Marketing Analyst, New Business and M&A

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Marketing Analysten für neue Geschäfte und M&A mit Sitz in der Schweiz.

Als Marketing Analyst werden Sie die Marketing-Analytics-Infrastruktur aufbauen und verwalten, die neue Geschäftsvorhaben und Unternehmen unterstützt, die durch Fusionen und Übernahmen (M&A) integriert werden. Sie werden Daten aus bezahlter Werbung in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die Akquisitionsstrategien, Budgetzuweisungen und Unternehmenswachstum leiten. In Zusammenarbeit mit Marketing-Analytics, Datenengineering und Business Intelligence werden Sie zuverlässige Tracking-Systeme einrichten, Leistungsmodelle entwickeln und Dashboards erstellen, die Werbeausgaben mit Umsatzresultaten verbinden. Sie werden eng mit Business-Analysten, Marketingleitern und operativen Stakeholdern zusammenarbeiten, um die Leistung zu bewerten und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Diese Rolle kombiniert praktische technische Expertise mit strategischem Denken und gibt Ihnen die Möglichkeit, Entscheidungen in verschiedenen Unternehmen in einer globalen, vollständig remote Umgebung zu beeinflussen. Sie werden auch KI-gestützte Tools und skalierbare analytische Prozesse nutzen, um die Berichtsfähigkeiten zu stärken und datengestützte Entscheidungen zu beschleunigen.

Verantwortlichkeiten:

• Aufbau und Pflege der Marketingdateninfrastruktur: Entwicklung und Verwaltung von End-to-End-Daten-Systemen, die Werbeimpressionen, Klicks, Lead-Akquisition, Engagement und Umsatz verbinden, einschließlich Google Analytics, Google Ads und anderer relevanter Marketingplattformen.
• Integration neu akquirierter Unternehmen: Schnelle Bewertung und Integration der Marketingdateninfrastruktur akquirierter Unternehmen, um zuverlässige Tracking-, Attributions-, Reporting- und Messstandards zu etablieren.
• Analyse der Werbeleistung: Bewertung bezahlter Akquisitionskanäle und Kampagnen anhand von Kennzahlen wie Kundenakquisitionskosten (CAC), Return on Advertising Spend (ROAS), Customer Lifetime Value (LTV), Funnel-Konversion und Amortisationszeiten zur Optimierung der Marketinginvestitionen.
• Entwicklung analytischer Modelle und Prognosen: Verwendung von SQL, statistischer Analyse, prädiktivem Modellieren und Hypothesentests zur Identifizierung von Leistungsfaktoren, Prognose von Ergebnissen, Diagnose von Problemen und Bewertung potenzieller Verbesserungen.
• Erstellung von Dashboards und Leistungsberichten: Aufbau und Pflege klarer, umsetzbarer Berichtslösungen mit Business-Intelligence-Tools wie Tableau, Power BI oder Qlik zur Unterstützung von Marketingteams und Unternehmensleitern.
• Definition und Standardisierung von Leistungskennzahlen: Etablierung konsistenter, genauer und strategisch ausgerichteter Definitionen für LTV, ROAS, CAC und andere wichtige Indikatoren über Unternehmen hinweg zur Verbesserung der Vergleichbarkeit und Entscheidungsfindung.
• Übersetzung von Daten in Geschäftsempfehlungen: Durchführung von deskriptiven und diagnostischen Analysen, Identifizierung von Ursachen und Kommunikation der geschäftlichen Implikationen der Ergebnisse durch praktische Empfehlungen zur Verbesserung der Marketingeffizienz und finanziellen Leistung.
• Zusammenarbeit über Geschäftsbereiche hinweg: Enge Zusammenarbeit mit Business-Analysten, die sich auf neue Unternehmungen und Akquisitionen konzentrieren, um die Marketingleistung mit Umsatz, Einheitökonomie, operativer Effektivität und breiteren Unternehmenszielen zu verbinden.
• Kartierung von Marketingprozessen und Datenflüssen: Verständnis, wie Marketingaktivitäten in Daten über Akquisition, Engagement, Konversion und Umsatzgenerierung übersetzt werden, um Lücken und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.
• Identifizierung von Optimierungsmöglichkeiten: Proaktive Empfehlung von Verbesserungen in der Kampagneneffizienz, Konversionsraten, Umsatzgenerierung, Kunden- und Talenterfahrung, operativen Prozessen, Kommunikation, Systemen und Ressourcenallokation.
• Nutzung von KI und Automatisierung: Verwendung generativer KI-Tools zur Beschleunigung analytischer Arbeiten, Automatisierung von Reporting-Workflows und Verbesserung der Skalierbarkeit und Effizienz der Marketinganalytik.
• Unterstützung strategischer Geschäftsentscheidungen: Bereitstellung von Erkenntnissen, die Marketingbudgets, Kanalstrategien, Unternehmensprioritäten, Leistungsziele und langfristige Wachstumsinitiativen informieren.
• Aufbau eines wiederholbaren M&A-Analytikrahmens: Entwicklung standardisierter Prozesse und Handbücher zur Integration von Marketingdaten akquirierter Unternehmen und kontinuierlichen Verbesserung der Messfähigkeiten.

Anforderungen:

• Bildung: Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich ist erforderlich. Ein Hintergrund in Mathematik, Statistik, Wissenschaft, Finanzen oder Ingenieurwesen ist sehr wertvoll. Ein fortgeschrittener Abschluss oder MBA ist von Vorteil.
• Berufserfahrung: Mindestens drei Jahre Erfahrung in Datenanalyse, Business Intelligence oder Analytik mit starkem Fokus auf Marketingleistung.
• Analyse bezahlter Medien: Nachgewiesene Erfahrung in der Bewertung bezahlter Werbekampagnen, einschließlich Google Ads und anderer bezahlter Medienplattformen, und Übersetzung der Kampagnenleistung in Kennzahlen wie CAC, LTV, ROAS und Amortisation.
• Marketingdateninfrastruktur: Praktische Erfahrung im Aufbau oder Management von Tracking-Systemen, Attributionsmodellen, Datenpipelines und Marketingberichterstattungsinfrastrukturen.
• Expertise im Google-Ökosystem: Starke technische Kenntnisse in Google Analytics, Google Ads und verwandten Datenintegrationen mit der Fähigkeit, über verschiedene Marketingplattformen und Geschäftsumgebungen hinweg zu arbeiten.
• Business-Intelligence-Tools: Erfahrung in der Entwicklung von Dashboards und Berichten mit Tableau, Power BI, Qlik oder vergleichbaren Analyseplattformen.
• Technische Fähigkeiten: Starke SQL-Kenntnisse sind erforderlich. Erfahrung mit Python, R oder MATLAB ist von Vorteil.
• Analytische und statistische Fähigkeiten: Praktisches Wissen über Wahrscheinlichkeit, Statistik, explorative Datenanalyse, Hypothesentests, Ursachenanalyse, Prognose, prädiktives Modellieren und Leistungsbewertung.
• Erfahrung mit generativer KI: Praktische Erfahrung mit Tools wie ChatGPT, Claude oder Gemini zur Unterstützung von Analysen, Automatisierung von Workflows und Verbesserung der Berichterstattungseffizienz.
• Geschäftsorientierte Problemlösung: Nachgewiesene Fähigkeit, analytische Ergebnisse mit Marketingstrategien, finanzieller Leistung und operativen Ergebnissen zu verbinden und komplexe Daten in messbare Geschäftsauswirkungen umzuwandeln.
• Prozessverbesserung: Erfahrung in der Kartierung von Geschäftsprozessen, Identifizierung von Ineffizienzen und Entwicklung skalierbarer analytischer Rahmenbedingungen ist von Vorteil.
• Startup- und M&A-Erfahrung: Erfahrung in der Arbeit mit Startups, neu gegründeten Unternehmen, neu gestarteten Unternehmungen oder Integrationen nach Akquisitionen ist ein Plus.
• Stakeholder-Management: Fähigkeit, produktive Beziehungen über Teams hinweg aufzubauen, konkurrierende Prioritäten zu managen und effektiv in einer schnelllebigen, sich entwickelnden Umgebung zusammenzuarbeiten.
• Kommunikationsfähigkeiten: Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe analytische Konzepte klar zu erklären, Annahmen konstruktiv in Frage zu stellen und Datenbeschränkungen sowie potenzielle blinde Flecken zu kommunizieren.
• Eigenverantwortung und Umsetzung: Proaktive, praktische Herangehensweise, starke Detailgenauigkeit, gesundes Urteilsvermögen und die Fähigkeit, mehrere Projekte und Fristen unabhängig zu managen.
• Remote-Zusammenarbeit: Fähigkeit, effektiv mit global verteilten Teams zu arbeiten und professionell in Englisch zu kommunizieren. Bewerbungen und damit verbundene Kommunikation müssen in Englisch eingereicht werden.
• Arbeitsgenehmigung: Dies ist eine Remote-Position; Visa-Sponsoring oder Einwanderungshilfe werden nicht angeboten.

Vorteile:

• Vollständig remote Arbeit: Arbeiten Sie remote innerhalb der berechtigten geografischen Standorte und arbeiten Sie mit einem internationalen Team in Europa, Südamerika und Mittelamerika zusammen.
• Globale Exposition: Tragen Sie zu Analyseinitiativen bei, die neue Geschäftsvorhaben und akquirierte Unternehmen umfassen, und gewinnen Sie Einblicke in verschiedene Geschäftsmodelle, Marketingstrategien und Betriebsumgebungen.
• Strategische Auswirkungen: Beeinflussen Sie Akquisitionsausgaben, Kanalstrategien, finanzielle Leistung und Unternehmenswachstum durch datengestützte Empfehlungen.
• Berufliche Entwicklung: Bauen Sie Fachwissen in den Bereichen Marketinganalytik, Business Intelligence, Dateninfrastruktur, Prognose und M&A-Integration auf.
• Technische Verantwortung: Übernehmen Sie die Verantwortung für das Design und die Verbesserung analytischer Systeme, Reporting-Rahmen und skalierbarer Messprozesse.
• KI-gesteuerte Innovation: Arbeiten Sie mit modernen generativen KI-Tools und Automatisierungstechniken, um die analytische Produktivität und Berichterstattungsfähigkeiten zu verbessern.
• Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit Business-Analysten, Marketingleitern und operativen Teams zusammen, um komplexe Herausforderungen zu lösen und messbare Ergebnisse zu liefern.
• Karrierewachstumschancen: Entwickeln Sie Ihre Fähigkeiten in einer schnelllebigen, globalen Organisation, in der unabhängiger Beitrag, Initiative und kontinuierliche Verbesserung hoch geschätzt werden.