas y rentabilidad de clientes.
  • Incorporar inteligencia artificial y automatización en procesos analíticos y de atención al cliente para mejorar la experiencia y la eficiencia.
  • Asegurar la calidad y gobierno del dato, coordinando con Tecnología y Riesgos la disponibilidad, integridad y uso ético de la información.
  • Liderar la reestructuración y optimización de procesos del área, generando eficiencias internas y alineamiento con las áreas de negocio.

Perfil requerido

  • Título universitario en Ingeniería Industrial, Estadística, Economía, Administración o afines; deseable MBA o posgrado en Business Analytics, Data Science, Marketing Digital o CRM.
  • Más de 5 años de experiencia en roles similares dentro del sector financiero o bancario.
  • Inglés avanzado.

Habilidades requeridas

  • SQL y bases de datos relacionales.
  • Salesforce CRM.
  • Excel avanzado, Power BI y Tableau.
  • Python o R a nivel intermedio.
  • Machine Learning y modelos predictivos.
  • Google Analytics y Adobe Analytics.
  • Aplicaciones de Inteligencia Artificial orientadas a la analítica y automatización.

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